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

使用车辆驾驶调查可视化道路周围放射性铯分布

基本信息

批准号：
22K04983
负责人：
後藤淳
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Niigata University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

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。

为了提高难返地区去污的效率和安全性，并充分利用车辆出行调查数据，我们将利用机器学习模型对“定向车辆出行调查系统ASURA”获得的调查数据进行分析。我们正在开发一种方法，以米级的高位置分辨率可视化道路周围放射性铯沉积的分布。通过使用所开发的方法，我们将根据使用 ASURA 进行调查收集的调查数据，明确难以返回地区及其周边地区的道路及其周围的放射性铯分布及其随时间的变化。我认为这是可能的。今年，我们首先使用 Geant4 进行辐射蒙特卡罗模拟，为机器学习模型创建学习数据。学习数据为20 m x 20 m的区域内1 m x 1 m的网格，1个网格（车左右各10 m的区域各1个网格，方向4 m的区域各1个网格）旅行的）被 Cs-137 污染（100 k 至 1 MBq/m2），并且是在假设配备 ASURA 的汽车以 4 km/h 的速度行驶时进行测量而创建的。请注意，通过将基于通过实际测量获得的值的随机数确定的值添加到每个输出来考虑自然辐射引起的背景计数。使用索尼神经网络控制台进行机器学习，确认在当前条件下，可以在道路中心两侧 5 m 范围内以 95% 的准确率识别污染位置。此外，为了提高ASURA的灵敏度，我们购买了更大的探测器（Hamamatsu Photonics C12137-10）并进行性能测试，并在大隈町、国道6号等地进行了调查，积累了数据。