TÍNH TOÁN HỆ SỐ HIỆU CHỈNH TỰ HẤP THỤ SỬ DỤNG MÔ PHỎNG MONTE CARLO VÀ MẠNG NƠ-RON NHÂN TẠO

Tóm tắt

Nghiên cứu này đề xuất sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) để xác định hệ số hiệu chỉnh tự hấp thụ của vật liệu trong phép đo gamma mẫu môi trường. Phương pháp này tính đến đặc tính như số bậc nguyên tử, mật độ khối và năng lượng photon. Mô hình ANN đã được đào tạo và kiểm tra trên tập dữ liệu bao gồm 2575 điểm dữ liệu. Kết quả dự đoán hệ số hiệu chỉnh tự hấp thụ bằng mô hình ANN có độ chính xác cao với R² trung bình là 0,88 (0,54 ≤ R² ≤ 0,97), RMSE trung bình là 0,13 (0,07 ≤ RMSE ≤ 0,27) và MAE trung bình là 0,10 (0,05 ≤ MAE ≤ 0,21). Ngoài ra, độ sai biệt tương đối nhỏ hơn 12% chứng tỏ kết quả dự đoán bởi ANN cho 42 giá trị hệ số hiệu chỉnh tự hấp thụ tại năng lượng 40, 50, 60 keV có sự phù hợp tốt với kết quả tính toán bởi mô phỏng MCNP6. Phương pháp này là một công cụ hiệu quả và đáng tin cậy, giúp giảm thời gian tính toán và tiết kiệm chi phí trong các phép đo mẫu môi trường.