Nagyenergiás gamma részecskék detektálása neurális háló segítségével
Nagyenergiás gamma részecskék detektálása neurális háló segítségével
Dátum
Szerzők
Baranyai, Dávid
Folyóirat címe
Folyóirat ISSN
Kötet címe (évfolyam száma)
Kiadó
Absztrakt
Környezetünk tele van természetes és emberi tevékenységből származó radioaktív izotópokkal. Egy izotóp azonosításához meg kell mérni a bomlásakor kibocsájtott sugárzás energiáját, mely lehet alfa, béta és gamma. Dolgozatomban a gamma sugárzással foglalkozom, a szimulációmban a nukleáris méréstechnikában elterjedt plasztik szcintillátort használom, mely az általa elnyelt gamma energiájával arányos látható fotont kelt, ezeket fotonszámlálóval olvasom ki. A nagyenergiás gamma, amennyiben az energiáját a detektorban adja le, egy rá jelemző számú fotont kelt, ezt fotocsúcsnak hívjuk, ha az energiájának csak egy részét adja le, Compton-háttérnek nevezzük. A plasztik szcintillátorok gyorsak, költséghatékonyak és könnyű megmunkálni. Hátránya, hogy a kis sűrűsége miatt nehéz fotocsúcsban detektálni a nagyenergiás gammákat, mert a Compton-szórások közötti "pattogás" hossza akár több cm is lehet. Egy 18x20x20cm-es plasztik szcintillátor esetében a 100keV-es gamma a detektorban adta le az egész energiáját, ennek az esélye 20%. Ezek számunkra az értékes adatok, ez a jel. Az összes többi ami nem hagyta benne az összes energiáját és az összes olyan nagyobb energiás, ami hasonló számú fotont kelt, az mind háttér. A feldolgozásra neurális hálót használok. Ezzel a megoldással gyorsan és hatékonyan tudom eldönteni, FPGA-ra implementálva akár mikroszekundumon belül, hogy az adott gamma mintázat jel vagy háttér. Hatékony elkülönítéssel még nagy intenzitáskülönbség esetén is észlelhető az izotóp. Egy, a szimulációban is használt 81 csatornás detektorral észlelhető szóródási mintázat alapján meg tudom különböztetni a jelet a háttértől. A detektor mérete, a csatornaszám és a neurális háló változtatásával egy olyan, adott energiára érzékeny detektort kapok, ami a háttéreseményeket jól el tudja választani a jeltől, azaz, az adott energiájú gammát, általa a keresett izotópot, bár kis mennyiségben, nagy háttérsugárzás mellett is azonosítani tudja.
Leírás
Kulcsszavak
neural network, high energy, physics detection, sipm sensor, simulation, geant4, data analysis