TY  - JOUR
T1  - Использование машинного обучения на базе лазерно-искровой эмиссионной спектроскопии для проведения судебно-медицинского атрибутивного анализа продуктов деления в суррогатных высокоактивных ядерных отходах
JF  - Журнал прикладной спектроскопии
AU  - Onkangi J. N., 
AU  - Angeyo H. K., 
Y1  - 2023-11-25
UR  - https://www.academjournals.by/publication/15385
N2  - Исследована применимость лазерно-искровой эмиссионной спектроскопии и машинного обучения для прямого быстрого анализа отдельных продуктов деления (FP), а именно Y, Sr, Rb и Zr, в суррогатных высокоактивных ядерных отходах (постдетонационные обломки стекла, постдетонационные порошки и капли жидкости (в мкл) с места радиологического воздействия (RCS)). Разработаны стратегии калибровки искусственной нейронной сети для количественного анализа следов FP в этих материалах, которые позволили достичь прогнозирования >95 % для образцов всех типов. Из-за отсутствия соответствующих сертифицированных стандартных образцов для валидации метода использованы синтетические стандартные образцы с точностью ~91 %. На основании спектральных характеристик FP с помощью анализа главных компонент дифференцированы ядерные и неядерные отходы, продемонстрирован потенциал метода для ядерной судебной экспертизы и атрибутивного анализа RCS.