중성자 선원에 의한 되튕긴 양성자의 궤적을 PN-3 검출기를 이용하여 화학적 부식방식으로 검출하는 방법에 대해 논의해 보았다. 또한 PN-3 의 부식 및 검출특성을 부식된 궤적지름과 여러 변수들로 표시하여 보았다. 본 연구를 통해 고체 비적 검출기에 검출된 입자를 분석하기 위해 입자의 전하, 에너지, 질량과 궤적 부식 비율 결정 및 궤적 구조 형성 과정 사이의 관계식에 대한 자세한 정보를 얻을 수 있었다. 또한 하전입자를 보다 정확하게 검출하기 위해 입자의 종류 및 에너지에 대한 부식 조건을 변화시키면서 이에 대응하는 최적의 부식조건을 경험적으로 찾아내었다. 아울러 기대되는 기술 저변 확대 효과로는 고분자플라스틱 검출기를 이용한 저준위 중성자 측정기술의 축적 및 개발을 통해 원자력발전소, 비파괴검사기관 및 의료기관 동 방사선 동위원소 취급기관의 중성자 선량측정계로의 유용한 응용 가능성이 예상된다.
옛 동전(銅錢)에 존재하는 이리듐, 금과 은 등 귀금속 원소들을 정량하기 위한 연구를 수행하였다. $^{192}Ir,\;^{198}Au$ 및 $^{110m}Ag$의 방사능 세기를 계측할 때, 반감기가 긴 핵종에서 방출된 큰 감마선 에너지에 의한 간섭을 감소시키기 위하여 용매추출, 이온교환 크로마토그래피 등 방사화학 분리를 적용하였다. 그 결과 이리듐을 $10^{-11}$ g/g양까지 정량할 수 있었고, 또한 Currie의 방법으로 계산한 3종류의 검출한계, 즉 임계, 검출, 정량한계를 향상시킬 수 있었다. 이리듐의 회수율을 결정하기 위하여 담체를 첨가하여 방사화학 분리를 한 후 중성자를 제조사하였다. 5개의 동전 중의 Ir, Au 및 Ag에 대한 평균 회수율은 각각 65.3%, 98.5%, 99.5%이었다.
Gravitational waves are predicted by the Einstein's theory of General Relativity. The direct detection of gravitational waves is one of the most challenging tasks in modern science and engineering due to the 'weak' nature of gravity. Recent development of the laser interferometer technology, however, makes it possible to build a detector on Earth that is sensitive up to 100-1000 Mpc for strong sources. It implies an expected detection rate of neutron star mergers, which are one of the most important targets for ground-based detectors, ranges between a few to a few hundred per year. Therefore, we expect that the gravitational-wave observation will be routine within several years. Strongest gravitational-wave sources include tight binaries composed of compact objects, supernova explosions, gamma-ray bursts, mergers of supermassive black holes, etc. Together with the electromagnetic waves, the gravitational wave observation will allow us to explore the most exotic nature of astrophysical objects as well as the very early evolution of the universe. This review provides a comprehensive overview of the theory of gravitational waves, principles of detections, gravitational-wave detectors, astrophysical sources of gravitational waves, and future prospects.
Kim, Moo-Sub;Shin, Han-Back;Choi, Min-Geon;Monzen, Hajime;Shim, Jae Goo;Suh, Tae Suk;Yoon, Do-Kun
Nuclear Engineering and Technology
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제52권1호
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pp.155-163
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2020
To investigate the optimal detector material for prompt gamma imaging during boron neutron capture therapy, in this study, we evaluated the characteristic regarding radiation reaction of available detector materials using a Monte Carlo simulation. Sixteen detector materials used for radiation detection were investigated to assess their advantages and drawbacks. The estimations used previous experimental data to build the simulation codes. The energy resolution and detection efficiency of each material was investigated, and prompt gamma images during BNCT simulation were acquired using only the detectors that showed good performance in our preliminary data. From the simulation, we could evaluate the majority of detector materials in BNCT and also could acquire a prompt gamma image using the six high ranked-detector materials and lutetium yttrium oxyorthosilicate. We provide a strategy to select an optimal detector material for the prompt gamma imaging during BNCT with three conclusions.
This paper presents the development of the automatic safety inspection technique for the ammunition fuzes using radiography images. The technique inspects 49-ammunition fuze by detecting the X-ray or neutron radiographic images to check whether the fuze is unintendedly armed or/and some major assembled parts are at right place. To execute the program, we loads the image(s) for under test. After reading images, the program conducts a series of pre-image processing, and then starts inspecting input images by using the detection algorithms which are designed distinctively for each fuze. After completing the detection process, the program displays the final result of the fuze status: "safety or danger." Through this program, we can cut off the fuzes which have any doubt about safety, and can only provide absolutely safe fuzes, compared with the current naked eye inspection method.
붕소의 사전 농축후 포획감마선 계측법에서 자연 리티움 벽돌을 Ge(Li) 검출기 앞에 설치하므로서 붕소의 검출한계를 더욱 낮출 수 있었다. 실험상 검출한계는 알루미늄, 철강, 이산화우라늄 그리고 그라파이트 시료에 대해서 각각 0.30ppm, 0.18ppm, 0.045ppm 고리고 0.090ppm이었다. 또한 계측 중 중성자 속의 변화에 의한 오차를 없애기 위하여 교대로 계측하는 방법을 사용하였다.
Compact binaries are important sources of gravitational waves. They are also prime targets for long baseline laser interferometers. In this talk, we present latest progresses made in the Galactic merger rate calculations for compact binaries in the Galactic disk, with an emphasis on NS-NS binaries. For the first time, the non-recycled pulsar found in the Double Pulsar system (PSR J0737-3039B) is included in the rate calculation. We then discuss the prospects of detecting gravitational waves for Earth-based detectors such as advanced LIGO (Laser Interferometer Gravitational-wave Observatory) in US and advanced Virgo in Europe, extrapolating the Galactic rate estimates up to the detection volume of the advanced LIGO-Virgo network, Our results support the expectation that gravitational waves emitted from compact binary mergers will be detected within a decade. However, the detection rate of gravitational waves associated with NS-NS mergers is most likely to be several per year that is much smaller than what has been previously known.
SkyMapper is the largest-aperture optical wide-field telescope in Australia and can be used for transient detection in the Southern sky. Reference images from its Southern Survey cover the sky at δ <+10 deg to a depth of I ~ 20 mag. It has been used for surveys of extragalactic transients such as supernovae, optical counterparts to gravitational-wave (GW) and fast radio bursts. We adopt an ensemble-based machine learning technique and further filtering scheme that provides high completeness ~98% and purity ~91% across a wide magnitude range. Here we present an important use-case of our robotic transient search, which is the follow-up of GW event triggers from LIGO/Virgo. We discuss the facility's performance in the case of the second binary neutron star merger GW190425. In time for the LIGO/Virgo O4 run, we will have deeper reference images for galaxies within out to ~200 Mpc distance, allowing rapid transient detection to i ~ 21 mag.
Rock physics modeling of sandstone reservoir from gas fields of Krishna-Godavari basin represents the link between reservoir parameters and seismic properties. The rock physics diagnostic models such as contact cement, constant cement and friable sand are chosen to characterize reservoir sands of two wells in this basin. Cementation is affected by the grain sorting and cement coating on the surface of the grain. The models show that the reservoir sands in two wells under examination have varying cementation from 2 to more than 6%. Distinct and separate velocity-porosity and elastic moduli-porosity trends are observed for reservoir zones of two wells. A methodology is adopted for generation of Rock Physics Template (RPT) based on fluid replacement modeling for Raghavapuram Shale and Gollapalli Sandstones of Early Cretaceous. The ratio of P-wave velocity to S-wave velocity (Vp/Vs) and P-impedance template, generated for this above formations is able to detect shale, brine sand and gas sand with varying water saturation and porosity from wells in the Endamuru and Suryaraopeta gas fields having same shallow marine depositional characters. This RPT predicted detection of water and gas sands are matched well with conventional neutron-density cross plot analysis.
The grade analysis of lead-zinc ore is the basis for the optimal development and utilization of deposits. In this study, a method combining Prompt Gamma Neutron Activation Analysis (PGNAA) technology and machine learning is proposed for lead-zinc mine borehole logging, which can identify lead-zinc ores of different grades and gangue in the formation, providing real-time grade information qualitatively and semi-quantitatively. Firstly, Monte Carlo simulation is used to obtain a gamma-ray spectrum data set for training and testing machine learning classification algorithms. These spectra are broadened, normalized and separated into inelastic scattering and capture spectra, and then used to fit different classifier models. When the comprehensive grade boundary of high- and low-grade ores is set to 5%, the evaluation metrics calculated by the 5-fold cross-validation show that the SVM (Support Vector Machine), KNN (K-Nearest Neighbor), GNB (Gaussian Naive Bayes) and RF (Random Forest) models can effectively distinguish lead-zinc ore from gangue. At the same time, the GNB model has achieved the optimal accuracy of 91.45% when identifying high- and low-grade ores, and the F1 score for both types of ores is greater than 0.9.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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