(57)【要約】【課題】光電子増倍管を使用する従来の構成に比べて、短時間且つ深度方向に細かい間隔で放射線源の深度分布を測定可能にすること。【解決手段】土壌に対して挿入可能且つ一方向に沿って延びる中空の筒体（１２）と、放射線源からの放射線を受けて、放射線に応じた電気信号に変換して放射線を検出する検出器（１４）であって、電子を増幅する部材を有さず、筒体（１２）の延びる方向に沿って間隔をあけて配置され且つ筒体（１２）の内部に収容された複数の前記検出器（１４）と、を備えた放射線測定装置（１）。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
土壌に対して挿入可能且つ一方向に沿って延びる中空の筒体と、
放射線源からの放射線を受けて、放射線に応じた電気信号に変換して放射線を検出する検出器であって、電子を増幅する部材を有さず、前記筒体の延びる方向に沿って間隔をあけて配置され且つ前記筒体の内部に収容された複数の前記検出器と、
を備えたことを特徴とする放射線測定装置。
【請求項２】
放射線源からの放射線を受けて発光するシンチレータと、前記シンチレータに隣接して配置され且つ前記シンチレータの発光を検出するフォトダイオードとを有する前記検出器、
を備えたことを特徴とする請求項１に記載の放射線測定装置。
【請求項３】
前記各検出器からの検出結果に基づいて、前記放射線源の核種、位置、及び強度を特定する特定部、を備えたことを特徴とする請求項１または２に記載の放射線測定装置。
【請求項４】
核種が既知の基準用の放射線源が、予め設定された深さに埋設された基準用の土壌に対して、前記筒体を挿入し、各検出器の検出結果を測定することで、前記各検出器の検出結果と、前記放射線源の核種、位置、及び強度とを学習し、学習結果に基づいて、前記放射線源の位置を特定する前記特定部と、
を備えたことを特徴とする請求項３に記載の放射線測定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、放射線測定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
原発事故等による土壌の放射能汚染に対して、その動態調査や除染作業が行われている。動態調査は、被ばく線量の変化の推定や正確な動態予測モデルの構築、状況に応じた移動抑制等の環境対策の検討が必要となり、そのためには、複数の地点での継続的な深度分布調査が必須となる。
除染作業を行う場合には、汚染状況が均一ではないため、合理的な除染方法の検討が必要となる。また、除染廃棄物の減容化や除染作業の費用の圧縮が求められる。よって、どの程度の深さまで除染作業を行うのかの見極めが重要となる。したがって、深度分布調査によりどの程度の深さまで汚染されているのかの汚染状況の調査が必須となる。
【０００３】
従来の深度分布調査では、現地において、スクレーパープレートと呼ばれる薄い板を使用して、土壌を表層から深さ５〜１０ｍｍ間隔で採取し、例えば３００ｍｍの深さまで採取する作業を繰り返す。そして、採取した土壌は、実験室に持ち帰ってから乾燥させた後、濃度を計測している。
しかしながら、スクレーパープレートを使用した土壌採取は、深さを確認しながら慎重な作業が必要となり、時間がかかる問題がある。例えば、２地点から土壌を採取してから試料を測定するまでに１週間程度を要する。また、実験室で測定を行う必要があるため、現場で結果が得られない問題もある。さらに、山岳部や地盤の緩い農地、ため池底（水中）等での調査を行うことが困難であり、測定可能な地点が限定される問題もある。さらに、実験室に土壌を持ち帰るため、測定終了後に、採取した汚染土の処理、管理の問題もある。
【０００４】
この他にも、放射線を測定する技術に関し、以下の特許文献１が従来公知である。
特許文献１（特開２０１３−２０５１５２号公報）には、土壌の深さ方向に挿入可能な直径１００ｍｍ−１５０ｍｍの筒状の挿入ユニット（３４）を有し、挿入ユニット（３４）の内部の検出ユニット（４２）が、深度方向に移動可能な構成が記載されている。特許文献１の検出ユニット（４２）は、シンチレータ部材（５８）と光電子増倍管（６０）を有し、シンチレータ部材（５８）での発光を光電子増倍管（６０）で計測している。また、特許文献１には、検出ユニット（１４２ａ−１４２ｆ）を深度方向に並べて検出する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１３−２０５１５２号公報 （「００２７」−「００４１」、「００４８」、図１、図８）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１に記載の構成では、スクレーパープレートを使用する構成における時間がかかる問題や測定可能な地点が限定される問題を解消可能であるが、光電子増倍管を使用しているため、検出ユニットの外径および深度方向の大きさが大きくなる問題があった。したがって、深度方向に検出ユニットを並べる構成では、深度方向で検出可能な間隔が、現状では１００ｍｍ間隔が限界であり、深度方向に対して細かい（解像度の高い）深度分布調査を行うことが困難である問題があった。特許文献１において、１つの検出ユニットが深度方向に移動可能な構成では解像度の高い深度分布調査が可能であるが、検出ユニットが移動と検出を繰り返す必要があり、解像度の高い測定を行おうとすると、測定作業全体の時間が長くなる問題がある。
【０００７】
本発明は、光電子増倍管を使用する従来の構成に比べて、短時間且つ深度方向に細かい間隔で放射線源の深度分布を測定可能にすることを技術的課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
前記技術的課題を解決するために、請求項１に記載の発明の放射線測定装置は、
土壌に対して挿入可能且つ一方向に沿って延びる中空の筒体と、
放射線源からの放射線を受けて、放射線に応じた電気信号に変換して放射線を検出する検出器であって、電子を増幅する部材を有さず、前記筒体の延びる方向に沿って間隔をあけて配置され且つ前記筒体の内部に収容された複数の前記検出器と、
を備えたことを特徴とする。
【０００９】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の放射線測定装置において、
放射線源からの放射線を受けて発光するシンチレータと、前記シンチレータに隣接して配置され且つ前記シンチレータの発光を検出するフォトダイオードとを有する前記検出器、
を備えたことを特徴とする。
【００１０】
請求項３に記載の発明は、請求項１または２に記載の放射線測定装置において、
前記各検出器からの検出結果に基づいて、前記放射線源の核種、位置、及び強度を特定する特定部、を備えたことを特徴とする。
【００１１】
請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の放射線測定装置において、
核種が既知の基準用の放射線源が、予め設定された深さに埋設された基準用の土壌に対して、前記筒体を挿入し、各検出器の検出結果を測定することで、前記各検出器の検出結果と、前記放射線源の核種、位置、及び強度とを学習し、学習結果に基づいて、前記放射線源の位置を特定する前記特定部と、
を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
請求項１に記載の発明によれば、放射線に応じた電気信号に変換して放射線を検出する検出器で検出し、電子を増幅する部材を有さず、光電子増倍管を使用する従来の構成に比べて、短時間且つ深度方向に細かい間隔で放射線源の深度分布を測定可能である。
請求項２に記載の発明によれば、シンチレータとフォトダイオードを有する検出器を有しており、検出器を小型化することができ、検出器同士の間隔を短くすることができる。
請求項３に記載の発明によれば、各検出器の検出結果を使用して高精度に放射線源の核種、位置、及び強度を特定可能である。
請求項４に記載の発明によれば、特定部が学習を行うことで、放射線源の核種、位置、及び強度の特定精度を向上させることが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】図１は実施例１の放射線測定装置の全体説明図である。
【図２】図２は検出部の要部説明図である。
【図３】図３は１つの検出器の説明図である。
【図４】図４は実施例１の放射線測定装置の制御部が備えている各機能をブロック図で示した図である。
【図５】図５は実施例１の特定部を構成する人工知能（ＡＩ：Artificial Intelligence）の一例の説明図である。
【図６】図６は入力データの作成方法の一例の説明図である。
【図７】図７は実施例１の学習部における放射線源の核種、位置、及び強度の学習方法の説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
次に図面を参照しながら、本発明の実施の形態の具体例（以下、実施例と記載する）を説明するが、本発明は以下の実施例に限定されるものではない。
なお、以下の図面を使用した説明において、理解の容易のために説明に必要な部材以外の図示は適宜省略されている。
【実施例１】
【００１５】
図１は実施例１の放射線測定装置の全体説明図である。
図１において、実施例１の放射線測定装置１は、装置本体２を有する。装置本体２の内部には、処理部の一例として、図示しない制御回路や、バッテリ等が収容されている。装置本体２には、入力部材の一例としての電源ボタン３や測定開始用の入力ボタン４等が設けられている。また、装置本体２には、表示部の一例としてのディスプレイ６が設けられている。さらに、装置本体２には、接続端子７が設けられている。接続端子７には、接続ケーブル８を介して、検出部１１が接続されている。
なお、実施例１の放射線測定装置１は、筐体や制御回路、バッテリを有する専用の構成を例示したがこれに限定されない。例えば、市販のモバイルＰＣ（ノート型パソコン）を使用することも可能である。また、電源もバッテリに限定されず、可搬型の太陽光パネル等、電源として使用可能な任意の構成を採用可能である。
【００１６】
図２は検出部の要部説明図である。
図１、図２において、検出部１１は、中空の筒体の一例としてのロッド１２を有する。実施例１のロッド１２は、一例として、１ｍｍ厚のステンレス製で、直径３０ｍｍ、長さ４３０ｍｍのものを使用しているが、長さは設計や仕様等に応じて任意に変更可能である。また、ロッド１２は、放射線を遮蔽しない材料で構成することが可能であり、ステンレスに限定されず、例えば、アクリル等、任意の材料で構成することが可能である。したがって、土壌に対して、ドリル等で直径４０ｍｍ程度の穴を形成して、ロッド１２を挿入することが可能である。なお、土壌にロッド１２を挿入する場合には、ロッド１２の表面に放射性物質が付着することを抑制するために、ロッド１２をビニール袋等の放射線を透過可能な物体で覆った上で土壌に挿入することが望ましい。
【００１７】
図２において、ロッド１２の内部には、検出部本体１３が配置されている。実施例１の検出部本体１３は、ロッド１２の延びる方向（長手方向）に沿って間隔をあけて、複数の検出器１４（１４−１〜１４−２０）が配置されている。実施例１では、検出器１４は２０個配置されている。
【００１８】
図３は１つの検出器の説明図である。
図２、図３において、検出器１４は、放射線源からの放射線を受けて発光するシンチレータ１６と、シンチレータ１６に隣接して配置されてシンチレータ１６の発光を検出するフォトダイオード１７と、を有する。また、実施例１の検出器１４は、フォトダイオード１７に隣接して、制御回路１８が配置されている。
実施例１では、シンチレータ１６は、市販のＣｓＩ（Ｔｌ）：タリウム活性化ヨウ化セシウム製のシンチレータで構成されている。また、実施例１のシンチレータ１６は、１０ｍｍ角の立方体状に形成されている。なお、シンチレータ１６として、ＣｓＩ（Ｔｌ）に限定されず、例えば、希土類蛍光体（Ｇｄ２Ｏ２Ｓ：Ｔｂ）等の放射線を受けた場合に、発光する任意の部材を使用可能である。
【００１９】
また、フォトダイオード１７は、シンチレータ１６との対向面が１０ｍｍ×１０ｍｍで構成されている。
制御回路１８は、装置本体２との間で、接続ケーブル８を介して情報の送受信が可能に構成されており、フォトダイオード１７の検知結果やフォトダイオード１７の制御信号等の送受信を行う。なお、フォトダイオード１７と制御回路１８とは、ロッド１２の長手方向に沿った長さは、１０ｍｍ程度で構成可能である。
【００２０】
実施例１では、各検出器１４−１〜１４−２０は隣接して配置されており、シンチレータ１６の間隔は、１０ｍｍ間隔（フォトダイオード１７と制御回路１８の厚み）に配置されている。
なお、検出器１４として、実施例１では、シンチレータ１６とフォトダイオード１７とを有する構成を例示したがこれに限定されない。例えば、放射線を検出可能な構成として、シンチレータ１６と発光を検出するＳｉＰＭ等の光半導体素子とを有する構成だけでなく、放射線を直接電気信号に変換して検出する直接変換型半導体検出器のみで構成することも可能である。直接変換型半導体検出器は、電圧が印加された状態のａ−ＳｅやＣｄＴｅ等の半導体を放射線が通過すると、放射線を受けた半導体の結晶に電子と正孔が生成され、印加されたバイアスに応じて電子等が流れることで、放射線を直接電気信号に変換して検出可能な検出器である。
【００２１】
（実施例１の制御部の説明）
図４は実施例１の放射線測定装置の制御部が備えている各機能をブロック図で示した図である。
図４において、放射線測定装置１の制御部Ｃは、外部との信号の入出力等を行う入出力インターフェースＩ／Ｏを有する。また、制御部Ｃは、必要な処理を行うためのプログラムおよび情報等が記憶されたＲＯＭ：リードオンリーメモリを有する。また、制御部Ｃは、必要なデータを一時的に記憶するためのＲＡＭ：ランダムアクセスメモリを有する。また、制御部Ｃは、ＲＯＭ等に記憶されたプログラムに応じた処理を行うＣＰＵ：中央演算処理装置を有する。したがって、実施例１の制御部Ｃは、小型の情報処理装置、いわゆるマイクロコンピュータにより構成されている。よって、制御部Ｃは、ＲＯＭ等に記憶されたプログラムを実行することにより種々の機能を実現することができる。
【００２２】
（制御部Ｃに接続された信号出力要素）
制御部Ｃは、各入力ボタン４や検出器１４（１４−１〜１４−２０）等の信号出力要素からの出力信号が入力されている。
検出器１４は、シンチレータ１６での発光をフォトダイオード１７で検知した結果を制御部Ｃに出力する。
【００２３】
（制御部Ｃに接続された被制御要素）
制御部Ｃは、ディスプレイ６や各検出器１４（１４−１〜１４−２０）、その他の図示しない制御要素に接続されている。制御部Ｃは、被制御要素である入力ボタン４からは入力、ディスプレイ６へは出力、検出器１４へは入出力と各被制御要素への制御信号の入出力を行っている。
【００２４】
（制御部Ｃの機能）
制御部Ｃは、前記信号出力要素からの入力信号に応じた処理を実行して、前記各制御要素に制御信号を出力する機能を有している。すなわち、制御部Ｃは次の機能を有している。
Ｃ１：特定部
特定部Ｃ１は、各検出器１４からの検出結果に基づいて、土壌中に含まれる放射線源の核種、位置、及び強度を特定する。実施例１の特定部Ｃ１は、学習部Ｃ１ａを有する。なお、実施例１の特定部Ｃ１は、人工知能（ＡＩ：Artificial  Intelligence）により構成されている。
【００２５】
図５は実施例１の特定部を構成するＡＩの一例の説明図である。
図５において、実施例１の特定部Ｃ１は、ＡＩの一例としての人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ：Artificial Neural Network）で構成可能である。したがって、一例として、入力層２１と、畳み込み層、プーリング層、正規化層、又は全結合層の少なくともいずれか一つを含む１層以上の中間層２２と、出力層２３とを有する多層型のパーセプトロンにより構成可能である。入力層２１には、検出器１４からの検出結果が入力され、学習部Ｃ１ａで学習された重み付けｗｉｊ＿ｋをもって中間層２２が順次演算され、出力層２３に結果が出力される。
【００２６】
図５において、実施例１では、一例として、入力層２１は、各検出器１４−Ｎ（Ｎ＝１〜２０）のそれぞれの測定データをＭ個の入力値とした、Ｎ×Ｍ個のノードを有する。また、中間層２２は、畳み込み層２２ａ、プーリング層２２ｂ、正規化層２２ｃ、全結合層２２ｄとを有する。なお、図５では、畳み込み層２２ａとは、１層ずつしか図示していないが、複数層あっても構わない。そして、出力層２３として、放射線源の位置を推定するためのＮ個のノードと、放射線源の核種（番号）を推定するためのＣ個のノードと、放射線源の強度を推定するための１個のノードとを有する。
【００２７】
図６は入力データの作成方法の一例の説明図である。
図６において、実施例１では、Ｍ個の測定チャンネル（エネルギー帯の数）を有する第１の検出器１４−１での測定データの縦軸の値（放射線検出数）を画素値に対応させたものを１列行分としている。そして、それを検出器１４−Ｎに対応してＮ行並べて、Ｎ×Ｍ画素の画像データを生成する。そして、これをＡＮＮへの入力データ（１個分）とする。
図５において、入力層２１の各ノードと畳み込み層２２ａの各ノードとの重み付けｗｉｊ＿１、畳み込み層２２ａの各ノードとプーリング層２２ｂの各ノードとの重み付けｗｉｊ＿２、プーリング層２２ｂの各ノードと正規化層２２ｃの各ノードとの重み付けｗｉｊ＿３、正規化層２２ｃの各ノードと全結合層２２ｄの各ノードとの重み付けｗｉｊ＿４、全結合層２２ｄの各ノードと出力層２３の各ノードとの重み付けｗｉｊ＿５を使用して順次計算することで、放射線源の位置、核種、強度を特定（推定）している。
【００２８】
図７は実施例１の学習部における放射線源の核種、位置、及び強度の学習方法の説明図である。
Ｃ１ａ：学習部
学習部Ｃ１ａは、核種が既知の基準用の放射線源２７が、予め設定された深さに埋設された基準用の土壌２６に対して、ロッド１２を挿入し、各検出器１４の検出結果を測定することで、各検出器１４の検出結果と、放射線源２７の核種、位置、及び強度とを学習する。図７において、実施例１の学習部Ｃ１ａは、一例として、予め放射能汚染がされていない土壌２６に対して、基準用の放射線源２７を、予め設定された深さ（例えば、１０番目の基準用の検出器１４−１０に対応する深さといった形）に埋設する。そして、基準用の土壌２６に掘られた穴２８に検出部１１を挿入して、各検出器１４−１〜１４−２０での検出結果を得る。そして、この測定を複数回行い、複数回の検出結果と、放射線源２７の埋設深さから、重み付けｗｉｊ＿ｋを更新（学習）していく。そして、放射線源２７の位置（深さや穴２８からの距離）や放射線源２７の核種、土壌の含水率、土壌の質（砂や岩、木片、鉱物を混ぜる等）を変えながら、測定と学習を繰り返す。したがって、放射線源２７の位置や核種等がさまざまな状況において、各検出器１４−１〜１４−２０でどのような検出結果が得られるか（どのようなふるまいをするか）を学習することが可能である。なお、基準の放射線源２７の数を複数個にして測定、学習をすることも可能である
【００２９】
すなわち、放射線は、放射線源２７が埋設された深さの検出器１４（例えば、１４−１０）だけが検出するのではなく、別の深さの検出器１４（１４−１〜１４−９，１４−１１〜１４−２０）でも検出される。よって、各検出器１４（１４−１〜１４−２０）の検出結果を総合することで、放射線源２７の核種、位置等が特定可能である。そして、学習結果（更新された重み付けｗｉｊ＿ｋ）に基づいて特定部Ｃ１は、放射能汚染の疑いのある現場において土壌中に含まれる放射線源の核種、位置、及び強度等を特定することが可能である。
なお、学習は、学習開始用の入力ボタン（図示せず）の入力がされた場合に開始され、各検出器１４−１〜１４−２０での測定の度に、放射線源２７の位置や核種等を入力ボタンで入力するように促す表示を行う。
【００３０】
（実施例１の作用）
前記構成を備えた実施例１の放射線測定装置１では、検出部１１の各検出器１４は、シンチレータ１６とフォトダイオード１７とを有している。従来構成の光電子増倍管を使用する場合は、前述のように、光電子増倍管の小型化が困難であり、ロッド１２の長手方向に対して、検出器の間隔は１００ｍｍ間隔が限界であった。これに対して、実施例１では、検出器１４を１０ｍｍ間隔で配置することが可能となる。そして、１０ｍｍ間隔で配置された２０個の検出器１４−１〜１４−２０で同時に測定を行うことが可能であり、解像度の高い測定を短時間で行うことが可能である。よって、実施例１の放射線測定装置１は、光電子増倍管を使用する特許文献１に記載の構成に比べて、短時間且つ深度方向に細かい間隔で放射線源の深度分布を測定することができる。
【００３１】
また、特許文献１に記載の光電子増倍管を使用する構成では、光電子増倍管が大型化するため、光電子増倍管の大きな検出面に対応してシンチレータも大きくなる。よって、特許文献１の挿入ユニットの外径も大きくなる。したがって、土壌に掘る穴の径も大きくする必要があり、測定に手間がかかる問題もあった。これに対して、実施例１の放射線測定装置１は、フォトダイオード１７を使用して小型化されており、ロッド１２も小径化される。よって、土壌に掘る穴も小径のものですみ、測定の手間が軽減される。
【００３２】
さらに、実施例１の放射線測定装置１は、ＡＩで学習した結果に基づいて放射線源の核種、位置、及び強度等を特定している。特許文献１に記載の構成では、できるだけ測定対象以外の放射線、例えば、宇宙線また天然放射性核種（カリウム−４０、ウランやトリウム系列核種群）などの影響を抑えるために、検出器を遮蔽部材で囲んだ上で遮蔽部材にスリットを形成する構成を採用している。これに対して、実施例１では、基準の放射線源２７を使用して学習を行う場合に遮蔽部材がない状態での各検出器１４−１〜１４−２０での測定結果で学習を行うため、現地における実際の測定時でも、遮蔽部材がない状態での測定結果から高精度に放射線源の特定を行うことが可能である。よって、遮蔽部材を設ける必要がなくなり、コストダウンを図れる。
【００３３】
（変更例）
以上、本発明の実施例を詳述したが、本発明は、前記実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲で、種々の変更を行うことが可能である。本発明の変更例（Ｈ01）〜（Ｈ04）を下記に例示する。
（Ｈ01）前記実施例において、装置本体２と検出部１１とは有線接続とする構成を例示したがこれに限定されない。無線（例えば、ブルートゥース（登録商標）等）で接続する構成とすることも可能である。
【００３４】
（Ｈ02）前記実施例において、ＡＮＮを使用して学習し、放射線源の特定を行う構成とすることが望ましいが、これに限定されない。例えば、ＡＩの別の構成例である、知識ベースと推論エンジンからなるエキスパートシステムを用いて特定部を構成することも可能である。放射線源の位置や核種と、各検出器１４の測定結果との関係を、リスト状やルックアップテーブル状の参照データ（知識ベース）として記憶しておき、測定結果と参照データ（知識ベース）とを照らし合わせて放射線源の位置等を特定する構成が可能である。
（Ｈ03）前記実施例において、遮蔽部材を設けない構成とすることが望ましいが、設けることも可能である。
【００３５】
（Ｈ04）前記実施例において、検出器１４の数は２０個の場合を例示したが、個数や間隔は任意に変更可能である。他にも、深さの浅い部分では検出器１４の間隔を狭くし、深い部分では検出器１４の間隔を広くする等の変更をすることも可能である。
【符号の説明】
【００３６】
１…放射線測定装置、
１２…筒体（ロッド）、
１４…検出器、
１６…シンチレータ、
１７…フォトダイオード、
２６…基準用の土壌、
２７…基準用の放射線源、
Ｃ１…特定部、
Ｃ１ａ…学習部。
【図１】
2019113446.tif 000003
【図２】
2019113446.tif 000004
【図３】
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【図４】
2019113446.tif 000006
【図５】
2019113446.tif 000007
【図６】
2019113446.tif 000008
【図７】
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