LABR3(CE) sintilasyon dedektörleri ile elde edilen gama spektrumlarından radyoizotop tanımlanması için bayesian yöntemi ile bir algoritma geliştirilmesi
Development an algorithm for isotope identification using bayesian statistical method and investion of the applicability of this algorithm on LABR3(CE) scintillation detectors
Yazar: SELİN SAATCI TÜZÜNER
Danışman: PROF. DR. HALUK YÜCEL
Ankara Üniversitesi / Nükleer Bilimler Enstitüsü / Medikal Fizik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Fizik ve Fizik Mühendisliği = Physics and Physics Engineering ; Nükleer Mühendislik = Nuclear Engineering ; Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine
Dizin: Algoritmalar = Algorithms ; Bayes istatistiksel karar teorisi = Bayesian statistical decision theory ; Dedektörler = Detectors ; Gama spektroskopisi = Gamma spectroscopy ; Güvenlik = Security ; Nükleer teknoloji = Nuclear technology ; Sintilasyon = Scintillation ; Sintilasyon sayımı = Scintillation counting ; İzotop analizi = Isotope analysis

Özet:
Günümüz de nükleer teknolojinin gelişmesiyle birlikte nükleer emniyet ve nükleer güvenlik kavramları önem kazanmıştır. Dünya genelinde nükleer terörizm faaliyetleri gün geçtikçe artmaktadır. Bu terörizm faaliyetleri çoğunlukla, kirli bombaların olası kullanımı ile halk sağlığını da tehdit etmektedir. Bu nedenle radyoaktif madde kaçakçılığında, saklanmış veya gizlenmiş maddelerin içerindeki radyoaktif veya nükleer malzemlerin tanımlanması her zaman bir sorundur (Yücel 2019). Gümrük kapılarında ve limanlarda hızlı bir ölçüm yapılması ve radyoaktif madde var ise bunun kısa sürede tanımlanması önem arz etmektedir. Bunun yanı sıra olası bir kaza durumunda yapılan saha ölçümlerinde hangi radyonüklitlerin doğaya salındığının anlaşılması, alınacak önlemlerin belirlenmesi amacıyla önem taşımaktadır.
Bu tezde, konvansiyonel NaI(Tl) dedektörlerinden daha iyi enerji ayırma gücüne sahip olan yeni teknoloji LaBr3(Ce) sintilasyon dedektörleri kullanılmıştır. Ancak bu yeni nesil sintilasyon dedektörlerinin daha doğru ve daha hassas tanımlama yapabilmesi için yeni algoritmaların geliştirilmesine ihtiyaç vardır. Hazırlanan bu tezde, farklı ölçüm sürelerinde ölçümü yapılan nokta kaynaklar (241Am, 57Co, 137Cs ve 60Co), nükleer referans malzemeler NRM171-031 (tüketilmiş uranyum zenginliği %0,31 235U), NRM171-071 (doğal uranyum zenginliği %0,71 235U) ve düşük miktarda zenginlik içeren NRM171-194 (%1,94 235U), NRM171-295 (%2,95 235U) ve NRM171-446 (%4,46 235U) ve cevher referans malzemeler (BL-2, BL-3, BL-5 ve OKA-2) kullanılmıştır. Radyoaktif materyalin hangi radyoizotopları/radyonüklitleri içerdiğinin olasılıksal olarak belirlenmesi amacıyla, Bayesian istatistik metodu kullanılarak bir algoritma geliştirilmiştir. Geliştirilen bu algoritmanın çalışma performansı, 38mm x 38mm LaBr3(Ce) dedektör ile farklı kaynaklar ve malzemelerin ölçümüyle elde edilen gama spektrumları yardımıyla incelenmiştir ve performans değerlendirmesi F – skor ve skorlama yöntemleri yardımıyla yapılmıştır.

Abstract:
Today, with the development of nuclear technology, the concepts of nuclear security and nuclear safety have gained importance. Nuclear terrorism activities throughout the world are increasing day by day. These terrorist activities often threaten public health with the possible use of dirty bombs. For this reason, in radioactive material contraband, identification of radioactive or nuclear materials in concealed is always a problem (Yücel 2019). It is important to make a rapid measurement at customs gates and ports and identify if there is radioactive material. In addition, it is important to understand which radionuclides are released during the field measurements made in case of a possible accident and to determine the measures to be taken. In this thesis, new technology LaBr3 (Ce) scintillation detectors, which have better energy resolution than conventional NaI (Tl) detectors, are used. However, in order for these new generation scintillation detectors to make more accurate and more precise identification, new algorithms need to be developed. For this reason, point sources (241Am, 57Co, 137Cs and 60Co), nuclear reference materials NRM171-031 (depleted uranium enrichment 0.31% 235U), NRM171-071 (natural uranium enrichment 0.71% 235U ) and low- enrichment NRM171-194 (1.94% 235U), NRM171-295 (2.95% 235U) and NRM171-446 (4.46% 235U) and ore reference materials (BL-2, BL-3 , BL-5 and OKA-2) were measured at different measurement times. In order to determine which radioisotopes / radionuclides the radioactive material contains, an algorithm has been developed using the Bayesian statistical method. The working performance of this developed algorithm was examined with the help of gamma spectra obtained by measuring different sources and materials with a 38mm x 38mm LaBr3 (Ce) detector, and performance evaluation was made with the help of F-score and scoring methods.