Title Modeliranje ukupnoga neutronskoga faktora nakupljanja metodom potpornih vektora
Title (english) Total neutron buildup factor modelling using support vector machines
Author Paulina Dučkić
Mentor Krešimir Trontl (mentor)
Committee member Krešimir Trontl (član povjerenstva)
Granter University of Zagreb Faculty of Electrical Engineering and Computing (Department of Applied Physics) Zagreb
Defense date and country 2018, Croatia
Scientific / art field, discipline and subdiscipline TECHNICAL SCIENCES Electrical Engineering
Universal decimal classification (UDC ) 621 - Mechanical engineering. Nuclear technology. Machinery
Abstract U disertaciji je definirana metodologija računanja ukupnoga neutronskoga faktora nakupljanja utemeljena na regresiji metodom potpornih vektora (Support Vector Regression - SVR). Za SVR modeliranje potrebni su podaci u obliku ulaz/izlaz. Ulazni vektor sastoji se od debljine štita, energetske grupe neutrona i ukupnoga makroskopskoga udarnog presjeka. Izlazni vektor je ukupni neutronski faktor nakupljanja koji se računa pomoću programa SCALE, sekvenca MAVRIC. Podaci za SVR modeliranje podjeljeni su u četiri skupa: početni skup za učenje, skup za testiranje, skup za validaciju i preostali skup. Napravljena je analiza primjene optimizacijskih tehnika za odabir SVR i kernel parametara. Metoda koja daje najbolje rezultate je optimizacija metodom roja čestica, te je ona odabrana za daljnje proračune. Zatim je provedena analiza primjene mjera aktivnog učenja za brži razvoj SVR modela. Najbolji rezultati dobiveni su metodom upit skupine modela, te je ona odabrana za razvoj SVR modela. Primjenom definirane metodologije razvijeni su regresijski modeli za računanje ukupnoga neutronskoga faktora nakupljanja za najčešće korištene materijale u području zaštite od zračenja. Zbog određenih problema nije napravljeno unaprjeđenje postojećeg point kernel (PK) programa, već izrađen je novi PK program, nazvan QAD-SVR. QAD-SVR je namijenjen za proračune štitova od neutronskoga zračenja, a sadrži razvijene SVR modele za određivanje ukupnoga neutronskoga faktora nakupljanja. Napravljeno je testiranje QAD-SVR programa na jednostavnim primjerima koji uključuju jednoslojne štitove u pločastoj i cilindričnoj konfiguraciji. Zatim je odabrana metoda računanja ukupnoga neutronskoga faktora nakupljanja za višeslojne štitove, te je napravljeno testiranje programa na primjerima dvoslojnog i troslojnog štita. Na kraju je program testiran na složenijem primjeru. Kao testni primjer odabran je HI-STORM FW spremnik istrošenog goriva. Dobiveni rezultati uspoređeni su sa referentnim rezultatima dobivenim programom SCALE. Iz dobivenih rezultata može se zaključiti da program QAD-SVR za jednoslojne štitove daje rezultate usporedive sa referentnim rezultatima i u svim slučajevima daje konzervativne rezultate. Kod dvoslojnih i troslojnih štitova rezultati QAD-SVR programa također su usporedivi sa referentnim rezultatima, međutim pri nižim energijama neutrona uočena su veća odstupanja među rezultatima što je posljedica složenosti transporta neutrona kroz medij pri nižim energijama. Rezultati proračuna za spremik istrošenog goriva pokazali su veća odstupanja od referentnih rezultata u svim energetskim grupama neutrona. To ukazuje na potrebu za novim načinom računanja višeslojnoga ukupnoga neutronskoga faktora nakupljanja.
Abstract (english) In the dissertation the methodology for total neutron buildup factor calculation using the Support Vector Regression (SVR) is defined. The training set consists of data in an input/output form. The input vector consists of the thickness of the shield, the neutron energy group and the total macroscopic cross section. The output vector is the total neutron buildup factor calculated using SCALE, sequence MAVRIC. The SVR modeling data is divided into four sets: the initial training set, the test set, the validation set, and the remaining set.The analysis of the application of optimization techniques for SVR and kernel parameters selection was conducted. The method that suits best to the problem of interest is Particle Swarm Optimization, and it has been selected for further calculations. Furthermore, the analysis of the implementation of active learning measures for faster development of the SVR model was performed. The best results were obtained by Query by Committee method, which has been selected for SVR model development. Using the defined methodology, regression models have been developed to calculate the total neutron buildup factor for the commonly used materials in the field of radiation protection. Due to certain problems, there was no upgrade of the existing point kernel (PK) program, but a new PK program, called QAD-SVR, have been developed. QAD-SVR is intended for neutron shielding calculations and contains developed SVR models. QAD-SVR testing have been performed on simple examples that include single-layer shields in a cubical and cylindrical configuration. Then the method for calculating multi-layer buildup factors have been selected and applied on two-layer and three-layer shielding examples. Finally, the program have been tested on a more complex example. As a test example, the HI-STORM FW spent fuel cask have been selected. The obtained results are compared with the reference results obtained using SCALE program. From the obtained results it can be concluded that the QAD-SVR program for single-layer shields produces results comparable to the reference results and in all cases yields conservative results. In double-layer and triple-layer shields, the results of the QAD-SVR program are also comparable with the reference results, however at lower neutron energies, there is a greater discrepancy between the results arising from the complexity of neutron transport through the shield at lower energies. The results for the spent fuel cask showed greater deviations from the reference results in all neutron energy groups. This indicates the need for a new approach to calculating the multi-layered total neutron buildup factor.
Keywords
proračun štitova
neutronski faktor nakupljanja
point kernel metoda
Monte Carlo metoda
metoda potpornih vektora
optimizacija parametara
aktivno učenje
Keywords (english)
shielding analysis
neutron buildup factor
Point kernel method
Monte Carlo method
Support Vector Machines
parameter optimization
active learning
Language croatian
URN:NBN urn:nbn:hr:168:517234
Study programme Title: Electrical Engineering and Computing Study programme type: university Study level: postgraduate Academic / professional title: Doktor znanosti elektrotehnike i računarstva (Doktor znanosti elektrotehnike i računarstva)
Type of resource Text
Extent 126 str. ; 30 cm.
File origin Born digital
Access conditions Closed access
Terms of use
Created on 2019-04-02 13:17:53