Feasibility of bulk explosives detection using photoneutron spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
Research has been conducted since the 1950s on nuclear methods to confirm the presence of bulk explosives by detecting characteristic emitted radiation. In most practical situations, penetrating radiation is required, which restricts the problem to gamma rays and neutrons. The most successful reactions to date has been radiative thermal neutron capture (thermal neutron analysis) and prompt radiative emission following inelastic fast neutron scattering (fast neutron analysis). An alternative to these neutron-in, gamma ray-out reactions is photoneutron production. A gamma ray whose energy exceeds the threshold for neutron production in a particular atomic nucleus can cause a neutron to be emitted. For a given isotope and assuming monoenergetic photons, the emitted neutrons will have a spectrum consisting of one or more discrete energies. If the gamma ray source and neutron spectrometer are appropriately chosen, the neutron spectrum can be used as a fingerprint to identify the isotope. This photoneutron spectroscopy method has a number of potential advantages over thermal and fast neutron analysis, such as generally simpler spectra and low inherent natural neutron background. It also has drawbacks, such as possible induced neutron background and a present lack of suitable fieldable photon sources. This paper will describe the method and preliminary simulations and calculations to examine its feasibility. Possible sources, detectors and geometries will be discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».