深度神经网络学习快中子截面

为探索利用机器学习方法辅助核反应数据评价的可行性,采用全连接深度神经网络算法学习中子截面数据,并考察预测能力。采用通用评价核数据库中快中子区的中子截面作为数据集,训练神经网络模型并进行验证和测试。提取ENDF/B-Ⅷ.0库中铀的12个同位素^230～241U的快中子区中子总截面和弹性散射截面,将²³⁰U的截面作为待预测的测试数据,将²³²U的截面作为验证数据,其余10个核素的截面作为训练数据。为获得具有预测能力的神经网络模型,利用训练数据训练系列神经网络模型,再利用验证数据挑选最优模型用于预测测试数据。验证和测试显示,通过训练,神经网络模型能够较好地反映评价库中截面数据随核素、入射中子能量的变化规律,对未知核素的中子截面数据表现出较强的预测能力。因此,神经网络算法有潜力成为核数据评价的新途径。     

回旋加速器束流输运系统离子光学特性分析

为了提高束流在输运系统中的传输效率,改善靶点的束斑特性,本文用TRANSPORT程序对四川大学回旋加速器束流传输系统的光学特性进行了计算和分析。 TRANSPORT是采用矩阵方法计算带电粒子束在输运系统中光学特性的通用计算机程序,并能利用非线性最小二乘法和耦合系数方法对系统参数实行优化,广泛用于束流传输系     

BP神经网络在AP1000核电站事故诊断应用中的初步研究

核电站发生事故时,快速准确诊断出事故类型对于应急中采取相应的安全防护措施至关重要。本文采用BP神经网络对AP1000核电站的部分事故进行事故诊断,以部分事故分析结果为训练数据训练网络,以其他分析结果为测试数据,验证网络诊断事故类型时的准确性。结果表明,BP神经网络能正确诊断所分析的事故序列。     

BP神经网络预测EDXRF中铁、钛元素含量

为了更好地定量分析矿石样品中铁、钛元素的含量,应用EDXRF分析技术建立了一个基于BP神经网络的预测模型。将矿石样品在EDXRF光谱仪中测得的荧光强度计数作为BP神经网络模型的输入变量,对该模型进行训练和检测。实验结果表明:该BP神经网络预测模型能获得较精确的结果,预测铁含量结果的相对误差不大于2.4%;预测钛含量结果的最大相对误差不大于2.3%;可用于地质矿石样品元素含量的分析预测。     

摇摆流动不稳定性的遗传算法优化神经网络预测

摇摆工况下自然循环系统的流动不稳定性现象对船用核动力系统的安全性有着显著影响。结合神经网络和遗传算法,对复杂不稳定性行为的预测进行了优化。采用小数据量法计算了流量时间序列的最大Lyapunov指数,得到了时间序列的最大可预测时间。应用单隐层BP神经网络对流量变化进行了多步滚动预测,在步数较少时预测结果与实验结果符合较好。但由于BP神经网络存在陷入局部最优解的问题,为此采用遗传算法对神经网络的初始阈值和权值进行优化,从而改善了BP神经网络的非线性预测性能。本文结果为流动不稳定性的实时预测提供了一种易于实际应用且准确度较高的途径。     

神经网络模型研究多油层剩余油饱和度的变化规律

生产测井中确定剩余油饱和度的神经网络方法是将油层生产动态看作一个非线性动力子系统,把能影响动态情况下的剩余油饱和度的各种因素自行组织起来,加以训练学习,建立一个广义的、精确的确定地层剩余油饱和度的模型.本工作建立的预测油田开发中后期油层剩余油饱和度的神经网络模型在中原油田的应用结果验证了该方法的可行性和可靠性.表明它可用于评价、分析油藏动态参数和预测油层剩余油饱和度变化情况,为油田调整开发方案提供科学的参考依据.     

基于高斯过程回归的临界热流密度预测

准确地预测临界热流密度（CHF）对于反应堆的安全和运行十分重要。针对现有人工神经网络（ANNs）预测方法所存在的缺点，提出一种基于高斯过程回归（GPR）的CHF预测方法。首先对获取的当地条件下CHF数据进行预处理，将数据划分为训练集和测试集；然后，利用训练数据对GPR模型进行训练，并得到最优超参数；再利用训练好的GPR模型对CHF进行预测，并将结果与径向基神经网络（RBFNN）进行比较，同时分析了重要参数对CHF的影响趋势。结果表明，与RBFNN相比，GPR模型的预测结果具有更高的预测精度和更小的误差，且与对应的实验值吻合较好，其参数趋势符合通用的趋势变化规律。      

基于局部离群因子和神经网络模型的设备状态在线监测方法研究

核电厂重大设备状态在线监测是保障核电厂安全和经济运行的重要技术,针对传统阈值监测的固有缺陷,提出一种基于局部离群因子（LOF）和神经网络模型的设备状态在线监测方法。此方法属于多参数动态阈值监测方法,首先分析监测对象的故障模式和故障现象,选择一组可覆盖故障现象的传感器测点;根据设备运行特点采集足够长时间的历史运行数据,筛除异常数据;计算历史运行数据的LOF,以历史运行数据为输入、LOF为输出,建立并训练得到神经网络模型;最后基于神经网络模型和传感器测点实时数据计算设备健康指数,监控当前设备健康状态。将本文的监测方法用于循环水泵泵体健康状态的监测,并采集了一段时间的正常数据和异常数据以验证其监测效果,验证结果表明,本文提出的监测方法可以提前10d进行预警,降低误报率,大幅提升监控效能。       

基于深度神经网络的放射性废物桶γ能谱解析方法

在核电厂放射性废物桶测量中,为了解决传统γ能谱解析方法存在的核素误识别和峰面积计算精度较差的问题,提出了基于深度神经网络的γ能谱解析方法.深度神经网络以γ能谱全谱数据作为分析对象,无需传统方法的谱线平滑、寻峰等工作.利用蒙特卡罗模拟得到的γ谱线作为神经网络的数据集,在秦山核电一期200 L钢桶的三种不同介质内置5种γ源...     

四极磁场中粒子束输运的非线性分析及模拟

为了提高粒子在四极磁场中输运轨迹计算的精度,基于李代数方法,分析和计算粒子束在四极磁场中空间电荷的非线性效应,得到二级近似下粒子坐标的映射公式,编写了粒子束在四极磁场中传输的模拟程序QML。用模拟程序对四极磁场中的传输进行了模拟计算,并对模拟结果进行了分析。模拟结果表明,在空间电荷的非线性效应的影响下相图产生了明显的扭曲,对粒子束包络曲线横向发散作用明显。     

GeV/mA量级高功率圆形加速器中整数共振的抑制与利用

固定场交变梯度加速器（FFAG）是下一代GeV/mA量级高功率加速器的可能性方案,有潜力产生平均功率高达数个兆瓦的质子束。GeV量级等时性FFAG属于圆形加速器,目前主要面临整数共振穿越和高功率束流的高效率引出两个瓶颈问题。为了解决这两项瓶颈问题,本文提出了整数共振抑制器（IRS）的概念。IRS不仅对整数共振有显著的抑制作用,还可以利用整数共振激发可控的径向振荡,扩大引出圈间距,提高引出效率。以中国原子能科学研究院提出的等时性FFAG（CYCIAE-FFAG）方案为例,IRS不仅可有效抑制整数共振引起的束流包络增长（小于5%）,还可以用作引出圈间距优化（扩大至3 cm以上）。理论分析与数值模拟表明,基于IRS的设计方案有潜力成为下一代GeV/mA量级高功率圆形加速器的解决方案。     

束晕-混沌的神经网络自适应控制

首先研究了强流离子束在周期磁场聚焦通道中传输时产生的束晕-混沌动力学行为,采用的周期磁场聚焦强度形式为与实际相近的余弦函数形式。然后利用神经网络方法对非线性复杂系统控制的优越性,提出前馈反传神经网络方法对强流离子束中束晕-混沌进行自适应控制。通过适当选择的神经网络控制结构和线性反馈系数以及自适应调整神经网络的权系数,可将强流离子束的包络半径达到束匹配半径的控制目标,且束包络的抖动大小明显减少,同时束晕-混沌现象得到了明显的抑制。     

The role of the accelerator in energy: (Recent development of an accelerator-drive systems (ADS))

I describe the recent development of an accelerator-driven reactor for producing energy, and for transmuting minor actinides and long-lived fission products. To run these reactors in a slightly subcritical condition rather than at deep criticality, the proton accelerator can be a low-powered cyclotron which requires only a small building and site; hence, the cost of generating electricity by this system becomes inexpensive. To get a higher beam current for a circular accelerator, a fixed field alternating gradient (FFAG) synchrotron can be used for driving the subcritical reactor without jeopardizing the reduction of the shock wave created by manipulating the pulsed-mode operation. The induction FFAG is discussed. To reduce the energy costs of transmuting long-lived fission products (LLFPs) such as Tc-99, and I-129, I reconsider the old concept of depositing of them into outer space by not rocket but by an ions thruster.     

用于2 GeV固定场交变梯度质子加速器的高品质因数、高分路阻抗波导型高频腔设计

在核工业、民用及基础研究领域，高能强流质子加速器有着十分广泛而重要的应用，中国原子能科学研究院提出了1台2 GeV连续波固定场交变梯度质子加速器的解决方案。在该方案中，工作在44.4 MHz的大功率高品质因数、高分路阻抗波导型高频腔研制极其重要。本文首先对工作在44.4 MHz的矩形、欧米伽形、跑道形及船形等4种形状的波导型高频腔进行了模拟计算研究，经比较发现，船形高频腔具有最高的品质因数和分路阻抗，是2 GeV连续波固定场交变梯度质子加速器的较好选择。在此基础上，为掌握船形高频腔的实际加工工艺，同时利用现有230 MeV超导回旋加速器的功率源设备开展高功率实验研究，设计了71.26 MHz的缩比例船形高频腔样机。     

应用人工神经网络预测竖直通道的过渡沸腾

利用人工神经网络优良的非线性性映射能力，设计一个３层前馈式神经网络预测竖直圆形管和环形通道中的过渡沸腾，预测结果与实验结果比较，符合很好。     

增强器共振补偿方案

强流重离子加速器的增强器用于强流重离子的极限累积和加速，其强流束产生的空间电荷效应使束流的工作点分布发散和漂移，并在工作点跨越低阶共振时造成离子束发射度增长甚至带来较大的束流损失。为消除低阶共振对离子束的不利影响，采用多极磁场来对6个低阶共振进行补偿。本文分析了增强器工作点附近的低阶共振，探讨了共振禁带的贡献项及相应的补偿方案，并通过数值模拟验证了增强器的共振补偿方案。结果表明，由增强器色品校正六极场引起的共振增强能通过补偿六极场进行消除，这将有利于增强器强流重离子束的实现。     

国家同步辐射实验室储存环中Q铁水平位移的准直与校正研究

Q铁（四极铁）在同步加速器或储存环中担任聚焦元件，如果它们的横向位置偏离了设计值，加速器将产生束流轨道的畸变。本工作主要研究在通过平面网测量获得各Q铁的水平位置偏移时，通过轨道的拟合，使需要调节的Q铁数量和径向位移调节量尽量小的一种方法，在储存环的位移准直监测和调整方面具有实际意义。     

CSRe分子离子研究装置低能传输线物理设计

本文完成了CSRe分子离子研究装置低能传输线的物理设计。采用Poisson/Superfish软件对150 kV倍压型高压加速器的电场分布进行了模拟,结果显示,加速器各区域空间电场强度均远低于击穿电场强度限值。利用Beampath程序对离子源引出的分子离子束在高压加速器中的传输进行了模拟,束流包络显示,加速区电场对分子离子束具有较强的聚焦作用,加速管出口束斑尺寸较小。采用Trace-3D程序设计了高分辨能力的磁分析系统和RFQ加速器的注入匹配段。通过Beampath程序的模拟,分析出了质量数为150的分子离子束,并由三单元四极透镜实现了分析束流与直线加速器RFQ的注入匹配。     

高电荷态重离子束流产生技术的研究

为了提高北京HI-13串列加速器束流的硅中射程和LET值,本文开展了高电荷态束流引出技术及pA级弱束流诊断技术研究。采用电刚度和磁刚度模拟技术,配合pA级弱束流束斑观测和束流强度监测技术,获得能量360 MeV、峰总比80%的¹⁹⁷Au离子束流,其在Si中的表面LET为86.1 MeV•cm²•mg^-1、射程为30.1 μm,满足单粒子效应（SEE）实验的要求,拓展了北京HI-13串列加速器上单粒子效应实验所用离子的能量和LET值范围。