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[IEEE 2019 IEEE Photonics Conference (IPC) - San Antonio, TX, USA (2019.9.29-2019.10.3)] 2019 IEEE Photonics Conference (IPC) - Optical Sensor Behavior Prediction using LSTM Neural Network

DOI：10.1109/IPCon.2019.8908337 出版年份：2019 更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要： Optical fiber-based-sensors proved capable of enduring various harsh environments. Long-short-term memory (LSTM) neural-networks are often used for datasets with long- dependences. Here, rare FBG measurements collected from a neutron reactor core were used to build a neural-network capable of predicting the future events inside the reactor.
作者： Mohamed A. S. Zaghloul，Amr M. Hassan，David Carpenter，Pattrick Calderoni，Joshua Daw，Kevin P. Chen
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研究目的

Investigating the use of LSTM neural networks for predicting future events inside a nuclear reactor core based on FBG measurements.

研究成果

The LSTM based neural network accurately predicts the behavior of an optical sensor in a nuclear reactor core, offering potential for early failure detection in nuclear facilities.

研究不足

The study is limited by the challenging conditions of FBG inscription on RAL fibers and the nonlinear fashion of grating intensity loss under neutron irradiation.

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