Título
Espectrometría y Dosimetría Neutrónica con Redes Neuronales y Esferas Bonner: Un Estudio para Reducir el Número de Esferas
Autor
HECTOR RENE VEGA CARRILLO
Nivel de Acceso
Acceso Abierto
Materias
Resumen o descripción
Para la espectrometría y dosimetría de neutrones el Sistema Espectrométrico de Esferas Bonner ha sido el sistema más usado, sin embargo, el número, tamaño y peso de las esferas que componen al sistema, la necesidad de utilizar un código de reconstrucción y los largos periodos de tiempo empleados para realizar las
mediciones, son algunos de los inconvenientes que este sistema presenta. Para la reconstrucción de los espectros se han usado diferentes técnicas como las redes neuronales artificiales de propagación inversa. El objetivo de este trabajo fue reducir el número de esferas Bonner y usar las rapideces de conteo en una red neuronal de propagación inversa, optimizada por medio de la metodología de diseño robusto, para reconstruir los espectros de neutrones. Para el diseño de la red neuronal (RN) se usaron los espectros de neutrones del OIEA y la matriz de respuesta de las esferas Bonner con detector de 6 LiI(Eu). Se comparó el desempeño de la red usando 7 esferas Bonner que se comparó con el caso donde solo se usan 2 esferas y 1 esfera. Las topologías de red se entrenaron 36 veces para cada caso manteniendo constante el error objetivo (1E(-3)), el algoritmo de entrenamiento fue trainscg y la metodología de diseño robusto para determinar las mejores arquitecturas de red. Con éstas, se compararon los mejores y peores resultados. Se encontró que los resultados que se obtienen usando 7 esferas son semejantes a los obtenidos con la esfera de 5 in, sin embargo aún se encuentra en una etapa de análisis de información.
Producción Científica de la Universidad Autónoma de Zacatecas UAZ
Fecha de publicación
28 de septiembre de 2016
Tipo de publicación
Objeto de congreso
Recurso de información
Formato
application/pdf
Idioma
Español
Audiencia
Público en general
Repositorio Orígen
Repositorio Institucional Caxcán
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