一种自给能中子探测器一致性控制方法、装置及系统

本发明涉及中子探测，具体而言，涉及一种自给能中子探测器一致性控制方法、装置及系统。

背景技术：

1、自给能中子探测器(spnd)是一种用来探测反应堆堆芯中子通量的探测器，它具有体积小、结构简单，便于安装以及无需外部电源供电等特点，与传统的裂变电离室以及活化中子探测器相比，更适用于用来对堆芯中子通量进行监测。

2、在实际的反应堆应用中，spnd都是4根或者6根组装成一个组件应用在堆芯中的，一个反应堆中可能会装配几十个这样的组件以此来完成对堆芯通量的测绘。装配在同一个堆芯中的探测器的一致性是保证堆芯通量测绘准确的关键因素，所以保证制造出的探测器的一致性就显得尤为重要。自给能中子探测器的一致性也就是其探测输出信号的一致性，而决定其输出信号的就是探测器的灵敏度。

3、目前研究一致性的方法主要还是以mc模拟为主，根据实际加工制造过程中影响一致性的因素来模拟spnd的灵敏度。通常来讲，影响一致性的因素有四五个，而每个因素量化为10个点进行研究，则需要使用mc模拟104-105个数据，使用mc仿真一个数据需要10分钟，那么仿真完所有的数据需要20个月以上，这样的时长在实际使用中是不能忍受的。

4、因此，需要一种在保证对计算灵敏度的准确性的条件下有效提升计算效率的方法。

技术实现思路

1、为了改善上述问题，本发明提供了一种自给能中子探测器一致性控制方法、装置及系统，在保证对计算灵敏度的准确性的条件下有效提升计算效率。

2、本发明实施例的第一方面，提供了一种自给能中子探测器一致性控制方法，所述方法包括：

3、基于蒙特卡洛方法建立自给能中子探测器的灵敏度计算模型；

4、获取影响spnd一致性的因素参数，所述因素参数包括有发射体厚度、收集体厚度、绝缘体厚度、发射体长度以及绝缘体压实度；

5、将所述因素参数带入所述灵敏度计算模型计算灵敏度，并基于计算结果构建训练数据集；

6、建立bp神经网络，bp神经网络的输入层节点数为5，分别对应所述因素参数，输出层节点数为1，对应计算结果灵敏度；

7、将训练数据集带入所构建的bp神经网络模型进行训练，使用训练好的bp神经网络进行数据预测；

8、以bp神经网络计算的数据为数据库，开发一致性查询软件，获取已知待查询的因素参数，将其输入一致性查询软件，输出满足一致性的其他因素参数的具体数值范围。

9、可选地，所述灵敏度计算模型具体为：

10、

11、其中，s为自给能中子探测器的灵敏度,i为自给能中子探测器在中子束照射下产生的电流，为热中子通量的比值，iβ指由β衰变产生的电流，iγ指由γ光子反应产生的电流。

12、可选地，所述将所述因素参数带入所述灵敏度计算模型计算灵敏度，并基于计算结果构建训练数据集的步骤，具体包括：

13、将所述因素参数根据其各自的偏差范围，以不同的步长分别进行划分后，得到针对不同情况的多个参数组；

14、选择一定数量的参数组分别带入所述灵敏度计算模型计算灵敏度；

15、将参数组和计算得到的灵敏度一一对应组合，得到训练数据集。

16、可选地，所述bp神经网络还包括隐藏层，隐藏层个数为1，隐藏层的节点数的确定方法为：

17、通过对以下公式求最优解的方式进行节点数范围的确定：

18、

19、m＝log2 n

20、

21、其中，m为隐藏层节点数，n为输入层节点数，l为输出层节点数，α为1-10之间的常数。

22、可选地，所述隐藏层和输出层之间的激活函数采用sigmoid函数，函数表达式为：

23、

24、可选地，所述获取已知待查询的因素参数，将其输入一致性查询软件，输出满足一致性的其他因素参数的具体数值范围的步骤，具体还包括：

25、获取输入的一致性的精度选择条件；

26、基于所述精度选择条件，输出满足一致性的其他因素参数的具体数值范围的步骤。

27、本发明实施例的第二方面，提供了一种自给能中子探测器一致性控制装置，所述装置包括：

28、模型建立单元，用于基于蒙特卡洛方法建立自给能中子探测器的灵敏度计算模型；

29、参数获取单元，用于获取影响spnd一致性的因素参数，所述因素参数包括有发射体厚度、收集体厚度、绝缘体厚度、发射体长度以及绝缘体压实度；

30、数据构建单元，用于将所述因素参数带入所述灵敏度计算模型计算灵敏度，并基于计算结果构建训练数据集；

31、网络建立单元，用于建立bp神经网络，bp神经网络的输入层节点数为5，分别对应所述因素参数，输出层节点数为1，对应计算结果灵敏度；

32、模型训练单元，用于将训练数据集带入所构建的bp神经网络模型进行训练，使用训练好的bp神经网络进行数据预测；

33、参数查询单元，用于以bp神经网络计算的数据为数据库，开发一致性查询软件，获取已知待查询的因素参数，将其输入一致性查询软件，输出满足一致性的其他因素参数的具体数值范围。

34、本发明实施例的第三方面，提供了一种自给能中子探测器一致性控制系统，包括：

35、一个或多个处理器；存储器；一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个应用程序配置用于执行如第一方面所述的方法。

36、与现有方案相比，本发明具有如下优点和有效效果：

37、在考虑了影响一致性的因素的基础上，基于bp神经网络和mc模拟相结合的方法来研究自给能中子探测器的一致性，这种方法不仅能保证对计算灵敏度的准确性，并且还大大的提升了计算效率。通过对不同尺寸的发射体厚度、收集体厚度、绝缘体厚度、发射体长度、绝缘体密度合理搭配，可以将制造出的自给能中子探测器的一致性控制在一个很好的范围内，从而使其能够更好的应用于反应堆堆芯的中子通量检测中。

技术特征：

1.一种自给能中子探测器一致性控制方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的自给能中子探测器一致性控制方法，其特征在于，所述灵敏度计算模型具体为：

3.根据权利要求1所述的自给能中子探测器一致性控制方法，其特征在于，所述将所述因素参数带入所述灵敏度计算模型计算灵敏度，并基于计算结果构建训练数据集的步骤，具体包括：

4.根据权利要求3所述的自给能中子探测器一致性控制方法，其特征在于，所述bp神经网络还包括隐藏层，隐藏层个数为1，隐藏层的节点数的确定方法为：

5.根据权利要求4所述的自给能中子探测器一致性控制方法，其特征在于，所述隐藏层和输出层之间的激活函数采用sigmoid函数，函数表达式为：

6.根据权利要求1所述的自给能中子探测器一致性控制方法，其特征在于，所述获取已知待查询的因素参数，将其输入一致性查询软件，输出满足一致性的其他因素参数的具体数值范围的步骤，具体还包括：

7.一种自给能中子探测器一致性控制装置，其特征在于，所述装置包括：

8.根据权利要求7所述的自给能中子探测器一致性控制装置，其特征在于，所述数据构建单元，具体用于：

9.根据权利要求8所述的自给能中子探测器一致性控制装置，其特征在于，所述参数查询单元，还用于：

10.一种自给能中子探测器一致性控制系统，其特征在于，包括：

技术总结
本发明提供了一种自给能中子探测器一致性控制方法、装置及系统，涉及中子探测技术领域，方法包括：基于蒙特卡洛方法建立自给能中子探测器的灵敏度计算模型；获取影响SPND一致性的因素参数，因素参数包括有发射体厚度、收集体厚度、绝缘体厚度、发射体长度以及绝缘体压实度；将因素参数带入灵敏度计算模型计算灵敏度，并基于计算结果构建训练数据集；建立BP神经网络，将训练数据集带入所构建的BP神经网络模型进行训练；以BP神经网络计算的数据为数据库，开发一致性查询软件，获取已知待查询的因素参数，将其输入一致性查询软件，输出满足一致性的其他因素参数的具体数值范围。以基于BP神经网络和MC模拟相结合的方法来研究自给能中子探测器的一致性。

技术研发人员：郭志琦,邵剑雄,朱定军,张元吉,周殿伟,李展,肖韧,秦李鑫,税胡高远
受保护的技术使用者：兰州大学
技术研发日：
技术公布日：2024/3/11