KẾT QUẢ BAN ĐẦU TRONG VIỆC ỨNG DỤNG MÔ PHỎNG MONTE CARLO VÀ MÔ HÌNH MẠNG NƠRON NHÂN TẠO ĐỂ XÁC ĐỊNH NỒNG ĐỘ DUNG DỊCH BAZƠ DỰA TRÊN KỸ THUẬT ĐO GAMMA TRUYỀN QUA

Abstract

Nghiên cứu này đề xuất phương pháp sử dụng dữ liệu mô phỏng Monte Carlo của phép đo gamma truyền qua kết hợp với mạng nơron nhân tạo để xác định nồng độ phần trăm của dung dịch bazơ. Cấu hình đo được xây dựng với chùm tia gamma hẹp chiếu qua mẫu đo, sau đó được ghi nhận bằng đầu dò NaI(Tl). Dữ liệu mô phỏng được dùng để đánh giá mối liên hệ giữa tỉ số truyền qua R (tỉ số giữa diện tích dưới đỉnh của chùm tia truyền qua dung dịch và chùm tia truyền qua nước cất) và nồng độ phần trăm của dung dịch bazơ ứng với các nguồn phát gamma có năng lượng khác nhau gồm 137Cs (662 keV), 241Am (60 keV), 137Ba (81 keV) 122Eu (122 keV, 344 keV). Độ suy giảm của tỉ số R khi nồng độ dung dịch tăng lên 1% mỗi lần đo có giá trị lớn nhất là 0,0063 với năng lượng 60 keV và nhỏ nhất là 0,0024 với năng lượng 662 keV. Điều này cho thấy độ nhạy của phép đo lớn hơn khi sử dụng chùm tia năng lượng thấp. Mô hình mạng nơron nhân tạo được huấn luyện dựa trên dữ liệu mô phỏng để dự đoán nồng độ của dung dịch. Độ lệch trung bình giữa nồng độ dự đoán từ mô hình và nồng độ kiểm chứng là dưới 5% trong khoảng giá trị nồng độ từ 4% đến 50%. Tuy nhiên, mô hình cần được cải tiến  để tăng độ chính xác với các nồng độ dưới 4%. Các kết quả ban đầu này là cơ sở để xây dựng phương pháp phân tích không hủy mẫu hiệu quả để xác định nồng độ phần trăm của các dung dịch bazơ trong thực nghiệm.