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口頭

人工知能技術を用いた空間放射線量率の監視システムの開発と課題

渡辺 邦夫*; 廣瀬 勝己*; 竹内 真司*; 前川 恵輔

no journal, , 

福島県下では多くの地点で空間線量率の時間変化や日変化などが測定されている。これらのデータは、地域的な空間線量率の変化を速やかに把握し、地域の方の安心感を醸成するために不可欠である。空間線量率の変化は、将来的な放射性物質の放出のほか、山地からの放射性物質の移動、地表からの蒸発による溶存放射性物質やそれを吸着したコロイド物質の輸送と濃縮、気象変化などによって生ずると考えられる。われわれは、多くの空間放射線量率データをネットワーク的に把握し、地域的な変動をいち早く検知し公開するシステムを開発するとともに、この線量率変化のメカニズムについて気象要因や土中の水分移動の観点から研究を行っている。本発表は、そのうち、監視ネットワークの妥当性とその改良に向けたより詳細なデータ取得方法について報告する。

口頭

空間線量率変化のトレンド解析による原発事故時の降下放射性物質比の推定

廣瀬 勝己*; 渡辺 邦夫*; 竹内 真司*; 前川 恵輔

no journal, , 

東京電力福島第一原子力発電所から放出された主な放射性核種が原発事故直後、どの程度の割合でどの地域に降下したかは必ずしも十分に計測されていない。このことが初期被曝量の推定が難しい一因となっている。そこで、福島県各地のモニタリングポストなどで測定されている空間線量率の長期変化トレンドを解析し、初期の降下放射性物質比の推定を行った。推定に際しては、測定場所を3月に移動した地点があることや、高放射線量下では計測誤差が大きい傾向があることを考慮し、2011年4月1日から2011年10月31日までの日データを用いた。解析の結果、初期の各核種の影響の割合などが予察的に得られたので報告する。

口頭

人工知能技術を用いた空間線量率の監視システムの開発と課題

前川 恵輔; 渡邉 邦夫*; 廣瀬 勝己*; 竹内 真司*

no journal, , 

福島県下などにおいて各地の空間線量率の変化を速やかに把握することは地域の住民の方々の安心感の醸成などにつながるため、空間線量率の測定は不可欠である。本件では、複数地点の空間線量率などのデータを重ね合わせることにより、対象地点の空間線量率の変化を迅速に検知する監視ネットワークシステムについて、その妥当性とデータ取得などの課題について報告する。

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