HumedadConNeutrones/Datos/Datos_link.txt

+https://drive.google.com/drive/folders/1QpBq0mNqjnOo23oV8NzPuI3RjepaAiA5?usp=sharing

HumedadConNeutrones/codigos python/DetectorHits.py

+#Este programa grafica la ubicacion previa de los neutrones en el suelo
+#antes de ser detectados por un detector fisico simulado en URANOS
+import numpy as np
+import matplotlib.pyplot as plt
+import pandas as pd
+
+#Dectector hits.
+#Los datos corresponden a 10% de humedad en el suelo con porosidad del 50%
+
+#Leemos los datos y los almacenamos en un dataframe
+dlayer= pd.read_table('/work/SALIDASdetectorNeutronHitData.dat')
+datareal=dlayer[(dlayer['maximum_Depth_[m]']>0)]#Filtramos para graficar la profundidad que alcanzan las particulas en el suelo humedo
+data1=datareal.assign(hola=(datareal['maximum_Depth_[m]']*(-1)))# Es necesario invertir el signo (ya que las distancias por debajo del suelo tienen numero postivo, y es mas intuitivo trabajarlas como distancias negativas)
+
+#Graficamos vista aerea de el suelo
+# es decir, el plano x-y con z = 0
+datareal.plot(x='x_at_interface_[m]', y='y_at_Interface_[m]', kind="scatter", s = 4, fontsize=15, alpha=0.3)
+plt.xlabel('x(m)', size=18)
+plt.ylabel('y(m)', size=18)
+plt.scatter(0,0, c='red')
+plt.xlim(-300,300)
+plt.ylim(-300,300)
+plt.grid()
+plt.show()
+###########
+#Graficamos vista  transversal del suelo
+# Es decir el plano x-z con y=0
+#########
+data1.plot(y='hola', x='x_at_interface_[m]', kind="scatter", s = 3, fontsize=15, alpha=0.3)
+plt.xlim(-300,300)
+plt.ylim(-1,0)
+plt.scatter(0,0, c='red')
+plt.xlabel('x(m)', size=18)
+plt.ylabel('z(m)', size=18)
+plt.grid()
+plt.show()

HumedadConNeutrones/codigos python/EspectroUranos.py

+# Este programa Grafica el espectro de energias de los neutrones
+# generados durante una simulacion hecha en URANOS.
+
+import pandas as pd
+import numpy as np
+import matplotlib.pyplot as plt
+#Guardamos en un dataframe los datos
+dlayer= pd.read_table('detectorLayer300000.dat')
+
+#los filtramos para identificar de donde provienen
+# las particulas
+
+df1 = dlayer[dlayer['Soil_contact'] == 1] #neutrones que tuvieron contacto con el suelo
+df5 = df1[df1['previous_Depth_[m]'] > 0.0] # neutrones que rebotaron con suelo y volvieron a la superficie (Backscattering)
+dfback = df5[df5['z_[m]'] == -2.0] # otro filtro para asegurarnos que son neutrones Backscattering
+
+dfin = dlayer.drop_duplicates(['Neutron_Number'], keep = 'first') # Neutrones generados en la atmosfera(fuente de neutrones o Incoming)
+dfinal=pd.DataFrame()
+dfinal['E'] = pd.concat([dfin['Energy_at_Interface_[MeV]'], dfback['Energy_[MeV]']], axis = 0) #TOTAL dfin + dfback, es decir el espetro completo.
+
+#Creamos un dataframe para cada espectro (Backscattered, incoming y total) en escala logaritmica
+dlayer = dfinal.assign(energy=np.log(dfinal['E'])) #azul (TOTAL)
+dback = dfback.assign(energy=np.log(dfback['Energy_[MeV]'])) # Green (Back Scattered)
+din = dfin.assign(energy=np.log(dfin['Energy_at_Interface_[MeV]'])) # naranja (INCOMING)
+
+#Contamos el total de particulas ('La Integral' de la curva del espectro de energias)
+
+print(len(dfin.index))
+print(len(dfback.index))
+
+a = 780
+
+
+#Graficamos los histogramas del espectro de energias
+dlayer['energy'].hist(bins=int(a*1.17),histtype='step',label='Total',linewidth=1) #azul
+din['energy'].hist(bins=a,histtype='step', label = 'Incoming Spectrum',linewidth=1) #Naranja
+dback['energy'].hist(bins=a, histtype='step', label = 'Backscattered Spectrum',linewidth=1) #verde
+############################
+#cambiamos las estiquetas del eje x (energias)
+x = [-np.log(100000000),-np.log(1000000),-np.log(10000),-np.log(100),np.log(1),np.log(100)]
+val = ['1e-8','1e-6','1e-4','0.01','1','100']# los nuevos valores en MeV
+
+#############################
+plt.title('URANOS Neutron Spectra', loc='center')
+plt.xlabel('Energy(MeV)', size=13)
+plt.ylabel('Counts', size = 13)
+plt.tick_params(labelsize=14)
+plt.xticks(x,val)
+plt.legend(loc='upper left')
+
+plt.show()
+
+

HumedadConNeutrones/codigos python/NeutronTrack0.py

+#Este programa genera una grafica de el viaje, que hizo el neutron 0, desde que viene de la
+# fuente hasta que es abosorbido. 
+import matplotlib.pyplot as plt
+import pandas as pd
+#####################################
+#Leemos los datos para extraer los puntos de interaccion y  previo a la interacion con el suelo y la capa de deteccion.
+dlayer= pd.read_table('/work/detectorLayer300000.dat')
+dftrack = dlayer[dlayer['Neutron_Number'] == 0]
+##########################################
+
+#Dimensiones de la capa de decteción.
+x = [0,200]
+y = [2,2]
+y2 = [2.5,2.5]
+
+# Suelo. (Interfaz suelo-aire)
+y1 = [0,0]
+
+#"Tracking del primer neutron" Los puntos extraidos leyendo el dataframe 'dftrack'
+x1 = [178.324,186.75,157.713,30.1466,55.3114,61.3679,127.643,190.402,197.086,196.943,187.272,187.315]
+z1 = [32.9121,2.5,53.5416,2.5,-0.0295019,2.0,24.2086,2.5,-0.0517591,2.0,-0.022933,2.0]
+
+#graficamos el escenario (Capa de decteccion y suelo)
+plt.plot(x,y,'g',label='Detector layer')
+plt.plot(x,y2,'g')
+plt.plot(x,y1,'brown', label='Ground')
+##########################################
+#graficamos las posiciones del neutron
+plt.plot(x1,z1,'black',label='Neutron Journey')
+plt.scatter(x1,z1,color='red',s=16)
+##########################################
+#######################################3##
+#
+plt.xlim(0,200)
+plt.ylim(-2,55)
+plt.xlabel('x_[m]', size=16)
+plt.ylabel('Depth_[m]', size = 16)
+plt.tick_params(labelsize=16)
+
+plt.text(169,35,'91Mev',fontsize=17)
+plt.grid()
+plt.legend( fontsize='x-large')
+plt.show()
+
+plt.scatter(0,0, c='red')
+plt.xlabel('x(m)', size=18)
+plt.ylabel('z(m)', size=18)
+plt.grid()
+plt.show()
+
+