文献

J-GLOBAL ID：201802265063498640   整理番号：18A0942207

国土安全保障のための気象学的に駆動された中性子バックグラウンド予測【JST・京大機械翻訳】

Meteorologically Driven Neutron Background Prediction for Homeland Security

著者 (7件)： VanDerwerken Douglas (Mathematics Department, U.S. Naval Academy, Annapolis, MD, USA) ,  Millett Marshall (Mechanical Engineering Department, U.S. Naval Academy, Annapolis, MD, USA) ,  Wilson Thomas (U.S. Navy, Corpus Christi, TX, USA) ,  Avramov-Zamurovic Svetlana (Weapons and Systems Engineering Department, U.S. Naval Academy, Annapolis, MD, USA) ,  Nelson Martin (Mechanical Engineering Department, U.S. Naval Academy, Annapolis, MD, USA) ,  Barron Kayla (NASA Johnson Space Center, Houston, TX, USA) ,  Leidig Charles (Independent Military Consultant, Arnold, MD, USA)
資料名： IEEE Transactions on Nuclear Science  (IEEE Transactions on Nuclear Science)
巻： 65  号： 5  ページ： 1187-1195  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0235A  ISSN： 0018-9499  CODEN： IETNAE  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,中性子検出器により測定された中性子背景計数を予測するために気象条件を用いた。このような計数は,主に気象因子に依存する宇宙線相互作用と時間的変動により起こる。本論文では,汚染源物質の存在に敏感でない中性子背景を正確に予測する8か月の時間毎気象データから構築した限界自己回帰(AR)モデルを提示した。中性子背景(宇宙線強度を含む)に影響を与える非気象因子は,検証されたフォーマットにおいてリアルタイムで容易に測定できないので,モデルに含まれない現象を補償することができる条件付きARモデルも提示した。本論文では,条件付きARモデルが移動平均よりも効果的であり,汚染源汚染に対する感受性が低く,センサ有効性の一貫したレベルを保証することを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 宇宙線 ,  感受性 ,  経時変化 ,  *気象学 ,  *予測 ,  モデル ,  気象要素 ,  センサ ,  気象データ ,  *中性子 ,  気象条件 ,  汚染源 ,  自己回帰モデル ,  中性子検出器
準シソーラス用語： 自己回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 半導体の放射線による構造と物性の変化  (BK16123E) ,  放射線検出・検出器  (AD08020J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 安全保障 ,  気象学 ,  中性子 ,  バックグラウンド ,  予測