| 講演要旨(和文) | | ガンマ線スペクトル中のスペクトルピークを抽出するため，スパースモデリングの最適化アルゴリズムの1つであるFISTAを用いた新しい解析手法を試みた．ノイズを加えないシミュレーションデータを用いた計算例では，スペクトル分布のバックグラウンドを関数で近似しながらピーク位置での未知パラメータを求めることで，バックグラウンドとピークを分離し，ピーク位置とガンマ線強度を推定できた．また，ノイズを加えた計算例でも，スペクトル強度の小さなピークは数多く現れるものの，真のピーク位置には大きなピークが現れて，ピークの抽出が可能なことがわかった．最後にフィールドデータに適用した例では，カリウムやウラン系列・トリウム系列の放射性核種からのスペクトルピークを検出することができた． |
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| | 講演要旨(英文) | | Radioactive method is commonly used for uranium exploration and fault detection. Also it is used for rock characterization by using spectrum peaks in gamma-ray spectrum. However it is very difficult to extract spectrum peaks from spectrum distribution in radioactive survey. Because such kind of peaks are embedded in noisy spectrum distribution in many cases. In order to overcome this problem, we applied sparse modeling to extract small gamma-ray peaks from spectrum distribution. The examples of extracted peaks in the case of simulated data and field data are shown in this paper. |
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