CN109709596B - 一种放射性能谱无源自动能量刻度方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种放射性能谱无源自动能量刻度方法，该方法主要步骤为：测量天然放射性本底能谱；使用去卷积算法对天然放射性本底能谱进行平滑处理和特征提取；寻峰算法特征提取²⁰⁸Tl和⁴⁰K的特征峰位置和计数信息；一次线性能拟合无源能量刻度；计算特征提取峰位与放射性核素库峰位的百分比误差，评价算法实现放射性能谱无源刻度方法的可靠性。本发明可实现无源调节下的能量刻度，针对天然放射性核素识别不受场地变化、测量条件变化、外界环境变化和有无放射源的影响，具有受天然放射性本底、外界环境噪声干扰小和响应速度快等优点，可用于各类闪烁体探测器的无源自动能量刻度，对提升探测器的能量分辨率和降低噪声干扰具有明显增益效果。

Description

一种放射性能谱无源自动能量刻度方法

技术领域

本发明涉及放射性能谱测量领域，具体是一种放射性能谱无源自动能量刻度方法。

背景技术

针对复杂本底环境如：海洋海面、深海海底、荒漠无人区等环境存在本底水平较高且信号噪声复杂等一系列影响因素。对于普遍商用的闪烁体探测器的使用性能会带来极大的影响，且在偏远复杂环境下闪烁体探测器的能谱能量刻度会存在很大的难度。对于保证放射性能谱测量的精确性和可靠性而言，提高能量分辨率、自动刻度以及仪器受温度干扰小等都是需要解决的关键问题。然而在缺少标准放射源的条件下，现有技术方法的探测器能量刻度无法正常完成。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，提出一种放射性能谱无源自动能量刻度方法，该方法使用去卷积算法特征提取出天然放射性本底谱中的⁴⁰K和²⁰⁸Tl，实现无标准放射源(⁶⁰Co、¹³⁷Cs和²⁴¹Am等)时的自动能量刻度。

本发明采取的技术方案为：

一种放射性能谱无源自动能量刻度方法，包括以下步骤：

步骤一、采用闪烁体探测器测量天然放射性本底能谱，得到原始天然放射性能谱；

步骤二、使用去卷积算法针对天然放射性本底能谱进行平滑处理和特征提取，得到去卷积后的天然放射性能谱；

步骤三、设置²⁰⁸Tl寻峰条件，并采用寻峰算法针对去卷积后的天然放射性能谱进行特征提取，得到去卷积后的天然放射性能谱中天然放射性元素²⁰⁸Tl的特征峰位置和计数信息，使用²⁰⁸Tl的特征峰位置和对应的能谱道值，进行线性能来刻度；

步骤四、设置⁴⁰K寻峰条件，设置置信区间[a+b,a-b]范围，a为寻峰基准点， b为误差范围，并采用寻峰算法得到去卷积后的天然放射性能谱中天然放射性元素⁴⁰K的特征峰位置和计数信息；

步骤五、使用²⁰⁸Tl和⁴⁰K的特征峰位置和对应的能谱道值，进行一次线性能拟合，通过 假设检验后来完成能量刻度；

步骤六、在经过上述步骤完成探测器的无源自动能量刻度后，通过参考天然核素库中的天然放射性核素的特征峰位置和上述步骤得到的天然放射性本底谱中天然放射性核素的特征峰位置，计算特征提取天然放射性本底能谱中放射性核素库的峰位、放射性核素库以及百分比误差来评价算法实现放射性能谱无源刻度方法的可靠性。

进一步地，步骤一中的闪烁体探测器采用NaI闪烁体探测器、CsI闪烁体探测器、CdWO₄闪烁体探测器、BGO闪烁体探测器、YSO闪烁体探测器和LYOS 闪烁体探测器中的一种或几种。

进一步地，步骤二中的特征提取用的去卷积算法采用小波去卷积算法、曲波去卷积算法、全变差去卷积算法和Fourier去卷积算法中的一种或几种。

进一步地，步骤三和步骤四中的寻峰算法为LBP特征提取算法(Local BinaryPatterns，局部二值模式)、HOG特征提取算法(Histogram of Oriented Gradient，方向梯度直方图)和HARR特征提取算法中的一种或几种。

进一步地，步骤四中，寻峰基准点a的范围为[500,600]，误差范围b的范围为[25,30]。

进一步地，步骤五中的一次线性能拟合公式为

E(X_p)＝GX_p+E₀ (1)

其中，G为每道对应的能量间隔，又称为增益；X_p为峰位，E₀对应零道所代表的能量。

进一步地，步骤六中的天然核素库为⁴⁰K、²²⁶Ra、²¹⁴Bi、²¹⁴Pb、²²⁸Ac、²¹²Pb 和²⁰⁸Tl中的一种或几种。

进一步地，步骤六中，天然放射性本底谱中天然放射性核素为⁴⁰K、²²⁶Ra、²¹⁴Bi、²¹⁴Pb、²²⁸Ac、²¹²Pb和²⁰⁸Tl中的一种或几种。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

本发明可实现无标准放射源条件下的能量刻度，针对天然放射性核素识别不受场地变化、测量条件变化、外界环境变化和有无放射源的影响，具有受天然放射性本底、外界环境噪声干扰小和响应速度快等优点；此外，本发明可用于各类闪烁体探测器的无源自动能量刻度，适用性强，对提升探测器的能量分辨率和降低噪声干扰具有明显增益效果。

附图说明

图1为本发明的放射性能谱无源自动能量刻度方法的流程图；

图2为本发明去卷积算法前天然放射性本底能谱0道至1024道数据图；

图3为本发明去卷积算法前天然放射性本底能谱450道至1024道数据图；

图4为本发明去卷积算法后天然放射性本底能谱0道至1024道数据图；

图5为本发明去卷积算法后天然放射性本底能谱450道至1024道数据图；

图6为本发明特征提取后²⁰⁸Tl和⁴⁰K天然放射线核素在450道至1024道中的位置图；

图中：a.u为通用坐标轴标记，表示无单位。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明。

一种放射性能谱无源自动能量刻度方法，其流程如图1所示。该方法的主要步骤为：1)去卷积算法天然放射性本底谱；2)寻峰算法特征提取天然放射性核素识别；3)无源自动能量刻度组成；4)天然核素库中的天然放射性核素的特征提取以及能量刻度评价。

去卷积算法采用常规的FCID去卷积算法。

在寻峰算法特征提取天然放射性核素识别中，通过使用MATLAB所编写的寻峰算法分别针对²⁰⁸Tl和⁴⁰K两种天然放射性核素进行寻峰。采用的寻峰算法：输入data为去卷积算法后天然放射线本底谱能谱数据，编译平台为MATLAB，源码为：

寻峰的步骤为：(1)设置²⁰⁸Tl寻峰条件(已在源码内给出)，并采用寻峰算法针对去卷积后的天然放射性能谱进行特征提取，得到去卷积后的天然放射性能谱中天然放射性元素²⁰⁸Tl的特征峰位置和计数信息；使用²⁰⁸Tl的特征峰位置和对应的能谱道值，进行线性能来刻度，Y＝A*B，其中，A为线性拟合斜率，B为计数道值；(2)设置⁴⁰K寻峰条件(已在源码内给出)，设置置信范围为[20-25]，并采用寻峰算法得到去卷积后的天然放射性能谱中天然放射性元素⁴⁰K的特征峰位置和计数信息；最终获得²⁰⁸Tl和⁴⁰K两种天然放射性核素的峰位置、能谱道值以及探测器计算信息如表1所示。

表1天然放射性本底能谱中²⁰⁸Tl和⁴⁰K的峰位置和计数信息

其中，寻峰位置为探测寻峰后天然放射性核素²⁰⁸Tl和⁴⁰K的道值信息，计数信息为探测器的计数，可以发现天然放射性核素²⁰⁸Tl和⁴⁰K已经被寻峰算法找到并获取道值已经计数信息。

在无源自动能量刻度中，通过获取到的²⁰⁸Tl和⁴⁰K两种天然放射性核素的峰位置、能谱道值以及探测器计算信息，使用公式(1)中的一次线性拟合的方式进行探测器自动能量刻度。

E(X_p)＝GX_p+E₀ (1)

其中，G为每道对应的能量间隔，又称为增益；X_p为峰位，E₀对应零道所代表的能量。

无源自动刻度后天然放射性本底能谱中²⁰⁸Tl和⁴⁰K的寻峰位置和刻度后峰位如表2所示。

表2无源自动刻度后天然放射性本底能谱中²⁰⁸Tl和⁴⁰K的峰位

其中，寻峰位置为探测寻峰后天然放射性核素²⁰⁸Tl和⁴⁰K的道值信息，刻度后峰位置为天然放射性核素²⁰⁸Tl和⁴⁰K的能量信息，可以看出本发明提出的无源刻度方法成功实现探测器在无放射源源条件下的能量刻度。

采用能量刻度百分比误差为刻度后峰位置与参考峰位的标准偏差来评价核素识别算法的性能；用公式(2)，计算刻度后峰位置与参考峰位的百分比误差，结果如表3所示。

其中，E(X_p)为寻峰位后天然特征核素能量，Eref对应天然核素库里天然特征核素的能量。

表3天然放射性本底能谱中²⁰⁸Tl和⁴⁰K的参考峰位以及刻度百分比误差

其中，刻度后峰位置为天然放射性核素²⁰⁸Tl和⁴⁰K的能量信息，参考峰位为实际天然放射性核素²⁰⁸Tl和⁴⁰K的能量信息，刻度误差为刻度后峰位置与参考峰位的百分比误差可以看出本发明提出的无源刻度方法能够保证足够的精确度，百分比误差小于0.023％。

在天然核素库中的天然放射性核素的特征提取以及能量刻度评价中，通过参考天然核素库中的天然放射性核素⁴⁰K、²²⁶Ra、²¹⁴Bi、²¹⁴Pb、²²⁸Ac、²¹²Pb、²⁰⁸Tl 的特征峰位置和上述步骤得到的天然放射性本底谱中天然放射性核素⁴⁰K、²²⁶Ra、²¹⁴Bi、²¹⁴Pb、²²⁸Ac、²¹²Pb、²⁰⁸Tl的特征峰位置，如表4所示。计算特征提取天然放射性本底能谱中放射性核素库的峰位、放射性核素库以及百分比误差，如表5和表6所示，来评价算法实现放射性能谱无源刻度方法的可靠性。

表4天然放射性本底能谱中的放射性核素库

其中，放射源类别分为：1类天然放射源、2类工业放射源、3类医用放射源、4类特殊放射源；识别峰位为放射源核素库中天然放射性核素需识别的特征峰个数。

表5特征提取天然放射性本底能谱中放射性核素库的峰位

其中，核素库为天然放射性核素的参考特征峰位，探测结果为本发明的方法获得的天然放射性核素的特征峰位。

表6特征提取天然放射性本底能谱中放射性核素库的峰位、放射性核素库以及百分比误差

其中，核素库为天然放射性核素的参考特征峰位，探测结果为本发明的方法获得的天然放射性核素的特征峰位，误差探测结果与核素库参考特征峰位的差值，百分比误差为误差与参考特征峰位的比值。

通过图6可以发现本发明提取的无源刻度方法可成功实现天然放射性本底能谱中对²⁰⁸Tl和⁴⁰K两种天然放射线核素的特征提取。

在去卷积算法天然放射线本底谱中，通过使用闪烁体探测器测量天然放射性本底谱。由于实际测量中，因为不同闪烁体探测器的测量灵敏度和测量精度的差异以及统计涨落和测量环境噪声等干扰因素的影响，实际测量得到的然放射线本底谱中均存在了不可忽略的噪声干扰，如图2和图3所示，可以看出去卷积算法前天然放射性本底能谱受外界噪声干扰较大，特征峰位不明显无法进行特征提取，不满足核素特征提取的要求。

使用去卷积算法针对天然放射性本底能谱进行平滑处理和特征提取，得到去卷积后的天然放射性能谱，如图4和图5所示，可以看出去卷积算法后天然放射性本底能谱最大程度降低了外界的噪声干扰，特征峰位明显可以进行特征提取，满足核素特征提取的要求。

Claims (8)

1.一种放射性能谱无源自动能量刻度方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、采用闪烁体探测器测量天然放射性本底能谱，得到原始天然放射性能谱；

步骤二、使用去卷积算法针对天然放射性本底能谱进行平滑处理和特征提取，得到去卷积后的天然放射性能谱；

步骤三、设置²⁰⁸Tl寻峰条件，并采用寻峰算法针对去卷积后的天然放射性能谱进行特征提取，得到去卷积后的天然放射性能谱中天然放射性元素²⁰⁸Tl的特征峰位置和计数信息，使用²⁰⁸Tl的特征峰位置和对应的能谱道值，进行线性能来刻度；

步骤四、设置⁴⁰K寻峰条件，设置置信区间[a+b,a-b]范围，a为寻峰基准点，b为误差范围，并采用寻峰算法得到去卷积后的天然放射性能谱中天然放射性元素⁴⁰K的特征峰位置和计数信息；

步骤五、使用²⁰⁸Tl和⁴⁰K的特征峰位置和对应的能谱道值，进行一次线性能拟合，通过假设检验后来完成能量刻度；

步骤六、在完成探测器的无源自动能量刻度后，通过参考天然核素库中的天然放射性核素的特征峰位置和上述步骤得到的天然放射性本底谱中天然放射性核素的特征峰位置，计算特征提取天然放射性本底能谱中放射性核素库的峰位、放射性核素库以及百分比误差来评价算法实现放射性能谱无源刻度方法的可靠性。

2.根据权利要求1所述的一种放射性能谱无源自动能量刻度方法，其特征在于，步骤一中的闪烁体探测器为NaI闪烁体探测器、CsI闪烁体探测器、CdWO₄闪烁体探测器、BGO闪烁体探测器、YSO闪烁体探测器和LYOS闪烁体探测器中的一种或几种。

3.根据权利要求1或2所述的一种放射性能谱无源自动能量刻度方法，其特征在于，步骤二中的去卷积算法为小波去卷积算法、曲波去卷积算法、全变差去卷积算法和Fourier去卷积算法中的一种或几种。

4.根据权利要求3所述的一种放射性能谱无源自动能量刻度方法，其特征在于，步骤三和步骤四中的寻峰算法为LBP特征提取算法(Local Binary Patterns，局部二值模式)、HOG特征提取算法(Histogram of Oriented Gradient，方向梯度直方图)和HARR特征提取算法中的一种或几种。

5.根据权利要求1所述的一种放射性能谱无源自动能量刻度方法，其特征在于，步骤四中，寻峰基准点a的范围为[500,600]，误差范围b的范围为[25,30]。

6.根据权利要求1或4所述的一种放射性能谱无源自动能量刻度方法，其特征在于，步骤五中的一次线性能拟合公式为

E(X_p)＝GX_p+E₀ (1)

其中，G为每道对应的能量间隔，又称为增益；X_p为峰位，E₀对应零道所代表的能量。

7.根据权利要求1所述的一种放射性能谱无源自动能量刻度方法，其特征在于，步骤六中的天然核素库为⁴⁰K、²²⁶Ra、²¹⁴Bi、²¹⁴Pb、²²⁸Ac、²¹²Pb和²⁰⁸Tl中的一种或几种。

8.根据权利要求1所述的一种放射性能谱无源自动能量刻度方法，其特征在于，步骤六中，天然放射性本底谱中天然放射性核素为⁴⁰K、²²⁶Ra、²¹⁴Bi、²¹⁴Pb、²²⁸Ac、²¹²Pb和²⁰⁸Tl中的一种或几种。

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