Defence R&D Canada research on nuclear methods of landmine detection
Notice bibliographique
Résumé
Defence R&D Canada (DRDC) has an active research and development program on detection of landmines using nuclear methods. They are intended for confirmation by detection of characteristic radiation or imaging of back scattered intensity distributions. Both vehicle-mounted and person-portable systems are being developed. Research on thermal neutron analysis (TNA) was initiated in 1994 to provide a confirmation detector for the DRDC developed multisensor, teleoperated, vehicle-mounted, landmine detection system. A version is now commercially available and four units have been fielded by the Canadian Land Forces. A prototype next generation TNA, which uses an electronic neutron generator as a source, has been constructed. Preliminary tests have shown improved performance. Research is now ongoing to investigate the addition of a fast neutron analysis capability to the next generation TNA. Characterization studies and software improvements are being conducted. Related research is investigating whether fast inorganic scintillator materials can provide an improvement in energy resolution. For person-portable applications, both neutron and photon irradiation processes are being investigated. A prototype landmine detector based on neutron moderation imaging has been completed and preliminary images of antipersonnel mine simulants obtained. It consists of a novel thermal neutron imaging system, a unique neutron source to uniformly irradiate the underlying ground and hardware and software for image generation and enhancement. Simulations show that it should provide a significant improvement over non-imaging neutron backscatter systems. X-ray backscatter imaging research is concentrating on non-collimated approaches to enable it to be person-portable. One such method, coded aperture imaging, is being investigated and extensive simulations using Geant4 have demonstrated its merits. Initial joint experiments with UC San Diego, using their HEXIS detector, have been conducted.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».