banner

Blog

Nov 20, 2023

Ein Internet-of-Radiation-Sensorsystem (IoRSS) zur Erkennung radioaktiver Quellen außerhalb der behördlichen Kontrolle

Wissenschaftliche Berichte Band 12, Artikelnummer: 7195 (2022) Diesen Artikel zitieren

3769 Zugriffe

1 Zitate

1 Altmetrisch

Details zu den Metriken

Eine radioaktive Quelle, die nicht unter behördlicher Kontrolle steht, weil sie entweder nie unter behördlicher Kontrolle stand oder weil sie aufgegeben, verloren, verlegt, gestohlen oder auf andere Weise ohne entsprechende Genehmigung weitergegeben wurde, wird als verwaiste Quelle betrachtet. Aufgrund ihrer schweren Metallbehälter werden verwaiste Quellen in der Regel als Altmetall gesammelt. Das Schmelzen einer verwaisten Quelle mit Altmetall führt zu kontaminiertem recyceltem Metall und Abfall; Die Folgen werden für Mensch und Umwelt äußerst schwerwiegend sein und Auswirkungen auf die Wirtschaft und die soziale Stabilität haben. In diesem Artikel schlagen wir ein Internet of Radiation Sensor System (IoRSS) vor und entwickeln es, um radioaktive Quellen außerhalb der behördlichen Kontrolle in Recycling- und Produktionsanlagen für Altmetall zu erkennen. Es handelt sich um ein vollständiges IoT-System, das aus einem Netzwerk drahtlos verbundener radiometrischer Geräte besteht und die Erkennung, Lokalisierung und Identifizierung radioaktiver Quellen durch die Integration von Daten mehrerer tragbarer Strahlungsdetektoren optimiert. Das vorgeschlagene IoRSS-System schafft eine robuste und flexible Netzwerkarchitektur zusammen mit fortschrittlichen Datenfusionsalgorithmen, die Informationen von vielen Detektoren kombinieren. Das IoRSS-System bietet erweiterte Such- und Überwachungsfunktionen in einem großen Abdeckungsbereich und in schwierigen Betriebsumgebungen.

Die Sicherheit von Strahlungsquellen im Besonderen und die Sicherheit der Kernenergie im Allgemeinen sind derzeit die Hauptanliegen der internationalen Gemeinschaft1. In den letzten Jahren wurden Strahlungs- und Nukleartechnologien schnell und umfassend in verschiedenen Industrie- und Wirtschaftssektoren sowie in der Gesellschaft eingesetzt, was verschiedene praktische Vorteile mit sich brachte. Die Verwaltung, der Transport, die Lagerung und die Nutzung von Strahlungsquellen werden jedoch durch viele Herausforderungen erschwert. Tatsächlich sind viele Strahlungsquellen verloren gegangen, was zu erheblichen Auswirkungen auf die wirtschaftliche und soziale Stabilität geführt hat2. Eine radioaktive Quelle, die nicht unter behördlicher Kontrolle steht, weil sie entweder nie unter behördlicher Kontrolle stand oder weil sie aufgegeben, verloren, verlegt, gestohlen oder auf andere Weise ohne entsprechende Genehmigung weitergegeben wurde, wird als verwaiste Quelle3 bezeichnet. Waisenquellen haben aufgrund der Strahlungsexposition von Personen zu Unfällen mit schwerwiegenden, sogar tödlichen Folgen geführt4.

Das Schmelzen einer verwaisten Quelle mit Altmetall oder deren Aufbrechen beim Mischen mit Altmetall hat ebenfalls zu kontaminiertem recyceltem Metall und Abfällen geführt4. In diesem Fall können kostspielige Aufräumarbeiten erforderlich sein. Wenn das kontaminierte Material in der Metallrecycling- und -produktionsanlage nicht entdeckt wird, sind die Arbeiter möglicherweise Strahlung ausgesetzt und Radionuklide können in verschiedene Fertigprodukte und Abfälle eingearbeitet werden, was wiederum zu einer Exposition der Benutzer dieser Produkte führen kann. Die Besorgnis über Unfälle mit verwaisten Strahlenquellen, darunter solche, die sich in der Metallrecycling- und -produktionsindustrie ereignet haben, führte zur Einführung eines internationalen Verhaltenskodex für die Sicherheit radioaktiver Quellen (Verhaltenskodex)5. Im Abschnitt „Allgemeine Grundsätze“ des Kodex heißt es außerdem, dass jedes Land über technische Systeme verfügen muss, um schnell reagieren zu können, mit dem Ziel, gestohlene und zurückgelassene radioaktive Quellen zu kontrollieren und deren Folgen zu beseitigen oder zu minimieren. Dennoch besteht weiterhin die Möglichkeit, dass im Altmetall verwaiste Quellen vorhanden sind6. Bei verlorenen radioaktiven Quellen handelt es sich in der Regel um versiegelte Quellen, die aus Metallstäben und -pellets bestehen und deren Behälter ebenfalls aus Metall bestehen. Wenn die radioaktive Quelle verloren geht, wird sie daher normalerweise zum Recycling an einen Stahlschrottsammler verkauft2,6,7,8. Aus diesem Grund besteht in allen Ländern ein großes Interesse an der Kontrolle radioaktiver Quellen in Altmetallrecyclinganlagen. Die IAEA hat in ihrem Dokument1 „Control of Orphan Sources and Other Radioactive Material in the Metal Recycling and Production Industries“ (Specific Safety Guide, Nr. SSG-17, Wien, 2012) technische Leitlinien für den Umgang damit parat. Radioaktives und nukleares Material kann eine Bedrohung für die öffentliche Gesundheit und die innere Sicherheit in Form von Bedrohungen durch Terrorismus, verwaiste Quellen, nukleare Unfälle oder radioaktive Kontamination darstellen9. Da an wichtigen Einreisehäfen installierte Strahlungsdetektoren eine Schlüsselkomponente der Gesamtstrategie zum Schutz von Ländern vor nuklearem Terrorismus sind10. In Vietnam gibt es außerdem Vorschriften, die für die Erkennung radioaktiver Quellen außerhalb der behördlichen Kontrolle für Altmetallrecycling- und -produktionsanlagen verantwortlich sind7.

Mit der Weiterentwicklung von Wissenschaft und Technologie, insbesondere auf dem Gebiet der Nukleardetektionstechnologien, wurden viele spezielle Technologien und Geräte entwickelt, um die Sicherheit radioaktiver Quellen zu gewährleisten, wie z. B. Strahlungsportalmonitore (RPMs), persönliche Strahlungsdetektoren (PRDs), Handgehaltene Radioisotopen-Identifikationsgeräte (RIIDs), mobile und transportable Detektoren sowie radiografische Bildgebungssysteme nutzen Röntgen- oder Gammastrahlen11. Diese Geräte arbeiten einzeln, haben hohe Betriebs- und Wartungskosten und sind nicht für kleine und mittlere Altmetallrecyclinganlagen geeignet. Eine weitere Herausforderung besteht darin, dass verwaiste Quellen in Altmetall versteckt sind, was ihre Aktivität von herkömmlichen Detektoren in den Portalen abschirmt, die ankommende Lastwagen scannen12.

Der Nachweis radioaktiver Stoffe in Abfällen ist für den Schutz der Umwelt von größter Bedeutung12. In diesem Bericht stellen wir den Vorschlag und die Entwicklung eines Internet of Radiation Sensor Systems (IoRSS) vor, um den Einsatz nuklearer Detektionssysteme zur Erkennung nuklearer und anderer radioaktiver Materialien außerhalb der behördlichen Kontrolle an Ein-/Ausreisepunkten und anderen Handelsstandorten zu verbessern Altmetall-Recycling- und Produktionsanlagen. Um die Fähigkeit zur Erkennung, Identifizierung, Lokalisierung und Reaktion auf nukleare Strahlungsvorfälle zu maximieren, schlagen wir Fortschritte in den Bereichen Computer, Kommunikation, Algorithmenentwicklung, Softwaretools und Hardware vor und wenden sie in einem integrierten Netzwerk verteilter Sensoren13,14,15,16 und an LoRa17,18 drahtlose Kommunikation, die zu verbesserten radiologischen und nuklearen Erkennungsfähigkeiten und Reaktionsaktivitäten beiträgt. Die Implementierung des IoRSS hat ein verbessertes Situationsbewusstsein und bessere Möglichkeiten zur Erkennung, Identifizierung, Lokalisierung und Reaktion auf Vorfälle ermöglicht, indem Daten von mehreren festen und mobilen Strahlungsdetektionsgeräten über verteilte Detektoren integriert und fortschrittliche Datenverarbeitungsalgorithmen angewendet wurden.

Die wichtigsten Beiträge und Neuheiten des Papiers sind unten aufgeführt.

Schlagen Sie ein Internet of Radiation Sensor System (IoRSS) vor, um radioaktive Quellen außerhalb der behördlichen Kontrolle in Recyclinganlagen für Eisen- und Stahlschrott zu erkennen. Das IoT-basierte IoRSS-System umfasst ein Netzwerk drahtlos verbundener stationärer und mobiler Geräte, Datenverarbeitungsalgorithmen und -software, Überwachungs- und Steuerungsserver, webbasierte und mobile Anwendungen sowie Verfahren zur Erkennung von Strahlungsvorfällen und einen Reaktionsplan. Das IoRSS-System bietet eine robustere Erkennungsfähigkeit, schneller und genauer mit hoher Sicherheit in Bezug auf das Vorhandensein, den Standort und die Art des radioaktiven Materials als eine Gruppe einzelner Detektoren.

Entwurf und umfassende Feldtests eines drahtlosen, kompakten und robusten gammaempfindlichen Detektors zur Gamma- und Neutronenerkennung, der mit stationären und mobilen Geräten kompatibel und erschwinglich ist, für die Installation in mehreren Stationen oder für den schnellen Umzug in verschiedene Bereiche des Schrottplatzes, um Schrott zu scannen Metall in Recycling- und Produktionsanlagen (Betrieb bei hohen Temperaturen und starken Vibrationen und mechanischen Stößen) vor der Fusion. Das Design des vorgeschlagenen IoRSS ist vollständig modularisiert; Daher kann es nicht nur für Detektoren und andere Hardware, sondern auch für das IoT-Netzwerk und -Protokoll problemlos angepasst werden. Dadurch wird das System flexibler und praktikabler.

Bereitstellung eines Plans zur Erkennung, Identifizierung, Warnung und Reaktion auf Vorfälle. Diese Prozesse werden entworfen, entwickelt und in das IoRSS-System integriert. Bei diesen Verfahren kann das stationäre Gerät kontinuierlich Gammastrahlen messen und die Messung an die Cloud/den Server senden. Der Anwendungsserver führt Datenanalysealgorithmen für die empfangenen Daten durch. Falls der Messwert einen vordefinierten Schwellenwert überschreitet, generiert der Anwendungsserver eine primäre Warnung, sodass Benutzer das mobile Gerät verwenden können, um die Existenz der Strahlungsquelle zu bestätigen, die Art der Strahlung, die Art des Radioisotops und den genauen Standort zu identifizieren die Strahlungsquelle. Basierend auf der bestätigten Strahlungsdosisleistung im Vergleich zum Niveau der vorkonfigurierten Schwellenwerte aktiviert das IoRSS-System eine entsprechende Reaktion auf den Vorfall entsprechend dem Gefahrenniveau der erkannten Strahlung.

Der Rest dieses Papiers ist wie folgt gegliedert. Der Abschnitt „Literaturübersicht“ beleuchtet die aktuelle Literaturübersicht zu Aspekten des IoT-Ansatzes zur Strahlungsdetektion und -überwachung, zur Suche und Lokalisierung verlorener radioaktiver Quellen sowie zu Detektoren für radioaktives und nukleares Material. Der detaillierte Vorschlag für ein IoT-basiertes Strahlungssensorsystem (IoRSS), einschließlich der Systemarchitektur und des Hardwaredesigns, wird im Abschnitt „Systemarchitektur und Hardwaredesign für ein IoT-basiertes Strahlungssensorsystem (IoRSS)“ beschrieben. Die Prozesse der Strahlungserkennung, -identifizierung, -warnung und -reaktion auf Strahlungsereignisse werden im Abschnitt „IoRSS-Betriebsprotokolle“ beschrieben. Im Abschnitt „Testergebnisse und Analyse“ präsentieren wir die Ergebnisse umfangreicher Feldtests in Altmetallrecycling- und Produktionsanlagen, um die Leistung des Vorschlags zu bewerten. Der Versuchsaufbau und die Ergebnisse werden in diesem Abschnitt ebenfalls ausführlich analysiert und diskutiert. Abschließend werden unsere Schlussfolgerungen und zukünftige Arbeiten im Abschnitt „Schlussfolgerungen und zukünftige Arbeiten“ beschrieben.

Das Internet der Dinge (IoT) ist heute eine der aufstrebendsten Technologien und hat begonnen, in nahezu jeden Aspekt unseres gesellschaftlichen Lebens Einzug zu halten, von Finanztransaktionen bis zum Gesundheitssystem, von Kommunikation bis zur nationalen Sicherheit, von Schlachtfeldern bis hin zu Smart Homes und so weiter am19. Mit einem breiten Spektrum an Anwendungsdomänen und IoT-Netzwerkvorhersagen mit hoher Dichte20,21 entstehen neue und komplexe Anforderungen, die eine Neubewertung der Ressourcenzuweisung und Konnektivität erfordern, damit Geräte für die Übertragung von Daten von IoT-Anwendungen eingesetzt werden können22,23. Um die Leistung und Zuverlässigkeit von Messungen in IoT-Lösungen zu erhöhen, schlugen die Autoren in24,25,26 das Konzept kollaborativer IoT-Gateways zur Verwaltung von Internet-Arbeitsverbindungen zwischen Geräten, anderen Subsystemen und der Verbindung zur Cloud vor. Die weit verbreitete Verbreitung des IoT bringt jedoch auch bestimmte Probleme mit sich, wie z. B. Interoperabilität, Kompatibilität27 und die Verarbeitung großer Mengen heterogener Daten24. Die derzeit verwendeten herkömmlichen Datenspeicher- und Sicherheitsmechanismen scheinen für eine so große Menge an generierten Daten im IoT-System nicht geeignet zu sein. Daher schlagen die Autoren in28 einen öffentlich zugelassenen Blockchain-Sicherheitsmechanismus vor, der eine digitale Signatur mit elliptischer Kurvenkryptowährung (ECC) verwendet, die eine verteilte Ledger-Datenbank (Server) unterstützt, um eine unveränderliche Sicherheitslösung und Transaktionstransparenz bereitzustellen und die Manipulation von Patientenakten im IoT-Nebel zu verhindern Schicht. In19 nutzt der Forscher die potenziellen Vorteile eines Blockchain-Systems und integriert es in softwaredefinierte Netzwerke (SDN) und begründet gleichzeitig Energie- und Sicherheitsprobleme. Der Blockchain-Technologieansatz trägt auch dazu bei, diese Probleme der Latenz, Zentralisierung und Skalierbarkeit im Fog-Modell zu mildern28.

Die Folgen nuklearer Unfälle sind enorm, und weltweit kam es zu zahlreichen nuklearen Zwischenfällen, die noch viele Jahre später schwerwiegende Folgen hatten. Beispiele hierfür sind die unkontrollierte Kontamination des Landes rund um den Unfall im Kernkraftwerk Tschernobyl oder die Schäden, die durch den Tsunami im Kernkraftwerk Fukushima Daiichi im Jahr 2011 in Japan verursacht wurden9. Mit dem IoT-Ansatz zur Strahlungsdetektion und -überwachung stellen die Autoren in29 ein Echtzeit-Überwachungs- und Managementsystem für die Sicherheit radioaktiven Materials (BKRAD) für die Sicherheit radioaktiver Quellen in Vietnam vor. Das BKRAD integriert verschiedene Positionierungs- und Erfassungstechniken, die es uns ermöglichen, Strahlungsquellengeräte unter einer Vielzahl anspruchsvoller Umgebungsbedingungen kontinuierlich zu überwachen. Das Projekt zur mobilen Quellenverfolgung in den USA30 ist Teil der „Initiative zur Reduzierung der globalen Bedrohung“. Die Mission dieser Initiative besteht darin, Risiken bei der Lagerung, dem Transport und dem Betrieb mobiler Strahlungsquellen zu minimieren und anfällige radioaktive und nukleare Materialien an zivilen Orten auf der ganzen Welt zu schützen. Die IAEA entwickelt das Strahlenschutz-Informationsmanagementsystem (RASIMS)31. Hierbei handelt es sich um eine webbasierte Plattform, die es den Mitgliedsstaaten und dem IAEO-Sekretariat ermöglicht, gemeinsam Informationen über die nationale Infrastruktur für Strahlungs- und Abfallsicherheit zu sammeln, zu analysieren und einzusehen. Die in RASIMS enthaltenen Informationen erleichtern nicht nur die Identifizierung nationaler und regionaler Bedürfnisse, sondern werden auch für eine Reihe anderer Zwecke verwendet, einschließlich der Gestaltung neuer technischer Kooperationsprojekte und im Strahlenschutzfreigabeverfahren vor der Bereitstellung von Strahlenquellen für Mitglieder Zustände.

Das schnelle, präzise und sichere Auffinden verlorener radioaktiver Quellen ist bei Notfallmaßnahmen bei Unfällen mit verlorenen radioaktiven Quellen von entscheidender Bedeutung9,32,33,34,35. Brunelli et al. schlug DRAGoN9 vor, eine Drohne zur Strahlungsdetektion von Gammas und Neutronen, mit dem Ziel, ein mobiles System zu entwerfen, zu entwickeln und zu charakterisieren, das aus einem unbemannten Luftfahrzeug (UAV) besteht. Das UAV ist mit einem Erkennungssystem ausgestattet, das in der Lage ist, radioaktive Kontaminationen zu erkennen, die sich über einige bis mehrere Dutzend Quadratmeter erstrecken. Diese werden hauptsächlich bei Unfallszenarien eingesetzt, bei denen die Strahlenbelastung für die menschliche Sicherheit zu hoch ist, oder in schwer zugänglichen Bereichen9,36,37. Die Autoren in32 beschreiben einen Quellenlokalisierungsansatz unter Verwendung eines unabhängig entwickelten UAV-Strahlungsüberwachungssystems, das einen speziellen Quellenlokalisierungsalgorithmus verwendet, der auf der Grundlage des Umkehrquadratgesetzes und statistischer Methoden entwickelt wurde. Pavlovsky et al.34 schlugen eine Lokalisierungs- und Kartierungsplattform (LAMP) vor, um dreidimensionale (3D) volumetrische Echtzeitrekonstruktionen von Strahlungsquellen mit Kontextinformationen (z. B. LIDAR, Kamera usw.) zu verbinden, die aus der Umgebung um den Detektor abgeleitet wurden System. Diese Informationen können, insbesondere wenn sie in Echtzeit gewonnen werden, für Anwendungen von entscheidender Bedeutung sein, darunter die gezielte Suche nach verlorenen oder gestohlenen Quellen, die Verwaltung nach der Freisetzung radioaktiver Stoffe oder die Vermeidung von Kontaminationen in sicherheitsbezogenen oder Notfallszenarien34. Mit der vorgeschlagenen Drohne, die für die Durchführung autonomer Missionen konzipiert ist, können radioaktive Quellen wie Neutronen und Gammastrahler nachgewiesen werden9. Im Jahr 12 wurde unter Verwendung eines Silizium-Photomultiplier-Arrays (SiPM) und CsI(Tl)12 ein Strahlungsdetektionsrucksack entwickelt, der diskret oder von einer Vielzahl von Benutzern verwendet werden kann, und seine Eigenschaften wurden bewertet. In38,39 stellen die Autoren ein verteiltes Datenerfassungssystem (DAQ) für die experimentelle Kernphysik vor, bei dem jede Aufgabe im Zusammenhang mit den verschiedenen Teilen der DAQ (Erfassung, Vorverarbeitung, Analyse usw.) in einem separaten Prozess ausgeführt wird, um die Daten zu verteilen Rechenlast, was zu hervorragenden Ergebnissen in Bezug auf Leistung und Stabilität führt. Im Jahr 10 wurden verteilte mobile Sensoren unter Verwendung von Fahrzeugplattformen vorgeschlagen, um nukleares Material während des Transports in New York City mithilfe einer Kombination aus Strahlungstransport und geografischen Informationssystemen zu erkennen. Die Ergebnisse zeigen, dass die Zeit bis zur ersten Erkennung mit der Geschwindigkeit der Quelle zunimmt, mit der Anzahl der mobilen Detektoren abnimmt und ein Plateau erreicht, das von der Stärke der Quelle abhängt.

Radioaktive Quellen werden größtenteils in industriellen und medizinischen Anwendungen eingesetzt und können versehentlich oder absichtlich im Abfall entsorgt werden. Ein sehr kritischer Fall betrifft insbesondere das Vorhandensein radioaktiver Quellen in Altmetall1,4,6,9. Die häufigsten Isotope mit langen Zerfallszeiten, nach denen in Altmetall gesucht wird, sind 137Cs (662 keV) und 60Co (1170 und 1330 keV), da sie in Form von versiegelten Gammastrahlenquellen in industriellen Anwendungen häufig verwendet werden. wie die Sterilisation von Lebensmitteln und, zusammen mit 192Ir und 75Se, die Tomographie, insbesondere von Materialien mit hoher Dichte, wie in der Metallurgie und Schweißprüfung8.

Häufig werden Strahlungsüberwachungssysteme verwendet, die mit Halbleiterdetektoren, Proportionalzählern, Geiger-Müller-Röhren (GM)40 oder Szintillatordetektoren wie NaI(Tl)32,33; und CsI(Tl)12, sind speziell für die Detektion von Gammastrahlen oder Neutronen konzipiert. Der Einsatz eines einzelnen Neutronen-/Gammadetektors ist eine interessante Lösung zur Erkennung und Identifizierung von Gammastrahlern und speziellen Kernmaterialien (SNM). In41 präsentieren die Autoren eine umfassende Charakterisierung eines mittelgroßen (2″ × 2″) CLLB-Szintillationsdetektors, um die notwendigen Informationen für die Beurteilung seines Einsatzes in Anwendungen im Bereich innere Sicherheit und Strahlungsüberwachung bereitzustellen. Aus42 ist jedoch hervorzuheben, dass sich Neutronen- und Gammamessungen ergänzen, insbesondere bei der Detektion spezieller Kernmaterialien (SNM), insbesondere wenn sie maskiert oder abgeschirmt sind, müssen Gammastrahlen und Neutronen gleichzeitig erfasst werden, um zuzunehmen die Empfindlichkeit vor natürlichem Hintergrund. Daher ist die Suche nach einer einzigartigen Einheit zur Erkennung beider Arten von Partikeln eine hervorragende Lösung42. In der Literatur haben mehrere Autoren über die Leistung kleiner CLLB-Szintillatoren berichtet34,42,43,44. Berücksichtigt man jedoch, dass für die Strahlungsüberwachung (und für andere Anwendungen) eine höhere Effizienz der Gamma- und Neutronenerkennung wünschenswert wäre. Woolf et al.43 berichten über die Ergebnisse eines Experiments, das durchgeführt wurde, um isotopische Verunreinigungen zu identifizieren, die messbare Hintergrundemissionen in einer Familie anorganischer Szintillationskristalle erzeugen, die als Elpasolithe bekannt sind, nämlich Cs2LiYCl6:Ce (CLYC), Cs2LiLaBr6:Ce (CLLB) und Cs2LiLa( Br, Cl)6:Ce (CLLBC) und in anderen anorganischen Szintillationskristallen wie Li-codotiertem NaI:Tl (NaIL). Der CLYC-Szintillator hat sich aufgrund seiner unterschiedlichen Reaktion auf beide Strahlungsarten als geeignet für die duale γ-Strahlen-/Neutronen-Detektion erwiesen44. In34, Pavlovsky et al. präsentieren die Erweiterung dieser Gammastrahlen-Kartierungskonzepte auf die Lokalisierung von Neutronenquellen. Dies wird durch die Integration einer Lokalisierungs- und Kartierungsplattform (LAMP) mit einem maßgeschneiderten CLLBC-Szintillatordetektor erreicht, der sowohl auf Gammastrahlen als auch auf Neutronen reagiert. Das europäische Projekt mit dem Titel „Effective Container Inspection at BORDer Control Points“ (C-BORD) konzentriert sich auf die Entwicklung und In-situ-Tests einer umfassenden kostengünstigen Lösung für die allgemeine berührungslose Inspektion (NII) von Containern und großvolumigen Gütern an der Grenze Grenze der Europäischen Union (EU)39. Das Projekt bekämpft ein breites Spektrum an Zielen, darunter Sprengstoffe, chemische Kampfstoffe, illegale Drogen, Tabak und spezielles Nuklearmaterial (SNM). Der Nachweis von SNM wie Plutoniumproben wurde mit dem mobilen SMANDRA-Inspektionssystem42 sowohl als hochempfindliches passives spektroskopisches System als auch als vollständiges aktives Inspektionssystem unter Verwendung markierter Neutronen getestet. Die Testergebnisse in42 zeigen, dass die aktive Abfrage mit markierten Neutronen Signaturen für die Unterscheidung von Uran gegenüber anderen Schwermetallen liefern kann.

Die Gesamtarchitektur des IoRSS, wie in Abb. 1 dargestellt, besteht aus den folgenden Komponenten:

Festes Strahlungsdetektionsgerät (festes Gerät): Hierbei handelt es sich um ein stationäres Gerät mit integrierten großen, passiven Detektoren und einem breiten Energiebereich für Messungen zur Gammadetektion und Neutronendetektion. Stationäre Geräte werden an Ein-/Ausgangspunkten und anderen Handelsstandorten von Schrottrecycling- und Produktionsanlagen montiert, um große Schrottfahrzeuge wie Autos und LKWs zu scannen. Im Betrieb scannen die stationären Geräte auf das Vorhandensein von Strahlung und sind typischerweise mit mobilen Strahlungsdetektionsgeräten gekoppelt, die in einem sekundären Scanmodus zur Identifizierung von Strahlungsquellen verwendet werden. Die stationären Geräte sind mit drahtloser (3G/LTE, LoRa) und kabelgebundener (Internet/WiFi) Kommunikation, Sensorsystemen und anderen Aktoren ausgestattet, um ihren Betrieb und den Informationsaustausch zwischen Systemkomponenten zu unterstützen.

Mobiles Strahlungsdetektionsgerät (mobiles Gerät): Hierbei handelt es sich um einen tragbaren und transportablen Detektor, der im Allgemeinen gammaempfindliche Detektoren zur Gamma- und Neutronendetektion verwendet. Sie können als Handgerät zur Bereichsüberwachung, Suche oder anderen vorübergehenden Einsätzen verwendet werden, beispielsweise zwischen Metallschrottplätzen und Ein-/Ausfahrtstoren für Fahrzeuge oder in Schmelzvorbereitungsbereichen. Dieses Gerät verfügt außerdem über integrierte Radioisotopenfunktionen, die zur Isotopenidentifizierung von nuklearen und radioaktiven Materialien geeignet sind. Im Betrieb ist das Handgerät typischerweise mit einem stationären Strahlungserkennungsgerät gekoppelt, das in einem sekundären Scanmodus verwendet wird, um Strahlungsquellen zu identifizieren und zu bestätigen, um entsprechende Vorfallreaktionsverfahren zu aktivieren. Das Handheld-Gerät verfügt über integrierte drahtlose Kommunikationstechnologien wie LoRa und ZigBee für die Kommunikation mit einem Gateway und 3G/LTE für die Kommunikation mit dem Netzwerk und dem Cloud-Server. Das mobile Strahlungserkennungsgerät hat eine kompakte Größe, ist tragbar und leicht zu bewegen, kann auf einem unbemannten Luftfahrzeug (UAV) montiert werden und eignet sich für die Suche nach radioaktiven Quellen in ausgedehnten, unfokussierten Räumen oder radioaktiv verseuchte Gebiete.

Das zentralisierte Gateway-Gerät (Gateway): Dieses Gerät unterstützt mehrere drahtlose Verbindungsplattformen für die Kommunikation mit festen/mobilen Geräten und ermöglicht den Empfang von Daten von den Geräten, die Ausführung von Verarbeitungsfunktionen, die Kombination von Daten und die Datenübertragung an das Netzwerk und den Cloud-Server.

Das Überwachungs- und Kontrollzentrum (Server): Hierbei handelt es sich um ein System aus Servern und Softwaretools, das den Informationsaustausch und die Protokollentwicklung unterstützt, fortschrittliche Datenfusionsalgorithmen entwickelt, die Informationen von vielen Detektoren kombinieren, die Informationsverarbeitung zur Optimierung begrenzter Ressourcen automatisieren und die Datenanalyse verbessern bei der Bewertung von Strahlenvorfällen und bei Reaktionsplänen. Die Server stellen auch Dienste zur Entwicklung von Anwendungen für Endbenutzer bereit.

Das Strahlungsdetektions-Subsystem besteht aus zwei Arten unabhängiger Geräte: stationären Strahlungsdetektionsgeräten und mobilen Strahlungsdetektionsgeräten. Jedes Gerät kann sich selbst konfigurieren und unabhängig betreiben. Diese beiden Gerätetypen können jedoch per TCP/IP über 3G/LTE-Module aus der Ferne konfiguriert werden, um unter der Koordination einer zentralen Steuerungssoftware zusammenzuarbeiten. Fest installierte Geräte werden manchmal als „Stolperdraht“ verwendet, um das Vorhandensein von Strahlung zu erkennen. Anschließend werden mobile Geräte als sekundäre Scanmethode eingeführt, um das Vorhandensein zu bestätigen und die Strahlungsquelle zu identifizieren. Die Architektur und Funktion der Komponenten im IoRSS-System werden in den folgenden Abschnitten detailliert beschrieben.

Architektur und Komponenten des IoT-basierten Strahlungssensorsystems (IoRSS).

Um die Vorteile von Erfassungstechniken und Sensoren zu nutzen, wählten die Autoren beim Entwurf des Systems zwei verschiedene Arten von Strahlungsdetektoren. Da es sich um eine primäre Erkennungslösung handelt, arbeitet das stationäre Gerät kontinuierlich, um jede abnormale Strahlungsdosisleistung im Produktionsbereich zu erkennen. Daher muss sein Detektor (Primärdetektor) langlebig und langlebig sein. Kostengünstige, kleine Profile und einfache Schaltungen sind weitere Anforderungen bei praktischen Implementierungen. Unter den verschiedenen Arten von Strahlungsdetektoren können Geiger-Müller-Röhren (GM) fast alle genannten Kriterien erfüllen. Zweitens wird bei einem Alarm im stationären Gerät der sekundäre Detektor im mobilen Gerät verwendet, um das Auftreten der Strahlungsquelle zu bestätigen und das Radioisotop zu identifizieren. Die wichtigste Anforderung an den Sekundärdetektor ist die Fähigkeit, die Energie ionisierender Strahlung mit guter Auflösung zu messen. Seine Größe und mechanische Festigkeit sollten für die Integration in ein Handgerät geeignet sein. Dies führt zur Verwendung eines Szintillators, insbesondere eines CsI(Tl)-Szintillators (Thallium-aktiviertes Cäsiumiodid)45. Der CsI(Tl)-Kristall verfügt nicht nur über eine gute Bremskraft, sondern auch über gute plastische mechanische Eigenschaften. Da dieses Material eine Lichtleistung von 54 Photonen/keV erzeugen kann und der Großteil seiner Emission langwellig ist (>500 nm), hat sich die Kombination zwischen einem CsI(Tl)-Szintillator und einer Fotodiode zu einer guten Lösung für das mobile Gerät entwickelt.

Im primären Detektormodul wird ein einzigartiger zylindrischer Aluminiumkasten als Gehäuse für zwei GM-Röhren, Verstärker, digitale Schaltkreise und Leistungsregler verwendet, wie in Abb. 2 dargestellt. Die Autoren verwendeten zwei verschiedene Arten von GM-Röhren (71320 und 716). , LND; oder 70035 und 70018A, Vacutec), um die gute Detektionsfähigkeit des Detektors bei niedrigen und hohen Dosisleistungen sicherzustellen. Die GM-Röhren werden von einer 550-V-Quelle gespeist, die von einem schaltenden DC-DC-Wandler erzeugt wird. Da es sich bei den Signalen der GM-Röhren um schwache analoge Impulse handelt, müssen Verstärker und Logikschaltungen verwendet werden, um die Änderungen zu verstärken und in Rechteckwellen umzuwandeln. Der Mikrocontroller (Atmega128, Microchip Technology) steuert die Logikschaltung, zählt Impulse, verarbeitet die Daten und sendet das Ergebnis an den Hauptkörper des stationären Geräts. Abbildung 2 zeigt den Aufbau des primären Detektormoduls mit den GM-Röhren.

Aufbau des primären Detektormoduls mit den GM-Röhren.

Aufbau des sekundären Detektormoduls des CsI(Tl)-Szintillators.

Detektor-Prototypen: (a) Detektormodul mit GM-Röhren und (b) Detektormodul mit dem CsI(Tl)-Szintillator.

Das sekundäre Detektormodul besteht aus einem Szintillator, einer Fotodiode, einer elektronischen Schaltung und einem 2-Kammer-Aluminiumgehäuse, wie in Abb. 3 dargestellt. Der CsI(Tl)-Szintillator, Größe 1 × 1 × 3 cm oder 2 × 2 × 3 cm und die Lawinenfotodiode45 (S8664-55 oder S3204-08, Hamamatsu) werden mit optischem Harz (OE-6662, Dow Corning) zusammengeklebt. Die Fotodiode wird von einer 380-V-Quelle vorgespannt, die von einem Hochspannungs-Stromversorgungsmodul (C10940-53, Hamamatsu) erzeugt wird. Da das Fotodiodensignal äußerst empfindlich ist, ist ein spezieller Vorverstärker erforderlich (CR110-R2, Cremat); und dieser Verstärker muss vollständig vom restlichen elektronischen Schaltkreis getrennt sein. Daher enthält Kammer 1 im Aluminiumgehäuse den Szintillator, die Fotodiode und den Vorverstärker, während Kammer 2 die Weiterverarbeitungsschaltung und Leistungsmodule enthält. Abbildung 4a ist ein Prototyp des GM-Röhrendetektormoduls und Abb. 4b ist ein Prototyp des CsI(Tl)-Szintillator-Detektormoduls.

Die Architektur des stationären Strahlungsdetektionssystems besteht aus Funktionsblöcken, wie in Abb. 5a beschrieben.

Der drahtlose Kommunikations- und Positionierungsblock umfasst einen LORA-Transceiver und einen GPS-Empfänger. Der Block stellt eine drahtlose Kommunikationsverbindung vom stationären Gerät zum Gateway her und lokalisiert die Position des Geräts.

Der Signalverarbeitungsblock ist ein Radioaktivitätsdetektorsystem, das mit einem GM-Röhrensystem (Geiger-Müller-Röhre) ausgestattet ist und in Hochtemperaturumgebungen eingesetzt werden kann, beispielsweise in der Nähe von Schmelzöfen in Altmetallrecyclinganlagen. Der Radioaktivitätsdetektorblock ist auf Dauerbetriebsmodus mit einem Erfassungsbereich von Gammastrahlen von etwa 5 m und einer Erfassungsschwelle von 0,1 μSv/h eingestellt. Der Block enthält außerdem unterstützende Sensoren, bestehend aus einem Temperatursensor, einem Beschleunigungsmesser und einem Vibrationssensor. Sie dienen dazu, Umgebungstemperatur, Vibration und Fahrzeuggeschwindigkeit zu erfassen und an die Zentraleinheit zu übermitteln. Diese Daten werden verwendet, um den Arbeitsmodus des Geräts anzupassen.

Warn- und LCD-Blöcke dienen dazu, die primären Warnleuchten und Hupen einzuschalten und Daten auf dem LCD-Bildschirm anzuzeigen, wenn der Strahlungspegel einen vordefinierten Schwellenwert überschreitet.

Der Netzteilblock arbeitet mit einer Wechselstrom-Eingangsspannung und erzeugt Gleichstrom-Ausgangsspannungen für Funktionsblöcke im Gerät.

Die Mikrocontrollereinheit (MCU) steuert alle Vorgänge des stationären Geräts. Dabei empfängt die MCU Daten vom radiometrischen Detektorblock und vom Sensorblock, führt eine Analyse durch, speichert die Daten und zeigt dann die Ergebnisse der Strahlungswerte auf dem Display an Bildschirm. Die MCU schaltet Warnsignale mit Lichtern und Pfeiftönen ein, wenn Strahlungswerte erkannt werden, die einen vorgegebenen Schwellenwert überschreiten. Die MCU kapselt Daten, einschließlich Strahlungspegel, Fahrzeuggeschwindigkeit und Gerätestandortinformationen, in Paketen und steuert den drahtlosen Kommunikationsblock, um die Datenpakete an das Gateway (mithilfe des LoRa-Moduls) oder an das Überwachungszentrum (mithilfe des 3G/LTE-Moduls) zu senden.

Alle Komponenten des stationären Radioaktivitätsdetektors sind in ein Schutzgehäuse integriert und eingeschlossen, begleitet von der Montage mechanischer Geräte, die für die Betriebsbedingungen geeignet sind. Abbildung 5b ist das Bild des tatsächlichen stationären Radioaktivitätsdetektors.

Das feste Gerät: a Architekturblockdiagramme und b ein Bild seines Prototyps.

Das mobile Gerät wird separat verwendet, um den Standort einer Strahlungsquelle genau zu ermitteln, oder wird in Verbindung mit dem festen Gerät verwendet, um das Vorhandensein der Strahlungsquelle zu bestätigen, nachdem eine primäre Warnung vom festen Gerät aktiviert wurde. Dieses Gerät kann als sekundäres Erkennungs- und Warngerät betrachtet werden, da es bei Erkennung spezifischere Informationen über die Strahlungsquelle liefert und zur Erkennung von Strahlung in besonderen Fällen wie versteckten Ecken, abgeschirmten Orten, offenen und verstreuten Räumen außerhalb der Fabrik verwendet werden kann.

Die Architektur des mobilen Strahlungsdetektionssystems besteht aus Funktionsblöcken, wie in Abb. 6a beschrieben.

Der drahtlose Kommunikations- und Positionierungsblock ist ähnlich aufgebaut wie der Block im stationären Gerät. Darüber hinaus bietet dieser Block die Möglichkeit, im koordinierten Betriebsmodus eine direkte Verbindung zwischen mobilen und stationären Geräten herzustellen und Informationen auszutauschen. Der GPS-Empfänger auf dem Mobilgerät ermöglicht die Ortung der Strahlungsquelle. Der Standort wird auf dem Server verwaltet und genau auf der Karte angezeigt, sodass die Überwachung kontinuierlich und effektiv erfolgen kann.

Der Signalverarbeitungs- und Spektrumanalyseblock ist mit einem CsI(Tl)-Szintillationsdetektor und einem Gamma- und Neutronenspektrumanalysemodul ausgestattet, das die Messung von Strahlungsquellen mit Energien von 0,03 MeV bis 3,0 MeV ermöglicht.

Die Mikrocontroller-Einheit (MCU) steuert alle Vorgänge des Mobilgeräts. Dabei empfängt die MCU Daten vom Signalverarbeitungs- und Spektrumanalyseblock und der unterstützende Sensorblock führt die Analyse durch, speichert die Daten und zeigt dann die Ergebnisse der Strahlungswerte an dem Anzeigebildschirm. Die MCU kapselt und überträgt Daten an das Gateway oder teilt die Daten über den drahtlosen Kommunikationsblock mit dem festen Gerät. Die gekapselten Daten umfassen die momentane Dosisleistung, die durchschnittliche Dosisleistung, die maximale Dosisleistung, identifizierte Strahlungsquellen und den Standort der Quellen.

Der wiederaufladbare, batteriebetriebene Block ermöglicht einen Dauerbetrieb des Geräts von bis zu 24 Stunden im Szenario „Keine Warnung“ und 8 Stunden im Dauerbetrieb im Szenario „Warnung“.

Das mobile Gerät hat eine kompakte Größe und kann wie in Abb. 6b gezeigt als Handgerät verwendet werden. Das hochflexible Gerät eignet sich zur Überprüfung schwieriger Positionen, insbesondere in versteckten Ecken und engen Spalten, um den Standort der Strahlungsquelle genau zu bestimmen.

Das mobile Gerät: (a) Architekturblockdiagramme und (b) ein Bild seines Prototyps.

Das Gateway-Gerät fungiert als zentrale Station, um Daten von Strahlungserkennungsgeräten zu empfangen und dann Datenaggregation und Datenweiterleitungsfunktionen an das Betriebs- und Kontrollzentrum (Server) durchzuführen. Das Gateway empfängt außerdem Steuerdaten und Konfigurationsbefehle vom Server und leitet diese Befehle dann an die entsprechenden Strahlungserkennungsgeräte weiter. Das Gateway ist in Multifunk-Kommunikationsplattformen wie 3G/LTE und LoRa integriert, um mit Strahlungserkennungsgeräten zu kommunizieren. Darüber hinaus ist das Gateway auch mit WLAN- und Ethernet-Modulen integriert, um eine zuverlässige Kommunikation mit dem Server zu gewährleisten.

Layouts und Prototypbilder von (a) dem Gateway und (b) LoRa-, 3G/LTE- und GPS-Modulen, die für mobile und feste Geräte ausgestattet sind.

Abbildung 7a ist das Layoutdesign und das tatsächliche Bild des Gateway-Geräts und Abb. 7b ist das Layoutdesign und das tatsächliche Bild des integrierten Kommunikationsmoduls LoRa, 3G/LTE und GPS-Empfänger. Das integrierte Kommunikationsmodul wird auf allen Gateways, dem stationären Strahlungsdetektionsgerät und dem mobilen Strahlungsdetektionsgerät verwendet. Im begrenzten Umfang dieses Dokuments zeigen wir das energieeffiziente LoRa-Kommunikationsprotokoll, das speziell für dieses Strahlungserkennungssystem entwickelt wurde, nicht im Detail.

Das Überwachungs- und Kontrollzentrum umfasst ein System aus Serverdiensten, Verwaltungstools, Überwachungs- und Warnsoftware, Handhabungsprozessen sowie Strahlungserkennungs- und Warnverfahren. Ihre Komponenten und Funktionen sind wie folgt.

Netzwerk- und Cloud-Server sind für die Kommunikation mit Strahlungserkennungsgeräten über das Gateway oder die direkte Kommunikation mit Strahlungserkennungsgeräten über die 3G/LTE-Mobilkommunikationsnetzwerkinfrastruktur verantwortlich. Die Netzwerk- und Cloud-Server sind auch dafür verantwortlich, Steuerbefehle von den Benutzern an Geräte zu senden.

Der Datenbankserver ist für die Speicherung der von Strahlungsdetektionsgeräten über einen Netzwerkserver empfangenen Daten verantwortlich. Der Datenbankserver ist auch ein Ort zum Organisieren und Speichern der System- und Benutzerdatenbanken gemäß der entworfenen Verwaltungshierarchie.

Der Anwendungsserver ist das Zentrum des Überwachungs- und Steuerungssubsystems. Der Anwendungsserver bietet Systemverwaltungs- und Verwaltungstools, Datenüberwachung, Datenverarbeitungsmodelle, Warnmodelle und Reaktion auf Strahlungsvorfälle. Der Anwendungsserver erstellt eine Umgebung, die Benutzern die Interaktion mit dem System ermöglicht und Dienste und Daten für Benutzeranwendungen bereitstellt.

Die Desktop-App, die mobile App und die Web-App bieten Echtzeit-Umgebungsüberwachung, Steuerungssystem und Konfiguration der Gerätebetriebsmodi, um den Verlauf der Erkennungsparameter zu überprüfen und auf einer digitalen interaktiven Karte nach dem Gerätestandort zu suchen. Die Benutzeranwendungssoftware bietet außerdem Schnittstellen, die es Benutzern ermöglichen, mit dem System zu interagieren und es zu bedienen, z. B. Steuerbefehle zu erstellen und zu senden, Befehle zum Konfigurieren von Gerätebetriebsmodi zu erstellen und Prozesse zur Strahlungserkennung und Warndienste zu konfigurieren.

Basierend auf den technischen Richtlinien der IAEA für den Umgang mit dem Problem der Kontrolle von Orphan-Quellen und anderen radioaktiven Materialien in der Metallrecycling- und -produktionsindustrie1,4,6 und unseren tatsächlichen Umfrageergebnissen bei Metallrecycling- und -produktionsanlagen in Vietnam schlagen wir in diesem Abschnitt vor Prozesse der Strahlungsdetektion, -identifizierung und -warnung. Diese Prozesse werden entworfen, entwickelt und in das im Abschnitt „Systemarchitektur und Hardwaredesign für ein IoT-basiertes Strahlungssensorsystem (IoRSS)“ erwähnte IoRSS-System integriert.

Zu den Objekten in einem Strahlenvorfall-Reaktionsplan gehören Menschen, Material und Spezialausrüstung. Die Spezialausrüstung im vorgeschlagenen IoRSS-System sind die festen und mobilen Strahlungserkennungsgeräte, das Gateway und das Serverdienstsystem. Die am Strahlenvorfallsreaktionsplan beteiligten Objekte können durch funktionale Software mit dem in Abb. 8 beschriebenen Aktivitätsflussdiagramm verwaltet und konfiguriert werden.

Flussdiagramm der Objektverwaltung und -konfiguration im IoRSS.

Der Algorithmus zur Erkennung und Überwachung von Strahlungsquellen zur Auslösung einer primären Warnstufe des stationären Strahlungserkennungsgeräts ist im Flussdiagramm in Abb. 9 dargestellt. In diesem Algorithmus spielt das stationäre Gerät eine Rolle bei der kontinuierlichen Erkennung, Messung und Übermittlung von Strahlungsparametern an den Server über ein Gateway mit LoRa-Funkkommunikationstechnologie oder direkt an den Netzwerkserver über eine 3G/LTE-Mobilkommunikationsnetzwerkinfrastruktur. Nach dem Empfang der Daten speichert der Netzwerkserver die Daten auf dem Datenbankserver. Gleichzeitig werden Daten zur Verarbeitung, Analyse und Bereitstellung von Echtzeitüberwachungsdiensten für Anwendungssoftware an den Anwendungsserver gesendet.

Flussdiagramm der Strahlungserkennung und primären Warnaktivierung auf dem stationären Gerät.

Flussdiagramm der Strahlungsbestätigung und sekundären Warnaktivierung auf dem Mobilgerät.

Der Anwendungsserver stellt eine Online-Überwachungskarte mit folgenden Informationen bereit: aktueller Wert, Durchschnittswert über einen bestimmten Zeitraum und Maximalwert der gemessenen Strahlung, Gerätestandort und Messzeit. Der Anwendungsserver führt außerdem Datenanalysealgorithmen für die empfangenen Daten durch. Falls der gemessene Wert einen vordefinierten Schwellenwert überschreitet, generiert der Anwendungsserver eine primäre Warnstufe, sodass Benutzer das mobile Gerät verwenden können, um das Vorhandensein der Strahlungsquelle zu bestätigen, die Art der Strahlung und die Art des Radioisotops (basierend auf …) zu identifizieren Spektraldiagramm-Analysealgorithmus) und den genauen Standort der Strahlungsquelle. Wenn die Hauptwarnstufe initialisiert wird, sendet der Anwendungsserver außerdem einen Befehl, um die entsprechenden Geräte so zu steuern, dass sie ihren lokalen Alarm mit einem Lautsprecher, einem Summer oder einer Taschenlampe einschalten. Geschwindigkeitswarnungen können auch generiert werden, wenn festgestellt wird, dass sich ein Schrotttransportfahrzeug zu schnell durch das stationäre Strahlungserkennungsgerät bewegt.

Wenn die primäre Warnung vom System empfangen wird, verwenden Benutzer das mobile Gerät zur Überprüfung und erneuten Bestätigung. Die gemessenen Parameter von mobilen Geräten werden weiterhin an den Netzwerkserver gesendet und vom Anwendungsserver verarbeitet. Basierend auf der bestätigten Strahlungsdosisleistung im Vergleich zum Niveau der vorkonfigurierten Schwellenwerte aktiviert das System ein Vorfallreaktionsverfahren, das dem Gefahrenniveau der erkannten Strahlungsquelle entspricht. Der Algorithmus zur Bestätigung der Strahlungsquelle und zur Aktivierung des Strahlungsvorfall-Reaktionsprozesses des Mobilgeräts ist im Flussdiagramm in Abb. 10 dargestellt.

Gemäß den Empfehlungen der IAEA4 werden Strahlungsvorfälle in drei Stufen eingeteilt: Stufe 1 ist gefährlich, wenn die gemessenen Werte im Bereich von 0,3–1 μSv/h liegen; Stufe 2 ist eine sehr gefährliche Stufe, wenn der Messwert im Bereich von 1–100 μSv/h liegt; Stufe 3 ist eine extrem gefährliche Stufe, wenn der Messwert größer als 100 μSv/h ist. Die Schwellenwerte können jedoch auch entsprechend (per Fernkonfigurationsbefehl) an den Umgebungshintergrund in jedem spezifischen Bereich angepasst werden. Der Algorithmus zum Analysieren und Verarbeiten von Daten auf dem Anwendungsserver zum Auslösen von Warnstufen für Strahlenvorfälle ist in Algorithmus 1 dargestellt.

Während des Verfahrens zur Behandlung eines Strahlungsvorfalls ist die verantwortliche Person dafür verantwortlich, die zuständigen Einheiten zu benachrichtigen und anzuweisen, den Vorfall umgehend zu behandeln. Das IoRSS-System stellt eine Schnittstelle bereit, die es dem Administrator ermöglicht, Nachrichteninhalte zu erstellen und diese an den Anwendungsserver zu senden. Das System sendet diese Informationen automatisch per SMS und E-Mail an relevante Einheiten und Einzelpersonen. Das Flussdiagramm zum Erstellen und Austauschen von Informationen zur Unterstützung der Strahlungsfehlerbehebung ist in Abb. 11 dargestellt.

Flussdiagramm der Support-Informationskanäle und des Prozesses zur Behandlung von Strahlungsvorfällen.

Das IoRSS-System stellt außerdem Befehle zur Steuerung von Strahlungserkennungsgeräten und zur Fernabfrage von Strahlungsparametern über die Schnittstelle der Anwendungssoftware bereit. Dieser Mechanismus ermöglicht es dem Benutzer, den Status des Geräts zu kennen, den Betriebsmodus für die Geräte zu konfigurieren und Informationen über die Betriebsumgebung des Geräts zu sammeln, ohne sich dem Gerät in der Annahme nähern zu müssen, dass die Umgebung radioaktiv kontaminiert ist.

Bei den Verfahren zur Steuerung und Aktualisierung von Fehlerbehebungsinformationen kann der Administrator auch die Systemschnittstelle verwenden, um Informationen über den Fortschritt der Steuerung und Fehlerbehebung, die Wiederherstellung der Strahlungsquelle, die Reinigung der Umgebung und die Behebung des Problems gemäß dem in Abb. 12 dargestellten Algorithmus zu aktualisieren.

Flussdiagramm der Prozesse zur Kontrolle und Aktualisierung von Strahlenvorfällen.

Neben dem Hardware-Design und der Entwicklung von Kommunikationsprotokollen umfasst ein Echtzeit-Strahlungserkennungs- und -überwachungssystem Software zur periodischen, kontinuierlichen oder bedarfsgerechten Überwachung und Bereitstellung des Standorts und Status von Strahlungserkennungsgeräten. Diese Software bietet außerdem Betriebsfunktionen, Systemverwaltung, Dezentralisierung, Statistiken, Berichte und Warnungen vor besonderen Situationen. Um die entworfenen Funktionen zu erreichen und zukünftige Erweiterungen und Integrationen des Systems zu erleichtern, haben wir die Plattformbibliotheken so konzipiert, dass sie standortbasierte Dienste (Location Based Services, LBS) bereitstellen, die die Implementierung von Aktualisierungsanwendungen und den schnellen Zugriff auf Daten in einem synchronisierten Prozess ermöglichen. Die Hilfssoftware befindet sich derzeit in der Entwicklung: Anzeigepositionierung und Überwachung in Echtzeitsoftware; Systemverwaltungssoftware zur Konfiguration des Betriebs- und Verwaltungsmodus (Code, Erneuerung, Aktiv, Inaktiv usw.) der Geräte; Software zum Suchen und Abfragen von Daten; Diagnosedienstprogramm, Debugging und Systemwiederherstellung; automatische Alarmierung/Warnung je nach Stufe per SMS, E-Mail oder Anruf an die verantwortlichen Personen bei Warnereignissen; Protokollierung der Versorgungsüberwachung und Bereitstellung von Anweisungen zum Umgang mit besonderen Situationen, z. B. wenn die Strahlungsdosis den vorgeschriebenen Grenzwert überschreitet oder wenn radioaktives Material in Altmetall entdeckt wird; und Software, die die analytischen und statistischen Daten zum Standort, zum Betriebsstatus des Geräts, zur Strahlungsdosisleistung, zum Vorhandensein von Neutronen und zum Batterieladezustand in Form von Diagrammen und Grafiken anzeigt.

Die Abbildungen 13 und 14 sind einige Bilder von webbasierten Anwendungen bzw. Smartphone-Anwendungen, die die Funktionen der Objektverwaltung und -konfiguration, der Strahlungserkennung und -warnung, der Behandlung von Strahlungsvorfällen, der Kontrolle und Aktualisierung von Strahlungsvorfällen sowie der Echtzeitüberwachung von Strahlungsquellen zeigen .

Benutzeranwendung mit webbasierter Oberfläche, angepasst an vietnamesische Benutzer.

Benutzeranwendung auf einem Smartphone, angepasst für vietnamesische Benutzer.

In diesem Abschnitt präsentieren wir die Ergebnisse umfangreicher Feldtests in Altmetallrecycling- und Produktionsanlagen, um die Leistung des Vorschlags zu bewerten.

Wenn radioaktive Quellen in Metallschrott vorhanden sind, werden sie normalerweise durch Metallmaterialien abgeschirmt, was zu einer sehr geringen Strahlungsabgabe an die Umwelt führt. Um die Erkennungswahrscheinlichkeit zu erhöhen, ist daher in diesem Fall der Standort der Installation des Strahlungserkennungssystems von entscheidender Bedeutung. Basierend auf den tatsächlichen Umfrageergebnissen schlagen wir einige der besten Installationsorte vor: am Eingang des ankommenden Schrottwagens, neben der Wiegestation, am Kran, der für den Materialtransport verwendet wird, neben dem Ein-/Ausgabeschieber Der Elektromagnet dient zum Anheben und Manipulieren des Altmetalls auf dem Hof ​​oder vor der Metallofentür. An diesen Standorten installierte Strahlungserkennungsgeräte würden eine höhere Empfindlichkeit bei der Erkennung seltener Quellen ermöglichen und gleichzeitig geringe Auswirkungen auf die Produktionsaktivitäten der Anlage gewährleisten.

Diagramm der IoRSS-Bereitstellung und -Installation in einer Schrottrecyclinganlage.

Testen des radioaktiven Detektionssystems in einer Schrottrecyclinganlage.

Abbildung 15 zeigt ein Szenario für die Installation eines radioaktiven Detektionssystems in einer Schrottrecyclinganlage. Deshalb ist auf einer Seite der Einfahrt ein stationäres Strahlungsdetektionsgerät angeordnet, um die Strahlungswerte von Fahrzeugen zu messen, die Metallschrott transportieren, wenn sie in die Recyclinganlage einfahren. Der Strahlungsdetektor kann am Kranhaken montiert werden, der durch den Kranbewegungsmechanismus bewegt wird. Der Strahlungsdetektor ist über ein im Hängeschacht angeordnetes Kabel mit der Zentraleinheit des ortsfesten Geräts verbunden. Das Kransystem transportiert Altmetall vom Transportfahrzeug zum Eingangsschrottsammelbereich, um es für die Einlagerung in den Ofen oder den Transport des ausgegebenen Gussprodukts zum Ausgangshof vorzubereiten. Gemäß dieser Installation wird der radioaktive Detektor immer in der besten Entfernung an den zugeführten Schrott und das ausgegebene Produkt herangeführt, um die kleinste radioaktive Quelle, falls vorhanden, entweder im Schrott oder im ausgegebenen Produkt (im schlimmsten Fall) erkennen zu können , die Fähigkeit, Radioaktivität am Eingang zu erkennen, fehlt). Wenn Strahlung erkannt wird, gibt das stationäre Gerät eine lokale Warnung aus und sendet eine primäre Warnung an den Server. Radiologen können mobile Geräte verwenden, um die primäre Warnung zu überprüfen und den Standort, die Höhe und die Art der Strahlungsquelle genau zu ermitteln. Darüber hinaus können an geeigneten Stellen auch Kameras und Beschleunigungsmesser (in der Abbildung nicht dargestellt) angebracht werden, um Bilder aufzuzeichnen und die Geschwindigkeit jedes Fahrzeugs beim Verlassen und Betreten der Recyclinganlage zu ermitteln.

Nach der Montage und Dosierung im Labor wurde das vorgeschlagene System mehrfach im Feld getestet. Die Testkonfiguration umfasst ein festes Gerät und zwei mobile Geräte. Das ortsfeste Gerät wird gemäß dem empfohlenen Schema installiert, wie in Abb. 15 dargestellt. Abbildung 16 enthält Bilder eines Testsystems in einer Schrottgießanlage. Die Ergebnisse zeigen, dass das Strahlungsdetektionssystem stabil funktioniert und den Betrieb der Gießerei nicht beeinträchtigt. Die wichtigsten Testaktivitäten und ihre Ergebnisse sind in Tabelle 1 dargestellt.

Das stationäre Strahlungsdetektionsgerät ist auf ein radiometrisches Referenzfeld (Dosisleistungsmessung) mit Standard-Gammaquellen wie 137Cs, 60Co, 133Ba, 241Am und 228Th standardisiert. Das mobile Strahlungsdetektionsgerät ist ein Spektrumanalysator (Zählungen werden über die Zeit aufgezeichnet) und ist ebenfalls auf die oben genannten radioaktiven Quellen standardisiert. Die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Radioaktivitätserkennungsgeräten wurde durch tatsächliche Tests bestätigt. Nachdem das stationäre Gerät mit Dosisleistungsüberwachungssystem eine Änderung des Strahlungsfeldes (erhöhte Dosisleistung) erkennt und einen Primäralarm auslöst, wird das mobile Gerät hinzugezogen, um durch Analyse des aufgezeichneten Strahlungsspektrums die Art der Strahlungsquelle und deren Aktivitätsquelle zu bestimmen auf dem Gerätedisplay.

Um die Fähigkeit des vorgeschlagenen IoRSS-Systems zur Erkennung radioaktiver Quellen zu bewerten, haben wir ein Prototypsystem bestehend aus einem festen radioaktiven Detektor und einem mobilen radioaktiven Detektor in einer Schrottrecyclinganlage in der Provinz Bac Ninh, Vietnam, getestet.

Die Messung der durchschnittlichen Gammadosisleistung im Testzeitraum vom 19. März 2021 bis 20. April 2021.

Abbildung 17 ist das Ergebnis der Messung der durchschnittlichen Gammadosisleistung während des Testzeitraums vom 19. März 2021 bis 20. April 2021. Es ist zu erkennen, dass der vom IoRSS-System aufgezeichnete Gammawert mit dem durchschnittlichen Strahlungshintergrundpegel variiert der Testfläche (ca. 0,06 μSv/h). Während des Testzeitraums hat das IoRSS-System keine radioaktiven Quellen in der Altmetallrecyclinganlage erkannt. Die Grafik in Abbildung 19 zeigt, dass es am 6. und 7. April 2021 zu einem plötzlichen Anstieg der durchschnittlichen Gammastrahlungsmenge kam (ca. 0,2 μSv/h). Der Grund dafür ist, dass das Forschungsteam während dieser Zeit eine radioaktive Quelle mit geringer Aktivität (eine in der Forschung verwendete radioaktive Quelle) zufällig im Metallschrott platzierte, um die Fähigkeit des IoRSS-Systems zu überprüfen, die radioaktive Quelle zu erkennen, zu warnen und zu identifizieren . Die Testergebnisse zeigten, dass das IoRSS-System den Standort der radioaktiven Quelle genau erkannte, die entsprechende Strahlungswarnstufe aktivierte und diese radioaktive Quelle (137Cs) erkannte.

Das vorgeschlagene System war ursprünglich für die Identifizierung von drei gängigen Arten industrieller Strahlungsquellen konzipiert, die Gammastrahlen aussenden: 192Ir, 137Cs und 60Co. Die Gammastrahlenenergien dieser Quellen betragen 317 keV, 662 keV, 1173 keV bzw. 1332 keV46. In Experimenten verwendeten die Autoren aufgrund der Verfügbarkeit im Kalibrierungslabor 133Ba (356 keV) anstelle von 192Ir. Die Gammastrahlen dieser beiden Quellen haben relativ ähnliche Energieniveaus.

Im gemessenen Gammastrahlungsspektrum erscheinen drei Peakbereiche, die den oben genannten Energien entsprechen. Daher ist der Algorithmus zur Bestimmung der Namen radioaktiver Quellen wie folgt aufgebaut.

Wenn es einen lokalen Peak im Bereich von 300–400 keV gibt, während die Zählung bei 400 keV niedrig ist, wird das Strahlungsisotop als 133Ba betrachtet.

Wenn es einen lokalen Peak im Bereich von 600–720 keV gibt, während die Zählung bei 800 keV niedrig ist, wird das Strahlungsisotop als 137Cs betrachtet.

Wenn es zwei lokale Spitzen mit Energieniveaus über 1100 keV gibt, könnte eine 60Co-Quelle vorliegen.

Die Bestimmung des Quellennamens anhand des Energiebereichs ist bequemer, einfacher und schneller, als die Maschine anpassen zu müssen und den genauen Kanal zu berechnen, der dem Peak entspricht. Strahlungsspektrometer driften unter Betriebsbedingungen in der Umgebung in der Nähe der Wärmequelle häufig um etwa 10 %. Daher ist es sinnvoll, den Peakbereich so zu wählen, dass der Peak des Spektrums, selbst wenn er driftet, immer noch im ausgewählten Bereich liegt.

Die in der Industrie verwendete Neutronenquelle ist normalerweise eine Ra-Be- oder Am-Be-Quelle. Obwohl es sich um Neutronenquellen handelt, erzeugen diese Quellen immer ein begleitendes Gammastrahlungsfeld. Denn das Pulver Ra emittiert neben Alphateilchen, die Neutronen bilden, auch Gammastrahlung. Die Quelle 241Am emittiert ein weiches Gamma von 59 keV, aber das erzeugte Neutron interagiert als Reaktion auf die Einfangstrahlung mit der umgebenden Materie, sodass es immer noch Schwankungen in der Dosisleistung des Gammafelds erzeugt. Neutronenmesssysteme haben im Allgemeinen eine geringe Aufzeichnungseffizienz (aufgrund der geringen Wahrscheinlichkeit einer Neutronenwechselwirkung mit dem Detektor) und die Verwendung von Neutronenloggern erfordert gut geschulte Bediener. Es gibt jedoch eine einfache Möglichkeit, Neutronen nachzuweisen: Verwenden Sie einen mit Bo-Pulver vermischten Paraffinkonverter. Durch Paraffin abgebremste Neutronen werden von B10 in Bo (mit einem Isotopenverhältnis von 19,5 %) absorbiert und emittieren Gamma von 478 keV. Diese Gamma-aufzeichnenden Szintillationsdetektoren verfügen über eine sehr hohe Gamma-Aufzeichnungseffizienz, nahezu 100 % bei einer Kristalldicke von 3 cm. Dies ist eine effiziente Methode zum Nachweis von Neutronen. Spezifische Spektralbereiche zur Identifizierung der Quellen von 192Ir, 137Cs und 60Co sind unabhängig von der 478-keV-Region, daher wird die 478-keV-Region (von etwa 420 bis 550) verwendet, um das Vorhandensein von Neutronen zu bestätigen. Da das emittierte Gamma 478 keV ein großer Peak ist, basiert die Auswertung der Neutronen auf dem folgenden Algorithmus:

Keine Peaks von 192Ir oder 133Ba, 137Cs und 60Co (als Deskriptoralgorithmus der Gammaquellenerkennungsfunktion).

Die Zählrate steigt im Bereich von 420 keV bis 550 keV.

Zu identifizieren sind radioaktive Quellen, die in der Industrie, in der Medizin und bei der Bestrahlung zur Lebensmittelkonservierung und -sterilisation eingesetzt werden. Wenn sie in die Umwelt gelangen, stellen sie eine Quelle schädlicher Auswirkungen auf die menschliche Gesundheit dar und sind Objekte, die erkannt und identifiziert werden müssen, wenn sie mit Altmetall vermischt werden. Standard-Radiometerquellen im Labor werden bei der Erkennung dieses Systems nicht berücksichtigt.

Die Leistung und Spezifikationen fester und mobiler Bestrahlungsgeräte sind in den Tabellen 2 bzw. 3 aufgeführt. Abbildung 18 zeigt die mit mobilen Geräten gemessenen Energiespektren einiger radioaktiver Quellen. Die Peaks in den Diagrammen von 137Cs, 133Ba und 60Co liegen bei etwa 670 keV, 345 keV, 1160 keV bzw. 1345 keV. Im Vergleich zu den Daten in46 betragen die entsprechenden Fehler etwa 1,2 %, 3,1 %, 1,1 % und 1,0 %. Die kleinen Verschiebungen der Peaks haben keinen Einfluss auf die Identifizierung der drei Strahlungsisotope. Bei der Identifizierung von Quellen mit ähnlichen Energieniveaus können diese Fehler jedoch zu Verwirrung führen. In diesem Fall könnten die möglichen Lösungen darin bestehen, die Erfassungszeit zu verlängern, einen Filter anzuwenden oder den Identifikationsalgorithmus anzupassen.

Spektraldiagramm der von Mobilgeräten erkannten radioaktiven Quellen (jeder Kanal entspricht ca. 2,06 keV).

Um die Zuverlässigkeit der drahtlosen LoRa-Kommunikation zu bewerten, einen zuverlässigen Datenaustausch sicherzustellen und die Echtzeitanforderungen des IoRSS zu erfüllen, haben wir die folgenden Konfigurationen und Szenarien eingerichtet. Ein Gateway befindet sich an einem festen Ort und um ihn herum werden 1 bis 15 mobile Geräte (mit LoRa-Modulen) als LoRa-Knoten eingesetzt. Die Entfernung vom Gateway zu den Knoten beträgt im städtischen Umfeld 500 m bis 3500 m. Der Spreizfaktor, die Bandbreite, die Codierungsrate, die Sendeleistung und die Größe der Nutzlast der Knoten betragen jeweils 10, 125 kHz, 4/8 und 17 dBm. Wir bewerten die Paketverlustrate anhand der Anzahl der Knoten (Netzwerkdichte), der Übertragungsentfernung, des Arbeitszyklus (Paketsendezyklus) und der Paketlänge.

Im ersten Test haben wir alle 30 s 200 Nachrichten mit einer Länge von 100 Bytes gesendet. Wie in Abb. 19 dargestellt, haben alle Knoten die gleiche Form des Diagramms, das die Beziehung zwischen Übertragungsentfernung und Paketverlustrate zeigt. Dies bedeutet, dass die Testknoten eine gute Kommunikationszuverlässigkeit aufweisen, wenn die Entfernung weniger als 2,5 km beträgt, und dass die Paketverlustquote dramatisch ansteigt, wenn die Entfernung mehr als 2,5 km beträgt. Theoretisch beträgt die Übertragungsentfernung von LoRa in städtischen Umgebungen 2 bis 3 km, und die Ergebnisse dieses Tests haben bewiesen, dass unser vorgeschlagenes System in der Praxis immer noch die Übertragungsentfernung gewährleistet, die mit der Theorie übereinstimmt. Obwohl es bei einer Entfernung von mehr als 3 km zu einem hohen Paketverlustverhältnis kommt, können wir dieses Verhältnis reduzieren, indem wir eine Antenne mit höherem Gewinn verwenden oder das Gateway an einer höheren Position platzieren, um die Ausbreitung auf Sichtlinie sicherzustellen.

Durchschnittliches Paketverlustverhältnis als Funktion der Übertragungsreichweite.

Abbildung 20 zeigt die Beziehung zwischen Paketverlustrate, Arbeitszyklus und der Anzahl aktiver Knoten. In diesem Testszenario beträgt die Größe jedes Pakets fester Länge 100 Byte. Mit zunehmender Knotenanzahl steigt auch die Paketverlustrate. Dies ist offensichtlich, denn mit zunehmender Anzahl aktiver Knoten nimmt die Anzahl der in das System gesendeten Pakete zu, was zu einer erhöhten Wahrscheinlichkeit von Paketkollisionen und einer Erhöhung der Paketverlustrate führt. Wenn jedoch die Häufigkeit des Sendens von Paketen gering ist, arbeitet das System trotz steigender Knotenanzahl immer noch stabil und zuverlässig mit einer Paketverlustrate von weniger als 2 %.

Wenn der Paketsendezyklus bis zu 160 Pakete/Stunde beträgt (d. h. durchschnittlich alle 22,5 Sekunden wird ein Paket gesendet), ist die Paketverlustrate recht hoch, bis zu 10 % bzw. 6 % bei 15 bzw. 10 aktiven Knoten. Allerdings ist das LoRa-Kommunikationsprotokoll in diesem System darauf ausgelegt, mit dem Bestätigungsmechanismus (ACK) zu arbeiten, sodass es bei einem hohen Arbeitszyklus immer noch sicherstellt, dass die Pakete das Gateway/den Server korrekt erreichen. Hervorzuheben ist, dass es sich um ein Testszenario mit einer Übertragungsdistanz von bis zu 2,5 km handelt. Tatsächlich beträgt die Reichweite der Geräte im Bereich beliebter Altmetallrecyclinganlagen normalerweise einige hundert Meter. Bei dieser Entfernung beträgt die Paketverlustrate nahezu Null, wie in Abb. 19 dargestellt. Wenn Strahlungserkennungsgeräte außerhalb der Reichweite des Gateways betrieben werden müssen, wird das 3G/LTE-Kommunikationsmodul auf diesen Geräten aktiviert, um eine zuverlässige Verbindung zu gewährleisten Verbindung zwischen den Geräten und dem Server.

Durchschnittliches Paketverlustverhältnis als Funktion der Arbeitszyklen.

Das nächste Testszenario bewertet die Auswirkung der Paketlänge auf die Systemleistung. Mit zunehmender Paketlänge nimmt auch die Zeit für die Modulation am Knoten und die Demodulation am Gateway zu. Darüber hinaus führt eine Vergrößerung der Paketgröße zu einer Verlängerung der Sendezeit des Pakets. Wenn daher während der Paketverarbeitung auch ein anderes Paket gesendet wird, wird das neue eingehende Paket als Störung betrachtet und verworfen.

Abbildung 21 stellt die Beziehung zwischen Paketverlustrate, Paketlänge und der Anzahl aktiver Knoten dar. In diesem Testszenario sendet jeder Knoten jede Minute fünf Pakete. Die Ergebnisse zeigen, dass mit zunehmender Nachrichtenlänge auch die Gesamtpaketverlustrate zunimmt. Im Gegensatz zum Einfluss des Arbeitszyklus hat die Paketlänge jedoch nur geringe Auswirkungen auf die Leistung des Systems. Bei einer Nachrichtenlänge von bis zu 200 Byte und 15 aktiven Knoten beträgt die Paketverlustrate nur bis zu 0,9 %. Dieses Ergebnis zeigt, dass das Gateway unter hoher Last eine hohe Leistung erzielt.

Durchschnittliche Paketverlustrate als Funktion der Paketlänge.

In diesem Unterabschnitt bewerten wir die Latenz und Verarbeitungsverzögerung der Funkkommunikation zwischen Strahlungserkennungsgeräten und dem Gateway basierend auf dem Time-on-Air-Parameter (ToA). Da das Kommunikationsmodul der Strahlungserkennungsgeräte und das Gateway in das LoRa SX1276-Modul integriert sind, verwenden wir das LoRa Modem Calculator Tool47, um die für das vorgeschlagene IoRSS relevanten LoRa-Modemparameter, Paketkonfiguration und Funkfrequenz zu berechnen, auszuwählen und zu konfigurieren System. Das LoRa Modem Calculator Tool47 ist eine Open-Source-Software, die von Semtech kostenlos bereitgestellt wird. Dies ist ein gängiges Tool, das von vielen Forschern für die LoRa-Hardwareentwicklung verwendet wird. Abbildung 22 ist ein Screenshot der LoRa Modem Calculator Tool-Schnittstelle, die auf dem HUST-Computer installiert ist, mit spezifischen Parametern, die gemäß dem vorgeschlagenen IoRSS-System ausgewählt wurden. Wie beispielsweise in Abb. 22 dargestellt, entsprechen die Nutzlastlänge = 57 Bytes und die programmierte Präambel = 8 Bytes der entworfenen Nachrichtenstruktur, die zwischen den Strahlungsdetektoren und dem IoRSS-Gateway-Konzentrator im IoRSS-System ausgetauscht wird (die entworfene Nachrichtenstruktur ist nicht der Fall). (aus Platzgründen in diesem Artikel vorgestellt), beträgt die gewählte Frequenz 915 MHz, was in Vietnam ein nicht registriertes Frequenzband ist. Die Sendeleistung ist auf 17 dB eingestellt, was eine zuverlässige Kommunikation zwischen drahtlosen Geräten innerhalb weniger hundert Meter entsprechend der Größe ermöglicht typischer Metallrecyclinganlagen in Vietnam. Die zur Berechnung der Latenz und Verarbeitungsverzögerung verwendeten Parameter sind im LoRa SX127x-Datenblatt48 aufgeführt. Im nächsten Test werden wir zwei Parameter messen und auswerten: die Round Trip Time (RTT) und die Verarbeitungszeit auf dem Gateway. Die RTT ist die in Millisekunden gemessene Dauer, berechnet von dem Zeitpunkt, an dem ein Knoten eine Nachricht sendet, bis zu dem Zeitpunkt, an dem er eine Antwort von einem Server erhält. Die Formel zur Berechnung der RTT ist in Gleichung dargestellt. (1), wobei \(T_p\) die Ausbreitungszeit ist, die in diesem Test der Time-on-Air (ToA) entspricht, und \(T_s\) die Verarbeitungszeit auf dem Gateway.

Um die Verarbeitungszeit \(T_s\) zu messen, verwenden wir für das Gateway und die Knoten dieselbe Konfiguration wie im obigen Entfernungs- und Zuverlässigkeitstestszenario. Bei diesem Test überträgt jeder Knoten zufällig 100 Bytes an das Gateway. Der Abstand zwischen Knoten und Gateway ist auf 1 km festgelegt. Die Anzahl der Knoten liegt zwischen 5 und 50. Wir erfassen den Zeitpunkt, zu dem ein Knoten mit dem Senden einer Nachricht beginnt, und den Zeitpunkt, zu dem der Knoten eine ACK-Nachricht vom Gateway empfängt, um RTTs zu berechnen. Wir erfassen auch die Zeit, zu der das Gateway Nachrichten von den Knoten empfangen hat, und die Zeit, zu der das Gateway ACK-Nachrichten gesendet hat, um die Verarbeitungszeit auf dem Gateway zu berechnen. Die ToA-Parameter werden gemäß der im SX127x-Datenblatt48 gezeigten Formel berechnet. In diesem Test verwenden wir das LoRa Modem Calculator Tool47, um den genauen Wert des ToA-Parameters zu berechnen, der der Konfiguration in diesem Testszenario entspricht. Wie in Abb. 22 dargestellt, beträgt die ToA in diesem Testszenario 985,09 ms.

Berechnung von ToA im LoRa Modem Calculator Tool48.

Latenz und Verarbeitungsverzögerung in Abhängigkeit von der Anzahl der Knoten.

Die in Abb. 23 analysierten Ergebnisse zeigen, dass mit zunehmender Anzahl von Knoten, die eine Verbindung zum Gateway herstellen und Daten an dieses senden, die Verarbeitungszeit auf dem Gateway und damit auch die RTT zunimmt. Dies liegt auf der Hand, denn mit zunehmender Anzahl an Knoten steigt auch die Menge der an das Gateway gesendeten Daten, was zu einer Erhöhung der Verarbeitungszeit und der Ressourcen auf dem Gateway führt. Im vorgeschlagenen System liegt die Verarbeitungszeit auf dem Gateway jedoch zwischen 20 ms für 10 Knoten und 250 ms für 50 Knoten. Dieses Ergebnis ist akzeptabel und erfüllt absolut die Latenzanforderung (die Latenz beträgt weniger als 300 ms in einem gängigen LoRa-System mit derselben Konfiguration).

Der Stromverbrauch eines Knotens hängt von zwei Hauptkomponenten ab: dem Prozessorbetrieb und dem Betrieb des LoRa-Modul-Transceivers. Im vorgeschlagenen System verwendet der Knoten einen STM32L072RBT649 als Prozessoreinheit (MCU) und das LoRa-Modul verwendet den RFM9550-Chip für den Funk-Transceiver. Die Ergebnisse theoretischer Berechnungen (basierend auf dem Datenblatt von STM32L072RBT6 und RFM95) und die Ergebnisse praktischer Tests zeigen, dass im normalen Betriebsmodus (16 MHz) der Knoten (nur die MCU funktioniert) etwa 1,8 (μA) verbraucht. Im Schlafmodus beträgt der Stromverbrauch 0,35 (μA). Für das Lora-Modul beträgt bei kurzen Übertragungsentfernungen der Stromverbrauch beim Senden 23 mA und der Stromverbrauch beim Empfang 11 mA. Abbildung 24 ist ein Bild des LoRa-Knotenleistungstests und der Stromverbrauchsmessung. Die experimentellen Ergebnisse werden mit den theoretischen Berechnungsergebnissen verglichen, die in den Designdokumenten des LoRa-Transceiver-Moduls (LoRa SX1278-Modul mit dem RFM95-Chip) und der Mikroprozessoreinheit (STM32L072RBT6) veröffentlicht wurden, um die Leistung der in dieser Arbeit entworfenen und prototypisierten Hardware zu demonstrieren. Tabelle 4 fasst die Messergebnisse zusammen.

Leistungstest des Lora-Knotens und Messung des Stromverbrauchs.

In diesem Abschnitt diskutieren die Autoren einige wichtige Fragen bezüglich der Leistung und Anwendbarkeit des vorgeschlagenen Systems. Zu den Diskussionspunkten gehört die Bewertung der aktuellen Ergebnisse, Einschränkungen und möglichen Anwendungen; die Kosten des Systems und der Kompromiss zwischen Kosteneffizienz; die Notwendigkeit intensiverer Tests unter realen Arbeitsbedingungen; und zukünftige Werke.

In dieser Studie haben die Autoren ein vollständiges Internet der Strahlungssensorik vorgeschlagen. Die Arbeit ist ein anwendbarer experimenteller Entwurf für ein technisches Problem, das für die Gesellschaft wirklich bedeutsam ist. Unter den wichtigsten Ergebnissen dieser Studie sind die Strahlungsdetektionshardware und das IoT-System die wichtigsten. Erstens erzielt diese Studie hinsichtlich der Strahlungsmessung und der Auflösung der Gammastrahlenenergie im Vergleich zur ähnlichen Studie12, die einen größeren Detektor verwendete, ein relativ gutes Ergebnis. Die Energiespektren der Referenzstudie sind etwas besser als die der vorgeschlagenen Studie; Dies könnte an der größeren Größe des Szintillationskristalls liegen. Die Detektoren in beiden Studien eignen sich jedoch hervorragend zur Identifizierung der in der Industrie üblichen radioaktiven Isotope. Zweitens basieren das IoT-Netzwerk und das Protokoll des vorgeschlagenen Systems auf robusten Designs. Dies könnte eines der ersten kostengünstigen und regionalen IoT-Systeme im Bereich der Strahlungsdetektion für das Altmetallrecycling sein. Daher haben die Autoren die Kommunikationsparameter gemessen, anstatt das vorgeschlagene IoT-System mit einem Referenzdesign zu vergleichen. Obwohl dies eine Einschränkung sein könnte, die in der nächsten Studie angegangen werden sollte, ist das vorgeschlagene IoT-System gut für die Anforderungen für die Verbindung der Geräte im vorgeschlagenen System geeignet.

Da das gesamte System vollständig modularisiert ist, kann das vorgeschlagene IoRSS nicht nur an Detektoren und andere Hardware, sondern auch an das IoT-Netzwerk und -Protokoll problemlos angepasst werden. Dadurch wird das System flexibler und praktikabler. Der vorgeschlagene Entwurf könnte für Entwicklungsländer eine gute Wahl sein, um den Empfehlungen der Internationalen Atomenergiebehörde zu folgen. Das System ist auch eine Lösung für Recyclingfabriken, um das Ranking ihrer Produkte durch die Ausstattung mit Strahlenschutzkontrollgeräten zu verbessern. Das bedeutet, dass das vorgeschlagene System nicht nur den Metallrecyclingbetrieben, sondern der gesamten Gesellschaft zugute kommt.

Die Kosten des Systems stellen möglicherweise kein großes Problem dar, wenn es für viele Altmetallrecyclinganlagen umfassend ausgestattet ist. Die Hauptgründe sind: (i) die Kosten des vorgeschlagenen Systems sind nicht sehr hoch und werden bei der Massenproduktion stark reduziert; (ii) Sowohl die Investitionskosten als auch die Einnahmen von Metallrecyclingfabriken sind oft hoch; und (iii) es gibt Vorschriften über die Verantwortung für die Erkennung radioaktiver Quellen beim Altmetallrecycling4. Bezüglich (i) hängen die Kosten des gesamten Systems hauptsächlich von den Strahlungsdetektoren, den Hardwareeinheiten und dem IoT-System ab. In der vorgeschlagenen Konfiguration sind die Kosten durch die Verwendung zweier bekannter Arten von Strahlungsdetektoren geringer als bei Einzeldetektorsystemen. Allerdings ermöglichen die Systemarchitektur und das Design des Systems, dass mehrere Fabriken dasselbe mobile Gerät und dasselbe IoT-System gemeinsam nutzen. Diese Nutzung könnte eine gute Lösung für Entwicklungsländer sein, in denen viele kleine und mittlere Metallrecyclinganlagen in der gleichen Region verteilt sind. Bei der Betrachtung von (ii) vergleichen die Autoren die Kosten des vorgeschlagenen Systems (Einheiten von zehntausend USD) mit den Investitionskosten (Einheiten von Millionen USD) und den Einnahmen (Einheiten von Millionen USD) des mittelgroßen Altmetallrecyclings Einrichtungen. In kleinen Fabriken könnte das vorgeschlagene System Luxusausrüstung sein; Fakt ist jedoch, dass der Output kleinerer Anlagen üblicherweise der Input größerer Fabriken ist. Daher hat die Einrichtung großer und mittlerer Metallrecyclingfabriken nach wie vor eine gesellschaftliche Bedeutung. Wenn darüber hinaus alle Länder die Ausrüstung aller Metallrecyclinganlagen mit Strahlungsdetektoren vorschreiben, wie in (iii) erwähnt, wird der geringfügige Anstieg der Produktionskosten ein weltweites Problem darstellen; Daher stellt dies für keine bestimmte Fabrik ein Problem dar.

Neben der finanziellen Frage gibt es einen Kompromiss zwischen den Investitionskosten, der Fähigkeit zur Strahlungserkennung und der Reaktionsgeschwindigkeit. Der erste Punkt hier wäre die Dichte der Strahlungserkennungsgeräte im IoRSS-System im Vergleich zur Wirksamkeit der Erkennung und den mit dieser Dichte verbundenen Kosten. Um die Wahrscheinlichkeit der Strahlungsdetektion in einem großen Gebiet zu erhöhen, ist die Installation einer großen Anzahl und Dichte von Geräten erforderlich. Die Detektionseffizienz hängt auch von der Art und Größe der Strahlungsdetektoren ab; Die fortschrittlicheren und größeren Detektoren weisen eine bessere Leistung auf41. In dieser Studie wurde jedoch keine wirtschaftliche Analyse durchgeführt, um den Zusammenhang zwischen den für Geräte ausgegebenen Geldern und der Entdeckungswahrscheinlichkeit zu verstehen.

Der nächste Punkt wäre hier der Zusammenhang zwischen der Fehlalarmrate und der Reaktionsgeschwindigkeit des Systems. Das stationäre Gerät ist so konfiguriert, dass es die Dosisleistung jede Sekunde aktualisiert. Um jedoch den Fehlalarm bei niedrigen Dosisleistungen zu reduzieren, benötigt der Softwarealgorithmus bis zu 5 Sekunden zur Bestätigung. Selbst wenn der Alarm instabil ist, wird mehr Zeit benötigt, um das mobile Gerät in Betrieb zu nehmen. Der Softwarealgorithmus kann einfach eingerichtet werden, um schneller zu reagieren. Allerdings kann eine hohe Hintergrunddosisleistung einen Fehlalarm auslösen und den Betrieb der Fabrik stören. Daher ist das vorgeschlagene System im Hinblick auf die Reaktionsgeschwindigkeit nicht im eigentlichen Sinn echtzeitfähig. Verglichen mit der Vorlaufzeit der Metallproduktion reicht diese Geschwindigkeit jedoch aus, um das Risiko des Recyclings radioaktiver Stoffe zu erkennen und zu isolieren.

Um das vorgeschlagene System vollständig zu validieren, sind intensivere Tests unter realen Arbeitsbedingungen erforderlich. Die Durchführung weiterer Experimente in Altmetallrecyclingfabriken könnte das vorgeschlagene System vollständiger und praktischer machen. Darüber hinaus hilft das Testen des Systems unter identischen Bedingungen den Autoren, Assoziationseffekte zu isolieren. Obwohl dies derzeit eine Einschränkung der Studie darstellen könnte, ist es nicht einfach, viele Experimente in Altmetallrecyclinganlagen durchzuführen. Der Grund dafür ist, dass in Entwicklungsländern das Altmetallrecycling häufig die Umwelt belastet; insbesondere die Luftverschmutzung beim Einschmelzen des Altmetalls. Daher sind Anlagenbesitzer bei allen messungsbezogenen Untersuchungen in ihren Fabriken misstrauisch, unabhängig von den Erklärungen. Daher hatten die Forscher nur wenige Möglichkeiten, die Experimente unter den gewünschten Arbeitsbedingungen in den Fabriken durchzuführen. Um diese Herausforderung zu meistern, sind Unterstützung und rechtliche Genehmigungen von Regierungen hilfreich.

Die Anwendbarkeit des IoRSS würde erweitert, wenn die Messhardware in Größe und Kosten deutlich verbessert würde; das IoT-Kommunikationssystem wird in größeren Maßstäben unter rauen Umgebungsbedingungen validiert; Das gesamte System wird in verschiedenen Arten und Größenordnungen von Metallrecyclinganlagen intensiv getestet. Darüber hinaus würde die Durchführung weiterer Studien zur Untersuchung des Kompromisses zwischen Fehlalarm und Empfindlichkeit IoRSS effektiver machen.

In diesem Artikel haben wir das Internet of Radiation Sensor System (IoRSS) entworfen und entwickelt, um radioaktive Quellen außerhalb der behördlichen Kontrolle in Recycling- und Sammelanlagen für Eisen- und Stahlschrott zu erkennen. Das IoRSS besteht aus einem Netzwerk drahtlos verbundener stationärer und mobiler Strahlungserkennungsgeräte unter Verwendung des zuverlässigen LoRa-Funkkommunikationsprotokolls. Das Strahlungsdetektionsgerät, das auf der Kombination von GM-Röhren und CsI(Tl)-Szintillatoren basiert, wurde ausgiebig unter verschiedenen Bedingungen getestet, einschließlich Betrieb bei hoher Temperatur, hoher Beschleunigung und in einem starken Magnetfeld in realen Altmetallrecycling- und -produktionsanlagen. Die Testergebnisse zeigen, dass das IoRSS mit dem Vorschlag von Algorithmen, Ansätzen, Softwaretools, Spezifikationen für die Datenintegration und Automatisierung der Informationsverarbeitung zur Optimierung der begrenzten Ressourcen eine robustere Erkennungsfähigkeit bietet und den Einsatz von Datenanalysen verbessert Bewertung der Erkennung und Reaktion auf Strahlenvorfälle. Darüber hinaus spart der Aufbau eines Strahlungsdetektionssystems auf Basis eines IoT-Systems viel Energie, erhöht die Datenübertragungsraten und reduziert die Latenz.

Die wichtigsten technischen Merkmale des vorgeschlagenen IoRSS-Systems lassen sich wie folgt zusammenfassen:

Kommunikation: Verwendung der LoRa-Funkkommunikationstechnologie mit geringem Stromverbrauch zur Kommunikation zwischen Strahlungserkennungsgeräten und der Gateway-Station. Nutzung der Mobilfunknetzinfrastruktur zur Kommunikation zwischen Gateway und Leitstelle (Cloud/Server).

Standortüberwachung: Bereitstellung und Anzeige eines genauen Standorts des Geräts mit einer GPS-Positionierungsgenauigkeit von etwa 5 m bei guten Wetter- und Umgebungsbedingungen.

Erkennung und Identifizierung von Strahlungsquellen: Bietet Informationen über die Anzahl der Strahlungsimpulse und die Dosisleistung am Messort und löst einen Alarm aus, wenn die Strahlung einen bestimmten Schwellenwert überschreitet. Kann radioaktive Quellen anhand einer Spektraldiagrammanalysefunktion identifizieren.

Mechanischer Aufbau: Das Gerät verfügt über einen mechanischen Aufbau, der für den Einbau in kleinen und mittleren Altmetall- und Stahlrecyclinganlagen geeignet ist. Die Montagemethode gewährleistet die Sicherheit des Geräts und beeinträchtigt nicht den normalen Betrieb der Anlagen. Die physische Größe des Mobilgeräts ist für den Handgebrauch geeignet.

Steuerung und Konfiguration: Das Gerät verfügt über die Funktion der Fernkonfigurationseinstellung/-abfrage per SMS (Konfigurationseinstellung/-abfrage per Mobiltelefonnachricht) oder TCP/IP (über die Webschnittstelle).

Verfahren zur Reaktion auf Strahlenvorfälle und Warnungen: Das IoRSS-System stellt Warnstufen bereit und aktiviert Verfahren zur Strahlenerkennung und zur Reaktion auf Vorfälle entsprechend der Gefahrenstufe der erkannten radioaktiven Quelle.

Batteriebetrieben: Mobile Geräte, die mit wiederaufladbaren Batterien betrieben werden. Die durchschnittliche Betriebsdauer jeder vollen Akkuladung beträgt 3 Tage.

Überwachungssoftware: Die Software arbeitet stabil mit den Funktionen dezentraler Zugriff, statistische Berichte, Online- und Echtzeitüberwachung, Fernsteuerung und -konfiguration sowie Hochsicherheitsfunktionen.

Zukünftig soll das IoRSS-System kompatibel zu mehreren anderen nuklearen Detektionstechnologien erweitert und zu einem intelligenten Überwachungs- und Überwachungssystem vernetzt werden. Darüber hinaus werden verschiedene Arten von Sensoren und Detektoren in das System integriert, um die Erkennung anderer Arten gefährlicher Stoffe wie Sprengstoffe, biologische Arbeitsstoffe und Waffen zu ermöglichen. Die Integration stationärer Sensoren und Detektoren unterschiedlicher Art, die auf einer Reihe tragbarer Plattformen wie unbemannten Luftfahrzeugen und Handgeräten montiert sind, könnte die IoRSS-Effektivität erheblich verbessern und kann problemlos in unsere bestehenden Betriebsabläufe und Geräte implementiert werden. Die nächste geplante Studie wird sich auf die Bewältigung einiger Herausforderungen im Zusammenhang mit IoT-basierten Netzwerken konzentrieren, wie z. B. Heterogenität von Geräten, Verarbeitung heterogener unstrukturierter Big-Data-Generierung durch Sensoren und Datensicherheit. Wir werden außerdem fortschrittliche Algorithmen und Datenverarbeitungsmodelle entwickeln, die künstliche Intelligenz nutzen, um intelligente Dienste und Anwendungen bereitzustellen.

Internationale Atomenergiebehörde. Sicherheit radioaktiver Quellen. IAEA Nuclear Security Series, Wien 11 (2009).

Vietnamesische Agentur für Strahlung und nukleare Sicherheit. Sicherheit der Strahlungsquelle. http://www.varans.vn/ (2021).

Internationale Atomenergiebehörde. Iaea-Sicherheitsglossar: Terminologie für nukleare Sicherheit und Strahlenschutz, 2007. Ausgabe. (IAEO, Wien, 2007).

Wirtschaftskommission der Vereinten Nationen für Europa. Empfehlungen zu Überwachungs- und Reaktionsverfahren für radioaktiven Altmetall. ECE/TRANS/NONE/2006/7, Wien (2006).

Internationale Atomenergiebehörde. Verhaltenskodex zur Sicherheit radioaktiver Quellen. IAEA/CODEOC/2004, Wien (2004).

Internationale Atomenergiebehörde. Kontrolle und Management von radioaktivem Material, das versehentlich in Altmetall gelangt ist. Proz. Int. Konf. Tarragona, 2009 (2011).

Dang Thanh Luong. Forschung und Entwicklung, Entwicklung und Aufbau eines nationalen und internationalen Teams (VIETNAM AGENCY FOR RADIATION AND NUCLEAR SAFETY, Hanoi, 2014).

Carminati, M., Di Vita, D., Morandi, G., D'Adda, I. & Fiorini, C. Tragbares magnetkompatibles Gammastrahlenspektrometer zur Umweltüberwachung und Schrottprüfung. Sensoren 22, https://doi.org/10.3390/s22041412 (2022).

Brunelli, D., Pino, F., Fontana, CL, Pancheri, L. & Moretto, S. Dragon: Drohne zur Strahlungserkennung von Gammas und Neutronen. Im Jahr 2020 IEEE SENSORS, 1–4, https://doi.org/10.1109/SENSORS47125.2020.9278835 (2020).

Flanagan, RR, Brandt, LJ, Osborne, AG & Deinert, MR Erkennung von Kernmaterial in städtischen Umgebungen mithilfe mobiler Sensornetzwerke. Sensoren 21, https://doi.org/10.3390/s21062196 (2021).

Huban, AG, & Kimberly, K. Nukleardetektionstechnologien. Das US-Heimatschutzministerium (DHS), UNSCR 1540 COMPASS, Ausgabe 3 (2014).

Kim, JH, Back, HK & Joo, KS Entwicklung eines Rucksacks zur drahtlosen Strahlungsdetektion mit Array-Silizium-Photomultiplier (SiPM). Nukl. Ing. Technol. 52, 456–460. https://doi.org/10.1016/j.net.2019.07.027 (2020).

Artikel CAS Google Scholar

Tran-Quang, V. & Miyoshi, T. Aprees: Adaptives Routing-Protokoll für große drahtlose Sensornetzwerke. Im Jahr 2007, Communications Society Conference of IEICE, S–154 (2007).

Tran-Quang, V., Ngo-Quynh, T. & Jo, M. Ein Laterationslokalisierungsalgorithmus für energieeffiziente Zielverfolgung in drahtlosen Sensornetzwerken. Ad-hoc-Senator Wirel. Netw. 34, 191–220 (2016).

Google Scholar

Tran-Quang, V. & Miyoshi, T. Energiebilanz beim adaptiven Routing-Protokoll unter Berücksichtigung des Problems der Erfassungsabdeckung für drahtlose Sensornetzwerke. In ICCE 2008. Second International Conference on Communications and Electronics, 2008, 86–91 (IEEE, 2008).

Ngo-Quynh, T., Tran-Quang, V. & Nguyen-Trung, Q. Ein Kommunikationsprotokoll mit geringer Latenz für die Zielverfolgung in drahtlosen Sensornetzwerken. EURASIP J. Wirel. Komm. Netw. 2016, 33 (2016).

Artikel Google Scholar

Holst, A. Anzahl der mit IoT verbundenen Geräte weltweit 2019–2030. https://www.statista.com/statistics/1183457/iot-connected-devices-worldwide/. Zugriff am 20. Januar 2021.

Zhou, Q., Zheng, K., Hou, L., Xing, J. & Xu, R. Design und Implementierung von Open Lora für IoT. IEEE Access 7, 100649–100657 (2019).

Artikel Google Scholar

Latif, SA et al. KI-gestützte, Blockchain- und SDN-integrierte Sicherheitsarchitektur für das IoT-Netzwerk cyberphysischer Systeme. Berechnen. Komm. 181, 274–283. https://doi.org/10.1016/j.comcom.2021.09.029 (2022).

Artikel Google Scholar

Newman, P. iot-Bericht: Wie das Wachstum der Internet-of-Things-Technologie Mainstream-Unternehmen und Verbraucher erreicht. https://www.businessinsider.com/internet-of-things-report (2019).

Cisco. Internet der Dinge: Auf einen Blick. www.cisco.com/c/dam/en/us/products/collateral/se/internetofthings/at-a-glance-c45-731471.pdf (2016).

Silva, FSD et al. Eine Umfrage zu Optimierungen der Weitverkehrsnetztechnologie mit großer Reichweite. IEEE Access 9, 106079–106106. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3079095 (2021).

Artikel Google Scholar

Čolaković, A. & Hadžialić, M. Internet der Dinge (iot): Ein Überblick über grundlegende Technologien, Herausforderungen und offene Forschungsfragen. Berechnen. Netw. 144, 17–39. https://doi.org/10.1016/j.comnet.2018.07.017 (2018).

Artikel Google Scholar

Ooi, B.-Y., Kong, Z.-W., Lee, W.-K., Liew, S.-Y. & Shirmohammadi, S. Eine kollaborative IoT-Gateway-Architektur für zuverlässige und kostengünstige Messungen. IEEE-Instrument. Messen. Mag. 22, 11–17. https://doi.org/10.1109/MIM.2019.8917898 (2019).

Artikel Google Scholar

Wang, P., Ye, F. & Chen, X. Eine Smart-Home-Gateway-Plattform zur Datenerfassung und Sensibilisierung. IEEE-Komm. Mag. 56, 87–93. https://doi.org/10.1109/MCOM.2018.1701217 (2018).

Artikel Google Scholar

Nugur, A., Pipattanasomporn, M., Kuzlu, M. & Rahman, S. Design und Entwicklung eines IoT-Gateways für Smart-Building-Anwendungen. IEEE IOT J. 6, 9020–9029 (2019).

Google Scholar

Ray, PP, Thapa, N. & Dash, D. Implementierung und Leistungsanalyse eines interoperablen und heterogenen IoT-Edge-Gateways für umfassende Wellness-Pflege. IEEE Trans. Konsum. Elektron. 65, 464–473. https://doi.org/10.1109/TCE.2019.2939494 (2019).

Artikel Google Scholar

Ngabo, D. et al. Blockchain-basierter Sicherheitsmechanismus für medizinische Daten in der Fog-Computing-Architektur des Internets der Dinge. Elektronik 10, https://doi.org/10.3390/electronics10172110 (2021).

Vinh, T.-Q. & Tan, V.-H. Ein Echtzeit-Überwachungs- und Managementsystem für mobile Strahlungsquellen. In International Atomic Energy Agency (IAEA): Nuclear Disarmament, Safeguards And Physical Protection (S98) 51 (2018).

Silvers, K. Globale Initiative zur Bedrohungsreduzierung – Projekte zur mobilen Quellenverfolgung (2010). Pacific Northwest National Laboratory. https://gnssn.iaea.org.

IAEA. Rasims – Informationsmanagementsystem zum Strahlenschutz. Internationale Atomenergiebehörde. https://www.iaea.org/resources/databases/rasims.

Gong, P. et al. Lokalisierung verlorener radioaktiver Quellen mithilfe eines UAV-Strahlungsüberwachungssystems. Appl. Strahlen. Isot. 150, 1–13. https://doi.org/10.1016/j.apradiso.2019.04.037 (2019).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Han, J., Xu, Y., Di, L. & Chen, Y. Kostengünstige Multi-UAV-Technologien zur Konturkartierung nuklearer Strahlungsfelder. J. Intell. Robotersystem. 70, https://doi.org/10.1007/s10846-012-9722-5 (2013).

Pavlovsky, R. et al. 3D-Gammastrahlen- und Neutronenkartierung in Echtzeit mit der Lokalisierungs- und Kartierungsplattform von unbemannten Flugsystemen und tragbaren Konfigurationen. arXiv: Instrumentierung und Detektoren (2019).

Tosato, P. et al. Ein autonomer Drohnenschwarm für industrielle Gassensoranwendungen. Im Jahr 2019 IEEE 20th International Symposium on A World of Wireless, Mobile and Multimedia Networks (WoWMoM), 1–6, https://doi.org/10.1109/WoWMoM.2019.8793043 (2019).

Rossi, M. et al. Gas-Drohne: Tragbares Gassensorsystem auf UAVs zur Lokalisierung von Gaslecks. In SENSORS, 2014 IEEE, 1431–1434, https://doi.org/10.1109/ICSENS.2014.6985282 (2014).

Gallego, V., Rossi, M. & Brunelli, D. Unbemannte Gasleckortung und -kartierung aus der Luft mithilfe von Mikrodrohnen. Im Jahr 2015 IEEE Sensors Applications Symposium (SAS), 1–6, https://doi.org/10.1109/SAS.2015.7133629 (2015).

Fontana, CL et al. Ein verteiltes Datenerfassungssystem für Nukleardetektoren. Int. J. Moderne Phys. Konf. Ser. 48, 1860118. https://doi.org/10.1142/S2010194518601187 (2018).

Artikel Google Scholar

Fontana, CL et al. Detektionssystem des ersten schnell verlagerbaren Tagged Neutron Inspection System (RRTNIS), entwickelt im Rahmen des europäischen H2020-C-Bord-Projekts. Physik. Procedia 90, 279–284, https://doi.org/10.1016/j.phpro.2017.09.010 (2017).

Kurvinen, K. et al. Entwurf einer Strahlungsüberwachungseinheit für ein unbemanntes Luftfahrzeug. J. Umgebung. Radioaktivität 81, 1–10. https://doi.org/10.1016/j.jenvrad.2004.10.009 (2005).

Artikel CAS Google Scholar

Pino, F. et al. Charakterisierung eines mittelgroßen CLLB-Szintillators: Einzel-Neutronen-/Gamma-Detektor zur Strahlungsüberwachung. J. Instrument. 16, P11034. https://doi.org/10.1088/1748-0221/16/11/p11034 (2021).

Artikel CAS Google Scholar

Cester, D. et al. Spezielle Kernmaterialdetektion mit einem mobilen Multidetektorsystem. Nukl. Instrument. Methoden Phys. Res. Sekte. Ein Accel. Spektrom. Erkennen. Assoc. Ausrüsten. 663, 55–63. https://doi.org/10.1016/j.nima.2011.10.011 (2012).

Artikel ADS CAS Google Scholar

Woolf, RS, Wulf, EA, Phlips, BF, Chowdhury, P. & Jackson, EG Identifizierung interner radioaktiver Kontaminanten in Elpasoliten (clyc, cllb, cllbc) und anderen anorganischen Szintillatoren. Nukl. Instrument. Methoden Phys. Res. Sekte. Ein Accel. Spektrom. Erkennen. Assoc. Ausrüsten. 954, 161228, https://doi.org/10.1016/j.nima.2018.09.063. (2020).

Pérez-Loureiro, D. et al. Bewertung von Clyc-6- und Clyc-7-Szintillatoren zur Erkennung von Kernmaterialien. Nukl. Instrument. Methoden Phys. Res. Sekte. Ein Accel. Spektrom. Erkennen. Assoc. Ausrüsten. 1012, 165622. https://doi.org/10.1016/j.nima.2021.165622 (2021).

Artikel CAS Google Scholar

Dinh-Khang, P. et al. Entwurf und Einrichtung des Szintillationsdetektors mit Csi(tl)-Kristallen und Lawinenfotodiode für die Gammastrahlenmessung. Vietnam J. Sci. Technol. 63, 46–49 (2021).

Google Scholar

Grupen, C. Einführung in den Strahlenschutz (Springer, 2010).

Buchen Sie Google Scholar

Semtech LoRa. Sx1272 Lora-Rechner-Tool. https://sx1272-lora-calculator.updatestar.com/. Zugriff am 5. November 2020.

Semtech LoRa. Sx1276/77/78/79 – 137 MHz bis 1020 MHz Low-Power-Langstrecken-Transceiver. https://www.semtech.com/products/wireless-rf/lora-transceivers/sx1276. Zugriff am 5. November 2020.

STMicroelectronics. stm32l072rbt6 Datenblatt. https://www.st.com/en/microcontrollers-microprocessors/stm32l072rb.html. Zugriff am 5. November 2020.

HOFFNUNG MIKROELEKTRONIK. Datenblatt zum Rfm95/96/97/98(w)-Langstrecken-Transceivermodul mit geringem Stromverbrauch. https://www.hoperf.com/modules/lora/RFM95.html. Zugriff am 5. November 2020.

Referenzen herunterladen

Diese Arbeit wurde vom Bac Ninh Department of Science and Technology (DOST) unter dem Projektcode KCBN-(07).18 unterstützt.

Universität für Wissenschaft und Technologie Hanoi, Hanoi, Vietnam

Vinh Tran-Quang & Hung Dao-Viet

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

T.-QV trug zur Systemarchitektur für ein IoT-basiertes Strahlungssensorsystem (IoRSS) und IoRSS-Betriebsprotokolle bei, D.-VH leitete das Hardware-Design, testete und analysierte die Ergebnisse. Alle Autoren haben zum Verfassen des Manuskripts beigetragen.

Korrespondenz mit Vinh Tran-Quang.

Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

Springer Nature bleibt neutral hinsichtlich der Zuständigkeitsansprüche in veröffentlichten Karten und institutionellen Zugehörigkeiten.

Open Access Dieser Artikel ist unter einer Creative Commons Attribution 4.0 International License lizenziert, die die Nutzung, Weitergabe, Anpassung, Verbreitung und Reproduktion in jedem Medium oder Format erlaubt, sofern Sie den/die Originalautor(en) und die Quelle angemessen angeben. Geben Sie einen Link zur Creative Commons-Lizenz an und geben Sie an, ob Änderungen vorgenommen wurden. Die Bilder oder anderes Material Dritter in diesem Artikel sind in der Creative Commons-Lizenz des Artikels enthalten, sofern in der Quellenangabe für das Material nichts anderes angegeben ist. Wenn Material nicht in der Creative-Commons-Lizenz des Artikels enthalten ist und Ihre beabsichtigte Nutzung nicht gesetzlich zulässig ist oder über die zulässige Nutzung hinausgeht, müssen Sie die Genehmigung direkt vom Urheberrechtsinhaber einholen. Um eine Kopie dieser Lizenz anzuzeigen, besuchen Sie http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Nachdrucke und Genehmigungen

Tran-Quang, V., Dao-Viet, H. Ein Internet-of-Radiation-Sensorsystem (IoRSS) zur Erkennung radioaktiver Quellen außerhalb der behördlichen Kontrolle. Sci Rep 12, 7195 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-11264-y

Zitat herunterladen

Eingegangen: 03. Dezember 2021

Angenommen: 20. April 2022

Veröffentlicht: 03. Mai 2022

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-11264-y

Jeder, mit dem Sie den folgenden Link teilen, kann diesen Inhalt lesen:

Leider ist für diesen Artikel derzeit kein gemeinsam nutzbarer Link verfügbar.

Bereitgestellt von der Content-Sharing-Initiative Springer Nature SharedIt

Durch das Absenden eines Kommentars erklären Sie sich damit einverstanden, unsere Nutzungsbedingungen und Community-Richtlinien einzuhalten. Wenn Sie etwas als missbräuchlich empfinden oder etwas nicht unseren Bedingungen oder Richtlinien entspricht, kennzeichnen Sie es bitte als unangemessen.

AKTIE