Notice bibliographique
Résumé
국내 원전에서는 과거에 불균일 방사선장이 형성되는 고피폭 방사선작업에 2개의 복수선량계(TLD)를 머리와 기슴에 패용하였으며, 이들 선량계 판독값 중에서 최대값을 유효선량으로 평가함으로써 일정 부분이 과대평가되고 있는 것으로 나타났다. 따라서 이러한 문제점을 개선하고자 국제적인 기관에서 제시된 복수선량계 알고리즘을 대상으로 적절한 알고리즘을 선정하기 위한 현장적용 시험을 실시하였다. 여기에는 캐나다 원전사업자(OPG), 미국표준기술협회(ANSI HPS N13.41), NCRP(55/50), NCRP(70/30), EPRI (NRC), Lakshmanan, Kim(Texas AM one on the chest and the other on the head. In this way, the effective dose for radiation workers at NPPs was determined by the high deep dose between two radiation dose from these TLDs. This represented a conservative method of evaluating the degree of exposure to radiation. In this study, to prevent the overestimation of the effective dose, field application experiments were implemented using two-dosimeter algorithms developed by several international institutes for the selection of an optimal algorithm. The algorithms used by the Canadian Ontario Power Generation (OPG) and American ANSI HPS N13.41, NCRP (55/50), NCRP (70/30), EPRI (NRC), Lakslumanan, and Kim (Texas A&M University) were extensively analyzed as two-dosimeter algorithms. In particular, three additional TLDs were provided to radiation workers who wore them on the head, chest, and back during maintenance periods, and the measured value were analyzed. The results found no significant differences among the calculated effective doses, apart from Lakshmanan's algorithm. Thus, this paper recommends the NCRP(55/50) algorithm as an optimal two-dosimeter algorithm in consideration of the solid technical background of NCRP and the convenience of radiation works. In addition, it was determined that a two-dosimeter is provided to a single task which is expected to produce a dose rate of more than 1 mSv/hr, a difference of dose rates depending on specific parts of the body of more than 30%, and an exposure dose of more than 2 mSv.】
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».