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核素识别算法及数字化能谱采集系统研究

陈亮  
【摘要】: 使用γ谱仪进行能谱采集与核素识别在核监测中是一项应用广泛的核心技术,核素识别算法和数字化能谱采集技术是数字化谱仪系统的核心与重要组成部分。本文根据国际原子能机构(International Atomic Energy Agency,IAEA)关于便携式谱仪的检测规范,研究了便携式谱仪核素识别算法和数字化能谱采集系统的若干问题。主要的内容包括: (1)应用Geant4蒙特卡罗模拟软件包对用于便携式谱仪的碘化纳(NaI(Tl))、锑锌镉(CeZnTe,CZT)和溴化镧(LaBr3(Ce))探测器进行了建模,按照IAEA的应用规范,分别模拟计算了三种探测器的γ能谱响应,并与实验数据对比验证了模拟计算数据的可靠性,为探测器选型和核素识别算法研究提供了可靠的依据。 (2)设计并实现了适用于便携式γ谱仪的核素识别算法,其中包括能谱数据的平滑、寻峰处理,“计数加权校正”的数字化稳谱,基于特征峰匹配的核素识别算法,并建立了相应的核素库,以实验和模拟数据为依据研究的便携式谱仪核素识别算法应用于自制仪器中,通过了权威部门的检测,核素识别准确性达到并超过了国外同类仪器。 (3)将模式识别的思想引入核素识别,提出了一种新的通过K-L变换提取特征,基于人工神经网络的核素识别算法。该算法以能谱数据整体形状为依据,充分利用了能谱数据信息。通过实测数据测试,讨论了单一核素、混合核素及未知核素的核素识别情况。算法具有计算量小、良好的容错性和适用性、对误差不敏感等特点,为能谱分析及核素识别提供了新的思路。 (4)设计实现了基于FPGA的数字化能谱采集系统,在一块FPGA芯片中实现了多道脉冲幅度分析功能,包括数字脉冲成形、阈值去噪,堆积判弃、基线估计及幅度提取,编写了系统监控程序进行能谱实时采集,显著提高了计数通过率。 本文的研究在国内第一套数字化便携式谱仪中取得了较好的实际应用效果,并且为高性能数字化谱仪的研制打下了基础。


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