Caracterización radiológica de una zona impactada por minería mediante una red neuronal desarrollada con Python

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La aplicación de las redes neuronales es una técnica matemática que está ganando un gran interés entre los científicos. Las redes neuronales son una herramienta que permite al científico poder realizar predicciones a partir de un conjunto de resultados teóricos o experimentales. En este trabajo los autores han aplicado una red neuronal desarrollada con el lenguaje de programación Python para caracterizar radiológicamente una escombrera de la mina abandonada de cobre Antigua Pilar en el término municipal de Comenarejo en Madrid. Esta mina tiene la peculiaridad de encontrarse en una zona rica en minerales con un mayor contenido en radionucleidos naturales lo que la hace muy interesante desde el punto de vista radiológico.

Mapa de cotas. vista aérea.

La red neuronal planteada fue entrenada a partir de los datos experimentales obtenidos in situ y que a su vez fueron contrastados en el laboratorio. Los parámetros experimentales in situ que se tomaron fueron cuentas totales de α, β y β/γ y tasa de dosis. Por otra parte, los análisis realizados en el laboratorio fueron los índices de actividad alfa y beta total y espectrometría gamma. La arquitectura de la red neuronal se diseñó en base a la complejidad de la zona de estudio ya que al ser una escombrera abandonada existe una gran heterogeneidad tanto en la composición, granulometría y mineralogía. Asimismo la orografía de la zona añade una complejidad extra al problema planteado. Por esta razón, los autores realizaron la técnica informática de “divide y vencerás” y realizaron una división del problema en 10 subredes en las que se realizaron agrupaciones clasificadas en función de la distancia a unos puntos establecidos en cada clase.

Resultado final de la caracterización de la zona de estudio mediante la red neuronal desarrollada.

El error producido por la heterogeneidad de los valores experimentales se minimizó en la salida de la red mediante un filtro convolutivo. Este filtro convolutivo se utilizó para minimizar el sobredimensionamiento que produce el ajuste de este tipo de puntos experimentales. Los resultados experimentales tomados in situ y los analizados en el laboratorio fueron coherentes entre sí. Los valores de concentración de actividad obtenidos fueron los propios de una zona en la que el uranio se forma por hidrotermación con unos valores para la serie radiactiva natural del uranio que oscilaron entre 250 Bq kg-1 y 7000 Bq kg-1. Por otra parte, los valores pronosticados por la red neuronal fueron coherentes con los obtenidos experimentalmente y reproduce con mucha aproximación la zona de estudio.

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