CN104181575B - 缪子成像方法和车载式放射性物质监测系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种缪子成像方法和车载式放射性物质监测系统。该缪子成像方法特征在于包括以下步骤：S1，利用径迹重建算法对缪子角度测量数据进行重建，得到初始重建图像f₀；S2，以初始重建图像f₀作为初值，利用代数重建算法进行迭代，得到重建图像f_ART；S3，对f_ART进行最小化全变分若干次，得到图像f_ART‑TV；S4，重复S2至S3，直至得到满足预先设定质量的重建图像f_t；以及S5，利用代数重建算法对f_t进行迭代，得到最终重建图像f_final。根据本发明，能够实现实时的放射性监测，尤其适用于监测放射性废物在运输过程中的状态变化，从而降低放射性废物运输过程中潜在的风险。

Description

缪子成像方法和车载式放射性物质监测系统

技术领域

本发明涉及核安全检测领域，尤其涉及一种缪子成像方法和车载式放射性物质监测系统。

背景技术

近些年，随着核电事业的蓬勃发展，产生了大量需要处理的放射性废物。为了解决放射性废物的处置问题，我国在2006年2月公布了《放射性废物地质处置研究开发规划指南》，首次提出本世纪中叶建成放射性废物地质处置库的规划，并于2011年7月初步选定了位于西北甘肃的放射性废物处置库首选预选区。

然而，我国目前正在服役及规划建造的核电厂几乎都分布在东南沿海一带，与西北内陆处置库的距离较远，运送途中地形和气候变化复杂，运输工具又难免会产生颠簸震动，因此，保证放射性物质的安全非常重要。

为了尽可能确保放射性废物运输的安全及对沿途周边环境的辐射安全，并遵守国家的相关规定，运输车辆应当配备必要的辐射监测设备，以清晰地了解运输途中的情况，同时也能够避免令沿途公众产生极大的恐慌、降低放射性废物运输对沿途社会秩序和经济发展造成的影响。因而，国家核安全机构亟需能够在运输过程中随时监测和量化放射性废物状态的装备。

1936年，卡尔·安德森和赛斯·内德梅耶发现了缪子（μ子），缪子带有一个单位负电荷，与电子同属于轻子。缪子的强穿透能力使它可以穿透很厚的屏蔽层，从而适用于对重元素材料的检测。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种车载式放射性监测系统及相关的成像方法，特别是一种车载式放射性废物运输状态监测系统和成像方法，以实现对放射性废物在运输过程中状态变化的实时监测，其中：

根据本发明的第一方面，提供了一种缪子成像方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，利用径迹重建算法对缪子角度测量数据进行重建，得到初始重建图像f₀；S2，以初始重建图像f₀作为初值，利用代数重建算法进行迭代，得到重建图像f_ART；S3，对f_ART进行最小化全变分若干次，得到图像f_ART-TV；S4，重复S2至S3，直至得到满足预先设定质量的重建图像f_t；以及S5，利用代数重建算法对f_t进行迭代，得到最终重建图像f_final。

根据本发明的第二方面，提供了一种应用根据本发明的缪子成像方法的车载式放射性物质监测系统，其特征在于，该监测系统包括：数据采集子系统（20），主控制及数据处理子系统（30），以及数据报送子系统（40），

其中，数据采集子系统（20）用于获取探测用的缪子的角度数据与位移数据；主控制及数据处理子系统（30）用于对监测系统的运行过程进行总体控制，并基于数据采集子系统（20）获取的数据采用缪子成像方法重建图像；并且数据报送子系统（40）用于将主控制及数据处理子系统（30）重建的图像和/或据此获得的放射性物质状态信息发送到外界。

与现有技术相比，根据本发明的技术方案首次创新性地提出了一种基于缪子成像技术的车载式放射性监测系统和成像方法，该系统和成像方法分别基于宇宙射线缪子监测技术和压缩感知理论，能够实现实时的放射性监测，尤其适用于监测放射性废物在运输过程中的状态变化。

从而，本发明的车载式放射性废物运输状态监测系统和成像方法，能够降低放射性废物运输过程中潜在的风险，同时为国家核安全机构向公众提供放射性废物运输状态信息提供有力的支持，对于提高公众对放射性废物运输的接受度具有积极作用，有利于推动我国核电事业的发展。

此外，本发明的监测系统和成像方法也可应用到与本发明类似的放射性废物暂存状态等其它情况下的实时监测中。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是根据本发明实施例的车载式放射性废物监测系统VWMS的工作环境示意图；

图2是根据本发明实施例的车载式放射性废物监测系统VWMS的组成结构示意图；

图3是压缩感知理论模拟实验结果示意图；以及

图4是根据本发明实施例的车载式放射性废物成像方法VWIM的流程图。

具体实施方式

本发明的主要思想在于，基于宇宙射线缪子监测技术和压缩感知理论，实现对放射性物质、尤其是处于运输状态中的放射性废物的实时成像，并藉由该成像方法来实现车载式放射性物质监测系统，提供放射性废物运输状态的监控信息。

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，以下结合附图及具体实施例，对本发明作进一步地详细说明。

根据本发明的实施例，提供了一种基于宇宙射线缪子技术的车载式放射性废物监测系统（Vehicle-Mounted Radiation Waste Monitoring System，VWMS），该系统能够实时监测放射性废物的状态，尤其是监测放射性废物在运输过程中的状态变化。

图1示出了根据本发明实施例的车载式放射性废物监测系统VWMS的工作环境。如图1所示，该监测系统设置于放射性物质的运载设备中，具体来说，设置于放射性废物的运输车辆100中，以实时获得其在运输中的状态。以待监测的放射性物质RW为中心形成待测区域A，监测系统VWMS的探测器d1、d2布置在待测区域A两侧。

图2示出了根据本发明实施例的车载式放射性废物监测系统VWMS的关键组成部分。如图2所示，该监测系统包括以下三部分：数据采集子系统20、主控制及数据处理子系统30、数据报送子系统40。以下将分别就这三个子系统做进一步介绍。

数据采集子系统20，用于采集探测用缪子的相应参数，其包括两组探测器d1、d2，以及探测器上数据的读出电路和逻辑控制单元等部件。

本发明中的监测系统VWMS并不单独设置一个产生缪子的装置，而是直接对宇宙射线缪子加以利用。地球上的缪子主要来源于宇宙射线。当宇宙射线和大气发生作用后，将产生大量的核介子，但是由于核介子的寿命很短，很快的就衰减成缪子，而缪子的寿命较长，而且缪子与物质相互作用时主要发生的是弱的库仑散射，能量削弱很少，所以缪子不但到达地面的粒子数要远多于其它粒子，并且还具有很强的穿透能力，通常在3～4Gev。

缪子在穿过原子质量不同的物质时产生不同的散射角，由本发明中的数据采集子系统20获得相应数据，以进行辐射成像。如图1、图2所示，两组探测器d1、d2分别设置在待测区域A相对的两侧，其中探测器d1的一侧为入射侧，检测将要入射到临近待测区域A中的缪子的角度、位置、粒子数等参数，由于利用了宇宙射线缪子，可以视为此处存在一个缪子产生子系统10；而另一组探测器d2的一侧则为出射侧，用以获得已经穿透待测区域A的缪子的角度、位置、粒子数等参数。

在优选实施例中，采用两组阻性板探测器，每组探测器由三个位置灵敏探测器组成，用于获取缪子的角度数据与位移数据。阻性板探测器材料可由环氧玻璃纤、铝等材料制成。

主控制及数据处理子系统30，主要负责所述VWMS系统运行过程的总体控制与成像。

具体来说，子系统30进行电气控制、数据采集控制、数据传输控制、安全联锁控制等，其中，电气控制装置主要完成探测器开关的开闭；数据采集控制装置主要负责何时读取数据以及读取数据的数量；数据传输控制装置主要完成读取所得数据的缓存与传入数据处理装置；安全联锁控制装置主要负责漏电、短路等情况下保护探测器的工作。同时，子系统30对数据采集子系统20传回的数据进行预处理与重建，得到最终的重建图像。

数据报送子系统40，主要负责将重建图像、被监测物状态信息等报送给指挥中心服务器，由指挥中心对相应数据进行发布或其它后续操作。被监测物状态信息是由主控制及数据处理子系统30根据最终的重建图像获得的。子系统40通过无线网络、卫星信号或基站等将重建图像与相应的文字信息发送到指挥中心服务器。

为了实现所述VWMS系统，在上述主控制及数据处理子系统30中实施的车载式放射性废物成像方法（Vehicle-Mounted Radiation Waste Imaging Method，VWIM）是其关键点之一。根据广泛调研，结合缪子成像技术粒子采样数低的特点，本发明最终选用压缩感知技术作为对稀疏采样乏燃料等放射性废物运输状态进行成像监测的技术基础。压缩感知（Compressed Sensing，CS）最初是由Candes等人在2006年提出的理论，其核心思想是，当稀疏信号的非零个数远小于某一常数时，给定系统一个初始信号，便可将问题转化为求解一个一范数最小化的问题，即仅从部分傅里叶变换系数便可精确重建稀疏信号所示。图3为压缩感知理论模拟实验结果的示意图，示出了仅利用22个傅里叶系数精确重建的结果，其中：左图为标准的Shepp-Logn头模型；中图为22个傅里叶系数采样；右图为利用22个傅里叶系数精确重建的结果。因此，本发明选用了压缩感知理论的代表方法，代数重建算法（Algebraic Reconstruction Technique，ART）作为求解稀疏数据问题的解决方案。

此外，本发明为了提高监测效率，缩短图像重建时间，首先选用基于解析方法的径迹重建算法（Point of Closest Approach，POCA）进行快速重建，并将其重建结果作为迭代的初始值，再利用ART代数重建算法迭代，同时结合全变分（Total Variation，TV）去噪技术进行图像重建，最终获得重建用时短、重建质量高的图像，实现所述VWMS系统的成像。缪子成像方法VWIM在VWMS系统中的具体实现流程如图4所示，主要包括以下五个步骤：

步骤S1：利用POCA算法对缪子角度测量数据进行重建，得到初始重建图像f₀。

利用探测器d1获得将要入射到待测区域A中的缪子相对于待测区域A的入射位置x_in与入射角度θ_in，利用探测器d2获得通过待测区域A之后的缪子的出射位置x_out与出射角度θ_out，计算得到偏转角度θ=θ_out-θ_in。使用POCA重建算法得到初始重建图像f₀，即散射密度λ，如公式（1）所示：

$\mathrm{\λ}=\frac{1}{L}\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\frac{{\mathrm{\θ}}_i^2}{M}---\left(1\right)$

其中L表示穿过栅格的路径长度，M表示缪子总个数。

步骤S2：以f₀作为初值，利用ART算法进行一次迭代重建，得到重建图像f_ART。

计算得到缪子的偏转位移x=x_out-x_in，再结合公式（1）中的缪子偏转角度θ建立线性系统，V=Hλ。以f₀为初值，进行一次ART迭代，得到f_ART。迭代过程如公式（2）所示：

${\mathrm{\λ}}^{k+1}={\mathrm{\λ}}^k+{\mathrm{\ω}}^k\frac{V_i-H_i{\mathrm{\λ}}^k}{{\left|\right|H_i\left|\right|}^2}{H}_i^T---\left(2\right)$

其中，λ^k表示第k次射线迭代的散射密度图像，在此“射线”表示缪子的输运路径；ω表示松弛因子；V_i表示第i条射线的投影值；H_i表示第i条射线投影值V与图像值λ之间关系的系统矩阵。射线投影值V_i通过探测或数值模拟得到，偏转位移与偏转角度共同构成了投影值V_i，即V_i表示了偏转位移与偏转角度；H_i为传输矩阵，由射线与待测图像的网格之间的关系确定。

步骤S3：对f_ART进行最小化全变分（TV）若干次，得到TV后的图像f_ART-TV；

对前一步骤中获得的f_ART进行最小化全变分TV，具体实现形式如公式（3）和（4）所示：

${\left|\right|{\mathrm{\λ}}_{s,t}\left|\right|}_{\mathrm{TV}}=\underset{s,t}{\mathrm{\Σ}}\sqrt{{({\mathrm{\λ}}_{s,t}-{\mathrm{\λ}}_{s-1,t})}^2+{({\mathrm{\λ}}_{s,t}-{\mathrm{\λ}}_{s,t-1})}^2}---\left(3\right)$

$v_{s,t}=\frac{\∂{\left|\right|\mathrm{\λ}\left|\right|}_{\mathrm{TV}}}{{\∂\mathrm{\λ}}_{s,t}}\≈\frac{({\mathrm{\λ}}_{s,t}-{\mathrm{\λ}}_{s-1,t})+\left({\mathrm{\λ}}_{s,t}{\mathrm{\λ}}_{s,t-1}\right)}{\sqrt{\mathrm{\ϵ}+{({\mathrm{\λ}}_{s,t}-{\mathrm{\λ}}_{s-1,t})}^2+{({\mathrm{\λ}}_{s,t}-{\mathrm{\λ}}_{s,t-1})}^2}}$

$-\frac{({\mathrm{\λ}}_{s+1,t}-{\mathrm{\λ}}_{s,t})}{\sqrt{\mathrm{\ϵ}+{({\mathrm{\λ}}_{s+1,t}-{\mathrm{\λ}}_{s,t})}^2+{({\mathrm{\λ}}_{s+1,t}-{\mathrm{\λ}}_{s+1,t-1})}^2}}---\left(4\right)$

$-\frac{({\mathrm{\λ}}_{s,t+1}-{\mathrm{\λ}}_{s,t})}{\sqrt{\mathrm{\ϵ}+{({\mathrm{\λ}}_{s,t+1}-{\mathrm{\λ}}_{s,t})}^2+{({\mathrm{\λ}}_{s,t+1}-{\mathrm{\λ}}_{s-1,t+1})}^2}}$

如上进行TV操作若干次，得到最小化TV后的图像f_ART-TV。

v_s,t为全变分||λ||_TV对λ_s,_t的偏导数，其中，s,t表示重建图像像素的二维序号，即位置坐标；ε为微扰常数，通常可取ε=10^-8。

步骤S4：重复步骤S2至步骤S3，直至得到约定质量的重建图像f_t；

如果步骤S3所获得的图像f_ART-TV尚未达到预先设定的图像质量要求，则重复上述步骤S2、步骤S3，进行多次ART迭代，在每次ART迭代之后进行若干次TV迭代，直至得到满足图像质量要求的重建图像f_t为止。通常，为考察是否满足预定要求而设置的迭代终止条件是两次相邻迭代图像之差的范数小于某一固定值。

步骤S5：对图像f_t进行一次ART迭代，得到最终重建图像f_final。

对已经满足预定要求的图像f_t再进行一次ART迭代，得到最终重建结果f_final。此步骤的目的是保证最终重建结果是最接近最小二乘的结果，减小最小化TV过程带给重建结果的影响。

对于由上述缪子成像方法VWIM所获得的最终重建图像f_final，以及相应得出的放射性废物RW在运输过程中的实时状态信息，可通过数据报送子系统40发送至指挥中心。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。

以上所述仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种用于车载式放射性物质监测系统的缪子图像重建成像方法，其特征在于，直接利用宇宙射线缪子重建图像对运输车辆内放射性物质状态进行监测，借助压缩感知理论对稀疏缪子采样数据进行重建处理，包括以下步骤：

S1，利用径迹重建算法对缪子偏转角度测量数据进行重建，得到初始重建图像f₀；

S2，以所述初始重建图像f₀作为初值，利用代数重建算法进行迭代，得到重建图像f_ART；

S3，对f_ART进行最小化全变分若干次，得到最小化全变分后的图像f_ART-TV；

S4，重复S2至S3，直至得到满足预先设定质量的重建图像f_t；以及

S5，利用代数重建算法对f_t进行迭代，得到最终重建图像f_final以保证最终重建结果是最接近最小二乘的结果。

2.根据权利要求1所述的用于车载式放射性物质监测系统的缪子图像重建成像方法，其特征在于，在步骤S1中，按照如下公式对缪子偏转角度测量数据进行重建：

$\mathrm{\λ}=\frac{1}{L}\underset{i=1}{\overset{M}{\Σ}}\frac{{\mathrm{\θ}}_i^2}{M},$

其中，λ表示散射密度图像，L表示穿过栅格的路径长度，θ表示偏转角度，M表示缪子总个数。

3.根据权利要求2所述的用于车载式放射性物质监测系统的缪子图像重建成像方法，其特征在于，在步骤S2中，按照如下公式进行迭代：

${\mathrm{\λ}}^{k+1}={\mathrm{\λ}}^k+{\mathrm{\ω}}^k\frac{V_i-H_i{\mathrm{\λ}}^k}{\left|\right|H_i|{|}^2}{H}_i^T,$

其中，λ^k表示第k次射线迭代的散射密度图像，ω表示松弛因子，V_i表示第i条射线的投影值，H_i表示第i条射线投影值与图像值λ之间关系的系统矩阵。

4.根据权利要求3所述的用于车载式放射性物质监测系统的缪子图像重建成像方法，其特征在于，在步骤S3中，按照如下两个公式进行最小化全变分：

$\left|\right|{\mathrm{\λ}}_{s,t}|{|}_{TV}=\underset{s,t}{\Σ}\sqrt{{({\mathrm{\λ}}_{s,t}-{\mathrm{\λ}}_{s-1,t})}^2+{({\mathrm{\λ}}_{s,t}-{\mathrm{\λ}}_{s,t-1})}^2},$

$\begin{array}{c}{v}_{s,t}=\frac{\∂\left|\right|\mathrm{\λ}|{|}_{TV}}{\∂{\mathrm{\λ}}_{s,t}}\≈\frac{({\mathrm{\λ}}_{s,t}-{\mathrm{\λ}}_{s-1,t})+({\mathrm{\λ}}_{s,t}-{\mathrm{\λ}}_{s,t-1})}{\sqrt{\mathrm{\ϵ}+{({\mathrm{\λ}}_{s,t}-{\mathrm{\λ}}_{s-1,t})}^2+{({\mathrm{\λ}}_{s,t}-{\mathrm{\λ}}_{s,t-1})}^2}}\\ -\frac{({\mathrm{\λ}}_{s+1,t}-{\mathrm{\λ}}_{s,t})}{\sqrt{\mathrm{\ϵ}+{({\mathrm{\λ}}_{s+1,t}-{\mathrm{\λ}}_{s,t})}^2+{({\mathrm{\λ}}_{s+1,t}-{\mathrm{\λ}}_{s+1,t-1})}^2}}\\ -\frac{({\mathrm{\λ}}_{s,t+1}-{\mathrm{\λ}}_{s,t})}{\sqrt{\mathrm{\ϵ}+{({\mathrm{\λ}}_{s,t+1}-{\mathrm{\λ}}_{s,t})}^2+{({\mathrm{\λ}}_{s,t+1}-{\mathrm{\λ}}_{s-1,t+1})}^2}}\end{array},$

其中，s,t表示重建图像像素的二维序号，ε表示微扰常数。

5.一种应用如权利要求1-4中任一项所述的缪子图像重建成像方法的车载式放射性物质监测系统，其特征在于，直接利用宇宙射线缪子重建图像对运输车辆内放射性物质状态进行监测，借助压缩感知理论对稀疏缪子采样数据进行重建处理，该监测系统包括：数据采集子系统(20)，主控制及数据处理子系统(30)，以及数据报送子系统(40)，

其中，所述数据采集子系统(20)用于获取探测用的缪子的角度数据与位移数据，所述缪子来自于天然宇宙射线；

所述主控制及数据处理子系统(30)用于对所述监测系统的运行过程进行总体控制，并基于所述数据采集子系统(20)获取的数据采用如权利要求1-4中任一项所述缪子图像重建成像方法来重建图像；并且

所述数据报送子系统(40)用于将所述主控制及数据处理子系统(30)重建的图像和/或据此获得的放射性物质状态信息发送到外界。

6.根据权利要求5所述的车载式放射性物质监测系统，其特征在于，在所述监测系统的运载设备中，以待监测的放射性物质为中心形成待测区域(A)，所述数据采集子系统(20)包括两组探测器(d1、d2)，分别设置在所述待测区域(A)相对的两侧。

7.根据权利要求6所述的车载式放射性物质监测系统，其特征在于，所述两组探测器(d1、d2)是阻性板探测器，每组探测器包括三个位置灵敏探测器。

8.根据权利要求7所述的车载式放射性物质监测系统，其特征在于，所述阻性板探测器采用环氧玻璃纤或铝材料制成。

9.根据权利要求5所述的车载式放射性物质监测系统，其特征在于，所述主控制及数据处理子系统(30)进一步包括电气控制装置、数据采集控制装置、数据传输控制装置和安全联锁控制装置。

10.根据权利要求5-9中任一项所述的车载式放射性物质监测系统，其特征在于，所述监测系统利用宇宙射线与大气作用产生的缪子。