Application of artificial neural network in neutron/gamma pulse shape discrimination for EJ301 scintillation detector - Phan, Văn Chuân (Viet Nam National University Ho Chi Minh City, 2023)
Các đetectơ nhấp nháy đo nơtron thường nhạy với cả bức xạ gamma. Vì vậy, nhận biết chính xác các xung do nơtron hay gamma tạo ra từ các đetectơ này, có vai trò quyết định độ tin cậy của kết quả đo bức xạ nơtron dùng đetectơ nhấp nháy. Để nâng cao khả năng phân biệt dạng xung, nhiều kỹ thuật phân biệt dạng xung đã được nghiên cứu phát triển và ứng dụng. Trong nghiên cứu này, một cấu hình cơ bản của mạng nơron nhân tạo (Fully connected Neural network - FcNet) với số phần tử của mạng được thiết kế tối giản và tương ứng với các đặc điểm nhận dạng của xung nơtron và gamma thu được từ một đetectơ nhấp nháy EJ-301. Nguyên tắc cực đại chỉ số phẩm chất hình ảnh (FoM-Figure of Merit) đã được ứng dụng trong thiết kế, vì vậy mặc dù FcNet có cấu hình tối thiểu nhưng vẫn không ảnh hưởng đến độ chính xác của kết quả nhận dạng. Kết thử nghiệm cho thấy FcNet có khả năng nhận diện chính xác cao hơn so với phương pháp tích phân điện tích (Digital Charge Integration - DCI). Với các xung đo trên nguồn 60Co, FcNet đã nhận diện chính xác đến 98,60% các xung trong vùng năng lượng tương đương 50 - 2000 keVee (keV equivalent), và đạt 95,59% với các xung trong vùng năng lượng thấp 50 - 150 keVee. Kết quả này cho thấy với các thiết bị đo bức xạ có phần cứng nhỏ, vẫn có thể ứng dụng được các phương pháp trí tuệ nhân tạo để nâng cao khả năng nhận diện và phân tích các sự kiện đo.