[2I01-07] 放射線測定1

[2I06] 機械学習を用いたγ線スペクトルデータからの放射線源分布推定

*菅 蒼太¹、近藤 勇斗¹、高瀬 つぎ子¹、山口 克彦¹ (1. 福島大学)

キーワード：機械学習、放射線源分布の推定

これまで放射線源分布の推定として，γ線エネルギースペクトルを用いた機械学習による推定精度の検証が行われてきた．モンテカルロシミュレーションソフトPHITSにより，二次元平面に放射線源と遮蔽材料を配置して，仮想的なγ線スペクトルデータを計算し，得られたスペクトルデータを機械学習を用いて解析する試みである．この検証の結果，線源分布と測定点の間に遮蔽材料がある場合でも，線源分布の推定を行うことがある程度可能となった。 しかし，実際にγ線検出器による測定で得られたスペクトルデータを用いて機械学習を行い，推定精度の検証を行うことは未だ行われていない。そこで， 実際にγ線スペクトルデータを取得して機械学習を行うために，複数のNaIスペクトロメータを用いて，平面に分布した放射線を安定的に測定する装置を試作した．今回はこの装置を使用した測定によって得られたデータを使用して機械学習を行い，推定精度の確認を行った。