14-MeV and Atmospheric Neutron Monitoring Through Optical Fiber Dosimeters
Notice bibliographique
Résumé
Radiation-induced attenuation (RIA)-based dosimetry exploiting phosphosilicate optical fiber (OF) has been established as a reliable and precise dosimetry technique, to monitor the total ionizing dose (TID) in a variety of harsh environments. We evaluate here the potential of this technology to monitor 14-MeV and atmospheric neutrons. Experiments performed at the TRIUMF Neutron Facility (TNF) from TRIUMF and Frascati neutron generator (FNG) from ENEA demonstrate that after calibration, the fiber dosimeter can serve as an efficient fluence monitor, with the RIA being linearly dependent on the neutron fluence. Using Geant4 simulations, we show that the radiation sensitivity of the fiber, around 3.5 dB$\cdot $km${}^{-1}~\cdot $Gy−1 for 14-MeV neutrons, agrees with the ones found in previous studies for photons and protons. For atmospheric neutrons, the calibration differs by a factor of up to 2.5 with respect to the usual factor. Extensive simulations are performed showing that in these neutron environments, the consideration of the real 3-D structure of the fiber coil is mandatory for a fine calibration of the dosimeter. Perspectives for fiber dosimetry of neutron-rich environments are then discussed.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».