γ能谱谱数据分解方法研究

【摘要】：NaI(Tl)γ能谱仪探测效率高,装置成本低、使用方便,易于维护等多方面具有优势,在放射性监测中被广泛应用。但是因NaI(Tl)γ能谱仪能量分辨率低,在核素含量低、种类多、介质复杂,本底等众多因素干扰的测量环境下,会造成许多低能区能量相近的全能峰叠加在一起,影响γ能谱分析结果的不确定性。 本文在分析比较目前γ能谱解谱算法的基础上,针对NaI(Tl)γ能谱的解谱难点,对谱光滑、谱寻峰、峰区确定、本底扣除、全能峰函数拟合,峰面积求解等几个关健性问题进行分析、研究并验证。 1、谱数据的平滑:通过对B样条的局部不变性、连续可微性、保凸性、几何不变性等数学原理的分析,发现用B样条对谱数据进行平滑,可以有效的消除大部分统计涨落,优化谱形,能很好地体现原始γ谱峰的大部分重要特征,自适应性强,很大程度上减小了人为误差的影响。 2、寻峰与峰区的确定:借助于峰形刻度、能量刻度函数,采用联合寻峰法(二阶导数法、斜宽寻峰法、协方差法)对γ能谱进行寻峰,可有效地提高谱峰的分辨能力,核素识别率。并尝试改变全能峰峰区边界确定的传统方式,以谱峰的99.7%置信概率区间来确定峰区边界道址,提高有效计数的使用率。 3、峰面积的确定:通过对γ能谱物理形成原理的分析、验证,发现改变重叠峰共本底的分解模式,对重叠峰中每一个分峰都采用独立的拟合函数进行分解是可行的。首先采用SNIP(Sensitive Nonlinear Iterative Peak Algorithms)曲线本底函数对γ能谱进行本底扣除,再对净峰计数进行高斯拟合,求解全能峰面积。结果发现不管是单能峰,还是重叠峰中的分峰都有较好的拟合效果。 通过对实测γ能谱的分析可以看出:B样条谱平滑法与联合寻峰法的使用能有效地减小统计数据涨落的影响,提高谱峰分辨能力,弱峰漏寻及假峰出现的几率小;而对每一全能峰都进行独立的峰区边界修正,函数拟合修正,使得峰面积的求解精度有了一定的提高。研究表明本文所采用的能谱处理算法,在一定程度上是可以较好的完成谱数据的定性定量分析任务。