NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG MÔ HÌNH HỌC MÁY KẾT HỢP VỚI MÔ PHỎNG MONTE CARLO ĐỂ XÁC ĐỊNH BỀ DÀY VẬT LIỆU DỰA TRÊN KĨ THUẬT ĐO GAMMA TRUYỀN QUA
Nội dung chính của bài viết
Tóm tắt
Nghiên cứu này đề xuất cách tiếp cận mới sử dụng mô hình học máy để xác định bề dày vật liệu trong phép đo gamma truyền qua. Đầu tiên, tập dữ liệu tạo từ mô phỏng Monte Caro được sử dụng cho quá trình huấn luyện và tìm mô hình tối ưu. Sau đó, tỉ số R thực nghiệm ứng với các tấm nhôm, PMMA và sắt có bề dày khác nhau được dùng để đưa vào mô hình tối ưu để dự đoán bề dày. Bề dày của các tấm vật liệu tính từ các đường chuẩn tuyến tính xây dựng từ mô hình cũng được so sánh với các dự đoán từ mô hình học máy để đánh giá độ tin cậy của cách tiếp cận. Kết quả cho thấy độ lệch tương đối trung bình giữa giá trị tham chiếu với giá trị dự đoán từ mô hình học máy là dưới 2,0% và từ phương pháp đường chuẩn tuyến tính là dưới 3,5% cho 7/9 mẫu đo. Đây là cơ sở ban đầu để phát triển mô hình học máy trong quy trình dự đoán bề dày của các loại vật liệu khác nhau.
Từ khóa
gamma truyền qua, học máy, mô phỏng Monte Carlo, MLP-ANN, Na(Tl), bề dày vật liệu
Chi tiết bài viết
Tài liệu tham khảo
Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT Press.
Hoang, D. T., Huynh, D. C., Tran, T. T., & Chau, V. T. (2016). A study of the effect of Al2O3 reflector on response function of NaI(Tl) detector. Radiation Physics and Chemistry, 125,
88-93. https://doi.org/10.1016/j.radphyschem.2016.03.020
Huang, Z., Zhu, J., Zhuo, L., Li, C., Liu, C., Hao, W., & X. W. (2022). Non-destructive evaluation of uneven coating thickness based on active long pulse thermography. NDT & E International, 130, 102672. https://doi.org/10.1016/j.ndteint.2022.102672
Huseyin Sahiner, X. L. (2020). Gamma spectral analysis by artificial neural network coupled with Monte Carlo simulations. Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment, 953, Article 163062. https://doi.org/10.1016/j.nima.2019.163062
Huynh, D. C., Le, T. N. T., Le, H. M., Nguyen T. T. L., Hoang, D. T., & Tran, T. T. (2022). Thickness determination of material plates by gamma-ray transmission technique using calibration curves constructed from Monte Carlo simulation. Radiation Physics and Chemistry, 190. https://doi.org/10.1016/j.radphyschem.2021.109821
Huynh, D. C., Truong, T. S., Le, T. N. T., Nguyen, T. T. L., Le, H. M., & Hoang, D. T. (2023). Thickness measurement of material plates using low-activity sources with various energies in gamma-ray transmission technique. Applied Radiation and Isotopes, 194. https://doi.org/10.1016/j.apradiso.2023.110729
Kanja, J., Mills, R., Li, X., Brunskill, H., Hunter, A. K., & Dwyer-Joyce, R. S. (2021). Non-contact measurement of the thickness of a surface film using a superimposed ultrasonic standing wave. Ultrasonics, 110, Article 106291. https://doi.org/10.1016/j.ultras.2020.106291
Song, J., Guo, D., Jia, J., & S. T. (2022). A new on-line ultrasonic thickness monitoring system for high-temperature pipes. International Journal of Pressure Vessels and Piping, 199, Article 104691. https://doi.org/10.1016/j.ijpvp.2022.104691
Nguyen, V. H., Chuong, H. D., Thanh, T. T., & Chau, V. T. (2018). New method for processing gamma backscattering spectra to estimate saturation depth and to determine thickness of aluminum and steel materials. Journal of Radioanalytical and Nuclear Chemistry, 315(1),
293-298. https://doi.org/10.1007/s10967-017-5667-0.
Smolensky, P., Chauvin, Y., & Rumelhart, D. E. (1995). Backpropagation: Theory, architectures, and applications. Lawrence Erlbaum Associates.
Truong, T. S., Huynh, D. C., & Dinh, H. T. (2021). An artificial neural network based approach for estimating the density of liquid applied in gamma transmission and gamma scattering techniques. Applied Radiation and Isotopes, 169, Article 109570. https://doi.org/10.1016/j.apradiso.2020.109570
Xue, Z., Fan, M., Cao, B., & Wen, D. (2021). Enhancement of thickness measurement in eddy current testing using a log–log method. Journal of Nondestructive Evaluation, 40(2), 1-10. https://doi.org/10.1007/s10921-021-00773-x