Desenvolvimento de um identificador de radionuclídeos baseado em espectroscopia nuclear e técnicas de aprendizado de máquina

• Processo: 23/13086-2
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2023
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2025
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Nuclear - Aplicações de Radioisótopos
• Pesquisador responsável: Ubaldo Baños Rodríguez
• Beneficiário: Ubaldo Baños Rodríguez
• Empresa: Soluções e Instrumentações Avançadas Ltda
• CNAE: Pesquisa e desenvolvimento experimental em ciências físicas e naturais
• Vinculado ao auxílio: 23/00079-8 - Desenvolvimento de um identificador de radionuclídeos baseado em espectroscopia nuclear e técnicas de aprendizado de máquina, AP.PIPE
• Assunto(s): Medicina nuclear Segurança nuclear Radiação Instrumentação nuclear Redes bayesianas Redes neurais convolucionais Radionuclídeo Aprendizado computacional
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: identificação isotópica | medicina nuclear | Redes neurais Bayesianas | Redes neurais convolucionais Bayesianas | segurança nuclear | Instrumentação nuclear para detecção de radiação.

Resumo

Em emergências radiológica, descomissionamento de instalações nucleares e monitoramento de cargas, fronteiras e locais potencialmente contaminados, é necessário o uso de um sistema de identificação em tempo real de radionuclídeos presentes em determinado local ou amostra para garantir a segurança nuclear e evitar o transporte irregular de materiais radioativos. Também é de interesse o monitoramento de radionuclídeos usados para diagnóstico e tratamento de doenças em serviços de medicina nuclear, de radiotraçadores empregados em medição de vazão de fluidos em turbinas e trocadores de calor, tratamento de efluentes e avaliação de misturadores industriais. Além disso, na exploração e no aproveitamento de recursos minerais, fontes gama e de nêutrons precisam ser monitoradas quando usadas na determinação de densidade, porosidade, umidade e teor de hidrocarbonetos. Para todos esses cenários, a agência internacional de energia atômica recomenda uma lista prioritária de radionuclídeos a serem considerados nessas situações. O processo de identificação de radionuclídeos é baseado em técnicas de espectroscopia nuclear, usando detectores que registram a carga ou a altura de pulsos elétricos gerados pela radiação proveniente do decaimento de radionuclídeos. O registro desses eventos permite construir uma distribuição de cargas em função de sua frequência de ocorrência, que é convertida em um espectro de energias para o estudo de propriedades da radiação incidente. Assim, a análise espectral permite a identificação dos radionuclídeos e a determinação de parâmetros relevantes como atividade e probabilidade de emissão do radionuclídeo. Devido à necessidade extensiva e intensiva de monitoramento de radionuclídeos, é interessante equilibrar custos com dispositivos identificadores de radionuclídeos. Em detectores de baixo custo, que possuem limitada resolução energética e reduzida eficiência de detecção, ou ainda quando se deseja resultados em tempo real com mínima exposição à fonte radioativa, o processo de identificação de radionuclídeos torna-se um desafio. Nesses casos, onde há uma sobreposição de picos no espectro ou uma insuficiente estatística de contagem de eventos, os algoritmos tendem a falhar e trabalhar com amostras complexas torna-se inviável. Baseando-se em resultados obtidos no PIPE fase 1, o uso de métodos de aprendizado de máquina pode viabilizar dispositivos com base nessas tecnologias sem prejuízos à confiabilidade dos resultados finais, permitindo melhores tomadas de decisão. Assim, neste presente projeto é proposto a construção de um dispositivo identificador de radionuclídeos com processamento digital de pulsos baseado em detectores mais econômicos e com menor resolução em energia, como os cristais cintiladores monolíticos acoplados a fotomultiplicadoras de silício. Neste trabalho será avaliado o desempenho de diferentes detectores baseados em cristais cintiladores e fotomultiplicadoras de silício em relação ao custo e à acurácia de identificação dos radionuclídeos. Os sinais provenientes dos detectores serão digitalizados e processados em um sistema eletrônico para a geração do espectro de energia, quantificação e identificação do radionuclídeo. Os algoritmos de aprendizagem da máquina para identificação de múltiplos radionuclídeos, desenvolvidos na fase 1 do programa PIPE, serão aplicados em um sistema embarcado e os testes de validação e detecção serão realizados no Laboratório de Física Nuclear Aplicada do Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares. (AU)