論文の概要: Material Identification using Multi-Modal Intrinsic Radiation and Radiography
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.27036v1
- Date: Fri, 27 Mar 2026 23:04:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-31 23:18:44.745986
- Title: Material Identification using Multi-Modal Intrinsic Radiation and Radiography
- Title（参考訳）: マルチモード内在放射線とラジオグラフィーを用いた材料同定
- Authors: Khoa Nguyen, Brendt Wohlberg, Oleg Korobkin, Marc Klasky,
- Abstract要約: 本研究では,Belyllium Reflected Plutonium sphere (BeRP) 球を,未知組成の1つか2つの同心シールドシェルに囲まれていると考えている。
高純度ゲルマニウム(HPGe)スペクトルは、選択したPu-239光ピークにおいてネット数に還元される。
中性子多重度情報は、中性子カウント統計の因子モーメントから計算されたファインマン分散Y2,Y3によって要約される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3326636172299375
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We investigate multi-modal material identification for special nuclear material (SNM) configurations using a combination of X-ray radiography, high-resolution γ-ray spectroscopy, and neutron multiplicity measurements. We consider a Beryllium Reflected Plutonium sphere (BeRP) ball surrounded by one or two concentric shielding shells of unknown composition whose radii are assumed known from radiography. High-purity germanium (HPGe) spectra are reduced to net counts in selected Pu-239 photo-peaks, while neutron multiplicity information is summarized by Feynman variances Y2 and Y3 computed from factorial moments of the neutron counting statistics. Using synthetic data generated with the Gamma Detector Response and Analysis Software (GADRAS) for a range of shielding materials and thicknesses, we cast the material identification problem as a supervised multi-class classification task over all admissible shell-material combinations. We demonstrate that a random forest classifier trained on combined gamma and neutron features achieves almost perfect identification accuracy for single-shell cases, and substantial performance gains for more challenging double-shell configurations relative to gamma-only classification. Alternative statistical and machine-learning formulations for this multi-class problem are examined along with examination of the impact of model-mismatch between the forward model and the test cases as given by variations in the statistical noise. Opportunities for extending the approach to more complex geometries and experimental data are also discussed.
- Abstract（参考訳）: X線ラジオグラフィー、高分解能γ線分光法、中性子多重度測定を組み合わせた特殊核物質(SNM)のマルチモーダル物質同定について検討した。
放射能から放射能が推定される未知の組成の1つか2つの同心シールドシェルに囲まれたベリリウム反射プルトニウム球(BeRP)を考察した。
高純度ゲルマニウム(HPGe)スペクトルは選択されたPu-239光ピークにおいて純数に還元され、中性子多重度情報は中性子カウント統計の分解モーメントから計算されたFeynman分散Y2,Y3によって要約される。
ガンマ検出器応答解析ソフトウェア(GADRAS)を用いて生成した合成データを用いて, 材料識別問題を, 全ての許容殻材料の組み合わせに対して, 教師付き多クラス分類タスクとして利用した。
ガンマ線と中性子線を併用したランダムな森林分類器は単一殻の場合に対してほぼ完全な識別精度を達成し,ガンマ線のみの分類と比較してより困難な二重殻配置においてかなりの性能向上を達成できることを実証した。
この多クラス問題に対する統計的および機械学習の別の定式化について、統計的ノイズの変動によって与えられる前方モデルとテストケース間のモデルミスマッチの影響について検討した。
より複雑な測地や実験データにアプローチを拡張する機会についても論じる。
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