論文の概要: A marine radioisotope gamma-ray spectrum analysis method based on Monte Carlo simulation and MLP neural network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.15245v2
• Date: Thu, 19 Aug 2021 12:06:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-10-03 13:45:27.531399
• Title: A marine radioisotope gamma-ray spectrum analysis method based on Monte Carlo simulation and MLP neural network
• Title（参考訳）: モンテカルロシミュレーションとMLPニューラルネットワークを用いた海洋放射性同位体ガンマ線スペクトル分析法
• Abstract要約: Cs-137濃度の低いガンマ線スペクトルをよりよく解析するための機械学習に基づく手法を提案する。 その結果,ルート平均2乗誤差は従来のピーク面積法に比べて0.159,2.3倍低いことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The monitoring of Cs-137 in seawater using scintillation detector relies on the spectrum analysis method to extract the Cs-137 concentration. And when in poor statistic situation, the calculation result of the traditional net peak area (NPA) method has a large uncertainty. We present a machine learning based method to better analyze the gamma-ray spectrum with low Cs-137 concentration. We apply multilayer perceptron (MLP) to analyze the 662 keV full energy peak of Cs-137 in the seawater spectrum. And the MLP can be trained with a few measured background spectrums by combining the simulated Cs-137 signal with measured background spectrums. Thus, it can save the time of preparing and measuring the standard samples for generating the training dataset. To validate the MLP-based method, we use Geant4 and background gamma-ray spectrums measured by a seaborne monitoring device to generate an independent test dataset to test the result by our method and the traditional NPA method. We find that the MLP-based method achieves a root mean squared error of 0.159, 2.3 times lower than that of the traditional net peak area method, indicating the MLP-based method improves the precision of Cs-137 concentration calculation
• Abstract（参考訳）: シンチレーション検出器を用いた海水中のCs-137のモニタリングは、Cs-137濃度を抽出するためのスペクトル分析法に依存している。 また, 統計的状況が劣る場合には, 従来のネットピーク面積法 (NPA) の計算結果に大きな不確実性がある。 Cs-137濃度の低いガンマ線スペクトルをよりよく解析する機械学習手法を提案する。 多層パーセプトロン (mlp) を用いて, cs-137の662kev全エネルギーピークを海水スペクトルで解析した。 また、シミュレーションされたCs-137信号と測定された背景スペクトルを組み合わせることで、MLPをいくつかの測定された背景スペクトルで訓練することができる。 これにより、トレーニングデータセットを生成するための標準サンプルの作成と測定の時間を節約できる。 本手法を検証するために,海面モニタリング装置で測定したgeant4および背景ガンマ線スペクトルを用いて独立したテストデータセットを作成し,本手法と従来のnpa法で結果を検証した。 MLP法は従来のピーク面積法に比べて0.159,2.3倍の根平均2乗誤差を達成し,Cs-137濃度計算の精度の向上を示す。

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