Vega Carrillo, Héctor René; Hernández Dávila, Víctor Martín; Manzanares Acuña, Eduardo; Mercado Sánchez, Gema Alejandrina; Arteaga Arteaga, Tarcicio; Ortíz Rodríguez, José Manuel
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.
Descripción:
An artificial neural network has been designed to obtain the neutron spectra from the
Bonner spheres spectrometer's count rates. The neural network was trained using a set of neutron
spectra compiled by the International Atomic Energy Agency. These include spectra from isotopic
neutron sources, reference and operational neutron spectra obtained from accelerators and nuclear
reactors, and spectra obtained from mathematical functions. The spectra were transformed from
lethargy to energy distribution and were re-binned to 31 energy groups using the MCNP 4C code. Rebinned
spectra and UTA4 matrix were used to calculate the expected count rates in Bonner spheres
spectrometer. These count rates were used as input and the respective spectrum was used as output
during neural network training. After training, the network was tested with the Bonner spheres count
rates produced by twelve neutron spectra, three were used during network training, three were
obtained from mathematical functions and three were from actual situations.