Actas de congresos
Neutron Spectra Unfolding with Artificial Neural Networks
Fecha
2005-03Autor
Vega Carrillo, Héctor René
Hernández Dávila, Víctor Martín
Manzanares Acuña, Eduardo
Mercado Sánchez, Gema Alejandrina
Arteaga Arteaga, Tarcicio
Ortíz Rodríguez, José Manuel
Institución
Resumen
Se diseñó una red neuronal artificial para reconstruir los espectros de neutrones a
partir de las tasas de conteo de un espectrómetro de Esferas de Bonner. La red neuronal se entrenó
mediante un conjunto de espectros publicados por el Organismo Internacional de Energía Atómica.
Los espectros incluyen fuentes isotópicas, espectros de referencia, operacionales, de aceleradores,
reactores nucleares y de funciones matemáticas. Los espectros se transformaron de espectros por
unidad de letargia a por unidad de energía y se estructuraron a 31 grupos de energía mediante el
código MCNP 4C. Los espectros y la matriz de respuesta UTA4 se utilizaron para calcular las tasas de conteo que cada espectro produce en un espectrómetro de Esferas de Bonner. Las tasas de conteo y los
espectros se utilizaron para entrenar la red neuronal artificial. Después del entrenamiento la red se
probó con doce espectros, tres se obtuvieron de los usados en el entrenamiento, tres se obtuvieron de
funciones matemáticas y otros tres de espectros reales y no usados durante el entrenamiento.