Publication

Characterization of high harmonic frequencies in reactor noise experiments within the CORTEX project

Résumé

We present a novel technique of neutron noise detection and experimental data interpretation developed during the EU H2020 project CORTEX aiming to improve the capabilities for identification and localization of neutron noise sources. The experimental data analysis is performed in the frequency domain by extracting the spectral power density and the phase angle using a novel spectral variance reduction technique based on per cycle based bootstrapping with replacement. This technique allows for variance reduction of measured spectral power and phase angle not only at base frequency but at higher harmonic frequency contributions as well. This allows for a more representative treatment of experimental data and validation of codes for neutron noise propagation, some of which have been developed within the project. The detector response is not necessarily linearly dependent on the oscillator movement, and the study of non-linear terms provides additional information which can improve the accuracy of neutron noise source identification and localization. Moreover those terms can be used in a Taylor series to identify a more complex dependence. The process is simplified in the sense, that these contributions are linearized in the frequency domain as higher harmonic frequency contributions and can be easily identified and extracted due to spectral peaks prominence provided by the bootstrapping with replacement method. Combined with the spectral power and phase, we present a preliminary investigation of usability of higher order terms for noise source identification and localization. In this paper, we outline the CORTEX project, the experiments and the measurement analysis methodology based on the bootstrapping with replacement along with the initial developments on the study of non-linear terms in CROCUS reactor, using several different noise source configurations at a set frequency.

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Concepts associés (36)
Domaine fréquentiel
Le domaine fréquentiel se rapporte à l'analyse de fonctions mathématiques ou de signaux physiques manifestant une fréquence. Alors qu'un graphe dans le domaine temporel présentera les variations dans l'allure d'un signal au cours du temps, un graphe dans le domaine fréquentiel montrera quelle proportion du signal appartient à telle ou telle bande de fréquence, parmi plusieurs bancs. Une représentation dans le domaine fréquentiel peut également inclure des informations sur le décalage de phase qui doit être appliqué à chaque sinusoïde afin de reconstruire le signal en domaine temporel.
Densité spectrale de puissance
On définit la densité spectrale de puissance (DSP en abrégé, Power Spectral Density ou PSD en anglais) comme étant le carré du module de la transformée de Fourier, divisé par le temps d'intégration, (ou, plus rigoureusement, la limite quand tend vers l'infini de l'espérance mathématique du carré du module de la transformée de Fourier du signal - on parle alors de densité spectrale de puissance moyenne).
Analyse par activation neutronique
L’activation neutronique est une méthode analytique, sensible et précise, permettant l’identification ainsi que la quantification des éléments présents dans un échantillon. En effet, cette technique permet une analyse des rayons gamma caractéristiques qui ont été émis pendant la désintégration après que ces derniers s’irradient dans un réacteur nucléaire. Ces signatures énergétiques vont pouvoir permettre l’identification des composés présents ciblés alors que leur taux de comptage sera proportionnel à leur concentration dans l’échantillon.
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