Prieto, Zoe M. (2021) Incorporación de algoritmos de KDE al modelado de fuentes de radiación en cálculos Monte Carlo / Introduction of KDE algorithms to the modeling of radiation sources in Monte Carlo calculations. Proyecto Integrador Ingeniería Nuclear, Universidad Nacional de Cuyo, Instituto Balseiro.
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Resumen en español
En el presente trabajo se incorporaron algoritmos de KDE en la cadena de cálculo del transporte de neutrones y fotones mediante método Monte Carlo. El objetivo fue verificar la factibilidad de utilizar herramientas no-paramétricas como bibliotecas de KDE para la generación de fuentes distribucionales de radiación, en forma rápida y sistemática. Para ello, se utilizó el código OpenMC y la biblioteca de scikit-learn en Python. Estos algoritmos se utilizaron en archivos de tracks de partículas para crear un modelo de la densidad de probabilidad multidimensional y luego generar nuevas partículas. En una primera instancia, los algoritmos de KDE se incorporaron en un modelo sencillo con el n de obtener resultados preliminares, y finalmente en el conducto N1 de neutrografía del reactor RA-6. Se pudo observar que se logró aumentar la estadística de partículas manteniendo la correlación en el espacio de fases.
Resumen en inglés
In the present work, KDE algorithms were introduced into a transport calculation sequence of neutrons and photons using the Monte Carlo method. The objective was to verify the feasibility of using non-parametric tools such as KDE libraries to generate distributional sources of radiation, quickly and systematically. For this, OpenMC code and scikit-learn libraries in Python were used. These algorithms were used in particle track les to create a model of the multidimensional probability density, which was later applied to generate new particles. The KDE algorithms were initially implemented into a simple model in order to obtain preliminary results, and nally in the RA-6 Research Reactor neutrography facility. It was observed that it was possible to increase the statistic while keeping the correlation in phase space.
| Tipo de objeto: | Tesis (Proyecto Integrador Ingeniería Nuclear) |
|---|---|
| Palabras Clave: | RA-6 reactor; Reactor RA-6; Algorithms; Algoritmos; Monte Carlo method; Método de Monte Carlo; [Kernel density estimation; KDE; OpenMC] |
| Referencias: | [1] Fairhurst Agosta, R. E. Cálculo neutrónico detallado de haces y guías de neutrones del reactor RA-10. Inf. téc., Instituto Balseiro, 2017. [2] Ayala, J. E. Implementación de una línea de cálculo basada en el código Tripoli a problemas de blindaje del reactor RA-10. Inf. téc., Instituto Balseiro, 2019. [3] Schmidt, N. S. Desarrollo de un obturador neutrónico para la realización de espectrometría por tiempo de vuelo en el reactor RA-6. Inf. téc., Instituto Balseiro, 2021. [4] Romano, P. K., Horelik, N. E., Herman, B. R., Nelson, A. G., Forget, B., Smith, K. Openmc: A state-of-the-art monte carlo code for research and development. En: SNA+ MC 2013-Joint International Conference on Supercomputing in Nuclear Applications+ Monte Carlo, pág. 06016. EDP Sciences, 2014. [5] GNU. Software libre. https://www.gnu.org/philosophy/free-sw.es.html. [6] OpenMC. Manual OpenMC: Física de neutrones. https://docs.openmc.org/en/stable/methods/neutron_physics.html. [7] OpenMC. Manual OpenMC: Física de fotones. https://docs.openmc.org/en/stable/methods/photon_physics.html. [8] OpenMC. Biblioteca de secciones ecaces microscópicas. https://openmc.org/official-data-libraries/. [9] OpenMC. Manual OpenMC: Materiales. https://docs.openmc.org/en/stable/usersguide/materials.html. [10] OpenMC. Manual OpenMC: Geometría. https://docs.openmc.org/en/stable/usersguide/geometry.html. [11] OpenMC. Manual OpenMC: Settings. https://docs.openmc.org/en/stable/usersguide/settings.html. [12] OpenMC. Manual OpenMC: Plots. https://docs.openmc.org/en/stable/io_formats/plots.html. [13] OpenMC. Manual OpenMC: Tallies. https://docs.openmc.org/en/stable/methods/tallies.html. [14] Buitinck, L., Louppe, G., Blondel, M., Pedregosa, F., Mueller, A., Grisel, O., et al.API design for machine learning software: experiences from the scikit-learn project. En: ECML PKDD Workshop: Languages for Data Mining and Machine Learning, págs. 108-122. 2013. [15] Kelley, L. Z. kalepy: a Python package for kernel density estimation, sampling and plotting. https://doi.org/10.21105/joss.02784, 2021. [16] Banerjee, K., Martin, W. R. Kernel density estimation method for monte carlo global ux tallies. Nuclear science and engineering, 170 (3), 234250, 2012. [17] tommyod. Introduction to Kernel Density Estimation. A graphical tutorial. https://github.com/tommyod/KDEpy/blob/master/docs/presentation/ kde_presentation.pdf, 2018. [18] scikit-learn. Kernel Density Estimation, available Kernels. https://scikit-learn.org/stable/modules/density.html. [19] W¦glarczyk, S. Kernel density estimation and its application. En: ITM Web of Conferences, tomo 23. EDP Sciences, 2018. [20] Silverman, B. W. Density estimation for statistics and data analysis. London: Chapman and Hall, 1986. [21] Marín, J., Sánchez, F. Descripción de la Instalación Experimental de Radiografía de Neutrones del RA6. Inf. Téc. ITE-EN-GIN-RI-PL-010, CNEA, 2021. [22] ARN. Guía AR 1: Factores dosimétricos para irradiación externa y contaminación innterna, y niveles de intervención para alimentos. www.argentina.gob.ar/sites/default/files/gr1-r1_0.pdf, 2003. [23] Marín, J., Aguirre, J. Relevamiento Radiológico preliminar de la Instalación Experimental de Neutrografía del RA-6 a 1 MW. Inf. Téc. ITE-EN-GIN-RI-PL-012, CNEA, 2021. [24] Márquez, A. A., Bazzana, S. P. Generación de bibliotecas ACE con producción de fotones retardados de fisión en 235-U, 238-U y 239-Pu. Inf. Téc. IT-420/RA-10/0120-3-001, Proyecto RA-10, Gerencia Ingeniería Nuclear, Gerencia de Área Energía Nuclear, CNEA, 2013. [25] Oberkampf, W. L., Trucano, T. G. Verication and validation benchmarks. Nuclear engineering and Design, 238 (3), 716743, 2008. [26] Smith, M. A. Zpr-6 assembly 6a: A cylindrical assembly with uranium oxide fuel and sodium with a thick depleted-uranium blanket. En: International Handbook of Evaluated Criticality Safety Benchmark Experiments (ICSBEP), IEU-COMPFAST- 001. Organization for Economic Co-operation and Development-Nuclear Energy Agency (OECD-NEA), 2016. |
| Materias: | Ingeniería nuclear |
| Divisiones: | Gcia. de área de Energía Nuclear > Gcia. de Ingeniería Nuclear > Física de reactores y radiaciones |
| Código ID: | 1030 |
| Depositado Por: | Tamara Cárcamo |
| Depositado En: | 28 Abr 2022 16:17 |
| Última Modificación: | 28 Abr 2022 16:17 |
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