自動車走行サーベイによる道路周囲の放射性セシウム分布の可視化
使用车辆驾驶调查可视化道路周围放射性铯分布
基本信息
- 批准号:22K04983
- 负责人:
- 金额:$ 2.66万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
- 财政年份:2022
- 资助国家:日本
- 起止时间:2022-04-01 至 2025-03-31
- 项目状态:未结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
帰還困難区域の除染の効率化と安全性向上及び、自動車走行サーベイデータ高度利用に資するために、“指向性がある自動車走行サーベイシステムASURA”で得られる調査データを機械学習モデルで解析することで道路周辺放射性セシウム沈着量分布をメートルオーダーの高位置分解能で可視化する方法を開発している。開発している手法を用いることで、これまでにASURAを用いて調査し蓄積してきた調査データから帰還困難区域及びその周辺地域の道路表面及び道路周囲の放射性セシウム分布とその経時変化を明らかにすることが出来ると考えている。本年度は、まずGeant4を用いた放射線モンテカルロシミュレーションにより、機械学習モデル用の学習データを作成した。学習データは、20 m×20 mの範囲に1m ×1 mのグリッドを設定し、1つのグリッド(自動車の左右10 m及び進行方向4 mの範囲のいずれか1グリッド)にCs-137の汚染(100 k ~ 1 MBq/m2)がある時に、時速4kmでASURAを搭載した自動車が移動しながら測定することを仮定して作成した。なお、自然放射線によるバックグランド計数については、実測で求めた値を基に乱数で決めた値を各出力に加えることで考慮した。機械学習は、Sony製Neural Network Consoleを実施し、今回の条件下では道路中心から左右5 mの範囲については95%の正答率で汚染の位置の特定が可能であることを確認した。また、ASURA高感度化のために従来より大型の検出器(浜松ホトニクス製C12137-10)を購入し性能試験を行うと共に、大熊町や国道6号線などでの調査を実施しデータを蓄積した。
A method for investigating the efficiency of decontamination in difficult areas, improving safety, and improving the visibility of high position decomposition energy of road circumference radioactivity distribution was developed. ASURA is used to investigate the accumulation of radioactivity on the road surface and around the road in difficult areas and surrounding areas, and to investigate the distribution of radioactivity on the road surface and around the road. This year, Geant4 has been working on the development of a learning tool for machine learning. For the study, the range of 20 m×20 m is 1m ×1 m, and the range of 1m ×1 m is 1 m. The pollution of Cs-137 (100 k ~ 1 MBq/m2) is 1 m. The speed of ASURA is 4 km. Natural radiation counts, measures, and determines the value of each output. Mechanical learning, Sony control Neural Network Console is implemented, under current conditions, the road center is about 5 m away, the correct response rate is 95%, and the specific location of pollution is possible. ASURA High Sensitivity Detector (C12137-10) was purchased for performance testing.
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
機械学習を活用した放射性セシウム汚染分布解析法の検討
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- DOI:
- 发表时间:2023
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:後藤淳;LI JIKAI;遠藤瞭;杉原章太
- 通讯作者:杉原章太
深層ニューラルネットワークを用いた自動車走行サーベイデータ解析法の検討
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- DOI:
- 发表时间:2023
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Shin-ichiro Meigo;Yosuke Iwamoto;LI JIKAI
- 通讯作者:LI JIKAI
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