Діагностика внутрішньозонного нейтронного контролю на основі застосування нейронних мереж - Borysenko, Volodymyr; Goranchuk, Vadym; Nosovskyi, Anatolii (Праці Одеського політехнічного університету, 2019)
Однією з задач діагностики внутрішньозонного нейтронного контролю є задача діагностики детекторів прямого заряду, а саме визначення достовірності сигналів, тобто визначення детектора прямого заряду якій відмовив. Важливо мати змогу оцінити енерговиділення в тепловидільній збірці з цим детектором прямого заряду. В статті обговорюються особливості відновлення сигналу детекторів прямого заряду на основі застосування технології нейронних мереж. Під відновленням сигналу відмовившиго детектора прямого заряду мається на увазі модельне відтворення сигналу, відсутнього через фізичне пошкодження детектора. Навчена нейронна мережа, на основі моніторингу вхідної інформації, може з високим ступенем точності передбачити появу дефектів в обладнанні й оцінити ступінь його технічного стану. Розглянуто мережі трьох різних архітектур: без прихованих шарів, з одним прихованим шаром та з двома прихованими шарами. На вхід нейронної мережі подавалися сигнали детекторів прямого заряду від різної кількості каналів нейтронних вимірювань – від 3 до 63, у якості вихідного сигналу слугували детектори прямого заряду каналів нейтронних вимірювань, що перевірявся. Моделювання було проведено для різних детекторів прямого заряду як за роком використання, так і за місцем розташування в активній зоні, а також для різних енергоблоків та паливних кампаній (26 та 27 кампанії ЗАЕС-5, 27 та 28 кампанії ХАЕС-1, 11 та 12 кампанії ХАЕС-2). Був досліджений вплив кількості вхідних сигналів, а також вплив кількості прихованих шарів на похибку визначення вихідного сигналу. Проведено порівняння алгоритмів навчання нейронних мереж: Левенберга-Марквардта та L-BFGS. Показана важливість вибору для нейронної мережі таких вхідних сигналів, що найбільше визначають характер вихідного сигналу. Показано, що відновлення сигналів детекторів прямого заряду можливе з похибкою не більше 2 % за умови навчання на широкому діапазоні даних, що дозволяє забезпечити контроль енергорозподілу в тепловидільній збірці з даним детектором прямого заряду.