Muography is a non-invasive imaging technique that has gained significant use in recent decades, relying on the detection of subatomic particles known as muons to probe the internal structure of objects. In this work, I developed a Monte Carlo program to analyze data acquired by a compact, drone-mounted muon detector, enabling more flexible and efficient deployment of muography systems. To support this application, the simulation generates muons with randomized directions and energies to model atmospheric flux. By incorporating the known geometry of a target structure, it performs multiple iterations across a range of candidate densities, tracking each particle's trajectory and calculating its energy loss and absorption to determine the rate of transmission. To ensure the Simulation’s reliability, the simulation was validated against established physics models, including muon attenuation rates, transmission ratios, and the initial energy distribution. The strong agreement observed confirms the physical accuracy of the simulation. Finally, empirical data collected by the detector were then compared with simulation outputs to infer the density of the scanned structure. Although noise in the detector and unit misalignment limited the accuracy of this comparison, the proximity of the results to expected values suggests that, with further refinement, this approach has strong potential for practical muography applications.

מיוגרפיה (Muography) היא טכניקת דימות לא-פולשנית שזכתה לשימוש משמעותי בעשורים האחרונים, המבוססת על גילוי חלקיקים תת-אטומיים המכונים מואונים (Muons) לצורך חקירת המבנה הפנימי של מבנים. בעבודה זו, פיתחתי תוכנת מונטה קרלו (Monte Carlo) לניתוח נתונים שנאספו על ידי גלאי מואונים קומפקטי המורכב על גבי רחפן, דבר המאפשר פריסה גמישה ויעילה יותר של מערכות מיוגרפיה. כדי לתמוך ביישום זה, הסימולציה מייצרת מואונים בעלי כיוונים ואנרגיות אקראיים על מנת למדל את השטף האטמוספרי. באמצעות שילוב הגיאומטריה הידועה של מבנה המטרה, התוכנה מבצעת מספר איטרציות על פני טווח של צפיפויות פוטנציאליות, עוקבת אחר מסלולו של כל חלקיק, ומחשבת את אובדן האנרגיה ואת הבליעה שלו כדי לקבוע את קצב המעבר (Transmission rate). על מנת להבטיח את אמינות הסימולציה, היא תוקפה אל מול מודלים פיזיקליים מבוססים, לרבות שיעורי ניחות המואונים (Muon attenuation rates), יחסי המעבר והתפלגות האנרגיה הראשונית. ההתאמה החזקה שנצפתה מאששת את הדיוק הפיזיקלי של הסימולציה. לבסוף, נתונים אמפיריים שנאספו על ידי הגלאי הושוו לפלטי הסימולציה כדי להסיק את צפיפות המבנה שנסרק. אף על פי שרעש בגלאי וחוסר התאמה (Misalignment) של היחידה הגבילו את דיוק ההשוואה הזו, קרבת התוצאות לערכים המצופים מרמזת כי עם שכלול נוסף, לגישה זו ישנו פוטנציאל חזק ליישומים מיוגרפיים מעשיים.