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Étude et optimisation des caractéristiques des détecteurs dédiés à las

Om Étude et optimisation des caractéristiques des détecteurs dédiés à las

La spectrométrie gamma, technique nucléaire non destructive, analyse les radionucléides dans un échantillon. L'étalonnage est crucial, et la méthode de Monte-Carlo, simulant l'étalonnage, offre une alternative économique. Cette thèse se concentre sur une méthodologie quasi-automatisée utilisant des plans d'expériences pour optimiser les paramètres du détecteur GeHP coaxial. L'analyse de criblage identifie six facteurs influents, suivie d'une modélisation fine avec des plans de surface de réponse. L'approche de désirabilité assure une efficacité simulée proche de l'efficacité expérimentale, validée avec un écart inférieur à 5%. Cette approche est étendue à d'autres détecteurs avec une excellente concordance entre les réponses simulées et expérimentales. Une interface graphique Python Tkinter simplifie l'application de la méthodologie, automatisant les étapes d'optimisation et fournissant des résultats conviviaux.

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  • Språk:
  • Franska
  • ISBN:
  • 9786206705840
  • Format:
  • Häftad
  • Utgiven:
  • 26. februari 2024
  • Mått:
  • 152x229x13 mm.
  • Vikt:
  • 345 g.
  Fri leverans
Leveranstid: 2-4 veckor
Förväntad leverans: 16. december 2024

Beskrivning av Étude et optimisation des caractéristiques des détecteurs dédiés à las

La spectrométrie gamma, technique nucléaire non destructive, analyse les radionucléides dans un échantillon. L'étalonnage est crucial, et la méthode de Monte-Carlo, simulant l'étalonnage, offre une alternative économique. Cette thèse se concentre sur une méthodologie quasi-automatisée utilisant des plans d'expériences pour optimiser les paramètres du détecteur GeHP coaxial. L'analyse de criblage identifie six facteurs influents, suivie d'une modélisation fine avec des plans de surface de réponse. L'approche de désirabilité assure une efficacité simulée proche de l'efficacité expérimentale, validée avec un écart inférieur à 5%. Cette approche est étendue à d'autres détecteurs avec une excellente concordance entre les réponses simulées et expérimentales. Une interface graphique Python Tkinter simplifie l'application de la méthodologie, automatisant les étapes d'optimisation et fournissant des résultats conviviaux.

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