Modeling the Detection of Delayed Neutron Signatures in MCNP6 and Comparisons with Measurements of<sup>233</sup>U,<sup>235</sup>U, and<sup>239</sup>Pu
Notice bibliographique
Résumé
Study of the magnitude and temporal behavior of delayed neutrons (DNs) enables the identification of fissile isotopes and a determination of their relative quantities. Thus, the ability to model accurately these neutrons and the methods of their detection is of relevance to nuclear forensics and counterterrorism. The capability of MCNP6 to model these emissions was examined and compared to measurements of the DNs produced by 233U, 235U, and 239Pu after neutron-induced fission. Fissile samples were irradiated in a SLOWPOKE-2 research reactor for 60 s and were then conveyed via pneumatic tubing to an array of six 3He detectors embedded in a paraffin moderator. Several MCNP6 input files were created to reproduce irradiation conditions, temporal DN emission, and the detection arrangement. Nuclear reactions and other effects within the 3He detectors were reproduced by MCNP6, and detection efficiencies of this modeled arrangement determined by MCNP6 were in agreement with experimental measurements. Finally, the library and model DN emission options in the MCNP6v1 release were evaluated and compared to the measured magnitudes and temporal behavior of 233U, 235U, and 239Pu. Significant discrepancies observed between the DN model option and measurements for count times >100 s are discussed.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».