Determination of Absolute Activities and Neutron Fluence Rates Using a Coincidence Method
Notice bibliographique
Résumé
Activation studies are an important tool for nuclear decommissioning. By activating material samples in controlled conditions in a known neutron fluence rate, the expected activity in decommissioning can be estimated. This work focuses on determining the fluence rate of a moderated (α, n) neutron source, a key parameter for performing quantitative activity experiments. The fluence rate is determined by an absolute measurement of the accumulated activity of neutron-activated reference samples with a well-known composition using a βγ-coincidence setup. This method requires both single β- and γ- detection, as well as coincidence data. A main advantage of this technique is that the resulting measurement is mostly independent of individual detector efficiencies. The current setup uses a combination of two detectors, consisting of one γ- and one β-detector, paired with a multi-channel data acquisition system, simultaneously recording hits in the β- and γ-channels including their timestamps. Coincidences are extracted in the offline analysis from the stored data. Having singles and coincident data in one dataset reduces the impact of certain corrections, e.g. dead time. Additionally, Monte Carlo techniques were implemented to assess γ-interactions in the γ-detector and to account for the fraction of fake coincidences. Samples, including aluminum ( 27 Al), gold ( 197 Au), Vanadium ( 51 V), sodium chloride (NaCl), and manganese ( 55 Mn) were activated. Calculated thermal fluence rates from weakly attenuating samples agree within uncertainties, with an average fluence rate of Ψ 0 = (2.58 ± 0.09) × 10 5 cm -2 s -1 .
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».