Determinación de 90Sr y 89Sr en muestras de baja actividad por LSC de ultra bajo fondo mediante machine learning

Abstract

[ES]El objetivo principal de este trabajo es desarrollar un algoritmo de machine learning capaz de determinar el número de cuentas (partículas detectadas) de 90Sr, de 90Y y de 89Sr de los espectros medidos de una muestra por un detector de centelleo líquido para posteriormente poder calcular la actividad (número de desintegraciones por unidad de tiempo) de dichos isótopos en la muestra.

[EN]The main objective of this work is to develop a machine learning algorithm capable of determining the number of counts (detected particles) of 90Sr, 90Y and 89Sr of the spectra measured from a sample by a liquid scintillation detector in order to subsequently be able to calculate the activity (number of disintegrations per unit of time) of said isotopes in the sample.