基于神经网络的废物桶活度测量方法研究

针对废物桶活度传统分段γ扫描(Segmented Gamma Scanning,SGS)测量精度低、层析γ扫描(Tomographic Gamma Scanning,TGS)测量时间长的问题,提出了基于神经网络的新型活度测量方法(New Gamma Scanning,NGS)。在该方法中,对介质均匀分布的废物桶进行测量时,将三个不同位置的探测器的计数率输入神经网络,可以直接输出等效环源半径,最终实现废物桶内核素总活度的准确重建。对400 L均匀水泥废物桶进行了多组模拟测量,利用不同方法分别进行了活度重建。结果表明:对于单个源,新方法的平均相对误差为4.26%,远小于SGS的误差(68.15%),与60网格的TGS的误差接近(3.97%);对于多个源,新方法的平均相对误差为24.27%,而SGS为48.02%,TGS为28.61%。新方法的精度高于SGS,达到了TGS的水平,而测量时间缩短到了TGS的1/20。新方法在保证了高精度的前提下大大缩短了测量时间,为低、中水平放射性固体废物的测量提供了技术支撑。