[1M09-12] ガンマ線・X線測定2

[1M11] 放射線量とエネルギースペクトルによる放射線源の位置推定

*佐藤 駿¹、山崎 はるか¹、高瀬 つぎ子¹、山口 克彦¹ (1. 福島大)

キーワード：放射線源の推定、機械学習、エネルギースペクトル、プラスチックシンチレーションファイバー、モンテカルロ法

原発事故後の廃炉作業などを行う場合，「放射線源の核種と位置」を推定することは重要な課題であり，我々は，機械学習の手法を用いた推定方法について検討を行ってきた.「機械学習を用いた放射線源の位置推定法」を実用化させるためには，モンテカルロ-シミュレーションを用いて作成した学習データと実測の測定データの整合性をとる必要がある．
今回，実験室レベルの標準放射線源(10 kBq以下)を用いて，放射線量とエネルギースペクトルの空間分布の測定データを収集し，モンテカルロシミュレーションによる学習データにフィードバックさせることで，実測データとの整合性を図った．放射線量の2次元分布やエネルギースペクトルの測定にはNaIシンチレータを用い，3次元の線量分布測定には，「らせん状に配置したプラスチック・シンチレーション・ファイバー」を用いた．これらの実測データを用いて，機械学習による推定の検証を行った．