<<
>>

Результаты моделирования

1 Из отобранного в п. 3.2 исходного множества детекторов, включающего 6 детекторов на первом шаге без всякого перебора (безальтернативно) был выбран детектор со сцинтиллятором толщиной 10 мм с добавлением бора-10 с пятью изме­рительными каналами, получаемыми путём амплитудной дискриминации его вы­ходных импульсов со следующими порогами дискриминации: 0,5 В, 1,25 В, 1,5 В, 1,75 В и 2,0 В, поскольку он обеспечивает получения от одного детектора пять из­мерительных каналов с различными спектральными характеристиками.

2 На втором шаге после перебора всех возможных комбинаций из двух де­текторов наилучшей оказалась комбинация с добавлением детектора № 3 - детек­тор с толщиной сцинтиллятора 20 мм без добавления бора-10.

Для этой комбинации (два детектора, но 6 измерительных каналов и, соответ­ственно 6 нейронов во входном слое нейронной сети, 10 - в выходном слое и 8 - в

промежуточном слое) получены значения ошибок восстановления спектров по обу­чающей выборке, представленные в таблице 3.1.

Таблица 3.1 - Результаты, полученные на втором шаге отбора детекторов

Энергетиче­ские интер­валы Среднеквадратиче­ские ошибки по каждому интервалу, % Значе­ние крите­рия от­бора, % СКО по всем ин­тервалам всех реа­лизаций, % Максимальная ошибка (%) и базовый спектр
0,025 - 0,1 эВ 10,76 9,55 8,91 67,19

(реактор БАРС-5)

0,1 - 0,5 эВ 7,98
0,5 - 2,0 эВ 13,50
2,0 - 20 эВ 8,88
20 - 500 эВ 8,00
0,5 - 10 кэВ 9,72
10 - 200 кэВ 12,72
0,2 - 1,0 МэВ 5,98
1 - 5 МэВ 8,12
5 - 20 МэВ 11,03

В этой таблице дополнительно приведены среднеквадратические ошибки по каждому энергетическому интервалу, найденные по всем реализациям обучающей выборки. Как видим, они отличаются не очень существенно (максимальный раз­брос - в два раза).

3 На третьем шаге к этим двум детекторам поочерёдно добавлялся каждый из оставшихся, и наилучшая комбинация определялась по минимуму критерия от­бора. Наилучшей оказалась комбинация при добавлении детектора № 4 - с толщи­ной сцинтиллятора 5 мм с добавлением бора-10.

Для этих комбинаций обучалась нейронная сеть с 7 нейронами во входном слое, 10-ю в выходном и 8 нейронами - в промежуточном слое.

Полученные значения ошибок восстановления спектров обучающей выборки приведены в таблице 3.2.

Таблица 3.2 - Результаты, полученные на втором шаге отбора детекторов

Энергетические интервалы Среднеквадрати­ческие ошибки по каждому ин­тервалу, % Зна­чение кри­терия от­бора, % СКО по всем ин- терва- лам всех ре- ализа- ций, % Макси­мальная относи­тельная ошибка (%) и базо­вый спектр
0,025 - 0,1 эВ 12,63 8,25 8,11 61,89 (реактор Наяда)
0,1 - 0,5 эВ 8,58
0,5 - 2,0 эВ 12,97
2,0 - 20 эВ 7,84
20 - 500 эВ 7,76
0,5 - 10 кэВ 9,22
10 - 200 кэВ 7,81
0,2 - 1,0 МэВ 8,96
1 - 5 МэВ 8,29
5 - 20 МэВ 12,56
Значение критерия Фишера 1,34

По сравнению с наилучшей комбинацией предыдущего шага критерий улуч­шился на 1,3 %.

Значение критерия Фишера 1,34 > 1,06 (табличное значение), что подтверждает значимость улучшения критерия отбора. Поэтому делаем третий шаг.

3 К трём уже отобранным детекторам добавляем каждый из оставшихся и анализируем комбинации из 4-х детекторов. Наилучшей оказалась комбинация с добавлением 6-го детектора - с толщиной сцинтиллятора 10 мм с добавлением бора-10 и покрытием из нитрида бора толщиной 3 мм.

Для неё ошибки восстановления спектров обучающей выборки представлены в таблице 1.3. Из неё следует, что с добавлением 4-го детектора даже для наилуч­шей комбинации значение критерия отбора не уменьшилось, а возросло. Причём,

возросла и среднеквадратическая ошибка, определённая для всех энергетических

интервалов по всем реализациям.

Таблица 3.3 - Результаты, полученные на третьем шаге отбора детекторов

Энергетические интер­валы Средне- квадрати­ческие ошибки по каждому интер­валу, % Значение критерия отбора, % СКО по всем ин­тервалам всех реа­лизаций, % Максималь­ная относитель­ная ошибка (%) и базо­вый спектр
0,025 - 0,1 эВ 12,88 8,78 8,55 61,81 (реактор Наяда)
0,1 - 0,5 эВ 9,25
0,5 - 2,0 эВ 12,6
2,0 - 20 эВ 8,75
20 - 500 эВ 7,87
0,5 - 10 кэВ 9,17
10 - 200 кэВ 6,22
0,2 - 1,0 МэВ 9,12
1 - 5 МэВ 7,64
5 - 20 МэВ 11,32

Это означает, что добавление четвёртого детектора только ухудшает точ­ность восстановления спектров. Следовательно, наилучшей является комбинация из трёх детекторов, полученная на предыдущем шаге:

- детектор № 1 со сцинтиллятором толщиной 10 мм с добавлением бора-10 с пятью измерительными каналами, получаемыми путём амплитудной дискримина­ции его выходных импульсов со порогами дискриминации: 0,5 В, 1,25 В, 1,5 В, 1,75 В и 2,0 В;

- детектор № 3 - с толщиной сцинтиллятора 20 мм без добавления бора-10;

- детектор № 4 - с толщиной сцинтиллятора 5 мм с добавлением бора-10.

Для этой комбинации детекторов проведена проверка результатов восстанов­ления спектров на проверочной выборке, не участвовавшей в обучении нейронной сети. Ошибки восстановления спектров по реализациям проверочной выборки представлены в таблице 3.4.

Таблица 3.4 - Ошибки восстановления спектров реализаций проверочной выборки комбинацией детекторов 1-3-4

Энергетические интервалы Среднеквадратические ошибки по каждому ин­тервалу, % СКО по всем интервалам всех реализаций, %
0,025 - 0,1 эВ 13,23 8,04
0,1 - 0,5 эВ 9,18
0,5 - 2,0 эВ 8,30
2,0 - 20 эВ 6,76
20 - 500 эВ 5,60
0,5 - 10 кэВ 7,57
10 - 200 кэВ 8,24
0,2 - 1,0 МэВ 11,03
1 - 5 МэВ 10,52
5 - 20 МэВ 12,07

Сравнивая эти результаты с результатами восстановления спектров реализа­ций обучающей выборки (таблица 3.2), можно видеть, что среднеквадратические ошибки по каждому энергетическому интервалу изменились несущественно, при­чём часть из них возросла, а часть уменьшилась, а среднеквадратическая ошибка по всем интервалам всех реализаций даже уменьшилась с 8,11 % до 8,04 %.

Таким образом, и для реализаций, не участвовавших в обучении нейронной сети, точность восстановления спектров не ухудшилась.

В дополнение к этому был проведен анализ количества реализаций с макси­мальными ошибками восстановления (имеются в виду максимальные ошибки на отдельных энергетических интервалах), превышающих 50 %, лежащих в интерва­лах (40 ... 50) %, (30 ...40) %, (20 ...30) % и менее 10%. Такой же анализ для тех же интервалов проведен по среднеквадратическим ошибкам для всех энергетиче­ских интервалов каждой реализации. Для обучающей выборки результаты этого анализа представлены в таблицах 3.5. Для проверочной выборки - в таблицах 3.6.

Таблица 3.5 - Распределение количества реализаций по величине ошибок

для обучающей выборки

Величина ошибок, % Количество реализаций №№ базовых спектров с максимальной ошибкой
Максимальные ошибки Среднеквадратиче­ские ошибки
Более 50 % 111 0 39,50, 47, 12, 23, 13, 14
(40...50) % 131 0 38, 58, 39, 59, 60, 50, 61,

56, 46, 47, 36, 57, 4, 12,

33, 22, 23, 70, 17

(30...40) % 322 0 51, 38, 58, 53, 40, 59, 60,

50, 61, 54, 55, 7, 45, 56,

46, 36,57, 37, 4, 15, 16, 11,

18, 28, 33, 34, 24, 70, 17

(20...30) % 428 0 51, 42, 53, 40, 41, 48, 49,

43, 54, 44, 55, 7, 45, 37, 2,

3, 1, 15, 64, 10, 11, 68, 18,

28, 30, 31, 32, 34, 35, 19,

29, 21, 24, 25, 26, 71, 72,

8, 6

(10...20) % 389 465 52, 42, 40, 41, 43, 44, 2, 3,

1, 62, 64, 10, 66, 68, 67,

65, 9, 27, 29, 30, 31, 32,

19, 20, 21, 24, 26, 69, 5, 8, 6

Менее 10 % 59 975 2, 1, 61, 40, 51, 59, 39

Примечание - Всего в обучающей выборке 1440 реализаций.

Таблица 3.6 - Распределение количества реализаций по величине ошибок

для проверочной выборки

Величина ошибок, % Количество реализаций №№ базовых спектров с максимальной ошибкой
Максимальные ошибки Среднеквадратиче­ские ошибки
Более 50 % 56 0 39, 50, 47, 12, 23, 13, 14
(40...50) % 76 0 38, 58, 39, 59, 60, 50, 61,

56, 46, 47, 36, 57, 4, 16,

12, 33, 22, 70, 6

(30...40) % 164 0 51, 38, 58, 53. 40, 59, 60,

50, 61, 54, 55, 7, 45, 56,

46, 36, 37, 37, 4, 15, 16,

11, 18, 28, 33, 34, 19, 24,

70, 6, 17

(20...30) % 222 0 51. 42, 53, 40, 41, 48, 49,

43, 54, 44, 55, 7, 45, 46,

37, 2, 3, 1, 15, 64, 10, 11,

68,9, 18, 30, 31, 32, 34, 35,

19, 20, 21, 24, 25, 26, 69,

71, 72, 8

(10...20) % 178 243 52, 42, 40, 41, 48, 49, 2, 3,

1, 62, 63, 64, 10, 66, 68,

67, 65, 9, 27, 29, 30, 31,

20, 21, 24, 26, 69, 5

Менее 10 % 24 477 2, 63, 66, 27, 69, 5

Примечание - Всего в проверочной выборке 720 реализаций.

Реализации с наибольшими ошибками (более 50%) как в обучающей, так и в проверочной выборке пришлись на спектр нейтронов специальных сборок - сборка ∑∑ для реактора ИР-100 (Украина), спектр нейтронов утечки из активной зоны им­пульсных реакторов - реактор ГИР-2, МОП-К1 (ВНИИЭФ, Россия), спектр нейтро­нов в центре металлической активной зоны импульсных реакторов на быстрых нейтронах - реактор БАРС-5 РУН-2 (ФЭИ, Россия), спектр нейтронов в канале ВЭК-12 реактора ИРТ-2000, спектры нейтронов, измеренные на рабочих местах персонала горно-химического комбината - ГХК-6, спектры потоков утечки нейтро­нов из защиты - реактор Наяда и реактор Рашель.

<< | >>
Источник: ЛОГВИНОВ ДМИТРИЙ ИВАНОВИЧ. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ИССЛЕДОВАНИЯ СПЕКТРАЛЬНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК НЕЙТРОННЫХ ДЕТЕКТОРОВ И МОДЕЛИРОВАНИЕ МНОГОДЕТЕКТОРНОГО НЕЙТРОННОГО СПЕКТРОМЕТРА-ДОЗИМЕТРА. Диссертация на соискание учёной степени кандидата технических наук. Курск, 2019. 2019

Еще по теме Результаты моделирования:

  1. Статья 42. Лицам, работающим по найму, гарантируется справедливая доля вознаграждения в экономических результатах труда в соответствии с его количеством, качеством и общественным значением, но
  2. Методика имитационного моделирования
  3. Исследования спектральных характеристик сцинтилляционных детекторов с помощью моделирования методом Монте-Карло
  4. ГЛАВА 3 МОДЕЛИРОВАНИЕ НЕЙТРОННОГО СПЕКТРОМЕТРА-ДОЗИ­МЕТРА РЕАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ И ПОДБОР ДЕТЕКТОРОВ ДЛЯ МНОГОДЕТЕКТОРНОГО БЛОКА ДЕТЕКТИРОВАНИЯ
  5. ЛОГВИНОВ ДМИТРИЙ ИВАНОВИЧ. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ИССЛЕДОВАНИЯ СПЕКТРАЛЬНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК НЕЙТРОННЫХ ДЕТЕКТОРОВ И МОДЕЛИРОВАНИЕ МНОГОДЕТЕКТОРНОГО НЕЙТРОННОГО СПЕКТРОМЕТРА-ДОЗИМЕТРА. Диссертация на соискание учёной степени кандидата технических наук. Курск, 2019, 2019
  6. Первичные источники нейтронов
  7. ЗАКЛЮЧЕНИЕ
  8. Формулировка целей и задач исследования
  9. Выбор энергетических интервалов, для которых определяются усреднённые значения спектральной плотности нейтронного излучения
  10. 2.3.1 Общая характеристика библиотеки программ GEANT-4 и условия проведения расчётов
  11. Лисанюк Елена Николаевна. Логико-когнитивная теория аргументации. Диссертация, СПбГУ., 2015
  12. СОДЕРЖАНИЕ
  13. ГРИГОРЬЕВА АНАСТАСИЯ СЕРГЕЕВНА. НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ СОТРУДНИЧЕСТВО РОССИИ И ГЕРМАНИИ (ОПЫТ РАСПРОСТРАНЕНИЯ ТЕХНОЛОГИИ РАДИОЧАСТОТНОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ). Диссертация, СПбГУ., 2014
  14. Энергетические спектральные характеристики нейтронных детекторов и активационных индикаторов
  15. Постановка задачи
  16. КОНСТИТУЦИЯ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ 1994 ГОДА,
  17. *В соответствии со статьей 1 Закона Республики Беларусь «О порядке вступления в силу Конституции Республики Беларусь» вступила в силу со дня ее опубликования.