Toubkal : Le Catalogue National des Thèses et Mémoires
Neutron Signals Nonnegative Tensor Blind Source Separation : Application to Neutron/Gamma Discrimination
Title: | Neutron Signals Nonnegative Tensor Blind Source Separation : Application to Neutron/Gamma Discrimination |
Author: | LAASSIRI Mounia |
Abstract: | L’un des aspects de la sûreté et de la sécurité des réacteurs nucléaires consiste à cerner la distribution du flux neutronique à l’intérieur du réacteur avec la meilleure précision possible. A cet effet, les détecteurs chambres à fission sont largement utilisées pour mesurer le champ neutronique et ainsi permettre le contrôle du flux neutronique au sein des réacteurs. Toutefois, avec les neutrons, les rayonnements gamma sont également émis par les noyaux et détectés par les chambres à fission. Par conséquent des processus physiques sont utilisés pour ressortir le spectre neutronique désiré. Dans cette thèse, nous proposons une nouvelle approche pour résoudre le problème de la discrimination neutron/gamma à la sortie du préamplificateur d’une chambre à fission. Il s’agit de l’application des méthodes de séparation aveugle des sources basée sur la décomposition des signaux en élément de tenseurs pour extraire les composantes indépendantes constituant les signaux délivrés par une chambre à fission. Pour des raisons de sûreté nucléaire, nous avons procédé à la simulation du flux de neutrons à l’intérieur du réacteur TRIGA Mark II du CNESTEN à l’aide des méthodes de Monte Carlo sous Geant4 lié à Garfield++. En effet, Geant4 nous a permis la modélisation de la chambre à fission tandis que Garfield++ nous a permis de simuler les paramètres de dérive à partir de l’ionisation du gaz de remplissage. Nous avons comparé ces modèles avec ceux obtenus en utilisant interface pyFC (python-based simulation of Fission Chambers). |
Date: | 2019-04-01 |
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THESE_LAASSIRI.pdf | 8.026Mb |
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