ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ КОЛИЧЕСТВЕННОЙ ОБРАБОТКИ СПЕКТРА ГАММА-ИЗЛУЧЕНИЯ 137CS

Aleksander N Nikitin,Olga A Shurankova,Egor V Mischenko

doi:10.46646/2521-683x/2021-2-44-54

Abstract

Development of machine learning methods for spectrum processing is one of the most promising ways for gamma- spectrometry automation and accuracy improvement. Effectiveness of fully connected and convolution neural networks for quantitative γ-spectrometry analysis using scintillation detector NaI(Tl) and lead shielding is presented in the article. Semi-synthetic spectrums were used for the models training; the semi-synthetic spectrums are in channels additions of random spectrums measured at a short duration. The analysis shows advantages of artificial neural networks compare to the common analytical method of spectrum unfolding. The mean square error of activity evaluation is 2–4 times lower than the common method if measuring time is equal to 100 s. In highly standardized conditions of measuring, the advantages of convolution neural networks appear with increasing radiation source activity. Validation with sources not used in training of neural networks has shown fully connected and convolution neural networks can have advantages over the standard method when activity of γ-radiation source is relatively high.

Highlights

Развитие методов машинного обучения для обработки спектрограмм является одним из наиболее перспективных направлений автоматизации и повышения точности γ-спектрометрических измерений
The analysis shows advantages of artificial neural networks compare to the common analytical method of spectrum unfolding
В сильно стандартизированных условиях преимущества сверточных нейронных сетей проявляются при увеличении активности источника излучения

Summary

Introduction

Развитие методов машинного обучения для обработки спектрограмм является одним из наиболее перспективных направлений автоматизации и повышения точности γ-спектрометрических измерений. Оценка эффективности искусственных нейронных сетей для количественной обработки спектра гамма-излучения 137Cs. Журнал Белорусского государственного университета. Целью настоящего исследования является анализ эффективности многослойных полносвязной и сверточной нейронных сетей для обработки спектра γ-излучения при количественном определении активности заданного радиоизотопа в стандартизированных условиях.

Results

Conclusion