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Predicciones de Rendimiento de Neutrones con Redes Neuronales Artificiales: Un Enfoque de Modelado Predictivo

Autores: Schmitz, Benedikt; Scheuren, Stefan

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Predicciones de Rendimiento de Neutrones con Redes Neuronales Artificiales: Un Enfoque de Modelado Predictivo


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Nuclear

Palabras clave

Desarrollo
Fuentes de neutrones
Enfoques basados en iones
Producción de neutrones
Simulaciones de Monte Carlo
Modelo predictivo

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 40

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
El desarrollo de fuentes de neutrones compactas para aplicaciones es extenso y presenta muchos enfoques. Para los enfoques basados en iones, existen varios proyectos con diferentes parámetros. Este artículo se centra en la producción de neutrones basada en iones por debajo de la barrera de espallación para haces de protones y deuterones con distribuciones de energía arbitrarias con energías cinéticas de 3 a 97. Este modelo permite comparar rápidamente diferentes conceptos de fuentes de neutrones basadas en iones entre sí. Esta contribución deriva un modelo predictivo utilizando simulaciones de Monte Carlo (un orden de 50,000 simulaciones) y redes neuronales profundas. Es la primera vez que se desarrolla un modelo de este tipo. Con este modelo, se pueden eludir las largas simulaciones de Monte Carlo, que individualmente tardan mucho tiempo en completarse. Una predicción de espectros de neutrones toma entonces algunos milisegundos, lo que permite una optimización y comparación rápidas. Las deficiencias del modelo para neutrones de baja energía.

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