Visualizing the dose rate distribution around the Fukushima Daiichi Nuclear Power Plant using artificial neural networks

人工ニューラルネットワークを用いた福島第一原子力発電所周辺における空間線量率分布のマップ化

佐々木 美雪  

Sasaki, Miyuki

本研究では、上空からの放射線モニタリング結果を人工ニューラルネットワーク(ANN)を用いて地上1mにおける空間線量率分布に換算する手法の開発を行った。無人航空機によって福島第一原子力発電所周辺で取得された放射線モニタリングデータに対して、ANNの適用を実施した。ANNの構築には、入力変数データセット(放射線計数率,測定高度,地形データ,写真RGBデータ)と目的変数データセット(地上1mにおける空間線量率測定データ)からなる訓練データを使用した。ANNによる換算の信頼性は、地上の調査データと換算結果を比較することによって評価した。ANNを用いて作成された空間線量率マップは、従来の換算方法よりも、より地上で測定した値に近いマップを得ることができた。

This study proposes a method of visualizing the ambient dose rate distribution using artificial neural networks (ANN) from airborne radiation monitoring results. The ANN method was applied to the results of the airborne radiation monitoring which was conducted around the Fukushima Daiichi Nuclear Power Plant by an unmanned aerial vehicle. The ANN was constructed by training data consisting of input variable dataset (radiation count rate, altitude, topographic data, photographic RGB data) and objective variable dataset (the air dose rate data at 1 m above the ground level). The reliability of the ANN method was evaluated by comparison with the ground-based survey data. The dose rate map created by the ANN method reproduced ground-based survey results better than traditional methods.