分类: 核科学技术 >> 核探测技术与核电子学 提交时间: 2023-05-30
摘要: 为了减少中子全截面谱仪(NTOX)在U-235共振能区的实验不确定度并改善探测效率,一个含锂闪烁探测器被考虑在中国散裂中子源 (CSNS) 的 Back-n 束线上发展为全截面谱仪。在考虑Back-n的强-flash和中子环境后设计了基于Cs2LiLaBr6 (CLLB)的快响应中子全截面谱仪-FAST.使用 Geant4模拟了CLLB在不同的 6Li/7Li 丰度比下的响应和不同厚度 CLLB 闪烁体对中子和 射线的响应比。 分别考虑不同的闪烁参数、物理设计和光读出模式,模拟了CLLB的中子-鉴别性能。 提出了CLLB的初步设计结果:厚度为 4-9 mm、边长>50 mm 的 CLLB(Li-6富集度>90%) 闪烁体,以覆盖能谱仪位置的 50mm 中子束,侧读出到SiPM甄别以避免强束流照射的辐照损伤。 研究中的中子-甄别性能模拟技术可以为Back-n束流线上其他中子诱发反应截面的测量提供技术支持。
分类: 天文学 >> 天文学 提交时间: 2020-03-07 合作期刊: 《天文研究与技术》
摘要: 通过添加太阳黑子周期长度构建长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的多变量输入数据,在多时间步长上预测未来10年的太阳黑子变化。将数据集以训练数据长度为标准划分出两组时间序列片段,分别是分片11和分片6,并在分片上分别对比了单变量和多变量在单时间步长和多时间步长上的预测效果。最后,得出以下主要结论:(1)比起分片6,分片11的采样方式有更低的均方根误差(Root mean squared error,RMSE);(2)最优多步长的预测效果比单步长的要好;(3)通过图例上周期的起始点、结束点和最大振幅位置三个点的准确度证明了多变量的多步长方法确实有更好的预测效果。
分类: 天文学 >> 天文学 提交时间: 2019-12-20 合作期刊: 《天文研究与技术》
摘要: 太阳活动区是各类太阳活动的主要能量来源,剧烈的太阳活动会直接影响人类的生存环境,因此准确地检测与跟踪太阳活动区对监控和预报空间天气非常重要。本文基于深度学习框架的YOLOv3-spp和DeepSort提出了一种太阳活动区检测和跟踪方法(Active Regions Detection and Tracking Method, ARDTM),该方法较好地解决了传统图像处理方法易将一个太阳活动区误检测为多个,或者多个太阳活动区误检测为一个活动区的问题;及时捕获到新产生的太阳活动区和终止跟踪消失的太阳活动区,有效地提高了太阳活动区的跟踪准确率。实验结果表明该方法可以较好地检测和跟踪不同望远镜、不同时间间隔序列图像中的太阳活动区。
分类: 天文学 >> 天文学 提交时间: 2018-11-01 合作期刊: 《天文研究与技术》
摘要: 本文采用经验模式分解技术研究了从第12到第24太阳活动周的黑子面积数据中 的Rieger-type周期,以及它们在南北半球上的相位关系。研究发现:(1) Rieger-type周期尺度 以及时间尺度在两个半球上是不一样的,从而导致了半球分布的不对称性;(2) 平均Rieger- type周期在北半球上的周期长度略大于南半球上的;(3) 占主导地位半球的Rieger-type周期 的相位不一定是超前的,半球Rieger-type周期尺度相近的也并不一定是相关性强的。
分类: 天文学 >> 天文学 提交时间: 2018-05-15 合作期刊: 《天文研究与技术》
摘要: 太阳黑子与耀斑的爆发存在紧密联系,因此及时准确地检测全日面图像中的太阳黑子可以为耀斑的预报提供依据。基于深度学习框架的LeNet-5卷积神经网络实现了一种太阳黑子自动检测方法,主要步骤包括:制作太阳黑子样本库、训练全卷积神经网络模型Sunspotsnet、检测和标记全日面像中的太阳黑子。实验结果表明,该方法可以识别SDO/HMI的全日面连续谱图像上各种类型的黑子,尤其是较弱的磁孔(0.88倍平均光球强度),采用基于深度学习的方法检测太阳黑子是可行的,训练的Sunspotsnet网络模型可以快速有效地应用在太阳黑子的检测上。
分类: 天文学 >> 天文学 提交时间: 2017-10-11 合作期刊: 《天文研究与技术》
摘要: 冕环结构的准确识别和跟踪有利于更好地研究和分析冕环特征以及同耀斑爆发和日冕物质抛射之间的关系。提出基于相位一致性和方向滤波的冕环震荡识别和跟踪方法。识别过程如下:首先,使用相位一致性技术对太阳图像中的冕环特征进行识别;其次,对识别后的图像进行二值化处理;接着使用方向滤波去除非冕环的结构特征;然后,对其进行形态学处理;最后,再对识别结果进行二次曲线拟合。运用所提算法对2011年9月6日由太阳动力学观测站(Solar Dynamics Observatory, SDO)在Fe IX 17.1 nm波段观测到的冕环震荡进行了识别和跟踪,结果验证了所提算法的可行性和准确性。证明所提算法能被用于冕环特性以及震荡过程的研究和分析。