Aplicação de redes neurais profundas na caracterização de rejeitos radioativos (2022)
- Authors:
- Autor USP: OTERO, ANDRÉ GOMES LAMAS - IPEN
- Unidade: IPEN
- DOI: 10.11606/D.85.2022.tde-07112022-153207
- Subjects: RESÍDUOS RADIOATIVOS; CARACTERIZAÇÃO AMBIENTAL; MÉTODOS NUMÉRICOS DE OTIMIZAÇÃO; MÉTODO DE MONTE CARLO; REDES NEURAIS
- Language: Português
- Abstract: O desenvolvimento da tecnologia nuclear deve permitir a gestão segura dos rejeitos radioativos, provenientes das várias etapas do ciclo do combustível nuclear, da produção de radiofármacos e das aplicações de radioisótopos na medicina, indústria e centros de pesquisa. A caracterização destes rejeitos é uma tarefa complexa, devido à grande variedade de aplicações, materiais e composição. Neste trabalho foi desenvolvida uma metodologia de caracterização final de rejeitos radioativos utilizando redes neurais profundas. O método de Monte Carlo foi empregado para realizar a simulação de espectros gama, considerando o cenário de um tambor de rejeitos de 200 litros contendo até dez diferentes radionuclídeos: Am-241, Ba-133, Cd-109, Co-57, Co-60, Cs-137, Eu-152, Mn-54, Na-22, Pb-210. Os dados provenientes das simulações foram utilizados para treinar e avaliar o desempenho de diferentes arquiteturas de redes neurais profundas. A arquitetura selecionada foi VGG-19 a qual, após adaptações, apresentou o melhor desempenho na tarefa de classificação, sendo capaz de identificar quais radionuclídeos e qual a intensidade de cada radionuclídeos que compõe o espectro de radiação gama, emitido por um tambor de rejeito. Os resultados obtidos mostram que a metodologia desenvolvida pode atuar como uma importante ferramenta no processo de caracterização de rejeitos radioativos, realizada rotineiramente pelo Serviço de Gerência de Rejeitos Radioativos do IPEN, permitindo a diminuição à exposiçãoocupacional as radiações ionizantes
- Imprenta:
- Data da defesa: 08.08.2022
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
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ABNT
OTERO, André Gomes Lamas. Aplicação de redes neurais profundas na caracterização de rejeitos radioativos. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/85/85131/tde-07112022-153207/. Acesso em: 23 jan. 2026. -
APA
Otero, A. G. L. (2022). Aplicação de redes neurais profundas na caracterização de rejeitos radioativos (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/85/85131/tde-07112022-153207/ -
NLM
Otero AGL. Aplicação de redes neurais profundas na caracterização de rejeitos radioativos [Internet]. 2022 ;[citado 2026 jan. 23 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/85/85131/tde-07112022-153207/ -
Vancouver
Otero AGL. Aplicação de redes neurais profundas na caracterização de rejeitos radioativos [Internet]. 2022 ;[citado 2026 jan. 23 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/85/85131/tde-07112022-153207/
Informações sobre o DOI: 10.11606/D.85.2022.tde-07112022-153207 (Fonte: oaDOI API)
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