Próba neuronowego modelowania zawartości radioaktywnego kobaltu w zależności od składu chemicznego wody w reaktorze jądrowym

Abstract

W pracy przedstawiono wykorzystanie sieci neuronowych do tworzenia modelu zależności zawartości pierwiastka promieniotwórczego $^{60}Co$ od zawartości pięciu metali w wodzie reaktora jądrowego. Otrzymano bardzo obiecujące modele procesu, rokujące nadzieje na badanie czułości modelu na zmianę parametrów wejściowych. Równocześnie wykazano ogromną rolę historii pomiarów przy tworzeniu modelu. The paper presents the use of neural networks to create a dependence model of the content of a radioactive mineral $^{60}Co$ on the content of five metals in the water of a nuclear reactor. Very promising models of the process were received which gives hope to research the sensitivity of the model towards changes of the input parameters. At the same time a great importance of the history of measurements at creating the model was proved.