CN110121664A - 使用数据扩展的放射性测量方法和放射性测量系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种使用数据扩展的放射性测量方法和放射性测量系统。根据本发明的一种使用数据扩展的放射性测量方法包括以下步骤：在进行能量扫描和时间扫描的同时测量放射性；根据作为所述扫描结果获得的关于时间‑能量的数据集生成数据库；通过随机分布拟合来扩展所述数据库；以及从所述数据库获得所需时间处的放射性测量值。

Description

使用数据扩展的放射性测量方法和放射性测量系统

技术领域

本发明涉及一种使用数据扩展在短时间内以高精度测量放射性的方法和放射性测量系统。

背景技术

常规放射性测量方法是通过检测器直接测量样品或放射性物质以测量放射性量的方式。

这种放射性测量方法通过在等待实时累积的最终结果的同时分析最终累积结果来估计核素放射性值，然而存在需要等待直到测量完成的不便。

特别地，常规的放射性测量方法由于对难以检测的或者不容易衰变的核素而言需要2至3天或更长的长时间测量，因此尤其是在应该快速得出分析结果时会带来问题。例如，在需要通过快速放射性分析来判断发电厂中的异常情况时，常规放射性测量方法中所需的长测量时间会带来问题。

发明内容

技术问题

本发明的目的是提供一种使用数据扩展在短时间内以高精度测量放射性的方法和放射性测量系统。

技术方案

所述本发明的目的通过一种使用扩展数据的放射性测量方法来实现，该方法包括如下步骤：在进行能量扫描和时间扫描的同时测量放射性；根据作为所述扫描结果获得的关于时间-能量的数据集生成数据库；通过随机分布拟合来扩展数据库；以及从所述数据库中获得所需时间处的放射性测量值。

在一个实施例中，在随机分布拟合中拟合泊松分布，并且在获得放射性测量值的步骤中使用扩展数据库。

获得所述放射性测量值的步骤可以使用数据随机提取技术。

所述数据随机提取技术可以包括蒙特卡罗技术。

所述能量扫描可以通过将测量能量范围划分为多个相同的能量带来进行。

在所述时间扫描中可以以恒定的时间并且以所述能量带对放射性衰变次数进行计数。

形成所述扩展数据库的数据集可以为3000个到6000个。

所述本发明的目的通过一种放射性测量方法来实现，该方法包括如下步骤：在第一时间段内通过在多个时刻测量基于核素的放射性衰变特征来形成数据库；通过随机分布拟合来扩展数据库；以及使用所述扩展数据库来预测在所述第一时间段之后的第二时间段内的基于核素的放射性衰变特征。

在随机分布拟合中拟合泊松分布，并且在所述预测步骤中使用数据随机提取技术。

所述本发明的目的通过一种放射性测量系统来实现，该系统包括：放射性测量单元；扫描单元，被配置为与所述放射性测量单元相关联地进行能量扫描和时间扫描；数据库单元，被配置为根据从所述扫描单元获得的关于时间-能量的数据集生成数据库；随机分布拟合单元，被配置为使用泊松分布拟合来扩展数据库；以及提取单元，被配置为使用所述数据库单元的扩展数据库提取所需时间处的放射性测量值。

所述提取单元可以使用数据随机提取技术来提取放射性测量值。

所述数据随机提取技术可以包括蒙特卡罗技术。

所述能量扫描可以通过将测量能量范围划分为多个相同的能量带来进行。

在所述时间扫描中可以以恒定的时间间隔并且以所述能量带对放射性衰变次数进行计数。

形成所述扩展数据库的数据集可以为3000个到6000个。

发明的有利效果

根据本发明，提供一种使用数据扩展在短时间内以高精度测量放射性的方法和放射性测量系统。

附图说明

图1是示出了根据本发明一个实施例的放射性测量方法的流程图。

图2是用于说明根据本发明一个实施例的放射性测量方法中能量扫描的图。

图3是用于说明根据本发明一个实施例的放射性测量方法中时间扫描的图。

图4是用于说明根据本发明一个实施例的放射性测量方法中每单位时间扫描的方法的图。

图5示出了根据本发明一个实施例的放射性测量系统。

图6和图7示出了根据本发明获得的测量频谱。

图8和图9示出了根据本发明的随机分布拟合验证结果。

具体实施方式

现在将参考附图更详细地描述本发明。

附图仅仅是为了更具体地描述本发明的技术构思而示出的示例，因此本发明的构思不限于附图。此外，为了说明组件之间的关系，附图中的尺寸和间距等与实际相比可能有所夸大。

本发明旨在当需要测量发电厂中的放射性样品、环境中的放射性样品和其他各种放射性测量时，缩短测量时间并预测和量化最终放射性值。

根据本发明，为了缩短紧急样本和具有低放射性水平的样本的放射性分析中的现有测量时间，可以将随机采样和蒙特卡罗模拟应用于初始测量数据以预测最终放射性值并计算频谱的最终形状。

在常规测量方法中，在通过检测器进行长时间测量之后分析和评估测量结果，特别是当低水平放射性样品等需要长时间测量时，可能需要一天到三天或更长的测量。

根据本发明，时间扫描应用于该常规测量方法。从而掌握了基于核素的放射性衰变的特征以及检测器的检测模式，并且初始测量数据形成为数据库。使用所创建的数据库可以允许预测最后一个测量值，从而在短时间内计算测量结果。

根据本发明，对于难以测量或对放射性衰变不敏感的样品，储存放射性模式，并采用蒙特卡罗方法对所储存的模式进行处理，以便根据对应于大约3000到10000秒的数据估算放射性测量的最后一个值，并估算检测器的测量值峰值等。因此，在短时间内预测了最后一个测量值或者在短时间内完成了测量。

根据本发明，为了存储和利用放射性测量开始时的放射性模式，存储有关每单位时间(例如1秒、2秒、5秒等)放射性衰变计数的时间扫描信息。此外，对于每次测量，以单位能量间隔为基础(例如，0.1eV、0.1keV、0.1MeV等)分别存储每个基于能量的信息。

当所存储的信息被收集一段时间段时，现有的测量频谱和基于时间扫描的放射性衰变模式信息累积到一个显著的水平，从而创建数据库。这里的该一段时间段是指可以统计地表示测量模式(或放射性模式)的充分的时间，其可以是获得2000秒以上或者3000秒以上或者是2000个以上的数据或3000个以上的数据所需的时间。更具体而言，可以是获得2000秒到10000秒、2500秒到8000秒、2500秒到6000秒、或3000秒到5000秒，或者是可以收集2000个到10000个数据、2500个到8000个数据、2500个到6000个数据，或3000个到5000个数据所需的时间。

利用该数据库来预测和导出作为现有测量方法的与最终测量时间相对应的最终测量值和最终频谱。

通过在初始测量时间扫描和能量扫描的信息的同时将其收集到单独的存储空间中，将所收集的模式信息随机应用于测量的信息，并将测量的频谱和进一步预测的频谱彼此组合，从而预测最终测量结果。

时间扫描和能量扫描信息原样存储待测量的放射性物质或放射性核素的衰变特征。所生成的数据库收集有反映了可以原样表示待测量的放射性物质或放射性核素的衰变特征的固有的放射性特征的固有模式。

在某些情况下，数据库中的信息可能不足。即，当初始信息不足时，例如，只有初始1000秒或500秒左右的数据的情况(数据集的数量也为2000个以下、1000个以下或500个以下)。需要使用不足的初始数据来导出相应能量信道中每单位时间的计数模式，而此时需要的是随机分布拟合技术。

换句话说，首先整理作为初始相对较小数据的每单位时间计数器的频率分布，然后拟合从该频率分布预期的泊松分布。当拟合泊松分布时，可以获得每单位时间针对计数器插值和拟合的一组理想的泊松分布曲线。如果与符合所获得的泊松分布曲线的每单位时间计数的各个频率分布成比例的分布根据需要生成尽可能多的随机数据并进行随机提取，则可以用相对小的初始测量值来预测最终频谱。

当通过蒙特卡罗方法随机生成存储有这样生成的放射性衰变的固有模式的数据库时，通过随机生成数据库的过程，原样模拟待测量的放射性物质或放射性核素的特征，从而提前生成最终测量结果的频谱。

这大大缩短了放射性测量时间，大大缩短了分析时间，并优化了测量。

通过本发明实现的通过蒙特卡罗方法存储放射性模式信息可以使用单独的存储单元执行，并且可以同时进行时间扫描和能量扫描。

时间扫描可以指以恒定时间间隔存储放射性衰变的个数，并且此时与能量扫描信息一起存储。能量扫描是指确定检测器可测量的放射性衰变能量的范围，并且以单位间隔分割该范围的能量，以构建每个信道。

例如，由于当能量范围是从0MeV到3MeV并且为了能量扫描而将能量范围划分为4000个信道时，是3MeV/4000信道，因此分别分割的单位能量为0.00075MeV/信道，并且单位能量间隔为0.00075MeV，从而以该间隔，能量分布高达3MeV。

当能量划分完成时，在对应的能量信道中计数对应于每个能量带的放射性衰变。然而，为了保持计数特征(即模式)，将每个相应能量信道中的每单位时间计数数据库化而进行存储。

例如，将对应于600keV即0.6MeV能量信道的放射性衰变的计数和模式数据库化是指当设置单位时间为1秒钟时在0.6MeV信道中将第一秒钟内衰变两次、然后在接下来的一秒钟内衰变一次、然后在接下来的一秒钟内衰变三次、然后在接下来的一秒钟内衰变一次、然后在接下来的一秒钟内衰变两次、然后在接下来的一秒钟内衰变一次、然后在接下来的一秒钟内衰变三次的系数数据库化。

在这样进行数据库化时，将一秒钟内衰变的系数以衰变一次、衰变两次次以及衰变三次或者甚至衰变四次的方式在整个频率上将频率分布模式化。这可以表示为一种统计分布，当收集到足够的数据时，可以确定统计模式。

因此，随机生成存储有足够的统计模式的数据库也可能遵循放射性衰变的统计模式。以这种方式，使用蒙特卡罗方法可以再现放射性衰变，当该方法延长到现有的测量方法所要求的时间点时，可以导出最终频谱和测量值。

在下文中，将参考附图详细描述本发明。

图1是示出了根据本发明一个实施例的放射性测量方法的流程图。

首先，测量样品的放射性(S101)。该步骤意味着使用检测器准备放射性测量。

接下来，进行能量扫描(S102)和时间扫描(S103)。在这些步骤中，进行能量扫描来将从进行放射性测量的检测器测量的放射线的能量存储到相应的信道。此外，同时进行时间扫描来以单位时间测量当在进行能量扫描时存储到相应的信道时的系数(即，放射性计数)。

在该步骤中，以每个单位时间测量的计数和能量信息构成一个单独的数据集(S104)。

接下来，存储进行时间扫描和能量扫描的数据集(S105)以形成数据库(S107)。

数据库是指由一组数据组成的集合，该一组数据包含关于每单位时间测量的放射线能量和放射线计数的信息，该放射线能量和放射线计数是在测量放射性时通过能量扫描和时间扫描生成的。

接下来，进行随机分布拟合(S108)，由此额外生成数据集，以便扩展数据库。

该步骤为每单位时间拟合相应能量信道的时间扫描模式，以在初始测量次数较少时产生精确的放射性衰变模式。在放射性衰变的情况下，产生符合泊松分布的每单位时间的放射性计数的频率分布。通过这种随机分布拟合来拟合到相应的泊松分布，以插值/外推适当的频率分布，从而创建每单位时间放射性计数的可能频率分布，然后，形成符合这种频率分布的每单位时间的计数数据。

如果数据集足够，则可省略此随机分布拟合。

接下来是机提取顺序存储的数据库的步骤(S109)。在该步骤中，存储在数据库中的数据集中的信息原样包含要测量的放射性频谱的模式，因此从数据库中的数据集集合中随机地提取随机期望数量，并将其添加到测量值中。

例如，当进行能量扫描和时间扫描的单位时间是一秒，并且将来进一步需要80000秒的测量时，从数据库中随机提取80000次，这可能带来与80000秒的测量同样的效果。蒙特卡罗模拟技术可以应用于随机提取。

最后，通过随机提取完成最终频谱(S110)。通过组合从随机提取过程获得的测量模拟值和初始测量频谱的结果可以完成最终频谱。

参考图2至图4，将详细描述能量扫描和时间扫描。

图2是用于描述根据本发明一个实施例的放射性测量方法中能量扫描的图。

图3是用于描述根据本发明一个实施例的放射性测量方法中时间扫描的图。图4是用于描述根据本发明一个实施例的放射性测量方法中每单位时间扫描的方法的图。

图2描述了能量扫描，示出了将4MeV的总能量范围划分为8000个。由于能量总范围是4MeV，因此具有恒定间距的一个信道的能量变为0.0005MeV。由于每当恒定间距(信道)增加时，能量水平不断增加，因此第500个信道变为0.25MeV。每次放射性衰变时，都会配置用于分辨能量的信道并进行能量扫描。

图3示出了时间扫描。时间扫描示出了如何测量每单位时间相应能量的放射性衰变。时间扫描充分反映了放射性衰变的特征，表示为每单位时间的衰变概率。

如图3所示，假设放射能量是作为第500个信道的0.25MeV的能量，则每当发生对应于第500个0.25MeV的放射性衰变时，在第500个信道上进行计数。所计数的频谱例如像屏幕上的红色条以每单位时间计数为频谱。

图3示出了在特定时间测量的频谱。图4更详细地说明了时间扫描的概念。

图4示出了应用假定单位时间为1秒的时间扫描，如何在相应的能量信道上对每单位时间进行的放射性衰变进行时间扫描，并示出了四秒内每单位时间的衰变频谱。在作为特定时间的4秒后的第四个时间单位在时间1秒内进行测量之后，也可以每个单位时间在相应能量信道上继续进行时间扫描，并且当这种时间扫描进行了大约3000次到大约5000次时，可以获得具有统计意义的数据集。

图5示出了根据本发明一个实施例的放射性测量系统。

放射性测量系统1包括放射性测量单元10、扫描单元20、数据库30以及随机分布拟合单元40和提取单元50。放射性测量系统1还可以包括用户界面或输出单元。

如上所述，由放射性测量单元10和扫描单元20测量的数据集形成数据库30。随机分布拟合单元40扩展数据库30并且提取单元50使用扩展的数据库30生成测量频谱。

在下文中，将参考实际测量结果描述本发明。

图6和图7示出了根据本发明获得的测量频谱。

模拟了通过测量I-131和CS-137的放射性的初始值，是否得出与80000秒测量值几乎相同的结果。实际蒙特卡罗应用中使用的数据集作为关于以单位时间1秒所收集的各个频谱的能量信道的时间扫描数据而使用5000个。也就是说，使用了初始5000秒测量的数据。

图6示出了I-131(637kev)的结果，将通过随机提取5000个数据生成80000个而得出的模拟结果与实际最终测量值80000秒结果进行比较。如图所示，模拟结果与实际测量结果几乎一致。

图7示出了Cs-137(661.3keV)的结果，将通过随机提取5000个数据生成80000个而得出的模拟结果与实际最终测量值80000秒结果进行比较。如图所示，模拟结果与实际测量结果几乎一致。

图8和图9示出了根据本发明的随机分布拟合验证结果。

图8示出了使用I-131的2000个数据(按每秒1个数据总2000个数据)而每分钟发生概率为0.67时的样本数据和理论值。

图9示出了使用Cs-137的2000个数据(按每秒1个数据总2000个数据)而每分钟发生率为1.85时的样本数据和理论值。

在图8和图9中，x轴是每单位时间的衰变次数，y轴是每个计数的累积频率分布。

图8和图9示出了随机分布拟合代表实际数据。因此，如果使用2000个数据集将每单位时间(一秒)衰败的衰变数的频率分布拟合为泊松分布，则可以扩展为更大数量的数据集。

上述实施例是描述本发明的示例，本发明不限于此。由于本领域技术人员可以通过对其进行各种修改来实施本发明，因此本发明的技术范围应由所附权利要求限定。

Claims (15)

1.一种使用扩展数据的放射性测量方法，所述方法包括如下步骤：

在进行能量扫描和时间扫描的同时测量放射性；

根据作为所述扫描结果获得的关于时间-能量的数据集生成数据库；

通过随机分布拟合来扩展所述数据库；以及

从所述数据库中获得所需时间处的放射性测量值。

2.根据权利要求1所述的放射性测量方法，其中在所述随机分布拟合中拟合泊松分布，并且在获得所述放射性测量值的步骤中使用所述扩展数据库。

3.根据权利要求1所述的放射性测量方法，其中获得所述放射性测量值的步骤使用数据随机提取技术。

4.根据权利要求3所述的放射性测量方法，其中所述数据随机提取技术包括蒙特卡罗技术。

5.根据权利要求1所述的放射性测量方法，其中所述能量扫描通过将测量能量范围划分为多个相同的能量带来进行。

6.根据权利要求5所述的放射性测量方法，其中在所述时间扫描中以恒定的时间间隔并且以所述能量带对放射性衰变次数进行计数。

7.根据权利要求1所述的放射性测量方法，其中形成所述扩展数据库的数据集为3000个到6000个。

8.一种放射性测量方法，包括如下步骤：

在第一时间段内通过在多个时刻测量基于核素的放射性衰变特征来形成数据库；

通过随机分布拟合来扩展所述数据库；以及

使用所述扩展数据库来预测在所述第一时间段之后的第二时间段内的基于核素的放射性衰变特征。

9.根据权利要求8所述的放射性测量方法，其中在所述随机分布拟合中拟合泊松分布，并且在所述预测步骤中使用数据随机提取技术。

10.一种放射性测量系统，包括：

放射性测量单元；

扫描单元，被配置为与所述放射性测量单元相关联地进行能量扫描和时间扫描；

数据库单元，被配置为根据从所述扫描单元获得的关于时间-能量的数据集形成数据库；

随机分布拟合单元，被配置为使用泊松分布拟合来扩展所述数据库；以及

提取单元，被配置为使用所述数据库单元的扩展数据库提取所需时间处的放射性测量值。

11.根据权利要求10所述的放射性测量系统，其中所述提取单元使用数据随机提取技术来提取放射性测量值。

12.根据权利要求11所述的放射性测量系统，其中所述数据随机提取技术包括蒙特卡罗技术。

13.根据权利要求10所述的放射性测量系统，其中所述能量扫描通过将测量能量范围划分为多个相同的能量带来进行。

14.根据权利要求10所述的放射性测量系统，其中在所述时间扫描中以恒定的时间间隔并且以所述能量带对放射性衰变次数进行计数。

15.根据权利要求10所述的放射性测量系统，其中形成所述扩展数据库的数据集为3000个到6000个。