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第56卷第12期哈尔滨工业大学学报Vol.56No.12

2024年12月JOURNALOFHARBININSTITUTEOFTECHNOLOGYDec.2024

DOI:10.11918/202308041

采用机器学习的X、γ辐射剂量仪现场校准技术

高飞,董璐琪,张昕宇,刘蕴韬,刘佳瑞,王菲菲

(中核核工业计量与测试技术重点实验室(中国原子能科学研究院),北京102413)

摘要:为解决固定式X、γ辐射剂量仪现场校准的散射和剂量率定值难题,保障核设施安全稳定运行,基于X光机研究建立

了便携式X射线照射装置和自屏蔽式X射线照射装置。基于蒙特卡罗模拟及机器学习算法和实验方法完成了X射线辐射场

散射辐射修正并开展辐射场剂量率定值技术研究。首先,使用MCNP对便携式X射线参考辐射场及自屏蔽式X射线参考辐

射场的均匀性、散射辐射和能谱分布等辐射特性进行了模拟,将得到的结果与实验数据进行对比,验证了数值模拟方法的有

效性以及该装置应用于现场校准的可行性;其次,基于机器学习算法搭建现场校准环境散射辐射修正系统,使用平均绝对值

误差对机器学习模型效果进行评价;最后,结合照射装置及次级电离室利用搭建的环境散射辐射修正系统开展现场校准实

验。研究结果表明,便携式X射线照射装置及自屏蔽X射线照射装置均能提供满足GB/T12162.1—2000标准要求的参考辐

射场,基于环境散射辐射修正系统开展的固定式X、γ辐射剂量仪现场校准的校准因子和实验室校准因子的相对误差不大于

6.2%,满足现场校准工作要求。

关键词:机器学习;散射辐射;蒙特卡罗;X射线照射装置;现场校准

中图分类号:TL72文献标志码:A文章编号:0367-6234(2024)12-0049-13

Studyofon-sitecalibrationtechniqueofX/gammaradiationdosimeter

basedonmachinelearningalgorithm

GAOFei,DONGLuqi,ZHANGXinyu,LIUYuntao,LIUJiarui,WANGFeifei

(ChinaNationalNuclearCorporationKeyLaboratoryofMetrologyandMeasurementTechnology

(ChinaInstituteofAtomicEnergy),Beijing102413,China)

Abstract:Tosolvetheproblemofscatteringanddose-ratesettingforon-sitecalibrationoffixedX,gamma

radiationdosimeter,andtoensurethesafeandstableoperationofnuclearfacilities,aportableX-rayirradiation

deviceandself-shieldedX-rayirradiationdevicewereestablishedbasedonX-raymachine.BasedonMonteCarlo

simulation,machinelearningalgorithmsandexperimentalmethods,thescatteringradiationcorrectionofX-ray

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