innosferaНаука и инновацииScience and Innovations1818-98572412-9372Издательский дом «Белорусская наука»10.29235/1818-9857-2024-07-77-83innosfera-650Research ArticleДИССЕРТАЦИОННЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯDISSERTATION RESEARCHПрограммный комплекс для расчета доз облучения изотопами 137Cs, 238Pu, 239+240Pu и 241Am объектов биотыSoftware package for calculating the dose rate of 137Cs, 238Pu, 239+240Pu, and 241Am isotopes for non-human biotaСпировР.SpirauR.

Руслан Спиров, научный сотрудник отдела качества окружающей среды и продуктов питания

Ruslan Spirau

ruslan.spirov@yandex.ruТимохинаН.TsimokhinaN.

Наталья Тимохина, заведующий отделом качества окружающей среды и продуктов питания, кандидат биологических наук

Natallia Tsimokhina

natim-2006@tut.byНикитинА.NikitinA.

Александр Никитин, заместитель директора по научной работе, кандидат сельскохозяйственных наук

Aleksander Nikitin

nikitinale@gmail.comИнститут радиобиологии НАН БеларусиBelarusИнститут микробиологии НАН БеларусиBelarus202415082024077783Copyright © Издательский дом «Белорусская наука», 20242024Издательский дом «Белорусская наука»Издательский дом «Белорусская наука»https://innosfera.belnauka.by/jour/about/submissions#copyrightNoticehttps://innosfera.belnauka.by/jour/article/view/650

В статье представлен разработанный программный комплекс для расчета доз облучения изотопами 137Cs, 238Pu, 239+240Pu и 241Am объектов биоты, состоящий из 3 компонентов: мобильного приложения для описания реперных площадок и отбираемых образцов, приложения для настольных систем для ведения базы данных образцов на радиохимическом анализе и измерении удельной активности радионуклидов, веб-приложения для расчета доз облучения и первичной статистической обработки данных. Создана и обучена искусственная нейронная сеть для классификации спектров альфа-излучения, показана возможность ее применения для оценки качества проведения радиохимического анализа определения содержания изотопов плутония и америция. Преимущества разработки заключаются в простоте использования и унифицированном подходе к расчету доз облучения естественных популяций растений и животных.

The article describes software package for calculating the dose rate of 137Cs, 238Pu, 239+240Pu, and 241Am isotopes for non-human biota. It consists of three applications: a mobile application for describing sites and samples, desktop application for maintaining a database of samples for radiochemical analysis and measuring the activity of radionuclides, and a web application for calculating dose rates and descriptive statistics. An artificial neural network has been developed and trained to classify alpha radiation spectra, demonstrating its potential for assessing the quality of radiochemical analysis in determining the content of plutonium and americium isotopes. The advantages of the developed software include compatibility with devices of popular platforms, ease of use, and the unification of tasks for calculating dose rates for non-human biota.

программный комплексинформационные технологиидозы облучениядозиметриябиотарадиационная защитаискусственные нейронные сетиsoftwareinformation technologiesdose ratedosimetrynon-human biotaartificial neural networksРабота выполнена при финансовой поддержке грантов на выполнение научно-исследовательских работ докторантами, аспирантами и соискателями Национальной академии наук Беларуси №2016-29-140 на 2016 г. и №2017-29-043 на 2017 г.ReferencesZheng M. The impact of digital economy on renewable energy development in China / M. Zheng, Ch. Y. Wong // Innovation and Green Development. 2024. Vol. 3, iss. 1. 100094. DOI: https://doi.org/10.1016/j.igd.2023.100094.Zheng M. The impact of digital economy on renewable energy development in China / M. Zheng, Ch. Y. Wong // Innovation and Green Development. 2024. Vol. 3, iss. 1. 100094. DOI: https://doi.org/10.1016/j.igd.2023.100094.Investigating narratives and trends in digital agriculture: A scoping study of social and behavioural science studies / K. McGrath [et al.] // Agricultural Systems. 2023. Vol. 207. 103616. DOI: https://doi.org/10.1016/j.agsy.2023.103616.Investigating narratives and trends in digital agriculture: A scoping study of social and behavioural science studies / K. McGrath [et al.] // Agricultural Systems. 2023. Vol. 207. 103616. DOI: https://doi.org/10.1016/j.agsy.2023.103616.Medicine 2032: The future of cardiovascular disease prevention with machine learning and digital health technology / A. Javaid [et al.] // American Journal of Preventive Cardiology. 2022. Vol. 12. 100379. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ajpc.2022.100379.Medicine 2032: The future of cardiovascular disease prevention with machine learning and digital health technology / A. Javaid [et al.] // American Journal of Preventive Cardiology. 2022. Vol. 12. 100379. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ajpc.2022.100379.Habib M. Digital transformation strategy for developing higher education in conflict-affected societies / M. Habib // Social Sciences & Humanities Open. 2023. Vol. 8, iss. 1. 100627. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ssaho.2023.100627.Habib M. Digital transformation strategy for developing higher education in conflict-affected societies / M. Habib // Social Sciences & Humanities Open. 2023. Vol. 8, iss. 1. 100627. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ssaho.2023.100627.Rhodes D.V.L. Creating Custom Digital Assistants for the Scientific Laboratory using the HelixAI Platform / D.V.L. Rhodes, J. G. Rhodes // SLAS Technology. 2022. Vol. 27, iss. 5, P. 284–289. DOI: https://doi.org/10.1016/j.slast.2022.05.002.Rhodes D.V.L. Creating Custom Digital Assistants for the Scientific Laboratory using the HelixAI Platform / D.V.L. Rhodes, J. G. Rhodes // SLAS Technology. 2022. Vol. 27, iss. 5, P. 284–289. DOI: https://doi.org/10.1016/j.slast.2022.05.002.Comparative of machine learning classification strategies for electron energy loss spectroscopy: Support vector machines and artificial neural networks / D. del-Pozo-Bueno [et al.] // Ultramicroscopy. Vol. 253. 113828. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ultramic.2023.113828.Comparative of machine learning classification strategies for electron energy loss spectroscopy: Support vector machines and artificial neural networks / D. del-Pozo-Bueno [et al.] // Ultramicroscopy. Vol. 253. 113828. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ultramic.2023.113828.Artificial neural network for predicting nuclear power plant dynamic behaviors / M. El-Sefy [et al.] // Nuclear Engineering and Technology. 2021. Vol. 53, iss. 10. P. 3275–3285. DOI: https://doi.org/10.1016/j.net.2021.05.003.Artificial neural network for predicting nuclear power plant dynamic behaviors / M. El-Sefy [et al.] // Nuclear Engineering and Technology. 2021. Vol. 53, iss. 10. P. 3275–3285. DOI: https://doi.org/10.1016/j.net.2021.05.003.Introducing a Virtual Assistant to the Lab: A Voice User Interface for the Intuitive Control of Laboratory Instruments / J. Austerjost [et al.] // SLAS Technology. Vol. 23, iss. 5. 2018. P. 476–482. DOI: https://doi.org/10.1177/2472630318788040.Introducing a Virtual Assistant to the Lab: A Voice User Interface for the Intuitive Control of Laboratory Instruments / J. Austerjost [et al.] // SLAS Technology. Vol. 23, iss. 5. 2018. P. 476–482. DOI: https://doi.org/10.1177/2472630318788040.ICRP, 2017. Dose coefficients for nonhuman biota environmentally exposed to radiation. ICRP Publication 136. Ann. ICRP 46(2).ICRP, 2017. Dose coefficients for nonhuman biota environmentally exposed to radiation. ICRP Publication 136. Ann. ICRP 46(2).Brown J.E. A new version of the ERICA tool to facilitate impact assessments of radioactivity on wild plants and animals / J.E. Brown // Journal of Environmental Radioactivity. 2016. Vol. 153. P. 141–148. DOI: 10.1016/j.jenvrad.2015.12.011.Brown J.E. A new version of the ERICA tool to facilitate impact assessments of radioactivity on wild plants and animals / J.E. Brown // Journal of Environmental Radioactivity. 2016. Vol. 153. P. 141–148. DOI: 10.1016/j.jenvrad.2015.12.011.МВИ объемной и удельной активности гамма-излучающих радионуклидов на гамма-спектрометрах с полупроводниковыми детекторами. МВИ. МН 3421-2010: утв. БелГИМ 28.05.10. Минск: БелГИМ, 2010.МВИ объемной и удельной активности гамма-излучающих радионуклидов на гамма-спектрометрах с полупроводниковыми детекторами. МВИ. МН 3421-2010: утв. БелГИМ 28.05.10. Минск: БелГИМ, 2010.Методика определения активности стронция-90 и трансурановых элементов в биологических объектах: МВИ.МН 1892-2003. Введ. 2003-04-30. – Минск: ИРБ НАН Беларуси, 2003.Методика определения активности стронция-90 и трансурановых элементов в биологических объектах: МВИ.МН 1892-2003. Введ. 2003-04-30. – Минск: ИРБ НАН Беларуси, 2003.Методика выполнения измерений мощности эквивалентной дозы гамма-излучения дозиметрами и дозиметрами-радиометрами: МВИ.МН 2513-2006. Введ. 2006-08-11.– Гомель: РНИУП «Институт радиологии», 2005.Методика выполнения измерений мощности эквивалентной дозы гамма-излучения дозиметрами и дозиметрами-радиометрами: МВИ.МН 2513-2006. Введ. 2006-08-11.– Гомель: РНИУП «Институт радиологии», 2005.Ефремова Н.Ю. Оценка неопределенности в измерениях: Практическое пособие / Н.Ю. Ефремова. – Минск, 2003.Ефремова Н.Ю. Оценка неопределенности в измерениях: Практическое пособие / Н.Ю. Ефремова. – Минск, 2003.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.