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Enregistrement W4207067223 · doi:10.4236/jmp.2022.131005

Multi-Energy Gamma-Ray Attenuations for Non-Destructive Detection of Hazardous Materials

2022· article· en· W4207067223 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Modern Physics · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNuclear Physics and Applications
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésGamma rayAtomic numberAttenuationUraniumMercury (programming language)PhysicsLow energyNuclear engineeringMaterials scienceRadiochemistryAtomic physicsNuclear physicsOpticsComputer scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a non-destructive method (NDM) to identify minute quantities of high atomic number (Z) elements in containers such as passenger baggage, goods carrying transport trucks, and environmental samples. This method relies on the fact that photon attenuation varies with its energy and properties of the absorbing medium. Low-energy gamma-ray intensity loss is sensitive to the atomic number of the absorbing medium, while that of higher-energies vary with the density of the medium. To verify the usefulness of this feature for NDM, we carried out simultaneous measurements of intensities of multiple gamma rays of energies 81 to 1408 keV emitted by sources 133Ba (half-life = 10.55 y) and 152Eu (half-life = 13.52 y). By this arrangement, we could detect minute quantities of lead and copper in a bulk medium from energy dependent gamma-ray attenuations. It seems that this method will offer a reliable, low-cost, low-maintenance alternative to X-ray or accelerator-based techniques for the NDM of high-Z materials such as mercury, lead, uranium, and transuranic elements etc.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,533
Score d'incertitude au seuil0,435

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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