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

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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。