Maximum Likelihood Spectrum Decomposition for Isotope Identification and Quantification

分解 同位素 鉴定(生物学) 物理 光谱(功能分析) 最大似然 核物理学 计算物理学 计算机科学 化学 数学 统计 量子力学 生物 植物 有机化学
作者
J. T. Matta,A. J. Rowe,Michael Dion,Michael J. Willis,Andrew Nicholson,D. E. Archer,Haley Wightman
出处
期刊:IEEE Transactions on Nuclear Science [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:69 (6): 1212-1224 被引量:4
标识
DOI:10.1109/tns.2022.3162986
摘要

A spectral decomposition method has been implemented to identify and quantify isotopic source terms in high-resolution gamma-ray spectroscopy in static geometry and shielding scenarios. Monte Carlo simulations were used to build the response matrix of a shielded high-purity germanium detector monitoring an effluent stream with a Marinelli configuration. The decomposition technique was applied to a series of calibration spectra taken with the detector using a multi-nuclide standard. These results are compared with decay-corrected values from the calibration certificate. For most nuclei in the standard ( 241 Am, 109 Cd, 137 Cs, and 60 Co), the deviations from the certificate values were generally no more than 6% with a few outliers as high as 10%. For 57 Co, the radionuclide with the lowest activity, the deviations from the standard reached as high as 25%, driven by the meager statistics in the calibration spectra. In addition, a complete treatment of error propagation for the technique is presented.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
忧虑的靖巧完成签到 ,获得积分0
刚刚
隐形曼青应助赵YY采纳,获得10
2秒前
keyan完成签到,获得积分10
3秒前
小李爱吃大西瓜完成签到,获得积分10
5秒前
科研通AI6.2应助anlikek采纳,获得10
5秒前
6秒前
7秒前
Copyright完成签到,获得积分10
8秒前
9秒前
爆炸辣椒姐完成签到,获得积分10
10秒前
CYH发布了新的文献求助10
10秒前
小刀yeye完成签到,获得积分10
12秒前
淡淡雪碧完成签到,获得积分10
12秒前
13秒前
思源应助gxiaxia采纳,获得10
14秒前
14秒前
zoe发布了新的文献求助10
15秒前
16秒前
17秒前
19秒前
19秒前
AW139发布了新的文献求助10
20秒前
尔东完成签到,获得积分10
20秒前
没袋鼠发布了新的文献求助10
20秒前
乐乐发布了新的文献求助30
21秒前
21秒前
22秒前
1jiaaa完成签到,获得积分10
22秒前
psl发布了新的文献求助10
23秒前
顾矜应助hysci888采纳,获得10
23秒前
香蕉觅云应助hysci888采纳,获得10
23秒前
李健应助hysci888采纳,获得10
23秒前
我是老大应助hysci888采纳,获得10
23秒前
小巧的蓝血完成签到,获得积分10
24秒前
24秒前
大模型应助SHUNLI0205采纳,获得10
25秒前
爱吃草莓橙子完成签到,获得积分10
25秒前
深情安青应助zoe采纳,获得10
26秒前
夕禾完成签到,获得积分10
26秒前
田様应助qing采纳,获得10
26秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Essentials of Carbohydrate Chemistry and Biochemistry, 4th Edition 800
Navigating Normative Orders. Interdisciplinary Perspectives 800
A Psychological Understanding of Criticism and Mental Health 600
Organizational Behavior 510
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7752964
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9299852
关于积分的说明 20254660
捐赠科研通 7335075
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3310386
关于科研通互助平台的介绍 2461703
邀请新用户注册赠送积分活动 2323296