規制管理外の放射線源を検出する放射線センサー システム (IoRSS) のインターネット

Scientific Reports volume 12、記事番号: 7195 (2022) この記事を引用

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これまで一度も規制管理下になかったことがないか、適切な許可なく放棄、紛失、置き忘れ、盗難、その他の方法で譲渡されたために規制管理下にない放射性線源は、孤児線源とみなされます。 オーファンソースは、容器が重金属であるため、通常は金属スクラップとして収集されます。 オーファンソースをスクラップ金属で溶かすと、汚染されたリサイクル金属と廃棄物が生成されます。 その結果は人類と環境にとって非常に深刻であり、経済と社会の安定に影響を与えるでしょう。 この論文では、金属スクラップのリサイクルおよび生産施設において規制管理外の放射線源を検出するためのインターネット・オブ・放射線センサー・システム (IoRSS) を提案および開発します。 これは、複数のポータブル放射線検出器からのデータを統合することで、放射線源の検出、位置特定、特定を最適化する、無線接続された放射線測定デバイスのネットワークで構成される完全な IoT システムです。 提案された IoRSS システムは、多くの検出器からの情報を結合する高度なデータ融合アルゴリズムとともに、堅牢で柔軟なネットワーク アーキテクチャを作成します。 IoRSS システムは、広いカバーエリアや困難な運用環境において高度な検索および監視機能を提供します。

現在、放射線源の安全保障、特に原子力の安全保障が国際社会の主な関心事となっている1。 近年、放射線・原子力技術はさまざまな産業・経済分野や社会に急速かつ広範囲に導入され、さまざまな実用上の利益をもたらしています。 しかし、放射線源の管理、輸送、保管、使用は多くの課題によって複雑になっています。 実際、多くの放射線源が失われ、経済的および社会的安定に重大な影響を及ぼしています2。 これまで一度も規制管理下になかったり、適切な許可なく放棄、紛失、置き忘れ、盗難、その他の方法で譲渡されたために規制管理下にない放射性線源は、オーファン線源と呼ばれます3。 孤児の発生源は、個人の放射線被ばくの結果として、重大な、さらには致命的な結果をもたらす事故を引き起こしています4。

オーファンソースとスクラップ金属の溶融、またはスクラップ金属と混合した場合の破裂も、汚染されたリサイクル金属および廃棄物をもたらします4。 この場合、コストのかかるクリーンアップ操作が必要になる場合があります。 金属のリサイクルおよび生産施設で汚染物質が検出されなかった場合、作業員が放射線に被曝する可能性があり、放射性核種がさまざまな最終製品や廃棄物に混入し、その結果、これらの製品のユーザーの被曝につながる可能性があります。 金属のリサイクル産業や生産産業で発生した事故を含め、孤児線源に関わる事故に対する懸念から、放射性源の安全性とセキュリティに関する国際的な行動規範（行動規範）5の制定につながりました。 同規範の一般原則の部分では、各国は盗まれて放棄された放射性源を管理し、その影響を排除または最小限に抑えるという目標に迅速に対応するための技術システムを整備しなければならないとも述べられている。 それにもかかわらず、金属スクラップ中にオーファンソースが存在する可能性は依然として残っています6。 失われた放射線源は通常、金属棒やペレットでできた密封された線源であり、その容器も金属です。 したがって、放射性源が失われた場合、通常はリサイクルのために鉄スクラップ収集業者に売却されます2、6、7、8。 これが、各国が金属くずリサイクル施設における放射性物質の管理に非常に関心を持っている理由です。 IAEA は、文書 1「金属リサイクルおよび生産産業におけるオーファンソースおよびその他の放射性物質の管理」(特定の安全ガイド、No. SSG-17、ウィーン、2012 年) に、これに対処するための技術ガイドラインを定めています。 放射性物質や核物質は、テロリズム、孤児源、核事故、放射能汚染の脅威という形で、公衆衛生や国土安全保障に対する脅威となる可能性があります9。 主要な入国港に設置される放射線検出器は、核テロから国を守るための全体的な戦略の重要な要素である10。 ベトナムでは、スクラップ金属のリサイクルおよび生産施設に対する規制管理の範囲外で、放射性物質の検出に責任を負う規制も存在します7。

科学技術、特に核探知技術の分野の進歩に伴い、放射線ポータルモニター（RPM）、個人用放射線検出器（PRD）、手持ち型放射性同位元素識別装置 (RIID)、移動型および可搬型検出器、放射線画像システムでは、X 線またはガンマ線が使用されます11。 これらの装置は個別に動作するため、運用コストとメンテナンスコストが高くつき、中小規模の金属スクラップリサイクル施設には適していません。 もう 1 つの課題は、孤児発生源がスクラップ金属の中に隠されており、入ってくるトラックをスキャンするポータル内の従来の検出器からその活動を遮蔽する場合です。

廃棄物中の放射性物質の検出は環境保護にとって最も重要です12。 この報告書では、核探知システムの利用を強化し、出入国地点やその他の貿易拠点で規制管理の及ばない核物質やその他の放射性物質を検出するための、インターネット・オブ・放射線センサー・システム（IoRSS）の提案と開発を紹介します。金属スクラップのリサイクルおよび生産施設。 核放射線事故の検出、特定、位置特定、対応能力を最大限に高めるために、私たちはコンピューティング、通信、アルゴリズム開発、ソフトウェア ツール、および分散型センサーの統合ネットワークにおけるハードウェアの進歩を提案し、適用します13、14、15、16。 LoRa17、18 無線通信は、放射線および核の検出能力と対応活動の強化に貢献します。 IoRSS の実装により、複数の固定および移動式放射線検出装置からのデータを分散検出器全体に統合し、高度なデータ処理アルゴリズムを適用することにより、状況認識の向上と、インシデントの検出、特定、位置特定、および対応の機能が向上しました。

この論文の主な貢献と新規性を以下に示します。

スクラップ鉄および鉄鋼リサイクル施設で規制管理外の放射線源を検出するための放射線センサー システムのインターネット (IoRSS) を提案します。 IoT ベースの IoRSS システムには、無線接続された固定およびモバイル デバイスのネットワーク、データ処理アルゴリズムとソフトウェア、監視および制御サーバー、Web ベースおよびモバイル アプリケーション、放射線事故の検出と対応計画の手順が含まれます。 IoRSS システムは、個別の検出器のグループよりも、より堅牢な検出機能を提供し、放射性物質の存在、位置、種類について高い信頼性を持って迅速かつ正確に検出します。

固定およびモバイル機器と互換性のある、ガンマお​​よび中性子検出用のワイヤレスでコンパクトで堅牢なガンマ感受性検出器の設計および包括的なフィールドテスト。互換性があり、手頃な価格で、複数のステーションに設置したり、スクラップヤードのさまざまなエリアに迅速に移動してスクラップをスキャンしたりできます。リサイクルおよび生産施設（高温、激しい振動、機械的衝撃での操作）での金属の溶融前。 提案された IoRSS の設計は完全にモジュール化されています。 したがって、検出器やその他のハードウェアだけでなく、IoT ネットワークやプロトコルについても簡単にカスタマイズできます。 これにより、システムがより柔軟で実現可能になります。

放射線の検出、特定、警告、および事故対応計画を提供します。 これらのプロセスは設計、開発され、IoRSS システムに統合されます。 これらのプロセスでは、固定デバイスはガンマ線を継続的に測定し、測定値をクラウド/サーバーに送信できます。 アプリケーション サーバーは、受信したデータに対してデータ分析アルゴリズムを実行します。 測定値が事前に定義されたしきい値を超えた場合、アプリケーション サーバーは一次警告を生成し、ユーザーがモバイル デバイスを使用して放射線源の存在を確認し、放射線の種類、放射性同位体の種類、放射線源の正確な位置を特定できるようにします。放射線源。 事前に設定されたしきい値のレベルと比較した確認された放射線量率に基づいて、IoRSS システムは、検出された放射線の危険レベルに対応するインシデント対応を起動します。

この文書の残りの部分は次のように構成されています。 「文献レビュー」セクションでは、放射線の検出と監視、失われた放射線源の検索と位置特定、放射性物質と核物質の検出器に関する IoT アプローチの側面に関する最先端の文献レビューを紹介します。 システム アーキテクチャとハードウェア設計を含む、IoT ベースの放射線センサー システム (IoRSS) の詳細な提案については、「IoT ベースの放射線センサー システム (IoRSS) のシステム アーキテクチャとハードウェア設計」セクションで説明します。 放射線の検出、識別、警告、および放射線事故への対応のプロセスについては、「IoRSS 運用プロトコル」セクションで説明されています。 「テスト結果と分析」セクションでは、提案のパフォーマンスを評価するために、金属スクラップのリサイクルおよび生産施設における広範なフィールドテストの結果を示します。 このセクションでは、実験のセットアップと結果の結果についても広範囲に分析および説明します。 最後に、私たちの結論と今後の取り組みについては、「結論と今後の取り組み」のセクションで説明します。

モノのインターネット (IoT) は今日最も新興しているテクノロジーの 1 つであり、金融​​取引から医療システム、通信から国家安全保障、戦場からスマート ホームなどに至るまで、私たちの社会生活のほぼすべての側面に関与し始めています。 19に。 幅広いアプリケーション ドメインと高密度 IoT ネットワークの予測 20、21 により、新しく複雑な要件が発生し、IoT アプリケーションのデータを送信するためにデバイスを展開できるようにするためのリソース割り当てと接続性の再評価が必要になります 22、23。 IoT ソリューションにおける測定のパフォーマンスと信頼性を向上させるために、著者らは 24、25、26 で、デバイス、他のサブシステム間のインターネット接続、およびクラウドへの接続を管理するための協調型 IoT ゲートウェイの概念を提案しました。 ただし、IoT の広範な展開には、相互運用性、互換性 27、大量の異種データの処理 24 などの特定の問題もあります。 現在使用されている従来のデータ ストレージとセキュリティのメカニズムは、IoT システムで生成されるこのような大量のデータには適していないようです。 したがって、著者らは、不変のセキュリティ ソリューション、トランザクションの透明性を提供し、IoT フォグでの患者記録の改ざんを防止するために、分散型台帳データベース (サーバー) をサポートする楕円曲線暗号 (ECC) デジタル署名を使用した公的に許可されたブロックチェーン セキュリティ メカニズムを提案しています。層。 In19 では、研究者はブロックチェーン システムの潜在的な利点を活用し、エネルギーとセキュリティの問題を正当化しながら、ブロックチェーン システムをソフトウェア デファインド ネットワーク (SDN) と統合します。 ブロックチェーン技術のアプローチは、フォグ モデルにおける待ち時間、集中化、スケーラビリティの問題を軽減するのにも役立ちます28。

原子力事故の影響は甚大であり、世界中で多くの原子力事故が発生し、その後長年にわたり深刻な影響をもたらしてきました。 例としては、チェルノブイリ原子力発電所事故周辺の土地の制御されない汚染や、2011 年に日本で発生した福島第一原子力発電所の津波による被害が挙げられます9。 放射線の検出と監視のための IoT アプローチを使用して、著者らは、ベトナムの放射線源のセキュリティのための放射性物質セキュリティのリアルタイム監視および管理システム (BKRAD) を紹介します。 BKRAD は、さまざまな位置決めおよびセンシング技術を統合しており、さまざまな困難な環境条件下で放射線源デバイスを継続的に監視できるようになります。 USA30 のモバイル ソース追跡プロジェクトは、「地球規模の脅威を軽減するためのイニシアチブ」の一環です。 この取り組みの使命は、移動式放射線源の保管、輸送、運用中のリスクを最小限に抑え、世界中の民間の場所に置かれている脆弱な放射性物質や核物質を保護することです。 IAEA は放射線安全情報管理システム (RASIMS) を開発している31。 これは、加盟国と IAEA 事務局が放射線と廃棄物の安全に関する国家インフラに関する情報を共同で収集、分析、閲覧できるウェブベースのプラットフォームです。 国および地域のニーズの特定を容易にすることに加えて、RASIMS に含まれる情報は、新しい技術協力プロジェクトの設計や、メンバーに放射線源を提供する前の放射線安全許可プロセスなど、他のさまざまな目的にも使用されます。州。

失われた放射線源を迅速、正確、かつ安全に特定することは、放射線源喪失事故の緊急対応において不可欠である9,32,33,34,35。 ブルネリら。 は、無人航空機 (UAV) で構成される移動システムの設計、開発、特性評価を目的として、ガンマ線と中性子の放射線検出用ドローンである DRAGoN9 を提案しました。 UAV には、数平方メートルから数十平方メートルに広がる放射性汚染を識別できる検出システムが装備されており、これは主に人の安全にとって線量が高すぎる事故シナリオや、立ち入りが困難な地域で使用される9、36、37。 著者らは、独自に開発した UAV 放射線監視システムを使用した線源位置特定アプローチについて説明しています。このシステムは、逆二乗の法則と統計手法に基づいて開発された特殊な線源位置特定アルゴリズムを使用しています。 Pavlovsky et al.34 は、放射線源の 3 次元 (3D) リアルタイム容積再構成と、検出器周囲の環境から得られるコンテキスト情報 (LIDAR、カメラなど) を融合する位置特定およびマッピング プラットフォーム (LAMP) を提案しました。システム。 この情報は、特にリアルタイムで取得された場合、紛失または盗難された発生源の指示された検索、放射性物質放出後の管理、またはセキュリティ関連または緊急対応シナリオにおける汚染の回避などのアプリケーションに変革をもたらす可能性があります34。 中性子やガンマ線放射体などの放射線源は、自律ミッションを実行するように設計された提案されたドローンで検出できます9。 シリコン光電子増倍管アレイ（SiPM）とCsI(Tl)12を用いて、目立たずに使用でき、幅広いユーザーが使用できる放射線検出用バックパック「In12」を開発し、その特性を評価しました。 38,39 では、著者らは実験核物理学用の分散データ収集 (DAQ) システムを紹介しています。このシステムでは、DAQ のさまざまな部分 (収集、前処理、分析など) に関連する各タスクが別個のプロセスで実行され、データを分散します。計算負荷を軽減し、パフォーマンスと安定性の点で優れた結果をもたらします。 10年には、車両プラットフォームを使用した分散型モバイルセンサーが、放射線輸送と地理情報システムの組み合わせを使用してニューヨーク市を移動中の核物質を検出することが提案されている。 結果は、最初の検出までの時間が線源の速度に応じて増加し、移動式検出器の数に応じて減少し、線源の強度に応じてプラトーに達することを示しています。

放射線源は主に産業用途や医療用途で使用されており、偶発的または意図的に廃棄物として処分される可能性があります。 特に、非常に重大なケースは、金属スクラップ中の放射性源の存在に関するものです1、4、6、9。 金属スクラップから検索される崩壊時間の長い最も一般的な同位体は 137Cs (662 keV) と 60Co (1170 および 1330 keV) です。これらは工業用途で密封されたガンマ線源の形で広く使用されているためです。食品の滅菌、192Ir や 75Se に加えて、特に冶金学や溶接検証などの高密度材料の断層撮影などです8。

多くの場合、半導体検出器、比例計数管、ガイガーミュラー (GM) 管 40 または NaI(Tl) 32、33 などのシンチレーター検出器を備えた放射線監視システムが使用されます。 および CsI(Tl)12 は、ガンマ線または中性子検出用に特別に設計されています。 単一の中性子/ガンマ検出器の使用は、ガンマ線放射体および特殊核物質 (SNM) を検出および識別するための興味深いソリューションです。 In41 では、著者らは中型 (2 インチ × 2 インチ) CLLB シンチレーション検出器の包括的な特性評価を提示し、国土安全保障および放射線モニタリングに関するアプリケーションへの展開を評価するために必要な情報を提供します。 ただし、中性子とガンマ線の測定は相補的であることに注意することが重要です42。特に特殊核物質（SNM）の検出では、特にマスクまたはシールドされている場合、ガンマ線と中性子を同時に検出する必要があります。自然の背景に対する敏感さ。 したがって、両方のタイプの粒子を検出する独自のユニットを見つけることが優れた解決策となります42。 文献では、何人かの著者が小型 CLLB シンチレータの性能を報告しています 34、42、43、44。 ただし、放射線モニタリング (および他の用途) では、より高いガンマ線および中性子の検出効率が望まれることを考慮します。 Woolf ら 43 は、エルパソライトとして知られる無機シンチレーション結晶のファミリー、すなわち Cs2LiYCl6:Ce (CLYC)、Cs2LiLaBr6:Ce (CLLB)、および Cs2LiLa( Br、Cl)6:Ce (CLLBC)、および Li 共ドープ NaI:Tl (NaIL) などの他の無機シンチレーション結晶。 CLYC シンチレータは、両方の種類の放射線に対する独特の応答により、二重γ線/中性子検出に適していることが示されています44。 In34、パブロフスキーら。 これらのガンマ線マッピングの概念を中性子源の位置特定に拡張したものを示しています。 これは、位置特定およびマッピング プラットフォーム (LAMP) と、ガンマ線と中性子の両方に敏感なカスタム CLLBC シンチレーター検出器を統合することによって実現されます。 「国境管理ポイントでの効果的なコンテナ検査」（C-BORD）と題された欧州プロジェクトは、国境管理ポイントでのコンテナおよび大量貨物の一般化された非侵入検査（NII）のための包括的な費用対効果の高いソリューションの開発と現場テストに焦点を当てています。欧州連合（EU）の国境39。 このプロジェクトは、爆発物、化学兵器、違法薬物、タバコ、特殊核物質（SNM）を含む幅広い標的に対処しています。 プルトニウムサンプルなどの SNM の検出は、高感度パッシブ分光システムおよびタグ付き中性子を使用する完全なアクティブ検査システムの両方として、モバイル SMANDRA 検査システム 42 でテストされています。 42 のテスト結果は、タグ付き中性子による積極的な調査により、ウランを他の重金属と区別するための兆候を提供できることを示しています。

図 1 に示す IoRSS の全体的なアーキテクチャは、次のコンポーネントで構成されます。

固定放射線検出装置 (固定装置): これは、大型の受動的検出器と、ガンマ検出および中性子検出のための幅広いエネルギー範囲の測定が統合された固定装置です。 定置型装置は、自動車やトラックなどの大型廃車をスキャンするために、金属スクラップのリサイクルおよび生産施設の出入り口およびその他の取引場所に取り付けられます。 動作上、固定装置は放射線の存在をスキャンし、通常、放射線源を特定するために二次走査モードで使用される移動放射線検出装置と結合されます。 固定デバイスには、無線 (3G/LTE、LoRa) および有線 (インターネット/WiFi) 通信、センサー システム、その他のアクチュエーターが装備されており、その操作とシステム コンポーネント間の情報共有をサポートします。

モバイル放射線検出装置 (モバイル デバイス): これは、一般にガンマ線および中性子の検出にガンマ感受性検出器を使用する、持ち運び可能な検出器です。 これらは、エリア監視、捜索、または金属スクラップ置き場と車両の出入口ゲートの間、または製錬準備エリアなどのその他の一時的な配備のための携帯型デバイスとして使用できます。 この装置には、核物質および放射性物質の同位体同定に適した放射性同位体機能も組み込まれています。 操作上、ハンドヘルド装置は通常、放射線源を特定し、対応する事故対応手順の起動を確認するために二次走査モードで使用される固定放射線検出装置と結合されます。 ハンドヘルド デバイスは、ゲートウェイと通信するための LoRa や ZigBee、ネットワークおよびクラウド サーバーと通信するための 3G/LTE などの統合無線通信テクノロジです。 移動型放射線検出装置は、コンパクトなサイズで持ち運びが容易で移動が容易で、無人航空機（UAV）に搭載可能であり、焦点の合っていない広がりのある空間での放射線源の探索作業に適しています。あるいは放射能汚染地域。

集中型ゲートウェイ デバイス (ゲートウェイ): このデバイスは、固定/モバイル デバイスと通信するための複数のワイヤレス接続プラットフォームをサポートし、デバイスからのデータの受信、処理機能の実行、データの結合、ネットワークおよびクラウド サーバーへのデータの転送を可能にします。

監視および制御センター (サーバー): これは、情報交換、プロトコル開発、多くの検出器からの情報を組み合わせる高度なデータ融合アルゴリズムの設計、限られたリソースを最適化するための情報処理の自動化、およびデータ分析の改善をサポートするサーバーとソフトウェア ツールのシステムです。放射線事故の評価と対応計画に。 サーバーは、エンドユーザー向けにアプリケーションを開発するサービスも提供します。

放射線検出サブシステムは、固定式放射線検出装置と移動式放射線検出装置の 2 種類の独立した装置で構成されています。 各デバイスは自己構成し、独立して動作する機能を備えています。 ただし、これら 2 種類のデバイスは、3G/LTE モジュールを介して TCP/IP によってリモートで設定し、中央制御ソフトウェアの調整の下で連携することができます。 固定装置は、放射線の存在を検出するための「トリップワイヤー」として使用されることがあります。その後、モバイル装置が放射線の存在を確認し、放射線源を特定するための二次スキャン方法として導入されます。 IoRSS システムのコンポーネントのアーキテクチャと機能については、次のセクションで詳しく説明します。

IoT ベースの放射線センサー システム (IoRSS) のアーキテクチャとコンポーネント。

センシング技術とセンサーを活用するために、著者らはシステム設計時に 2 つの異なるタイプの放射線検出器を選択しました。 まず、一次検出ソリューションとして考えられているため、定置型装置は生産エリア内の異常な放射線量率を検出するために常に動作します。 したがって、その検出器（一次検出器）には長寿命で耐久性のあるものが要求されます。 実際の実装では、低コスト、小型、シンプルな回路も追加の要件となります。 さまざまな種類の放射線検出器の中でも、ガイガー ミュラー (GM) 管は、前述の基準をほぼすべて満たすことができます。 第二に、固定機器にアラームが発生した場合、モバイル機器の二次検出器を使用して放射線源の出現を確認し、放射性同位体を識別します。 二次検出器の最も重要な要件は、電離放射線のエネルギーを高い分解能で測定できることです。 そのサイズと機械的強度は、ハンドヘルド デバイスへの統合に適している必要があります。 これは、シンチレータ、特に CsI(Tl) (タリウム活性化ヨウ化セシウム) シンチレータの使用につながります 45。 CsI(Tl) 結晶は優れた阻止力だけでなく、優れたプラスチック機械的特性も備えています。 この材料は 54 フォトン/keV の光出力を与えることができ、その発光のほとんどは長波長 (>500 nm) であるため、CsI(Tl) シンチレータとフォトダイオードの組み合わせはモバイル デバイスにとって優れたソリューションとなっています。

一次検出器モジュールでは、図 2 に示すように、独特の円筒形アルミニウム ボックスが 2 つの GM 管、アンプ、デジタル回路、および電力調整器のハウジングとして使用されています。著者らは 2 つの異なるタイプの GM 管 (71320 および 716) を使用しました。 、LND; または 70035 および 70018A、Vacutec) を使用して、低線量率および高線量率での検出器の良好な検出能力を確保します。 GM 真空管は、スイッチング DC-DC コンバーターによって生成された 550 V 電源によって電力を供給されます。 GM 真空管からの信号は弱いアナログ パルスであるため、増幅器と論理回路を使用して変化を増幅し、方形波に変換する必要があります。 マイクロコントローラー (Atmega128、Microchip Technology) は、ロジック回路を制御し、パルスをカウントし、データを処理し、結果を据え置き型デバイスの本体に送信します。 図 2 に GM 管を備えた一次検出器モジュールの構造を示します。

GM管を使用した一次検出器モジュールの構造。

CsI(Tl)シンチレータの二次検出器モジュールの構造。

検出器のプロトタイプ: (a) GM 管を備えた検出器モジュール、および (b) CsI(Tl) シンチレータを備えた検出器モジュール。

二次検出器モジュールは、図 3 に示すように、シンチレーター、フォトダイオード、電子回路、および 2 チャンバーのアルミニウム ハウジングで構成されます。CsI(Tl) シンチレーター、サイズは 1 × 1 × 3 cm または 2 × 2 × 3 cm のアバランシェフォトダイオード 45 (S8664-55 または S3204-08、浜松ホトニクス) を光学樹脂 (OE-6662、Dow Corning) を使用して接着します。 フォトダイオードは、高電圧電源モジュール (C10940-53、浜松ホトニクス) によって生成された 380 V 電源によってバイアスされます。 フォトダイオード信号は超高感度であるため、専用のプリアンプが必要です (CR110-R2、Cremat)。 そしてこのアンプは残りの電子回路から完全に分離されていなければなりません。 したがって、アルミニウムのハウジング内で、チャンバー 1 にはシンチレーター、フォトダイオード、プリアンプが含まれ、チャンバー 2 にはさらなる処理回路と電源モジュールが含まれます。 図 4a は GM 管検出器モジュールのプロトタイプであり、図 4b は CsI(Tl) シンチレータ検出器モジュールのプロトタイプです。

固定放射線検出システムのアーキテクチャは、図 5a に示す機能ブロックで構成されます。

無線通信および測位ブロックには、LORA トランシーバーと GPS 受信機が含まれます。 このブロックは、固定デバイスからゲートウェイへの無線通信リンクを提供し、デバイスの位置を特定します。

信号処理部は、金属スクラップリサイクル施設の精錬炉周りなどの高温環境でも使用可能なGM管方式（ガイガーミュラー管）を搭載した放射能検出器システムです。 放射能検出器ブロックは、ガンマ線の検出範囲が約5m、検出閾値が0.1μSv/hの連続動作モードに設定されています。 このブロックには、温度センサー、加速度センサー、振動センサーから構成されるサポート センサーも含まれています。 これらは、周囲温度、振動、車両速度を検出して中央処理装置に送信するように設計されています。 このデータは、デバイスの動作モードを調整するために使用されます。

警告および LCD ブロックは、放射線レベルが事前に定義されたしきい値を超えた場合に、一次警告灯とホーンを点灯し、LCD 画面にデータを表示するように設計されています。

電源ブロックは AC 入力電圧で動作し、デバイス内の機能ブロック用の DC 出力電圧を生成します。

マイクロコントローラーユニット (MCU) は、固定装置のすべての動作を制御します。MCU は、放射線検出器ブロックとセンサーブロックからデータを受信し、分析を実行してデータを保存し、放射線レベルの結果をディスプレイに表示します。画面。 MCU は、所定のしきい値を超える放射線レベルを検出すると、ライトとホイッスルで警告を発します。 MCU は、放射線レベル、車両速度、デバイスの位置情報などのデータをパケットにカプセル化し、無線通信ブロックを制御してデータ パケットをゲートウェイ (LoRa モジュールを使用) または監視センター (3G/LTE モジュールを使用) に送信します。

固定放射能検出器のすべてのコンポーネントは統合され、保護エンクロージャに密閉されており、動作条件に適した機械装置が取り付けられています。 図 5b は、実際の固定放射能検出器の画像です。

固定デバイス: a アーキテクチャのブロック図と b そのプロトタイプの画像。

モバイル デバイスは、放射線源の位置を正確に検出するために単独で使用されるか、固定デバイスからの一次警告が作動した後に放射線源の存在を確認するために固定デバイスと組み合わせて使用​​されます。 この装置は、放射線源が検出されると、放射線源に関するより具体的な情報が得られるため、二次検出および警告装置とみなすことができ、工場の外側の隠れた隅、遮蔽された場所、開けた空間や散在する空間などの特殊な場合に放射線を検出するために使用できます。

モバイル放射線検出システムのアーキテクチャは、図 6a に示すように機能ブロックで構成されます。

無線通信および測位ブロックは、固定デバイスのブロックと同様に設計されています。 さらに、このブロックは、連携動作モードでモバイル デバイスと固定デバイス間で直接接続して情報を交換する機能を提供します。 モバイル デバイスの GPS 受信機を使用すると、放射線源の位置を特定できます。 位置はサーバー上で処理され、地図上に正確に表示されるため、継続的かつ効果的に監視を行うことができます。

信号処理およびスペクトル分析ブロックには、CsI(Tl) シンチレーション検出器とガンマおよび中性子スペクトル分析モジュールが装備されており、0.03 MeV ～ 3.0 MeV のエネルギーを持つ放射線源の測定が可能です。

マイクロコントローラー ユニット (MCU) はモバイル デバイスのすべての動作を制御します。MCU は信号処理およびスペクトル分析ブロックからデータを受信し、サポートするセンサー ブロックが分析を実行してデータを保存し、放射線レベルの結果を画面に表示します。表示画面。 MCU は、データをカプセル化してゲートウェイに送信するか、無線通信ブロックを介して固定デバイスとデータを共有します。 カプセル化されたデータには、瞬間線量率、平均線量率、最大線量率、特定された放射線源、および線源の位置が含まれます。

充電式バッテリー駆動ブロックにより、デバイスは、警告なしのシナリオでは最大 24 時間、警告ありのシナリオでは連続 8 時間連続動作できます。

モバイル デバイスはコンパクトなサイズで設計されており、図 6b に示すようにハンドヘルド デバイスとして使用できます。 この柔軟性の高い装置は、特に隠れた隅や狭い隙間など、困難な位置をチェックして放射線源の位置を正確に決定するのに適しています。

モバイル デバイス: (a) アーキテクチャ ブロック図、および (b) そのプロトタイプの画像。

ゲートウェイ デバイスは、放射線検出デバイスからデータを受信する集中ステーションとして機能し、データの集約と運用および制御センター (サーバー) へのデータ転送機能を実行します。 また、ゲートウェイはサーバーから制御データと構成コマンドを受信し、これらのコマンドを対応する放射線検出デバイスに転送します。 ゲートウェイは、放射線検出装置と通信するために、3G/LTE や LoRa などのマルチ無線通信プラットフォームと統合されています。 さらに、ゲートウェイは WiFi およびイーサネット モジュールとも統合されており、サーバーとの信頼性の高い通信を保証します。

(a) ゲートウェイ、(b) モバイルおよび固定デバイスに装備された LoRa、3G/LTE、および GPS モジュールのレイアウトとプロトタイプの画像。

図 7a はゲートウェイ デバイスのレイアウト設計と実際のイメージ、図 7b は統合通信モジュール LoRa、3G/LTE、GPS 受信機のレイアウト設計と実際のイメージです。 統合通信モジュールは、すべてのゲートウェイ、固定放射線検出装置、および移動放射線検出装置で使用されます。 この文書の限られた範囲内では、この放射線検出システム用に特別に設計されたエネルギー効率の高い LoRa 通信プロトコルについては詳しく説明しません。

監視および制御センターには、サーバー サービス、管理ツール、監視および警告ソフトウェア、処理プロセス、放射線検出および警告手順のシステムが含まれています。 それらの構成要素と機能は次のとおりです。

ネットワークおよびクラウド サーバーは、ゲートウェイを介して放射線検出装置と通信するか、3G/LTE モバイル通信ネットワーク インフラストラクチャを介して放射線検出装置と直接通信する役割を果たします。 ネットワーク サーバーとクラウド サーバーは、ユーザーからデバイスに制御コマンドを送信する役割も担います。

データベース サーバーは、ネットワーク サーバーを介して放射線検出装置から受信したデータを保存する役割を果たします。 データベース サーバーは、設計された管理階層に従ってシステムとユーザーのデータベースを編成および保存する場所でもあります。

アプリケーション サーバーは監視および制御サブシステムの中心です。 アプリケーション サーバーは、システム管理および管理ツール、データ監視、データ処理モデル、警告モデル、および放射線インシデント対応を提供します。 アプリケーション サーバーは、ユーザーがシステムと対話できる環境を作成し、ユーザー アプリケーションにサービスとデータを提供します。

デスクトップ アプリ、モバイル アプリ、および Web アプリは、リアルタイムの環境監視、制御システムを提供し、デバイス動作モードを構成して、検出パラメータの履歴を確認し、デジタル インタラクティブ マップ上でデバイスの位置を検索します。 ユーザー アプリケーション ソフトウェアは、制御コマンドの作成と送信、デバイスの動作モードを構成するコマンドの作成、プロセスの放射線検出および警告サービスの構成など、ユーザーがシステムを操作および操作できるようにするインターフェイスも提供します。

金属リサイクル・生産産業におけるオーファンソースおよびその他の放射性物質の管理問題に対処するための IAEA の技術ガイドライン 1,4,6 と、ベトナムの金属リサイクル・生産施設における実際の調査結果に基づいて、このセクションでは次のように提案します。放射線の検出、特定、警告のプロセス。 これらのプロセスは、「IoT ベースの放射線センサー システム (IoRSS) のシステム アーキテクチャとハードウェア設計」セクションで説明されている IoRSS システムに設計、開発、統合されます。

放射線事故対応計画の対象には、人間、物資、特殊な機器が含まれます。 提案されている IoRSS システムの専用機器は、固定および移動式の放射線検出装置、ゲートウェイ、およびサーバー サービス システムです。 放射線インシデント対応計画に含まれるオブジェクトは、図 8 に示すアクティビティ フローチャートを使用した機能ソフトウェアによって管理および構成できます。

IoRSS でのオブジェクトの管理と構成のフローチャート。

固定放射線検出装置の一次警告レベルをトリガーするために放射線源を検出および監視するアルゴリズムを図 9 のフローチャートに示します。このアルゴリズムでは、固定装置は放射線パラメータを継続的に検出および測定し、送信する役割を果たします。 LoRa 無線通信技術を使用してゲートウェイを介してサーバーに送信するか、3G/LTE モバイル通信ネットワーク インフラストラクチャを介してネットワーク サーバーに直接送信します。 データを受信したネットワーク サーバーは、そのデータをデータベース サーバーに保存します。 同時に、データはアプリケーション サーバーにも送信され、アプリケーション ソフトウェアの処理、分析、およびリアルタイム監視サービスが提供されます。

固定装置での放射線検出と一次警告の起動のフローチャート。

モバイル端末での放射線確認と二次警報発動のフローチャート。

アプリケーション サーバーは、測定された放射線の現在値、一定期間の平均値、最大値、デバイスの位置、測定時間などの情報を含むオンライン監視マップを提供します。 アプリケーション サーバーは、受信したデータに対してデータ分析アルゴリズムも実行します。 測定値が事前定義されたしきい値を超えた場合、アプリケーション サーバーは一次警告レベルを生成し、ユーザーがモバイル デバイスを使用して放射線源の存在を確認し、放射線の種類、放射性同位体の種類を識別できるようにします。スペクトルグラフ分析アルゴリズム）、および放射線源の正確な位置。 メインの警告レベルが初期化されると、アプリケーション サーバーは、対応するデバイスを制御して、スピーカー、ブザー、または懐中電灯によるローカル アラームをオンにするコマンドも送信します。 速度警告は、スクラップ金属輸送車両が固定放射線検出装置を通過する速度が速すぎることが検出された場合にも生成できます。

システムから一次警告を受信すると、ユーザーはモバイルデバイスを使用して確認し、再確認します。 モバイル デバイスから測定されたパラメータは引き続きネットワーク サーバーに送信され、アプリケーション サーバーによって処理されます。 事前に設定されたしきい値のレベルと比較した確認された放射線量率に基づいて、システムは、検出された放射線源の危険レベルに対応する事故対応手順を起動します。 放射線源を確認し、モバイルデバイスの放射線入射応答プロセスを起動するアルゴリズムを図 10 のフローチャートに示します。

IAEA の勧告 4 によれば、放射線事故は 3 つのレベルに分類されています。レベル 1 は、測定値が 0.3 ～ 1 μSv/h の範囲にある場合に危険です。 レベル 2 は、測定値が 1 ～ 100 μSv/h の範囲にある場合、非常に危険なレベルです。 レベル3は測定値が100μSv/hを超える場合に極めて危険なレベルです。 ただし、しきい値レベルは、各特定領域の環境背景に応じて (リモート設定コマンドによって) 調整することもできます。 アプリケーション サーバー上のデータを分析および処理して、放射線事故の警告レベルをトリガーするアルゴリズムをアルゴリズム 1 に示します。

放射線事故処理手順中、担当者は関連部門に通知し、事故に迅速に対応するよう指示する責任があります。 IoRSS システムは、管理者がメッセージ コンテンツを作成してアプリケーション サーバーに送信できるインターフェイスを提供します。 システムは、この情報を関連部門や個人に SMS および電子メールで自動的に送信します。 放射線トラブルシューティングを支援する情報の作成と交換のフローチャートを図11に示します。

サポート情報チャネルと放射線事故対応プロセスのフローチャート。

IoRSS システムは、放射線検出装置を制御し、アプリケーション ソフトウェアのインターフェースを通じて放射線パラメータをリモートで照会するためのコマンドも提供します。 この仕組みにより、ユーザーは放射能汚染された環境を前提として、機器に近づくことなく機器の状態を把握したり、機器の動作モードを設定したり、機器の動作環境に関する情報を収集したりすることができます。

トラブルシューティング情報を制御および更新する手順では、管理者はシステムのインターフェースを使用して、図 12 に示すアルゴリズムに従って、制御およびトラブルシューティングの進行状況、線源回復、環境の清掃、問題の終了に関する情報を更新することもできます。

放射線インシデント制御および更新プロセスのフローチャート。

ハードウェア設計と通信プロトコルの開発に加えて、リアルタイム放射線検出および監視システムには、定期的、継続的、または要求に応じて放射線検出装置の位置と状態を監視および提供するソフトウェアが含まれています。 このソフトウェアは、運用機能、システム管理、分散化、統計、レポート、および特殊な状況に関する警告も提供します。 設計された機能を実現し、将来のシステムの拡張と統合を容易にするために、更新アプリケーションの実装と同期プロセスでのデータへの迅速なアクセスを可能にする位置ベースのサービス (LBS) を提供するプラットフォーム ライブラリを設計しました。 ユーティリティ ソフトウェアは現在開発中です。リアルタイム ソフトウェアでディスプレイの位置決めと監視を行います。 デバイスの動作および管理モード (コード、更新、アクティブ、非アクティブなど) を設定するためのシステム管理ソフトウェア。 データの検索およびクエリ ソフトウェア。 診断ユーティリティ、デバッグ、およびシステム回復。 警告イベントが発生した場合、SMS、電子メール、または責任者への電話による各レベルに応じた自動アラート/警告。 公益事業監視記録の記録と、所定の限度を超えた放射線量率やスクラップ金属からの放射性物質の検出などの特殊な状況への対処方法に関する指示の提供。 位置、装置の動作状況、放射線量率、中性子の有無、バッテリーの電力状態に関する分析および統計データをチャートやグラフの形式で表示するソフトウェア。

図 13 と図 14 は、それぞれ Web ベースのアプリケーションとスマートフォン アプリケーションのイメージであり、オブジェクトの管理と構成、放射線の検出と警告、放射線インシデントの処理、放射線インシデントの制御と更新、およびリアルタイムの放射線源監視の機能を示しています。 。

ベトナム人ユーザー向けにカスタマイズされた、Web ベースのインターフェイスを備えたユーザー アプリケーション。

ベトナム人ユーザー向けにカスタマイズされたスマートフォン上のユーザー アプリケーション。

このセクションでは、提案のパフォーマンスを評価するために、金属スクラップのリサイクルおよび生産施設における広範なフィールドテストの結果を紹介します。

金属スクラップ中に放射性源が存在する場合、通常は金属材料によって遮蔽されるため、環境中に放出される放射線量は非常に低レベルになります。 したがって、検出される確率を高めるためには、この場合の放射線検出システムの設置場所が重要となります。 実際の調査結果に基づいて、スクラップトラックの搬入口、計量ステーションの隣、材料輸送に使用されるクレーンの上、入出力スライダーの隣、などの最適な設置場所をいくつか提案します。庭または金属炉のドアの前でスクラップ金属を持ち上げて操作するために使用される電磁石。 これらの場所に放射線検出装置を設置すれば、施設の生産活動への影響を最小限に抑えながら、孤立線源の検出感度を高めることができます。

スクラップ金属リサイクル施設における IoRSS の導入と設置の図。

金属くずリサイクル施設での放射性物質検出システムのテスト。

図 15 は、金属くずリサイクル施設に放射性物質検出システムを設置するシナリオを示しています。 そこで、金属スクラップを輸送する車両がリサイクル施設に入場する際に放射線量を測定するため、出入り口の片側に固定式の放射線検出装置を設置しています。 放射線検出器はクレーン移動機構により移動するクレーンフックに取り付けることができる。 放射線検出器は、吊り下げシュート内に配置されたケーブルを介して固定装置の中央処理装置に接続される。 クレーン システムは、スクラップ金属を輸送車両から入力スクラップ収集エリアに運び、炉への投入または出力ヤードへの出力鋳造製品の輸送の準備をします。 この設置によれば、放射性検出器は、スクラップまたは出力製品（最悪の場合）に存在する場合、最小の放射線源を検出できるように、入力スクラップおよび出力製品に常に最適な距離で接近します。 、入力で放射能を検出する機能が失われます)。 放射線が検出された場合、固定デバイスはローカル警告を発し、一次警告をサーバーに送信します。 放射線科医はモバイル デバイスを使用して一次警告を確認し、放射線源の位置、レベル、種類を正確に検出できます。 さらに、カメラと加速度計 (図には示されていません) を適切な場所に配置して、画像を記録し、リサイクル施設から出入りする各車両の速度を測定することもできます。

提案されたシステムは実験室で組み立てられ、投与された後、現場で数回テストされました。 テスト構成には、1 台の固定デバイスと 2 台のモバイル デバイスが含まれます。 固定装置は、図 15 に示す推奨スキームに従って設置されます。図 16 には、スクラップ金属鋳造施設でのテスト システムの画像が含まれています。 結果は、放射線検出システムが安定して動作し、鋳造工場の稼働に影響を及ぼさないことを示しています。 主なテスト活動とその結果を表 1 に示します。

固定放射線検出装置は、137Cs、60Co、133Ba、241Am、228Th などの標準ガンマ線源を使用した放射基準フィールド (線量率測定) に標準化されています。 モバイル放射線検出装置はスペクトル分析器（経時的にカウントが記録される）であり、上記の放射線源でも標準化されています。 放射能検出装置は実際の試験により精度と信頼性が確認されています。 線量率監視システムを備えた固定装置が放射線場の変化（線量率の増加）を検出して一次警報を発した後、モバイル装置が持ち込まれ、記録された放射線スペクトルを分析することで放射線源の種類とその活動源を特定します。デバイスのディスプレイに表示されます。

提案された IoRSS システムの放射線源を検出する能力を評価するために、ベトナムのバクニン省にあるスクラップ金属リサイクル施設で、固定式放射性検出器と移動式放射性検出器で構成されるプロトタイプ システムをテストしました。

2021年3月19日から2021年4月20日までの試験期間中の平均ガンマ線量率の測定。

図 17 は、2021 年 3 月 19 日から 2021 年 4 月 20 日までのテスト期間中の平均ガンマ線量率の測定結果です。IoRSS システムから記録されたガンマ値は、平均放射線バックグラウンド レベルに応じて変化することがわかります。テストエリアの約0.06μSv/h）。 テスト期間中、IoRSS システムは金属くずリサイクル施設で放射性源を検出しませんでした。 図 19 のグラフは、2021 年 4 月 6 日と 7 日に平均ガンマ線レベル (約 0.2 μSv/h) の突然の増加があったことを示しています。 その理由は、この間、研究チームは、金属スクラップの中にランダムに配置された低放射能の放射線源（研究に使用される放射線源）を使用して、IoRSSシステムの放射線源の検出、警告、特定能力を確認したためです。 。 テスト結果は、IoRSS システムが放射線源の位置を正確に検出し、対応する放射線警告レベルを発動し、この放射線源 (137Cs) を認識したことを示しました。

提案されたシステムは当初、ガンマ線を放出する 3 つの一般的なタイプの工業用放射線源、192Ir、137Cs、および 60Co を識別するために設計されました。 これらの線源のガンマ線エネルギーは、それぞれ 317 keV、662 keV、1173 keV、および 1332 keV です46。 実験では、校正実験室で入手可能なため、著者らは 192Ir の代わりに 133Ba (356 keV) を使用しました。 これら 2 つの線源のガンマ線は、比較的近いエネルギー レベルを持っています。

測定されたガンマ線放射スペクトルには、上記のエネルギーに対応する 3 つのピーク領域が現れます。 したがって、放射線源の名前を決定するアルゴリズムは次のように設計されています。

300 ～ 400 keV の範囲に局所的なピークがあり、400 keV レベルのカウントが低い場合、放射線同位体は 133Ba と見なされます。

600 ～ 720 keV の範囲に局所的なピークがあり、800 keV レベルのカウントが低い場合、放射線同位体は 137Cs と見なされます。

1100 keV より高いエネルギー レベルを持つ 2 つの局所ピークがある場合は、60Co 源がある可能性があります。

エネルギー領域に応じてソース名を決定することは、機械を調整してピークに対応する正確なチャネルを計算するよりも便利で簡単かつ迅速です。 熱源に近い環境での動作条件下での放射線分光計は、多くの場合約 10% ドリフトするため、たとえドリフトしてもスペクトルのピークが依然として選択された領域内に収まるようにピーク領域を取得するのが合理的です。

産業で使用される中性子源は通常、Ra-Be または Am-Be 源です。 これらは中性子源ではありますが、常に付随するガンマ線場を生成します。 それは、粉末Raは、中性子を形成するアルファ粒子を放出することに加えて、ガンマ線も放出するためです。 線源 241Am は 59 keV のソフトガンマ線を放出しますが、生成された中性子は捕捉放射線に反応して周囲の物質と相互作用するため、依然としてガンマ場の線量率に変動が生じます。 中性子測定システムは一般に記録効率が低く（中性子が検出器と相互作用する可能性が低いため）、中性子ロガーの使用には十分な訓練を受けたオペレーターが必要です。 ただし、中性子を検出する簡単な方法があります。Bo 粉末と混合したパラフィンコンバーターを使用します。 パラフィンによって減速された中性子は、Bo 中の B10 (同位体比 19.5%) によって吸収され、478 keV のガンマ線を放出します。 これらのガンマ線記録シンチレーション検出器は、結晶厚さ 3 cm で 100% に近い非常に高いガンマ線記録効率を備えています。 これは中性子を検出する効率的な方法です。 192Ir、137Cs、および 60Co の発生源を特定するための特定のスペクトル領域は 478 keV 領域とは独立しているため、中性子の存在を確認するために 478 keV 領域 (約 420 ～ 550 から取得) が使用されます。 放出されたガンマ 478 keV は大きなピークであるため、中性子の評価は次のアルゴリズムに基づいて行われます。

192Ir または 133Ba、137Cs、および 60Co のピークはありません (ガンマ線源検出機能の記述子アルゴリズムとして)。

計数率は420keVから550keVの領域で増加します。

特定する必要がある放射性源は、工業、医療、食品の保存や殺菌のための放射線照射に使用されるものです。 これらは、環境に失われると人間の健康に影響を与える原因となり、金属くずと混ざった場合には検出して特定する必要がある物体です。 実験室の標準的な放射計線源は、このシステムの検出には含まれません。

固定式放射線装置と移動式放射線装置の性能と仕様をそれぞれ表 2 と表 3 に示します。 図 18 は、モバイル デバイスによって測定されたいくつかの放射線源のエネルギー スペクトルを示しています。 137Cs、133Ba、および 60Co のグラフのピークは、それぞれ約 670 keV、345 keV、1160 keV、および 1345 keV です。 46 のデータと比較すると、対応する誤差は約 1.2%、3.1%、1.1%、1.0% です。 3 つの放射線同位体を識別する場合、ピークの小さなシフトは影響を及ぼしません。 ただし、近いエネルギーレベルの発生源を特定する場合、これらのエラーは混乱を引き起こす可能性があります。 この場合、考えられる解決策は、キャプチャ時間を延長するか、フィルターを適用するか、識別アルゴリズムをカスタマイズすることです。

モバイル デバイスによって検出された放射線源のスペクトル グラフ (各チャネルは約 2.06 keV に対応)。

LoRa 無線通信の信頼性を評価し、信頼性の高いデータ交換を確保し、IoRSS のリアルタイム要件を満たすために、次の構成とシナリオをセットアップしました。 1 つのゲートウェイが固定の場所に配置され、その周囲に 1 ～ 15 台のモバイル デバイス (LoRa モジュールを搭載) が LoRa ノードとして展開されます。 ゲートウェイからノードまでの距離は、都市環境では 500 m から 3500 m の範囲になります。 ノードの拡散率、帯域幅、符号化率、送信電力、およびペイロードのサイズは、それぞれ 10、125 kHz、4/8、および 17 dBm です。 ノード数 (ネットワーク密度)、伝送距離、デューティ サイクル (パケット送信サイクル)、およびパケット長に対するパケット損失率を評価します。

最初のテストでは、長さ 100 バイトのメッセージを 30 秒ごとに 200 個送信しました。 図19に示すように、伝送距離とパケットロス率の関係を示すグラフは全ノードで同じ形状となっています。 これは、距離が 2.5 km 未満の場合、テスト ノードの通信の信頼性は良好ですが、距離が 2.5 km を超えると、パケット ロス率が急激に増加し始めることを意味します。 LoRaの伝送距離は理論上、都市環境では2～3km程度とされていますが、今回の実験結果により、提案システムでも理論通りの伝送距離を確保できることが実証されました。 距離が 3 km を超えるとパケット ロス率が高くなりますが、より高いゲインのアンテナを使用するか、見通し内伝播を確保するためにゲートウェイをより高い位置に配置することで、この割合を減らすことができます。

伝送範囲の関数としての平均パケット損失率。

図 20 は、パケット損失率、デューティ サイクル、アクティブ ノード数の関係を示しています。 このテスト シナリオでは、各固定長パケットのサイズは 100 バイトです。 ノードの数が増えると、パケット損失率も増加します。 これは明らかです。アクティブなノードの数が増加すると、システムに送信されるパケットの数が増加し、パケット衝突の確率が増加し、パケット損失率が増加するからです。 しかし、パケットの送信頻度が低い場合には、ノード数が増えても、パケットロス率は2%未満で安定して確実に動作します。

パケット送信サイクルが最大 160 パケット/時間 (つまり、平均 22.5 秒ごとに 1 つのパケットが送信される) の場合、パケット損失率は非常に大きく、15 台のアクティブ ノードに対して最大 10%、10 台のアクティブ ノードに対して最大 6% になります。 ただし、このシステムの LoRa 通信プロトコルは確認応答 (ACK) メカニズムで動作するように設計されているため、高デューティ サイクルでもパケットがゲートウェイ/サーバーに正しく到達することが保証されます。 これは最大 2.5 km の伝送距離を伴うテスト シナリオであることを強調しておく必要があります。 実際、この装置の動作範囲は、一般的な金属スクラップリサイクル施設のエリアでは通常数百メートルです。 図 19 に示すように、この距離ではパケット損失率はほぼゼロになります。放射線検出デバイスがゲートウェイのカバレッジ外で動作する必要がある場合、これらのデバイスの 3G/LTE 通信モジュールがアクティブになり、信頼性の高い通信が保証されます。デバイスとサーバー間の接続。

デューティ サイクルの関数としての平均パケット損失率。

次のテスト シナリオでは、システム パフォーマンスに対するパケット長の影響を評価します。 パケット長が増加すると、ノードでの変調とゲートウェイでの復調を実行する時間も増加します。 さらに、パケットのサイズが大きくなると、パケットの放送時間が長くなります。 したがって、パケット処理中に別のパケットも送信された場合、新しい受信パケットは干渉とみなされ、破棄されます。

図 21 は、パケット損失率、パケット長、アクティブ ノード数の関係を表しています。 このテスト シナリオでは、各ノードは 1 分ごとに 5 つのパケットを送信します。 結果は、メッセージの長さが増加するにつれて、全体的なパケット損失率も増加することを示しています。 ただし、デューティ サイクルの影響とは異なり、パッケージの長さはシステムのパフォーマンスにほとんど影響を与えません。 メッセージ長が最大 200 バイトで、15 ノードがアクティブな場合、パケット損失率は最大 0.9% にすぎません。 この結果は、ゲートウェイが高負荷下でも高いパフォーマンスを実現していることを示しています。

パッケージ長の関数としての平均パケット損失率。

このサブセクションでは、放射線検出装置とゲートウェイ間の無線通信の遅延と処理遅延を、Time-on-Air (ToA) パラメーターに基づいて評価します。 放射線検出装置の通信モジュールとゲートウェイは LoRa SX1276 モジュールに統合されているため、提案する IoRSS に関連する LoRa モデム パラメータ、パケット構成、無線周波数を LoRa モデム計算ツール 47 を使用して計算、選択、設定します。システム。 LoRa Modem Calculator Tool47 は、Semtech によって無償で提供されるオープンソース ソフトウェアです。 これは、LoRa ハードウェア開発のために多くの研究者によって使用される一般的なツールです。 図 22 は、提案された IoRSS システムに従って選択された特定のパラメータを備えた、HUST コンピュータにインストールされた LoRa モデム計算ツール インターフェイスのスクリーンショットです。 たとえば、図 22 に示すように、ペイロード長 = 57 バイトおよびプログラムされたプリアンブル = 8 バイトは、IoRSS システムの放射線検出器と IoRSS ゲートウェイ集線装置の間で交換される設計されたメッセージ構造に対応します (設計されたメッセージ構造は、スペースの関係でこの記事で紹介します)、選択された周波数はベトナムで未登録の周波数帯域である 915 MHz で、送信電力は 17 dB に設定されており、サイズに応じて数百メートル以内の無線デバイス間で信頼性の高い通信が可能です。ベトナムの典型的な金属リサイクル施設の概要。 レイテンシと処理遅延の計算に使用されるパラメータは、LoRa SX127x データシートで参照されています48。 次のテストでは、ラウンド トリップ時間 (RTT) とゲートウェイの処理時間という 2 つのパラメーターを測定して評価します。 RTT は、ノードがメッセージを送信してからサーバーから応答を受信するまでの時間で計算され、ミリ秒単位で測定されます。 RTT を計算するための公式は、式 1 に示すとおりです。 (1) ここで、 \(T_p\) は伝播時間であり、このテストのオンエア時間 (ToA) に等しくなります。 \(T_s\) はゲートウェイでの処理時間です。

処理時間 \(T_s\) を測定するには、上記の距離と信頼性のテスト シナリオと同じ構成をゲートウェイとノードに使用します。 このテストでは、各ノードがランダムに 100 バイトをゲートウェイに転送します。 ノードとゲートウェイ間の距離は 1 km に固定されています。 ノード数の範囲は 5 ～ 50 です。ノードがメッセージの送信を開始した時刻と、ノードがゲートウェイから ACK メッセージを受信した時刻をキャプチャして、RTT を計算します。 また、ゲートウェイがノードからメッセージを受信した時間と、ゲートウェイが ACK メッセージを送信した時間をキャプチャして、ゲートウェイでの処理時間を計算します。 ToA パラメータは、SX127x データシート 48 に示されている式に従って計算されます。 このテストでは、LoRa Modem Calculator Tool47 を使用して、このテスト シナリオの構成に対応する ToA パラメーターの正確な値を計算します。 図 22 に示すように、このテスト シナリオの ToA は 985.09 ミリ秒です。

LoRa モデム計算ツールでの ToA の計算48。

ノード数の関数としてのレイテンシと処理遅延。

図 23 で分析された結果は、ゲートウェイに接続してデータを送信するノードの数が増加するにつれて、ゲートウェイでの処理時間が増加し、したがって RTT が増加することを示しています。 ノードの数が増えると、ゲートウェイに送信されるデータの量が増加し、ゲートウェイの処理時間とリソースが増加するため、これは明らかです。 ただし、提案システムでは、ゲートウェイでの処理時間は、10 ノードの場合で 20 ms から 50 ノードの場合で 250 ms の範囲になります。 この結果は許容できるものであり、レイテンシー要件を完全に満たしています (同じ構成の一般的な LoRa システムではレイテンシーは 300 ミリ秒未満です)。

ノードの消費電力は、プロセッサの動作と LoRa モジュールのトランシーバの動作という 2 つの主要なコンポーネントによって決まります。 提案されたシステムでは、ノードはプロセッサ ユニット (MCU) として STM32L072RBT649 を使用し、LoRa モジュールは無線トランシーバーに RFM9550 チップを使用します。 STM32L072RBT6 および RFM95 のデータシートに基づく理論計算の結果と実践テストの結果から、通常の動作モード (16 MHz) では、ノード (MCU のみが動作) は約 1.8 (μA) を消費します。 スリープモード時の消費電流は0.35(μA)です。 Lora モジュールの場合、伝送距離が短い場合、送信時の消費電流は 23 mA、受信時の消費電流は 11 mA です。 図 24 は、LoRa ノードのパフォーマンス テストと消費電力測定のイメージです。 実験結果は、LoRa トランシーバー モジュール (RFM95 チップを使用した LoRa SX1278 モジュール) およびマイクロプロセッサ ユニット (STM32L072RBT6) の設計文書で公開されている理論計算結果と比較され、この研究で設計および試作されたハードウェアの性能を実証します。 表 4 に測定結果をまとめます。

Lora ノードのパフォーマンス テストと消費電力の測定。

このセクションでは、著者らは、提案されたシステムのパフォーマンスと適用可能性に関するいくつかの重要な問題について説明します。 議論のポイントには、現在の結果の評価、限界、および考えられる応用が含まれます。 システムのコストとコスト効率のトレードオフ。 実際の作業条件下でのより集中的なテストの必要性。 そして今後の作品。

この研究で、著者らは放射線センサー システムの完全なインターネットを提案しました。 この作品は、社会にとって真に意味のある技術的問題に適用可能な実験計画です。 この研究の主要な結果の中で、最も重要なのは放射線検出ハードウェアと IoT システムです。 まず、放射線測定とガンマ線エネルギー分解能に関して、より大きな検出器を使用した同様の研究12と比較して、この研究は比較的良好な結果を達成しています。 参考研究のエネルギースペクトルは、提案された研究のエネルギースペクトルよりもわずかに優れています。 これは、シンチレーション結晶のサイズが大きいことが原因である可能性があります。 ただし、両方の研究の検出器は、一般的な工業用放射性同位体を識別するのに優れています。 第二に、提案システムのIoTネットワークとプロトコルは堅牢な設計に基づいて構築されています。 これは、金属スクラップのリサイクルのための放射線検出の分野における最初の低コストの地域向け IoT システムの 1 つとなる可能性があります。 したがって、著者らは、提案する IoT システムとリファレンス設計を比較するのではなく、通信パラメータを測定しました。 これは次の研究で対処すべき制限である可能性がありますが、提案された IoT システムは、提案されたシステム内のデバイスを接続するための要件によく適しています。

システム全体が完全にモジュール化されているため、提案された IoRSS は、検出器やその他のハードウェアだけでなく、IoT ネットワークやプロトコルにも簡単にカスタマイズできます。 これにより、システムがより柔軟で実現可能になります。 提案された設計は、発展途上国が国際原子力機関の勧告に従うのに良い選択となる可能性がある。 また、このシステムは、リサイクル工場が放射線安全管理装置を装備することにより、製品のランクを向上させるためのソリューションでもあります。 これは、提案されたシステムが金属リサイクル工場だけでなく、社会全体にも利益をもたらすことを意味します。

システムのコストは、多くの金属くずリサイクル施設に広く装備されている場合には、大きな問題にはならないかもしれません。 主な理由は次のとおりです。(i) 提案されたシステムのコストはそれほど高くなく、大量生産では大幅に削減されます。 (ii) 金属リサイクル工場の投資コストと収益は両方とも多額になることが多い。 (iii) 金属スクラップのリサイクルにおける放射性物質の検出責任に関する規制がある4。 (i)については、システム全体のコストは主に放射線検出器、ハードウェアユニット、IoTシステムに依存します。 提案された構成では、2 つのよく知られた種類の放射線検出器を使用するため、単一の検出器システムよりもコスト効率が低くなります。 ただし、システムのアーキテクチャと設計により、複数の工場が同じモバイル デバイスと同じ IoT システムを共有できます。 この利用は、多くの中小規模の金属リサイクル施設が同じ地域に分散している発展途上国にとって良い解決策となる可能性があります。 (ii) を検討する際に、提案システムのコスト（万ドル単位）と投資コスト（百万ドル単位）および中規模金属スクラップリサイクルの収益（百万ドル単位）を比較する。設備。 小規模工場では、提案されたシステムは贅沢な設備になる可能性があります。 しかし、小規模施設の生産物が一般に大規模工場の投入物となるという事実があります。 このように、大規模・中規模の金属リサイクル工場の設置は、依然として社会にとって意味のあることである。 さらに、(iii)で述べたように、各国が全ての金属リサイクル工場に放射線検出器の設置を強制すると、若干の生産コストの上昇が世界的な問題となる。 したがって、特定の工場にとっては問題になりません。

財務的な問題に加えて、投資コスト、放射線検出能力、応答速度の間にはトレードオフの関係があります。 ここでの最初のポイントは、IoRSS システム内の放射線検出デバイスの密度と、検出の有効性およびその密度に関連するコストとの比較です。 広いエリアで放射線検出の確率を高めるには、多数の装置を高密度で設置する必要があります。 検出効率は放射線検出器の種類とサイズにも依存します。 より高度で大型の検出器ほど、より優れたパフォーマンスを示します41。 ただし、この研究では、デバイスに費やされる金額と検出の確率の関係を理解するための経済分析は行われていません。

次のポイントは、迷惑警報率とシステムの応答速度の関係です。 固定デバイスは、線量率を 1 秒ごとに更新するように構成されています。 ただし、低線量率での迷惑アラームを減らすために、ソフトウェア アルゴリズムでは確認に最大 5 秒かかります。 アラームが不安定な場合でも、モバイルデバイスが動作するまでにはさらに時間がかかります。 ソフトウェア アルゴリズムは、より速く応答するように簡単にセットアップできます。 ただし、バックグラウンド線量率が高いと誤警報が発生し、工場の操業に支障をきたす可能性があります。 したがって，提案システムは応答速度の点で一般的な意味でのリアルタイム性を有していない． しかし、金属生産のリードタイムと比較すると、この速度は放射性物質のリサイクルのリスクを検出し、隔離するには十分です。

提案されたシステムを完全に検証するには、実際の作業条件下でより集中的なテストを行います。 スクラップ金属リサイクル工場でさらなる実験を実施することで、提案されたシステムがより完全でより実用的なものになる可能性があります。 さらに、同一条件下でシステムをテストすることは、著者らが関連効果を分離するのに役立ちます。 これは研究の現在の限界である可能性がありますが、スクラップ金属リサイクル施設で多くの実験を行うのは簡単ではありません。 その理由は、発展途上国では金属スクラップのリサイクルが一般的に環境を汚染するためです。 特に、金属スクラップを溶解する際に空気を汚染します。 したがって、施設の所有者は、説明に関係なく、工場内でのすべての測定関連の研究に対して警戒しています。 そのため、研究者は工場内で望ましい作業条件下で実験を行う機会がほとんどありませんでした。 この課題を克服するには、政府からの支援と法的許可が役立ちます。

測定ハードウェアのサイズとコストが大幅に改善されれば、IoRSS の適用可能性は拡大します。 IoT 通信システムは、過酷な環境条件下で大規模に検証されます。 システム全体は、さまざまなタイプおよび規模の金属リサイクル施設で集中的にテストされています。 さらに、迷惑警報と感度の間のトレードオフに対処するための研究をさらに実施することで、IoRSS の効果がさらに高まるでしょう。

この論文では、スクラップ鉄鋼のリサイクルおよび収集施設で規制の制御外の放射性源を検出するために、インターネット・オブ・放射線センサー・システム (IoRSS) を設計および開発しました。 IoRSS は、信頼性の高い LoRa 無線通信プロトコルを使用して無線接続された固定およびモバイル放射線検出デバイスのネットワークで構成されています。 GM 管と CsI(Tl) シンチレータの組み合わせに基づく放射線検出デバイスは、実際の金属スクラップのリサイクルおよび生産施設での高温、高加速、高磁場での動作を含む複数の条件下で広範囲にテストされました。 テスト結果は、限られたリソースを最適化するためのアルゴリズム、アプローチ、ソフトウェア ツール、データ統合の仕様、および情報処理の自動化の提案により、IoRSS がより堅牢な検出機能を提供し、データ分析の使用を改善することを示しています。放射線事故の検出と対応の評価。 さらに、IoT システムに基づいて放射線検出システムを構築すると、大量のエネルギーが節約され、データ転送速度が向上し、遅延が短縮されます。

提案された IoRSS システムの主な技術的特徴は次のように要約できます。

通信: 低電力 LoRa 無線通信技術を使用して、放射線検出装置とゲートウェイ ステーション間の通信を行います。 モバイル通信ネットワーク インフラストラクチャを使用して、ゲートウェイとコントロール センター (クラウド/サーバー) 間の通信を行います。

位置モニタリング: 天候や環境条件が良好な場合、約 5 m の GPS 測位精度でデバイスの正確な位置を提供および表示します。

放射線源の検出と識別: 測定サイトの放射線パルス数と線量率に関する情報を提供し、放射線が所定のしきい値を超えるとアラートをトリガーします。 スペクトルグラフ解析機能により放射線源を特定可能。

機械構造：中小規模の金属スクラップや鉄鋼リサイクル施設への設置に適した機械構造を備えています。 この取り付け方法は装置の安全性を確保しており、設備の通常の動作には影響を与えません。 モバイル デバイスの物理的なサイズは、手持ちでの使用に適しています。

制御と構成: このデバイスには、SMS (携帯電話メッセージによる構成設定/照会) または TCP/IP (Web インターフェースを使用) を介したリモート構成設定/照会の機能があります。

放射線事故対応および警告手順: IoRSS システムは警告レベルを提供し、検出された放射線源の危険レベルに応じて放射線検出および事故対応手順を起動します。

バッテリー駆動: モバイル デバイスは充電式バッテリーで駆動されます。 バッテリーをフル充電した場合の平均稼働時間は 3 日間です。

監視ソフトウェア: このソフトウェアは、分散アクセス、統計レポート、オンラインおよびリアルタイム監視、リモート制御と設定、および高セキュリティ機能の機能で安定して動作します。

将来的には、IoRSS システムは、他のいくつかの核探知技術と互換性があるように拡張され、インテリジェントな監視および監視システムを形成するために接続される予定です。 さまざまな種類のセンサーと検出器もシステムに統合され、爆発物、生物剤、武器などの他の種類の危険物の検出が可能になります。 無人航空機やハンドヘルドデバイスなどのさまざまなポータブルプラットフォームに取り付けられたさまざまなタイプの固定センサーと検出器を組み込むと、IoRSS の有効性が劇的に向上し、既存の運用プロセスやデバイスに簡単に実装できます。 次に予想される研究は、デバイスの異種性、センサーによる異種の非構造化ビッグデータ生成の処理、データセキュリティなど、IoTベースのネットワークに関連するいくつかの課題の軽減に焦点を当てることになる。 また、人工知能を活用した高度なアルゴリズムやデータ処理モデルを開発し、スマートなサービスやアプリケーションを提供していきます。

国際原子力機関。 放射線源のセキュリティ。 IAEA 核セキュリティシリーズ、ウィーン 11 (2009)。

ベトナム放射線原子力安全庁。 放射線源のセキュリティ。 http://www.varans.vn/ (2021)。

国際原子力機関。 Iaea 安全用語集: 原子力安全と放射線防護で使用される用語集 2007 年版。 (IAEA、ウィーン、2007)。

国連ヨーロッパ経済委員会。 放射性金属スクラップの監視と対応手順に関する推奨事項。 ECE/TRANS/NONE/2006/7、ウィーン (2006)。

国際原子力機関。 放射線源の安全性とセキュリティに関する行動規範。 IAEA/CODEOC/2004、ウィーン (2004)。

国際原子力機関。 金属くずに誤って混入した放射性物質の管理と管理。 手順内部。 会議タラゴナ、2009 (2011)。

ダン・タイン・ルオン。 国内および国際チームの研究開発、開発および構築 (ベトナム放射線・核安全庁、ハノイ、2014)。

Carminati, M.、Di Vita, D.、Morandi, G.、D'Adda, I. & Fiorini, C. 環境モニタリングおよびスクラップ金属スクリーニング用のハンドヘルド磁気準拠ガンマ線分光計。 センサー 22、https://doi.org/10.3390/s22041412 (2022)。

Brunelli, D.、Pino, F.、Fontana, CL、Pancheri, L. & Moretto, S. Dragon: ガンマ線と中性子の放射線検出用ドローン。 2020 IEEE SENSORS、1–4、https://doi.org/10.1109/SENSORS47125.2020.9278835 (2020)。

Flanagan, RR、Brandt, LJ、Osborne, AG & Deinert, MR モバイルセンサーネットワークを使用した都市環境における核物質の検出。 センサー 21、https://doi.org/10.3390/s21062196 (2021)。

Huban, AG、Kimberly, K. 核検出技術。 米国土安全保障省 (DHS)、UNSCR 1540 COMPASS、第 3 号 (2014 年)。

Kim、JH、Back、HK、Joo、KS アレイシリコン光電子増倍管 (sipm) を使用したワイヤレス放射線検出バックパックの開発。 Nucl. 工学テクノロジー。 52、456–460。 https://doi.org/10.1016/j.net.2019.07.027 (2020)。

記事 CAS Google Scholar

Tran-Quang, V. & Mirai, T. Aprees: 大規模ワイヤレス センサー ネットワーク用の適応ルーティング プロトコル。 電子情報通信学会2007年通信ソサイエティ大会、S-154 (2007)

Tran-Quang, V.、Ngo-Quynh, T. & Jo, M. ワイヤレス センサー ネットワークにおけるエネルギー効率の高いターゲット追跡のためのラテレーション ローカライズ アルゴリズム。 アドホック センズ ワイレル。 ネット。 34、191–220 (2016)。

Google スカラー

Tran-Quang, V. & Mirai, T. ワイヤレス センサー ネットワークのセンシング カバレッジ問題を考慮した適応ルーティング プロトコルのエネルギー バランス。 ICCE 2008 にて。第 2 回通信およびエレクトロニクス国際会議、2008、86 ～ 91 (IEEE、2008)。

Ngo-Quynh, T.、Tran-Quang, V.、Nguyen-Trung, Q. ワイヤレス センサー ネットワークにおけるターゲット追跡のための低遅延通信プロトコル。 EURASIP J. Wirel. 共通。 ネット。 2016、33（2016）。

記事 Google Scholar

Holst, A. 世界中の IoT 接続デバイスの数 2019 ～ 2030 年。 https://www.statista.com/statistics/1183457/iot-connected-devices-worldwide/。 2021 年 1 月 20 日にアクセス。

Zhou, Q.、Zheng, K.、Hou, L.、Xing, J. & Xu, R. IoT 用オープン Lora の設計と実装。 IEEE Access 7、100649–100657 (2019)。

記事 Google Scholar

ラティフ、SA et al. AI を活用した、サイバー物理システムの IoT ネットワーク向けのブロックチェーンと SDN 統合セキュリティ アーキテクチャ。 計算します。 共通。 181、274–283。 https://doi.org/10.1016/j.comcom.2021.09.029 (2022)。

記事 Google Scholar

Newman、P. iot レポート: モノのインターネット技術の成長が主流の企業や消費者にどのように到達しているか。 https://www.businessinsider.com/internet-of-things-report (2019)。

シスコ。 モノのインターネット: 概要。 www.cisco.com/c/dam/en/us/products/colterior/se/internetofthings/at-a-glance-c45-731471.pdf (2016)。

シルバ、FSD 他。 長距離広域ネットワーク技術の最適化に関する調査。 IEEE アクセス 9、106079 ～ 106106。 https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3079095 (2021)。

記事 Google Scholar

チョラコビッチ、A. & ハジアリッチ、M. モノのインターネット (iot): 実現するテクノロジー、課題、未解決の研究課題についてのレビュー。 計算します。 ネット。 144、17-39。 https://doi.org/10.1016/j.comnet.2018.07.017 (2018)。

記事 Google Scholar

大井、B.-Y.、コング、Z.-W.、リー、W.-K.、リュー、S.-Y. & Shirmohammadi, S. 信頼性が高くコスト効率の高い測定のための協調的な IoT ゲートウェイ アーキテクチャ。 IEEE インストラム。 測定。 マグ。 22、11–17。 https://doi.org/10.1109/MIM.2019.8917898 (2019)。

記事 Google Scholar

Wang, P.、Ye, F.、Chen, X. データの収集と認識のためのスマート ホーム ゲートウェイ プラットフォーム。 IEEE コミューン。 マグ。 56、87–93。 https://doi.org/10.1109/MCOM.2018.1701217 (2018)。

記事 Google Scholar

Nugur, A.、Pipattanasomporn, M.、Kuzlu, M.、Rahman, S. スマート ビルディング アプリケーション用の IoT ゲートウェイの設計と開発。 IEEE IOT J. 6、9020–9029 (2019)。

Google スカラー

Ray, PP、Thapa, N. & Dash, D. 普及型ウェルネス ケアのための相互運用可能な異種 IoT エッジ ゲートウェイの実装とパフォーマンス分析。 IEEEトランス。 消費する。 電子。 65、464–473。 https://doi.org/10.1109/TCE.2019.2939494 (2019)。

記事 Google Scholar

Ngabo, D. et al. モノのインターネットのフォグ コンピューティング アーキテクチャにおける医療データのブロックチェーン ベースのセキュリティ メカニズム。 エレクトロニクス 10、https://doi.org/10.3390/electronics10172110 (2021)。

ヴィン、T.-Q. & タン、V.-H. モバイル放射線源のリアルタイム監視および管理システム。 国際原子力機関 (IAEA): 核軍縮、保障措置および物理的防護 (S98) 51 (2018)。

Silvers, K. 世界的な脅威削減イニシアチブ - モバイル ソース追跡プロジェクト (2010)。 太平洋岸北西部国立研究所。 https://gnssn.iaea.org。

IAEA。 Rasims - 放射線安全情報管理システム。 国際原子力機関。 https://www.iaea.org/resources/databases/rasims。

ゴング、P.ら。 UAV 放射線監視システムを使用して失われた放射線源を特定します。 応用ラディアット。 イソット。 150、1-13。 https://doi.org/10.1016/j.apradiso.2019.04.037 (2019)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

Han, J.、Xu, Y.、Di, L.、Chen, Y. 核放射線場の等高線マッピングのための低コストのマルチ UAV 技術。 Ｊ．インテル． ロボットシステム。 70、https://doi.org/10.1007/s10846-012-9722-5 (2013)。

パブロフスキー、R.ら。 無人航空システムおよび人間が持ち運び可能な構成からの位置特定およびマッピング プラットフォームを使用したリアルタイムの 3D ガンマ線および中性子マッピング。 arXiv: 計測器と検出器 (2019)。

土里 P. et al. 産業用ガス検知アプリケーション用の自律型ドローンの群れ。 2019 年、ワイヤレス、モバイル、マルチメディア ネットワークの世界 (WoWMoM) に関する IEEE 20 回国際シンポジウム、1 ～ 6、https://doi.org/10.1109/WoWMoM.2019.8793043 (2019)。

ロッシ、M. 他ガスドローン: ガス漏れの位置を特定するための UAV 上のポータブルガス検知システム。 SENSORS、2014 IEEE、1431–1434、https://doi.org/10.1109/ICSENS.2014.6985282 (2014)。

Gallego, V.、Rossi, M.、Brunelli, D. マイクロドローンを使用した無人空中ガス漏洩位置特定とマッピング。 2015 年の IEEE センサー アプリケーション シンポジウム (SAS)、1 ～ 6、https://doi.org/10.1109/SAS.2015.7133629 (2015)。

フォンタナ、CLら。 核探知機用の分散型データ収集システム。 内部。 J.現代物理学。 会議サー。 48、1860118。https://doi.org/10.1142/S2010194518601187 (2018)。

記事 Google Scholar

フォンタナ、CLら。 欧州の h2020 c-bord プロジェクトの枠組みで開発された、初の高速再配置可能なタグ付き中性子検査システム (rrtnis) の検出システム。 物理学。 プロセディア 90、279–284、https://doi.org/10.1016/j.phpro.2017.09.010 (2017)。

Kurvinen, K. et al. 無人航空機用の放射線監視ユニットの設計。 Ｊ．Ｅｎｖｉｒｏｎ． 放射能 81、1 ～ 10。 https://doi.org/10.1016/j.jenvrad.2004.10.009 (2005)。

記事 CAS Google Scholar

ピノ、F.ら。 中型 CLLB シンチレーターの特性評価: 放射線モニタリング用の単一中性子/ガンマ検出器。 Ｊ．インストラム． 16、P11034。 https://doi.org/10.1088/1748-0221/16/11/p11034 (2021)。

記事 CAS Google Scholar

Cester, D. et al. モバイルマルチ検出器システムによる特殊な核物質検出。 Nucl. インストラム。 方法 物理学。 解像度宗派。 アクセル。 スペクトロム。 検出する。 准教授装備する。 663、55–63。 https://doi.org/10.1016/j.nima.2011.10.011 (2012)。

記事 ADS CAS Google Scholar

Woolf, RS、Wulf, EA、Phillips, BF、Chowdhury, P. & Jackson, EG エルパソライト (clyc、cllb、cllbc) およびその他の無機シンチレーターの内部放射性汚染物質の同定。 Nucl. インストラム。 方法 物理学。 解像度宗派。 アクセル。 スペクトロム。 検出する。 准教授装備する。 954、161228、https://doi.org/10.1016/j.nima.2018.09.063。 （2020年）。

Pérez-Loureiro, D. et al. 核物質検出のための clyc-6 および clyc-7 シンチレーターの評価。 Nucl. インストラム。 方法 物理学。 解像度宗派。 アクセル。 スペクトロム。 検出する。 准教授装備する。 1012、165622。https://doi.org/10.1016/j.nima.2021.165622 (2021)。

記事 CAS Google Scholar

Dinh-Khang、P. et al. ガンマ線測定用の csi(tl) 結晶とアバランシェフォトダイオードを使用したシンチレーション検出器の設計とセットアップ。 ベトナム J. Sci. テクノロジー。 63、46–49 (2021)。

Google スカラー

Grupen, C. 放射線防護入門 (Springer、2010)。

Google Scholar を予約する

セムテックLoRa。 Sx1272 lora 計算ツール。 https://sx1272-lora-calculator.updatestar.com/。 2020 年 11 月 5 日にアクセス。

セムテックLoRa。 Sx1276/77/78/79- 137 mhz ～ 1020 mhz の低電力長距離トランシーバー。 https://www.semtech.com/products/wireless-rf/lora-transceivers/sx1276。 2020 年 11 月 5 日にアクセス。

STマイクロエレクトロニクス。 stm32l072rbt6 データシート。 https://www.st.com/en/microcontrollers-microprocessors/stm32l072rb.html。 2020 年 11 月 5 日にアクセス。

ホープマイクロエレクトロニクス。 Rfm95/96/97/98(w)-低電力長距離トランシーバー モジュールのデータシート。 https://www.hoperf.com/modules/lora/RFM95.html。 2020 年 11 月 5 日にアクセス。

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この研究は、プロジェクト コード KCBN-(07).18 の下でバクニン科学技術局 (DOST) によって支援されました。

ハノイ科学技術大学、ハノイ、ベトナム

ヴィン・トランクアン＆フン・ダオ・ヴィエト

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T.-QV は IoT ベースの放射線センサー システム (IoRSS) のシステム アーキテクチャと IoRSS 操作プロトコルに貢献し、D.-VH はハードウェア設計、テスト、結果の分析を実施しました。 著者全員が原稿の執筆に協力しました。

ヴィン・トランクアン氏への通信。

著者らは競合する利害関係を宣言していません。

シュプリンガー ネイチャーは、発行された地図および所属機関における管轄権の主張に関して中立を保ちます。

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転載と許可

Tran-Quang, V.、Dao-Viet, H. 規制の制御外にある放射線源を検出するための放射線センサー システムのインターネット (IoRSS)。 Sci Rep 12、7195 (2022)。 https://doi.org/10.1038/s41598-022-11264-y

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受信日: 2021 年 12 月 3 日

受理日: 2022 年 4 月 20 日

公開日: 2022 年 5 月 3 日

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-11264-y

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