Radiation-Induced Damage–Based System and Method for Indirectly Monitoring High-Dose Ionizing Radiation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Proximate to nuclear power plant severe accidents, sustained high levels of gamma radiative flux are perilous not only to human health but also to the functionality of conventional radiation-monitoring devices. Effective accident mitigation presents a significant challenge because the gamma radiation adversely affects the means by which it is measured. Deployments of large numbers of radiation-hardened monitoring devices, required to meet the demands of adequate system reliability and the large spatiotemporal scales associated with such accidents, are expected to be prohibitively expensive. As an affordable alternative, this paper proposes usage of a wireless sensor network (WSN) built with unshielded low-cost integrated circuits (ICs) acting as consumable proportional sensors of gamma radiation dose. Adverse responses of ICs to damaging gamma radiation dose can be characterized statistically, in controlled laboratory experiments. In subsequent field application, responses of individual ICs, transmitted over a WSN to a remote computer, can be translated into local dose measurements using correlations obtained via the laboratory characterization. Experiments to characterize adverse response to radiation dose were performed on multiple complementary metal-oxide-semiconductor–based electrically erasable programmable read-only memory devices in a Gammacell 220 Cobalt-60 Irradiation Unit (60Co source) at the Canadian Nuclear Laboratories. Details of the experiments, data analyses, and a small-scale prototype WSN are discussed in this paper. Outcomes of the experiments a nd analysis support the concept of using low-cost consumable ICs in a WSN to measure high levels of gamma radiation dose associated with nuclear power plant severe accidents.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découle