Abstract
The scintilator detectors are sensitive to both neutron and gamma radiation. Therefore, right identification of the pulses which generated by neutrons or gamma ray from these detectors plays an important role in neutron measurement by using scintilator detector. In order to improve the ability to pulse shape discrimination (PSD), many PSD techniques have been studied, developed and applied. In this work, we use a basic configuration of a Fully connected Neural network (Fc- Net) where the number of elements of the network is minimum, and each element corresponds to identified specification of neutron or gamma pulses measured by using EJ-301 scintilator detector. The minimum of error principle has been applied for neuron network design; therefore, the accuracy of recognitions did not affect by this reduced network. The obtained results show that the identify accuracy of FcNet is higher than those of digital charge integration (DCI) method. Being tested using 60Co radioactive source, it is shown that, with the application of the FcNet, the accuracy of the gamma pulses discrimination acquires 98.60% in the energy region from 50 to 2000 keV electron equivalent energy (keVee), and 95.59% in the energy region from 50 to 150 keVee. In general, the obtained results indicate that the artificial neural network method can be applied to build neutron/gamma spectrometers with limited hardware.
Highlights
right identification of the pulses which generated by neutrons or gamma ray from these detectors plays an important role
identified specification of neutron or gamma pulses measured by using EJ-301 scintilator detector
The minimum of error principle has been applied for neuron network design
Summary
Phan Văn Chuân1,*, Nguyễn Xuân Hải[2], Nguyễn Ngọc Anh[2], Phạm Xuân Hải[2], Mai Xuân Phong[2], Phạm Đình Khang[3], Trương Văn Minh[4], Dương Thanh Tài[5], Lưu Thị Hoàng Duyên[6]. Một cấu hình cơ bản của mạng nơron nhân tạo (MNRNT) với số phần tử của mạng được thiết kế tối giản và tương ứng với các đặc điểm nhận dạng của xung nơtron và gamma thu được từ một đetectơ nhấp nháy EJ-301. Với các xung đo trên nguồn 60Co, MNRNT đã nhận diện chính xác đến 98,60% các xung trong vùng năng lượng tương đương 50 ̧ 2000 keVee (keV electron equivalent), và đạt 95,59% với các xung trong vùng năng lượng thấp 50 ̧ 150 keVee. Kết quả này cho thấy với các thiết bị đo bức xạ có phần cứng nhỏ, vẫn có thể ứng dụng được các phương pháp trí tuệ nhân tạo để nâng cao khả năng nhận diện và phân tích các sự kiện đo. Từ khoá: Phân biệt dạng xung, mạng nơron, ghi đo nơtron
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
More From: Science & Technology Development Journal - Engineering and Technology
Disclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.