The purpose of this comprehensive research is to observe the impact of scintillator crystal type on entire detection process. For this aim, MCNPX (version 2.6.0) is used for designing of a physical plastic scintillation detector available in our laboratory. The modelled detector structure is validated using previous studies in the literature. Next, different types of plastic scintillation crystals were assessed in the same geometry. Several fundamental detector properties are determined for six different plastic scintillation crystals. Additionally, the deposited energy quantities were computed using the MCNPX code. Although six scintillation crystals have comparable compositions, the findings clearly indicate that the crystal composed of PVT 80% + PPO 20% has superior counting and detecting characteristics when compared to the other crystals investigated. Moreover, it is observed that the highest deposited energy amount, which is a result of the highest collision number in the crystal volume, corresponds to a PVT 80% + PPO 20% crystal. Despite the fact that plastic detector crystals have similar chemical structures, this study found that performing advanced Monte Carlo simulations on the detection discrepancies within the structures can aid in the development of the most effective spectroscopy procedures by ensuring maximum efficiency prior to and during use.
We fabricated a 15 m long position-sensitive plastic scintillation optical fiber (PSOF) detector consisting of a PSOF, two photomultiplier tubes, four fast amplifiers, and a digitizer. A single PSOF was used as a sensing part to estimate the gamma-ray source position, and 137Cs, an uncollimated solid-disk-type radioactive isotope, was used as a gamma-ray emitter. To improve the sensitivity, accuracy, and measurement time of a PSOF detector compared to those of previous studies, the performance of the amplifier was optimized, and the digital signal processing (DSP) was newly designed in this study. Moreover, we could measure very low dose rates of gamma-rays with high sensitivity and accuracy in a very short time using our proposed PSOF detector. The results of this study indicate that it is possible to accurately and quickly locate the position of a very low dose rate gamma-ray source in a wide range of contaminated areas using the proposed position-sensitive PSOF detector.
Background: Identification of radioisotopes for plastic scintillation detectors is challenging because their spectra have poor energy resolutions and lack photo peaks. To overcome this weakness, many researchers have conducted radioisotope identification studies using machine learning algorithms; however, the effect of data normalization on radioisotope identification has not been addressed yet. Furthermore, studies on machine learning-based radioisotope identifiers for plastic scintillation detectors are limited. Materials and Methods: In this study, machine learning-based radioisotope identifiers were implemented, and their performances according to data normalization methods were compared. Eight classes of radioisotopes consisting of combinations of 22Na, 60Co, and 137Cs, and the background, were defined. The training set was generated by the random sampling technique based on probabilistic density functions acquired by experiments and simulations, and test set was acquired by experiments. Support vector machine (SVM), artificial neural network (ANN), and convolutional neural network (CNN) were implemented as radioisotope identifiers with six data normalization methods, and trained using the generated training set. Results and Discussion: The implemented identifiers were evaluated by test sets acquired by experiments with and without gain shifts to confirm the robustness of the identifiers against the gain shift effect. Among the three machine learning-based radioisotope identifiers, prediction accuracy followed the order SVM > ANN > CNN, while the training time followed the order SVM > ANN > CNN. Conclusion: The prediction accuracy for the combined test sets was highest with the SVM. The CNN exhibited a minimum variation in prediction accuracy for each class, even though it had the lowest prediction accuracy for the combined test sets among three identifiers. The SVM exhibited the highest prediction accuracy for the combined test sets, and its training time was the shortest among three identifiers.
This paper presents a neutron/gamma detector based on a micropixel avalanche photodiode and a plastic scintillator that monitors the status of the accelerator-driven intense resonance neutron source (IREN) facility by measuring the neutron/gamma intensity in the target hall. The electronics of the neutron/gamma detector has been designed and developed. The size of the plastic scintillator was selected to be 3.7 × 3.7 × 30 mm3 due to the sensitive area of the MAPD. The experimental results demonstrated a dependence between the count rate of the detector and the frequency of the accelerator. The detector is sensitive to intermediate and fast neutrons. The minimum detectable energy was determined to be 200 keV using Cs-137 point gamma source. The maximum counting rate of the detector from TTL out is about 2.2⋅106 counts/sec, but for analogue output it is about 2⋅107 counts/sec. The detector can not allow discriminating neutrons and gamma rays by charge integration method.
In this paper, we calculate the light photons collection efficiency of large-volume plastic scintillation detector mainly used for radiation portal monitor (RPM). A Monte Carlo light photon transport code, DETECT2000, were used to quantitatively evaluate light collection efficiency of plastic scintillation detector. DETECT2000 calculated the placement of light collection efficiency based on the energy spectrum. We calculated the light collection efficiency relative to the position of the energy spectrum that proportional to the placement of the source. The $850{\times}285{\times}65mm^3$ size of polyvinyl toluene (PVT) scintillator was used for measurements. Through DETECT2000 simulation, the light collection efficiency of $5{\times}5$ arrays were calculated and verification was performed by comparing with experimentally measured. And then, the corrected MCNP simulation by applying the light collection efficiency in $21{\times}13$ arrays was compared and analyzed. Comparing the Monte Carlo simulation with measured results, it shows an average difference of 10.1% in $5{\times}5$ arrays. Particularly, about twice of the difference was found in the edge of first column, which coupled with PMT. In whole $5{\times}5$ array, the overall ratio was the same except for the first column. And then comparing the energy spectra of the $21{\times}13$ array with and without the light collection efficiency, it shows a difference of 6.69% in Compton edge area. The DETECT2000 based light collection efficiency simulation showed well agreement with the point source experiment. And comparing with measured energy spectra, we could compare the differences according to whether or not the light collection efficiency was applied. As a results, it is possible to increase the accuracy and reliability of Monte Carlo simulation results by pre-calculating the light collection efficiency according to the PVT geometry by using the DETECT2000.
Kim, Junhyeok;Lee, Daehee;Kim, Jinhwan;Kim, Giyoon;Hwang, Jisung;Kim, Wonku;Cho, Gyuseong
Nuclear Engineering and Technology
/
제54권3호
/
pp.1037-1048
/
2022
A radioactive isotope identification algorithm is a prerequisite for a low-resolution scintillation detector applied to an unmanned radiation monitoring system. In this paper, a sparse representation with dictionary learning approach is proposed and applied to plastic gamma-ray spectra. Label-consistent K-SVD was used to learn a discriminative dictionary for the spectra corresponding to a mixture of four isotopes (133Ba, 22Na, 137Cs, and 60Co). A Monte Carlo simulation was employed to produce the simulated data as learning samples. Experimental measurement was conducted to obtain practical spectra. After determining the hyper parameters, two dictionaries tailored to the learning samples were tested by varying with the source position and the measurement time. They achieved average accuracies of 97.6% and 98.0% for all testing spectra. The average accuracy of each dictionary was above 96% for spectra measured over 2 s. They also showed acceptable performance when the spectra were artificially shifted. Thus, the proposed method could be useful for identifying radioisotopes in gamma-ray spectra from a plastic scintillation detector even when a dictionary is adapted to only simulated data. Furthermore, owing to the outstanding properties of sparse representation, the proposed approach can easily be built into an insitu monitoring system.
Commercially used organic scintillation materials (1,4 di[2-(5phenyloxazolyl)] benzene) have low solubility in solvents and a wide emission energy range, which causes a decrease in detection efficiency. In this study, an organic liquid scintillator with improved detection efficiency was developed using 7-Diethylamino-4-methylcoumarin material to compensate for the disadvantages of existing organic scintillation detectors. And to evaluate the applicability of radiation measurement, the performance of a commercial plastic detector was compared. As a result of analyzing the 60Co detection characteristics by applying 7-Diethylamino-4-methylcoumarin as an alternative to 1,4 di[2-(5phenyloxazolyl)] benzene, the detection efficiency was improved around 2% compared with commercial scintillator when the 7-Diethylamino-4-methylcoumarin content was 0.04 wt%. Based on the results of this study, the possibility of improving detection efficiency through scintillator material modification was confirmed. In addition, since it is possible to discriminate nuclide through the spectrum correction algorithm, it will be possible to inspect and classify various decommissioning wastes generated during the decommissioning process.
방사선량 측정을 위하여 섬광체와 광섬유를 이용한 원격 측정용 센서를 개발하였다. 유리 광섬유와 상용화된 플라스틱섬광체로 원거리 측정 가능성을 시험하였고, 에폭시 수지로 자체 개발한 섬광검출소재로 방사선 측정센서로써의 성능을 평가하였다. 에폭시 수지와 유기섬광물질의 배합별 물질 특성을 측정하여 최적의 조건을 도출하였다. 광섬유와 섬광체를 연결할 때, 불완전한 접속으로 인한 광 손실을 줄이기 위하여 섬광검출소재 제조 과정 중 소재내로 광섬유를 삽입하여 일체형으로 센서를 제조하였다. 일체형 센서는 유리광섬유의 단점을 보완하여 플라스틱 광섬유를 적용하였으며, 방사선 반응 체적별 검출효율을 평가하기 위하여 검출소재 밑단으로부터 일정 거리의 광섬유를 배치하여 측정하였다. 개발한 방사선 검출용 센서는 오염도 원거리 측정뿐만 아니라 측정센서로써의 적용도 가능할 것으로 예상된다.
방사선에 대한 거부감에도 불구하고 RT(radiation technology)의 발전과 더불어 이용량뿐만 아니라 적용분야도 계속적으로 증가하고 있다. 이러한 방사선을 안전하게 관리하기 위해서는 방사선 측정 소재의 개발이 요구된다. 본 연구에서는 표면오염 측정용 장비의 소재로 주로 이용되고 있는 얇은 필름 형태의 플라스틱 검출기를 제조하였다. 플라스틱 유기섬광체는 다양한 형상으로 쉽게 제조가 가능하고 제조 방법이 간단한 용매법을 이용하였다. 이러한 용매법을 이용하기 위해서 높은 투명도를 지니면서 용매에 쉽게 녹을 수 있는 고분자 소재인 폴리설폰을 선정하여 제조하였으며, 방사선 측정용 섬광체로서 광학적 특성 및 방사선 검출 등을 평가하였다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.