[3C10-15] 線量評価

15:45 〜 16:00

[3C14] 機械学習を用いた測定γ線エネルギースペクトルからの放射線源および遮蔽体の分布推定

*熊田 有華¹、佐藤 大耀¹、高瀬 つぎ子¹、松本 正晴¹、山口 克彦¹ (1. 福島大)

キーワード：

機械学習、放射線源分布の推定、PHITS、γ線エネルギースペクトル

機械学習を用いた放射線源分布推定技術を使用して，二次元平面上に配置された線源と検出器の間に遮蔽体が存在する場合の線源分布・遮蔽体位置の推定精度を検証した。遮蔽体として鉛をNaIスペクトロメーターとセシウム137とコバルト60の間に挿入し，ガンマ線エネルギースペクトルを測定した。測定したスペクトルデータを第一段階のニューラルネットワークに入力して，シンプルなシミュレーション計算で得られるスペクトルの形状に近くなるよう補正した後，線源と遮蔽体それぞれの位置を別の放射線源・遮蔽体分布推定用ニューラルネットワークに入力し，精度を検証した。