CN111239797B - 一种基于辐射粒子事件的采集器及快速核素识别方法 - Google Patents

一种基于辐射粒子事件的采集器及快速核素识别方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于辐射粒子事件的采集器，通过探测器将探测到的粒子事件转化为电脉冲信号，电脉冲信号经过前置放大电路后分为两路，分别进行时间甄别和能量甄别，时间信息和能量信息在FPGA中打包成辐射粒子事件信息包，并传输到上位机中处理。本发明还公开了一种辐射粒子事件快速核素识别方法，建立某种放射性核素的特征伽马射线粒子事件模型和在环境本底下的粒子事件模型，指定判别函数及判别阈值，对采集到的粒子事件进行筛选、计算核素的特征粒子事件模型参数并更新判别函数值，将决策函数值与设定的判别阈值作比较，如果高于高阈值，判定放射性核素存在，如果小于低阈值，则判定放射性核素不存在，否则重复前面过程。

Description

一种基于辐射粒子事件的采集器及快速核素识别方法
本发明涉及一种基于辐射粒子事件的采集器，还涉及一种基于辐射粒子事件采集器的辐射粒子事件快速核素识别方法，属于核辐射探测技术领域。
背景技术
传统核素识别方法是将测量所得能谱中全能峰信息(包括峰位置、峰计数、半高宽等)作为能谱的特征与标准核素库进行比对，以此来分析核素的信息。为找到能谱的全能峰，需要对所测的能谱进行平滑滤波、寻峰等预处理，然后再根据峰位置与能量之间的关系，计算出全能峰的能量。传统核素识别方法通过匹配全能峰信息来实现，因此，如何快速准确获得全能峰信息成为此类方法的关键。传统的核素识别方法的发展趋势主要集中于寻峰方法的研究，常见的寻峰方法有导数法、协方差法、对称零面积变换法等。
在微弱信号检测中，探测器采集到的信号通常是由全能峰和散射本底组成的混合能谱，信噪比低，不利于特征信号的提取。近年来，针对低计数条件下核素快速识别的序贯贝叶斯方法被提出，对核素辐射粒子事件序列建立单能射线组合模型，通过与标准源比对判断核素是否存在，但该方法在信噪比较低的情况下表现不佳。
总的来说，传统核素识别方法，对于信噪比高、采集辐射信号时间长的观测值检测效果都还比较好，但是对于微弱信号的检测效率很低、识别核素的效果差，有待改进。
发明内容
本发明的目的在于，为了突破传统方法对长时间能谱观测的依赖、克服检测效率低下的问题，提供一种基于辐射粒子事件的采集器，还提供了一种基于特征伽马射线的辐射粒子事件快速核素识别方法。
本发明提供了一种基于辐射粒子事件的采集器，包括伽马辐射粒子探测器、信号采集电路和上位机，还包括前置信号放大电路、时间数字转换器、模拟数字转换器、时间甄别电路、能量甄别电路及高速外部接口；
所述伽马辐射粒子探测器用于暴露在检测环境之中对具有放射性辐射粒子事件到达时间进行测量并将电脉冲信号形式的测量结果传输到电流型前置放大器，电脉冲信号经由电流型前置放大器放大后，分为两路：一路信号上升时间短，通过时间数字转换器进行时间测量后得到的时间数据输入FPGA进行进一步处理；另外一路信号通过模拟数字转换器进行信号采集然后输入FPGA进行进一步处理；
在FPGA内部，进行时间甄别和能量甄别；时间甄别，将通过时间数字转换器输入的时间数据整理为测量系统时间；能量甄别，用慢成型数值计算方法从通过模拟数字转换器输入的信号中提取脉冲幅度，同时用快成型的方式进行脉冲堆积判别从而统计出系统测量的死时间；在FPGA内部，还将数据组合成辐射粒子事件信息数据包，包括脉冲到达时间、脉冲幅度、死时间统计信息和脉冲识别码；
辐射粒子事件信息数据包通过高速外部接口传输到上位机，用于粒子事件判别。
本发明还提供了一种辐射粒子事件快速核素识别方法，包括以下步骤：
a、开启基于辐射粒子事件的采集器，捕获辐射粒子事件，传输到上位机中处理；
b、在上位机中，通过粒子事件判别器用于判断输入辐射粒子事件的能量
Figure 960795DEST_PATH_IMAGE001
是否处于某核素特征射线能量置信区间内，判别条件：
Figure 362957DEST_PATH_IMAGE002
其中，
Figure 665457DEST_PATH_IMAGE003
为核素特征射线的能量，
Figure 3029DEST_PATH_IMAGE004
为根据置信水平选择的置信系数，
Figure 459156DEST_PATH_IMAGE005
为能量置信区间宽度；当辐射粒子能量处于某核素特征射线能量置信区间内，辐射粒子事件进入时间间隔判别；
对能量处于放射性核素特征射线能量置信区间内的辐射粒子事件到达时间间隔进行判别，判断粒子事件计数率是否大于环境本底计数率，判别条件为：
Figure 540375DEST_PATH_IMAGE006
Figure 703241DEST_PATH_IMAGE007
其中，
Figure 805189DEST_PATH_IMAGE008
为观测到的计数率，
Figure 781236DEST_PATH_IMAGE009
为环境本底计数率，
Figure 899102DEST_PATH_IMAGE004
为根据置信水平取值的置信系数，
Figure 11415DEST_PATH_IMAGE010
为计数率置信区间宽度，n为粒子事件序号；
通过能量判断和粒子事件到达时间间隔判别，达到要求的辐射粒子事件将被认为有潜在的放射性核素特征伽马射线产生，然后由决策函数进一步判断是否真实存在放射源；
c、根据已观测得到的辐射粒子事件的能量，利用极大似然估计方法计算能量概率分布的参数，包括已观测到辐射粒子事件能量的均值、方差以及衰变分支比；
已观测到辐射粒子事件的能量的均值为
Figure 18685DEST_PATH_IMAGE011
，计算公式如下：
Figure 596209DEST_PATH_IMAGE012
其中，n为经过b步骤筛选符合条件的辐射粒子事件数目；
Figure 409444DEST_PATH_IMAGE013
为第i个符合条件的辐射粒子的能量；
单能射线能量分布方差
Figure 251629DEST_PATH_IMAGE014
的计算公式如下：
Figure 990653DEST_PATH_IMAGE015
单能射线的衰变分支比
Figure 285499DEST_PATH_IMAGE016
估计如下式所示：
Figure 636846DEST_PATH_IMAGE017
假设某放射性核素衰变产生多种能量的特征伽马射线，
Figure 832073DEST_PATH_IMAGE018
表示其中第j种能量的特征射线的衰变分支比，
Figure 243463DEST_PATH_IMAGE019
表示观测结果中属于第j种能量的特征射线的粒子数量，
Figure 258561DEST_PATH_IMAGE020
表示观测到的该种核素的所有能量特征射线的粒子数量总和；
d、完成上一步骤后，在计数率高于本底计数率的前提下，利用辐射粒子事件的能量分布进行核素存在性的判别，能谱测量系统对单能伽马射线测量得到的能谱服从高斯分布N(
Figure 820123DEST_PATH_IMAGE021
)，探测系统对环境本底伽马射线测量得到的能谱服从均匀分布
Figure 495955DEST_PATH_IMAGE022
；
根据上述特征，假设H0为备选假设，表示本底模型，H1为原假设，表示放射性核素特征伽玛射线的观测模型；
Figure 282226DEST_PATH_IMAGE023
Figure 348402DEST_PATH_IMAGE024
其中
Figure 540087DEST_PATH_IMAGE025
及
Figure 680212DEST_PATH_IMAGE026
分别表示单能射线的特征能量区间的边界，
Figure 433405DEST_PATH_IMAGE003
表示标准单能射线的能量均值；
根据c步骤更新后的参数，求解当前辐射粒子事件的观测值对于放射性核素特征伽玛射线的观测模型和本底模型的概率似然比，更新当前时刻的决策函数如下式所示：
Figure 485412DEST_PATH_IMAGE027
其中，
Figure 857619DEST_PATH_IMAGE028
及
Figure 6578DEST_PATH_IMAGE029
分别表示观测到第n个及第n-1个辐射粒子事件时的决策函数值，
Figure 274879DEST_PATH_IMAGE011
为接受辐射粒子事件的能量均值，
Figure 643544DEST_PATH_IMAGE003
为标准单能射线源的能量均值；
e、
Figure 58257DEST_PATH_IMAGE028
值与预设的序贯测试阈值做比较，如果
Figure 828767DEST_PATH_IMAGE028
超出阈值范围，进行相应的状态判别输出，公式如下：
Figure 828821DEST_PATH_IMAGE030
，
Figure 294569DEST_PATH_IMAGE031
成立，存在放射性核素，其中
Figure 133212DEST_PATH_IMAGE032
为阈值上限；
Figure 866550DEST_PATH_IMAGE033
，
Figure 132447DEST_PATH_IMAGE034
成立，不存在放射性核素，其中
Figure 849605DEST_PATH_IMAGE035
为阈值下限；
否则，将重复步骤a至e，继续接收辐射粒子事件、重复事件判别、参数更新及决策评判的过程。
与现有技术相比，本发明具有以下的优点：
1、利用先进的检测方法，综合辐射粒子事件能量水平及到达时间两个维度的信息，提高了对输入信号的利用率，同时提高了核素识别的速度与准确率；
2、利用统一的概率模型描述辐射粒子事件序列，提高了物理过程的可解释性；
3、系统可以在高背景辐射环境中使用，能够在高背景辐射环境中有效提取特征伽玛射线能量信息，并快速开展核素识别，方便在公共场合进行核安全监测。
附图说明
图1为本发明采集器的示意图。
图2为本发明方法的判别器对辐射粒子事件的筛选过程示意图。
图3为本发明方法的决策函数更新与核素识别步骤中基于粒子事件的核素快速识别算法的示意图。
图4为本发明方法的能量概率分布估计结果示意图。
图5为本发明方法的决策函数及判别条件示意图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步的描述，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，并不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域的普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的其他所有实施例，都属于本发明的保护范围。
实施例1：参见图1，一种基于辐射粒子事件的采集器，包括伽马辐射粒子探测器、信号采集电路和上位机，还包括前置信号放大电路、时间数字转换器、模拟数字转换器、时间甄别电路、能量甄别电路及高速外部接口。前置信号放大电路、时间数字转换器、模拟数字转换器、FPGA以及接口电路等被集成在一块印制电路板上。所述伽马辐射粒子探测器用于暴露在检测环境之中对具有放射性辐射粒子事件到达时间进行测量并将电脉冲信号形式的测量结果传输到电流型前置放大器，电脉冲信号经由电流型前置放大器放大后，分为两路：一路信号上升时间短，通过时间数字转换器进行时间测量后得到的时间数据输入FPGA进行进一步处理；另外一路信号通过模拟数字转换器进行信号采集然后输入FPGA进行进一步处理；在FPGA内部，进行时间甄别和能量甄别；时间甄别，将通过时间数字转换器输入的时间数据整理为测量系统时间；能量甄别，用慢成型数值计算方法从通过模拟数字转换器输入的信号中提取脉冲幅度，同时用快成型的方式进行脉冲堆积判别从而统计出系统测量的死时间；在FPGA内部，还将数据组合成辐射粒子事件信息数据包，包括脉冲到达时间、脉冲幅度、死时间统计信息和脉冲识别码；辐射粒子事件信息数据包通过高速外部接口传输到上位机，用于粒子事件判别。
实施例2：参见图2、图3，一种辐射粒子事件快速核素识别方法，包括以下步骤：
a、开启基于辐射粒子事件的采集器，捕获辐射粒子事件，传输到上位机中处理；
b、在上位机中，通过粒子事件判别器用于判断输入辐射粒子事件的能量
Figure 491939DEST_PATH_IMAGE001
是否处于某核素特征射线能量置信区间内，判别条件：
Figure 174724DEST_PATH_IMAGE002
其中，
Figure 979563DEST_PATH_IMAGE003
为核素特征射线的能量，
Figure 810116DEST_PATH_IMAGE004
为根据置信水平选择的置信系数，
Figure 865928DEST_PATH_IMAGE005
为能量置信区间宽度；当辐射粒子能量处于某核素特征射线能量置信区间内，辐射粒子事件进入时间间隔判别；
对能量处于放射性核素特征射线能量置信区间内的辐射粒子事件到达时间间隔进行判别，判断粒子事件计数率是否大于环境本底计数率，判别条件为：
Figure 698492DEST_PATH_IMAGE006
Figure 181558DEST_PATH_IMAGE007
其中，
Figure 233827DEST_PATH_IMAGE008
为观测到的计数率，
Figure 326286DEST_PATH_IMAGE009
为环境本底计数率，
Figure 780401DEST_PATH_IMAGE004
为根据置信水平取值的置信系数，
Figure 932902DEST_PATH_IMAGE010
为计数率置信区间宽度，n为粒子事件序号；
通过能量判断和粒子事件到达时间间隔判别，达到要求的辐射粒子事件将被认为有潜在的放射性核素特征伽马射线产生，然后由决策函数进一步判断是否真实存在放射源；
c、根据已观测得到的辐射粒子事件的能量，利用极大似然估计方法计算能量概率分布的参数，包括已观测到辐射粒子事件能量的均值、方差以及衰变分支比；
已观测到辐射粒子事件的能量的均值为
Figure 675731DEST_PATH_IMAGE011
，计算公式如下：
Figure 197979DEST_PATH_IMAGE012
其中，n为经过b步骤筛选符合条件的辐射粒子事件数目；
Figure 151940DEST_PATH_IMAGE013
为第i个符合条件的辐射粒子的能量；
单能射线能量分布方差
Figure 101442DEST_PATH_IMAGE014
的计算公式如下：
Figure 738091DEST_PATH_IMAGE015
单能射线的衰变分支比
Figure 562565DEST_PATH_IMAGE016
估计如下式所示：
Figure 601059DEST_PATH_IMAGE017
假设某放射性核素衰变产生多种能量的特征伽马射线，
Figure 924724DEST_PATH_IMAGE018
表示其中第j种能量的特征射线的衰变分支比，
Figure 609521DEST_PATH_IMAGE019
表示观测结果中属于第j种能量的特征射线的粒子数量，
Figure 676834DEST_PATH_IMAGE020
表示观测到的该种核素的所有能量特征射线的粒子数量总和；
d、完成上一步骤后，在计数率高于本底计数率的前提下，利用辐射粒子事件的能量分布进行核素存在性的判别，能谱测量系统对单能伽马射线测量得到的能谱服从高斯分布N(
Figure 694469DEST_PATH_IMAGE021
)，探测系统对环境本底伽马射线测量得到的能谱服从均匀分布
Figure 890833DEST_PATH_IMAGE022
；
根据上述特征，假设H0为备选假设，表示本底模型，H1为原假设，表示放射性核素特征伽玛射线的观测模型；
Figure 626708DEST_PATH_IMAGE023
Figure 420350DEST_PATH_IMAGE024
其中
Figure 292491DEST_PATH_IMAGE025
及
Figure 895641DEST_PATH_IMAGE026
分别表示单能射线的特征能量区间的边界，
Figure 617348DEST_PATH_IMAGE003
表示标准单能射线的能量均值；
根据c步骤更新后的参数，求解当前辐射粒子事件的观测值对于放射性核素特征伽玛射线的观测模型和本底模型的概率似然比，更新当前时刻的决策函数如下式所示：
Figure 964146DEST_PATH_IMAGE027
其中，
Figure 956373DEST_PATH_IMAGE028
及
Figure 228960DEST_PATH_IMAGE029
分别表示观测到第n个及第n-1个辐射粒子事件时的决策函数值，
Figure 673848DEST_PATH_IMAGE011
为接受辐射粒子事件的能量均值，
Figure 886655DEST_PATH_IMAGE003
为标准单能射线源的能量均值；
e、
Figure 372869DEST_PATH_IMAGE028
值与预设的序贯测试阈值做比较，如果
Figure 176877DEST_PATH_IMAGE028
超出阈值范围，进行相应的状态判别输出，公式如下：
Figure 551138DEST_PATH_IMAGE030
，
Figure 974160DEST_PATH_IMAGE031
成立，存在放射性核素，其中
Figure 144242DEST_PATH_IMAGE032
为阈值上限；
Figure 617686DEST_PATH_IMAGE033
，
Figure 178112DEST_PATH_IMAGE034
成立，不存在放射性核素，其中
Figure 795038DEST_PATH_IMAGE035
为阈值下限；
否则，将重复步骤a至e，继续接收辐射粒子事件、重复事件判别、参数更新及决策评判的过程。
实施例3：参见图4，应用本发明采集器去验证一已知137Cs源，粒子事件采集器获取的粒子事件数据由实心圆点表示，经实施例2步骤c，计算接受的粒子能量概率分布，计算结果用空心圆点表示。
实施例4：参见图5，同实施例3，连续对同一放射源观测，得到粒子事件序列，每次接受新的粒子事件，都对决策函数进行更新，并与设定的判别阈值进行比较，其中能量水平为3.89的直线表示核素存在的判定阈值，能量水平为-3.89的直线表示核素不存在的判定阈值，圆点表示随粒子事件序列更新得到的决策函数值。从图中可知，本发明方案可行。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种基于辐射粒子事件采集器的辐射粒子事件快速核素识别方法，采集器包括伽马辐射粒子探测器、信号采集电路和上位机，其特征在于，还包括前置信号放大电路、时间数字转换器、模拟数字转换器、时间甄别电路、能量甄别电路及高速外部接口；
所述伽马辐射粒子探测器用于暴露在检测环境之中对具有放射性辐射粒子事件进行测量并将电脉冲信号形式的测量结果传输到电流型前置放大器，电脉冲信号经由电流型前置放大器放大后，分为两路：一路信号上升时间短，通过时间数字转换器进行时间测量后得到的时间数据输入FPGA进行进一步处理；另外一路信号通过模拟数字转换器进行信号采集然后输入FPGA进行进一步处理；
在FPGA内部，进行时间甄别和能量甄别；时间甄别，将通过时间数字转换器输入的时间数据整理为测量系统时间；能量甄别，用慢成型数值计算方法从通过模拟数字转换器输入的信号中提取脉冲幅度，同时用快成型的方式进行脉冲堆积判别从而统计出系统测量的死时间；在FPGA内部，还将数据组合成辐射粒子事件信息数据包，包括脉冲到达时间、脉冲幅度、死时间统计信息和脉冲识别码；
辐射粒子事件信息数据包通过高速外部接口传输到上位机，用于粒子事件判别；
还包括以下步骤：
a、开启基于辐射粒子事件的采集器，捕获辐射粒子事件，传输到上位机中处理；
b、在上位机中，通过粒子事件判别器用于判断输入辐射粒子事件的能量
Figure DEST_PATH_IMAGE002
是否处于某核素特征射线能量置信区间内，判别条件：
Figure DEST_PATH_IMAGE004
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE006
为核素特征射线的能量，
Figure DEST_PATH_IMAGE008
为根据置信水平选择的置信系数，
Figure DEST_PATH_IMAGE010
为能量置信区间宽度；当辐射粒子能量处于某核素特征射线能量置信区间内，辐射粒子事件进入时间间隔判别；
对能量处于放射性核素特征射线能量置信区间内的辐射粒子事件到达时间间隔进行判别，判断粒子事件计数率是否大于环境本底计数率，判别条件为：
Figure DEST_PATH_IMAGE012
Figure DEST_PATH_IMAGE014
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE016
为观测到的计数率，
Figure DEST_PATH_IMAGE018
为环境本底计数率，
Figure DEST_PATH_IMAGE008A
为根据置信水平取值的置信系数，
Figure DEST_PATH_IMAGE020
为计数率置信区间宽度，n为粒子事件序号；
通过能量判断和粒子事件到达时间间隔判别，达到要求的辐射粒子事件将被认为有潜在的放射性核素特征伽马射线产生，然后由决策函数进一步判断是否真实存在放射源；
c、根据已观测得到的辐射粒子事件的能量，利用极大似然估计方法计算能量概率分布的参数，包括已观测到辐射粒子事件能量的均值、方差以及衰变分支比；
已观测到辐射粒子事件的能量的均值为
Figure DEST_PATH_IMAGE022
，计算公式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE024
其中，n为经过b步骤筛选符合条件的辐射粒子事件数目；
Figure DEST_PATH_IMAGE026
为第i个符合条件的辐射粒子的能量；
单能射线能量分布方差 的计算公式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE028
单能射线的衰变分支比
Figure DEST_PATH_IMAGE030
估计如下式所示：
Figure DEST_PATH_IMAGE032
假设某放射性核素衰变产生多种能量的特征伽马射线，
Figure DEST_PATH_IMAGE034
表示其中第j种能量的特征射线的衰变分支比，
Figure DEST_PATH_IMAGE036
表示观测结果中属于第j种能量的特征射线的粒子数量，
Figure DEST_PATH_IMAGE038
表示观测到的该种核素的所有能量特征射线的粒子数量总和；
d、完成上一步骤后，在计数率高于本底计数率的前提下，利用辐射粒子事件的能量分布进行核素存在性的判别，能谱测量系统对单能伽马射线测量得到的能谱服从高斯分布N(
Figure DEST_PATH_IMAGE040
)，探测系统对环境本底伽马射线测量得到的能谱服从均匀分布
Figure DEST_PATH_IMAGE042
；
根据上述特征，假设H0为备选假设，表示本底模型； H1为原假设，表示放射性核素特征伽玛射线的观测模型；
Figure DEST_PATH_IMAGE044
Figure DEST_PATH_IMAGE046
其中
Figure DEST_PATH_IMAGE048
及
Figure DEST_PATH_IMAGE050
分别表示单能射线的特征能量区间的边界，
Figure DEST_PATH_IMAGE006A
表示标准单能射线的能量均值；
根据c步骤更新后的参数，求解当前辐射粒子事件的观测值对于放射性核素特征伽玛射线的观测模型和本底模型的概率似然比，更新当前时刻的决策函数如下式所示：
Figure DEST_PATH_IMAGE052
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE054
及
Figure DEST_PATH_IMAGE056
分别表示观测到第n个及第n-1个辐射粒子事件时的决策函数值，
Figure DEST_PATH_IMAGE022A
为接受辐射粒子事件的能量均值，
Figure DEST_PATH_IMAGE006AA
为标准单能射线源的能量均值；
e、
Figure DEST_PATH_IMAGE054A
值与预设的序贯测试阈值做比较，如果
Figure DEST_PATH_IMAGE054AA
超出阈值范围，进行相应的状态判别输出，公式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE058
，
Figure DEST_PATH_IMAGE060
成立，存在放射性核素，其中
Figure DEST_PATH_IMAGE062
为阈值上限；
Figure DEST_PATH_IMAGE064
，
Figure DEST_PATH_IMAGE066
成立，不存在放射性核素，其中
Figure DEST_PATH_IMAGE068
为阈值下限；
否则，将重复步骤a至e，继续接收辐射粒子事件、重复事件判别、参数更新及决策评判的过程。
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