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자료유형
학술저널
저자정보
Khuwaileh Bassam A. (University of Sharjah) Metwally Walid A. (University of Sharjah)
저널정보
한국원자력학회 Nuclear Engineering and Technology Nuclear Engineering and Technology 제52권 제8호
발행연도
2020.8
수록면
1,807 - 1,816 (10page)
DOI
10.1016/j.net.2020.01.013

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In this work, a Gaussian Process (Kriging) approach is proposed to provide efficient dose mapping for complex radiation fields using limited number of responses. Given a few response measurements (or simulation data points), the proposed approach can help the analyst in completing a map of the radiation dose field with a 95% confidence interval, efficiently. Two case studies are used to validate the proposed approach. The First case study is based on experimental dose measurements to build the dose map in a radiation field induced by a D-D neutron generator. The second, is a simulation case study where the proposed approach is used to mimic Monte Carlo dose predictions in the radiation field using a limited number of MCNP simulations. Given the low computational cost of constructing Gaussian Process (GP) models, results indicate that the GP model can reasonably map the dose in the radiation field given a limited number of data measurements. Both case studies are performed on the nuclear engineering radiation laboratories at the University of Sharjah
#Automatic dose mapping #Gaussian process regression #Kriging regression

목차

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FANR / 2014 / Basic Safety Standards for Facilities and Activities Involving Ionizing Radiation Other than in Nuclear Facilities / UAE google schola IAEA / 1999 / Occupational Radiation Protection / IAEA Safety Standards Series google schola X. Zhang / 2009 / GIS-based spatial precipitation estimation: a comparison of geostatistical approaches 1 / JAWRA J. Am. Water Resour. Assoc 45(4):894~906 google schola L. Pesquer / 2011 / Parallel ordinary kriging interpolation incorporating automatic variogram fitting / Comput. Geosci. 37(4):464~473 google schola J. Aalto / 2013 / Spatial interpolation of monthly climate data for Finland: comparing the performance of kriging and generalized additive models / Theor. Appl. Climatol. 112(1-2):99~111 google schola

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