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機械学習を用いた遠隔放射線測定技術の開発

Development of airborne radiation monitoring using machine learning

佐々木 美雪; 眞田 幸尚 ; 山本 章夫*

Sasaki, Miyuki; Sanada, Yukihisa; Yamamoto, Akio*

従来、上空で測定されたガンマ線計数率を地上1m高さにおける空間線量率の値に換算するには、対地高度とガンマ線計数率の関係と、ガンマ線計数率と地上における空間線量率との比較から得られる係数を用いることで地上1m空間線量率へと換算する。本方法は、地形が平面で線源が均一に分布したモデルを基本とした換算手法であり、地形の凹凸や樹木等の遮蔽物を考慮していない。そこで、地形の凹凸等を考慮した換算手法の1つとして、逆問題解析を使用した換算手法の研究開発を発表者は進めてきた。しかし逆問題解析による換算は測定点や測定エリアの増加に伴い、長時間の解析時間が必要となるため、結果が即座に得られないという課題があった。そこで、これまで取得したビックデータを元に、機械学習を用いた換算技術の研究開発に着手した。様々な体系における放射線測定データを蓄積し、そのデータをもとに学習させ換算式を作成することで、逆問題解析に比べより簡便に換算対象ポイントにおける空間線量率等の算出が可能と考えられる。本発表では機械学習の学習データの検討及び、福島県内で測定したデータセットに対する適用結果について述べる。

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