Сравнительный анализ возможностей рентгеновской, нейтронной и мюонной томографии товаров и транспортных средств для целей таможенного контроля

  • В. В. Пантелеева Санкт-Петербургский филиал Российской таможенной академии
  • Д. Н. Афонин Санкт-Петербургский филиал Российской таможенной академии https://orcid.org/0000-0002-1390-838X
Ключевые слова: рентгеновская томография, нейтронная томография, мюонная томография, неинтрузивный досмотр, таможенный контроль

Аннотация

В статье рассматриваются возможности применения рентгеновской, нейтронной и мюонной томографии для целей таможенного контроля, а также достижения последних исследований в этой области.

Литература

Andreeva N.S., Budnik S.V., Bryazgin A. A. and others. Radiation technologies: view from Russia // Radiation technologies, RVC, Moscow, 2015. pp. 26-27.

Min H. Challenges and opportunities for implementing X-ray scanning technology at the Korean hub ports // Int. J. Logistics Systems and Management. 2016. Vol. 25, № 4. pp. 513-531.

Jaccarda N., Rogersa T.W., Morton E.J. Tackling the X-ray cargo inspection challenge using machine learning // Anomaly Detection and Imaging with X-Rays (ADIX). 2016. Vol. 9847, № 98470. pp. 1-13.

Yifan Z. Research on material discrimination method by cosmic ray muon tomography // Master thesis, dual diploma program advanced level, School of Science Tsinghua University, Stockholm – Beijing. 2018. pp. 25.

Приказ Федеральной таможенной службы России от 09.12.2010 № 2354 (ред. от 05.09.2014) «Об утверждении Инструкции о действиях должностных лиц таможенных органов при таможенном контроле товаров и транспортных средств с использованием инспекционно-досмотровых комплексов» // СПС «Консультант Плюс».

Guidelines for the procurement and deployment of scanning/NII equipment // World customs organization.

Eberhardt J., Liu Y. Fast Neutron and Gamma-Ray Interrogation of Air Cargo Containers // Proceeding or science. 2006. pp. 1-11.

Hartmann J., Yazdanpanah A., Barzilov A. and others. 3D imaging using combined neutron-photon fan-beam tomography: A Monte Carlo study // Applied Radiation and Isotopes, Elsevier, ScienceDirect. 2016. pp. 110-116.

Yang G., Ireland D., Kaiser R. and others. Machine Learning for Muon Imaging // Philosophical Transactions of The Royal Society A Mathematical Physical and Engineering Sciences. 2018. № 377. pp. 808-817.

Morishima K., Nishio A., Kuno M. and others. Discovery of a big void in Khufu’s Pyramid by observation of cosmic-ray muons // Nature. 2017. № 552. pp. 386-390.

Афонин Д.Н. Перспективы применения мюонной томографии при таможенном контроле // Бюллетень инновационных технологий. 2018. Т. 2, № 2(6). С. 18-20.

Borozdin K., Asaki T., Chartrand R. and others. Cosmic-ray muon tomography and its application to the detection of high-z materials // Los Alamos National Laboratory, University of South Carolina. 2014. pp. 1-8.

Bendahan J. Vehicle and Cargo Scanning for Contraband // Physics Procedia 2017. № 90. pp. 242-255.

Сравнительный анализ возможностей рентгеновской, нейтронной и мюонной томографии товаров и транспортных средств для целей таможенного контроля
Опубликован
2019-02-12
Как цитировать
.
Раздел
Экономические науки

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)

<< < 1 2