基于随机脉冲信息与贝叶斯分类器的核素识别方法研究

发布时间：2020-06-11 23:48

【摘要】：随着科学技术的发展与进步,放射性核材料已广泛应用于国民生产与日常生活当中,对放射性核素的监管与防控关系到国家安全与稳定,而如何快速、准确地识别出潜在的放射性核素是放射性核素监管的首要问题,也是当下亟待解决的重要课题。目前普遍应用的核素识别方法,先以脉冲幅度计数的方式获取目标能谱,再根据能谱中反映的特征信息来判断存在有哪些核素,而当计数较少时难以获取被检目标完整的能谱特征,进而无法及时、准确地识别放射性核素。为了及时地判别某种放射性核素是否存在,本文从核素探测时产生的时域脉冲入手,提出了一种基于贝叶斯分类器的核素识别方法。通过建立特征核事件的选取流程,依据脉冲的能量及其之间时间间隔,选取特征核脉冲,作为目标核素的存在性依据,并设计了序贯贝叶斯分类器,对核素的存在性进行实时的概率分析与判决。另外,针对运动状态放射性核素的识别,建立了核脉冲的探测模型,分析相对位移与脉冲速率之间的比例关系。利用相对位移信息校准脉冲时间间隔,并结合脉冲能量与脉冲时间间隔,对运动中获取的脉冲样本进行校验,选取其中的特征核脉冲,在此基础上重新构建了基于能量的贝叶斯分类器及其决策函数,对目标放射性核素的有无进行实时地概率分析与判别。与传统的核素识别方法依据核素能谱进行分析不同,本文所述方法以核素产生的时域脉冲为研究对象,即时分析特定种类放射性核素的存在与否。为了验证本文所述方法的有效性,本文进行了仿真和实测实验,并与传统的导数寻峰方法进行了对比,所述方法可正确识别出匀速运动状态的核素,且识别效果优于传统的寻峰方法。
【图文】：

(c) 高分辨率航空伽玛射线光谱仪 (d) 车载型核谱检测系统图 1-1 现代核谱仪系统能谱的获取过程中，存在有多种干扰因素的影响，首先有来自核素自身衰变过物理因素，主要包括：光电吸收、康普顿散射、Rayleigh 散射等，以及来自外界因素，主要包括：探测器本底的辐射干扰、环境噪声、不同核素之间的相互作用些因素都影响了能谱的有效获取，甚至使核素的能谱特征发生畸变，对能量峰的识别带来诸多困难[28-52]。此外，对于放射水平较低的微量核素，由于单位时间内计数较少，难以形成完整的能峰（峰形、峰面积等）以供识别[53-58]。为此，基于析的核检测仪器因受统计规律的限制，无法保证在短时间内准确识别出放射性对放射性元素的快速识别问题是亟待解决的难题。为此，学者们设法从时域的角，直接对核脉冲信号进行分析与处理，利用核脉冲的时域特性来分析与判断目。009 年，以 James. V. Candy 为首的利弗莫尔(LLNL)科学与工程小组从脉冲分析创造性地将贝叶斯理论与序贯概率比检验结合起来，应用在了核素识别领域，对静态放射性核素的实时分析与判定，并初步论证了该方法的可行性[59]。mesCandy 等人所提出的序贯贝叶斯方法，避免了传统方法中统计获取γ能谱的

核事件,物理变化,衰变过程,核素

西南科技大学硕士学位论文冲信号对应着核素衰变过程中独特的物理变化，是分析与判断核素是中，核脉冲信号的幅度对应着 γ 射线的能量，而脉冲的到达时间则对生速率。因此，可以通过观测到的核脉冲信号来度量相应γ射线的辐射素的存在性加以分析与判断。核脉冲信号如图 3-2 所示。
【学位授予单位】：西南科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TL81;TP181

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