Desenvolvimento de um equipamento portátil para identificação de radionuclídeos
DOI:
https://doi.org/10.15392/bjrs.v3i2A.145Keywords:
Identificação de radionuclídeos, FPGA, radioproteção.Abstract
A identificação rápida e automática de radionuclídeos, presentes em uma amostra radioativa detectada no campo, é uma informação que ajuda na tomada de decisão. Em áreas de grande trânsito de pessoas e materiais, como portos e aeroportos, bem como em grandes eventos, a monitoração de radiação, acompanhada da identificação do radionuclídeo, é aconselhável dentro das normas de proteção ao público. A identificação correta de radionuclídeos depende da capacidade de determinar se picos específicos de energia estão presentes no espectro de fontes emissoras de radiação gama. Radionuclídeos podem ser identificados por estas energias características, no sentido em que o valor da energia associada a estes picos no espectro corresponde às fontes de radiação presentes na amostra. Há muitos métodos que podem ser utilizados para identificação automática de radionuclídeos. A maioria deles são baseados em algoritmos de software para a detecção dos picos de energia no espectro. O tempo de processamento dessas tarefas pode ser muito grande para aplicações que exigem respostas rápidas, como em equipa- mentos portáteis. Um hardware digital dedicado oferece um melhor desempenho para tarefas com alta demanda de processamento como esta. Este trabalho mostra o desenvolvimento de um identificador de radionuclídeos portátil com base em uma solução de hardware digital, utilizando um dispositivo FPGA (Field Programmable Gate Array) para a execução de um algoritmo de agrupamento para a detecção dos picos de energia.
Downloads
References
G. F. Knoll. Radiation Detection and Measurement. John Wiley and Sons, New York, 1989.
“Performance Criteria for Hand-held Instruments for the Detection and Identification of
Radionuclides”. ANSI Standard N42.34, 2003.
J. Blackadar, J. Bounds, P. A. Hypes, D. J. Mercer and C. J. Sullivan. “Evaluation of Handheld Isotope Identifiers”. Technical report, Los Alamos National Laboratory, 2006. Los Alamos.
S. L. Chiu. “A Cluster Estimation Method with Extension to Fuzzy Model Identification”.
Proc. IEEE Internat. Conf. on Fuzzy Systems, pp. 1240–1245, 1994.
G. Gilmore and J. Hemingway. “Practical Gamma Ray Spectrometry”. John Wiley and
Sons, 1995.
J. C. Dunn. “A Fuzzy Relative of the ISODATA Process and Its Use in Detecting Compact
Well-Separated Clusters”. Journal of Cybernetics 3, pp. 32–57, 1973.
R. Hathaway, J. Bezdek and Y. Hu. “Generalized fuzzy C-means clustering strategies using Lp norm distances. IEEE Transactions on Fuzzy Systems”. Proc. Of SPIE Conf.on Appli- cation of Fuzzy Logic Technology, pp. 246–254, 1993.
R. R. Yager and D. Filev. “Learning of Fuzzy Rules by Mountain-Clustering”. Proc. IEEE Internat. Conf. on Fuzzy Systems, pp. 1240–1245, 1994.
Published
Issue
Section
Categories
License
Copyright (c) 2016 Brazilian Journal of Radiation Sciences
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Licensing: The BJRS articles are licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License, which permits use, sharing, adaptation, distribution and reproduction in any medium or format, as long as you give appropriate credit to the original author(s) and the source, provide a link to the Creative Commons license, and indicate if changes were made. The images or other third party material in this article are included in the article’s Creative Commons license, unless indicated otherwise in a credit line to the material. If material is not included in the article’s Creative Commons license and your intended use is not permitted by statutory regulation or exceeds the permitted use, you will need to obtain permission directly from the copyright holder. To view a copy of this license, visit http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/