CN111796320B - 一种基于1阶矩的数字中子伽马射线甄别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于1阶矩的数字中子伽马射线甄别方法，包括：获取伽马源137Cs、60Co、241Am‑9Be中子源的脉冲波形；将脉冲波形用多个点进行描述，通过1阶矩计算公式，确定中子伽马射线甄别1阶矩；根据最佳中子伽马射线甄别品质因子，确定中子伽马射线甄别1阶矩中的istop取值；根据中子伽马射线甄别1阶矩，判断中子和伽马射线。本发明主要利用CAEN的DT5751数字化仪，获取了EJ301液体闪烁体探测器对伽马源137Cs、60Co、241Am‑9Be中子源的脉冲波形，研究了基于多阶矩特征的数字n/γ甄别方法，其1阶矩对241Am‑9Be中子源甄别品质因子可以达到1.1左右，不仅可以满足TOF实验要求，而且算法简单容易实现，同时多阶矩值可以作脉冲波形特征矢量用于SVM和BP神经网络n/γ甄别。
Description
技术领域
本发明涉及中子伽马射线甄别技术领域，更具体的涉及一种基于1阶矩的数字中子伽马射线甄别方法。
背景技术
在快中子飞行时间(TOF)测量系统中，快中子测量一般采用液体闪烁体探测器，因为它们有出色的n/γ甄别能力，这与它们的电子和空穴分布的三重态能级结构有关。目前比较常用的液体闪烁体有美国ELJEN的NE213和圣戈班公司生产的BC501，闪烁晶体发光衰减时间常数均有快慢成分，快成分在几十纳秒，而慢成分在几百纳秒。目前随着高速高垂直分辨率数字化仪的迅速崛起应用，使得数字脉冲形状甄别成为目前主流，模拟脉冲形状甄别技术基本被淘汰，同时也对数字甄别方法提出了更高的要求。
目前甄别方法主要有基于时间域特征的上升时间法、过零时间法ZC、电荷比较法QC、脉冲梯度分析PGA；基于频率域特征的频率比较法FC和频率梯度法FGA；基于小波变换方法；基于先验知识的模式识别法(DPSD)、支持向量机(SVM)法、BP神经网络法。最后这一大类方法依赖于机器学习，在有纯中子源作为样本进行学习或训练后能取得较好的甄别效果，这是目前针对线性不可分问题较好的分类方法，而实际情况下，在对中子进行测量时，往往伴随着γ射线，液体闪烁体探测器对γ也有一定的探测效率；而且训练机在训练时若直接利用光电倍增管输出脉冲波形作为特征矢量学习时，学习效率低且精确度不高。
发明内容
本发明实施例提供一种基于1阶矩的数字中子伽马射线甄别方法，用以解决上述背景技术中提出的问题。
本发明实施例提供一种基于1阶矩的数字中子伽马射线甄别方法，包括：
获取伽马源137Cs、60Co、241Am-9Be中子源的脉冲波形；
将脉冲波形用多个点进行描述，通过1阶矩计算公式，确定中子伽马射线甄别1阶矩；
根据最佳中子伽马射线甄别品质因子，确定中子伽马射线甄别1阶矩中的istop取值；
根据中子伽马射线甄别1阶矩，判断中子和伽马射线；
所述1阶矩计算公式，如下：
其中，
istart为脉冲波形峰值后的第一个点；istop为脉冲波形峰值结束后的某一个点；f[i]＝s[i]-b；s[i]为脉冲波形每个点大小；b为前50点的平均值。
进一步地，所述获取伽马源137Cs、60Co、241Am-9Be中子源的脉冲波形，具体包括：
采用的晶体是EJ公司的EJ301，晶体的大小为φ4inch×1inch；
采用的光电倍增管PMT是ET公司的9822B；
采用的高压电源采用的是ORTEC公司的台式高压556H；
采用的数字化仪采用的是CAEN的DT5751，它的采样率是1Gs/s，垂直分辨率为10bit；数字化仪DT5751设置的参数最大存储深度为1024，触发阈值为10bits；
其中，光电倍增管PMT阳极的信号直接连接到数字化仪DT5751的CH0通道，数字化仪DT5751通过USB总线将数据传输到PC机。
进一步地，采用康普顿边缘，对EJ301进行能量刻度。
进一步地，高压电源的工作高压为-1750V。
进一步地，本发明实施例提供的一种基于1阶矩的数字中子伽马射线甄别方法，还包括：对脉冲波形进行归一化处理。
进一步地，将脉冲波形用1024个点进行描述。
进一步地，所述根据最佳中子伽马射线甄别品质因子，确定中子伽马射线甄别1阶矩中的istop取值，具体包括：
根据中子伽马射线甄别品质因子计算公式，通过istop的不同取值，确定不同中子伽马射线甄别品质因子；
当中子伽马射线甄别品质因子最佳时，对应的istop取值为中子伽马射线甄别1阶矩中的istop取值；
所述中子伽马射线甄别品质因子计算公式，如下：
其中，μn为拟合1阶矩中子高斯脉冲峰值的横坐标；μγ为拟合1阶矩伽马射线高斯脉冲峰值的横坐标；FWHMn为拟合1阶矩中子高斯脉冲半高宽；FWHMγ为拟合1阶矩伽马射线高斯脉冲半高宽。
进一步地，所述istop取值为90。
进一步地，根据中子伽马射线甄别1阶矩的直方图，判断中子和伽马射线。
本发明实施例提供一种基于1阶矩的数字中子伽马射线甄别方法，与现有技术相比，其有益效果如下：
本发明主要利用CAEN的DT5751数字化仪(Waveform Digitizer)，获取了EJ301液体闪烁体探测器对伽马源137Cs、60Co、241Am-9Be中子源的脉冲波形，研究了基于多阶矩特征的数字n/γ甄别方法，其1阶矩对241Am-9Be中子源甄别品质因子可以达到1.1左右，不仅可以满足TOF实验要求，而且算法简单容易实现，同时多阶矩值可以作脉冲波形特征矢量用于SVM和BP神经网络n/γ甄别。
附图说明
图1为本发明实施例提供的实验装置原理；
图2为本发明实施例提供的n/γ的归一化的波形图；
图3为本发明实施例提供的n/γ的0阶矩波形；
图4为本发明实施例提供的n/γ的脉冲多阶矩直方图(istop＝30)；
图5为本发明实施例提供的n/γ的脉冲1阶矩直方拟合图(istop＝60)；
图6a为本发明实施例提供的1阶矩的散点图；
图6b为本发明实施例提供的PSD的散点图；
图7a为本发明实施例提供的当istop＝90时1阶矩和2阶矩的热度图；
图7b为本发明实施例提供的当istop＝90时1阶矩和2阶矩的密度图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
目前甄别方法主要围绕提高时间和频率域的甄别方法品质因子和提取脉冲波形的特征向量压缩特征矢量来减轻学习机压力和提高甄别的精确度。本发明主要利用CAEN的DT5751数字化仪(Waveform Digitizer)，获取了EJ301液体闪烁体探测器对伽马源137Cs、60Co、241Am-9Be中子源的脉冲波形，研究了基于多阶矩特征的数字n/γ甄别方法。
本发明主要提出了一种基于1阶矩的数字中子伽马射线甄别方法，该方法具体包括：
步骤1，获取伽马源137Cs、60Co、241Am-9Be中子源的脉冲波形。
步骤2，将脉冲波形用多个点进行描述，通过1阶矩计算公式，确定中子伽马射线甄别1阶矩。
步骤3，根据最佳中子伽马射线甄别品质因子，确定中子伽马射线甄别1阶矩中的istop取值。
步骤4，根据中子伽马射线甄别1阶矩，判断中子和伽马射线。
对于上述步骤1，具体说明如下：
本发明的实验装置如图1所示，采用的晶体是EJ公司的EJ301，晶体的大小为
光电倍增管PMT采用的是ET公司的9822B，高压电源采用的是ORTEC公司的台式高压556H，数字化仪采用的是CAEN的DT5751，它的采样率是1Gs/s，垂直分辨率为10bit。PMT阳极的信号直接连接到数字化仪的CH0通道，数字化仪通过USB总线将数据传输到PC机。DT5751设置的参数最大存储深度为1024，触发阈值为10bits。
本发明采用伽马源137Cs、60Co、241Am-9Be的和峰对整套设备进行了能量刻度。首先由于液闪主要由低原子序数材料组成，与γ射线主要发生康普顿效应，因而只能用康普顿边缘对其进行能量刻度；其次考虑到241Am-9Be的伴随γ射线的最高能量为4.438MeV，因而最后确定工作高压在-1750V。
对于上述步骤2和步骤4，具体说明如下：
多阶矩甄别方法是起源于矩阵分析方法。由于DT5751采样的存储深度为1024，因此一个波形脉冲被1024个点来进行描述，假设每个点大小用s[i]来描述。本发明采用前50点的平均值作为基线b，参与运算的数据大小为f[i]＝s[i]-b。多阶矩的计算公式如下所示：
上式中istart为波形峰值后的第一个点，istop为波形峰值结束后的某一个点，目的是归一化后中子和伽马脉冲的尾部信号的差异较为明显，使用矩分析方法更加能够容易判断中子和伽马。
当k＝1时，式(2)为(i-istart)的数学期望值；当k＝2、3和4时，式(3)代表(i-istart)的中心矩被定义为方差、偏度和峰度。中子和γ射线分别在液闪中产生的原始波形归一化后如下图2所示。
中子和γ射线脉冲0阶矩波形如图3所示。从波形中可以观察到中子0阶矩上升斜率比γ射线要快。
中子和γ射线脉冲多阶矩直方图如图4所示。从图4各图中可以观察到有双峰的存在，说明多阶矩方法基本可以用于n/γ甄别。
另外，为验证脉冲波形原始数据是否归一化对甄别能力的影响，本发明验证了同一组数据分别采用归一化和不归一化进行了多阶矩计算，发现两者计算结果并无差异，为保证今后甄别方法可行性，本发明的数据均采用归一化处理。
对于上述步骤3，具体说明如下：
n/γ甄别品质因子计算公式为：
其中，μn为拟合1阶矩中子高斯脉冲峰值的横坐标；μγ为拟合1阶矩伽马射线高斯脉冲峰值的横坐标；FWHMn为拟合1阶矩中子高斯脉冲半高宽；FWHMγ为拟合1阶矩伽马射线高斯脉冲半高宽。式(4)表示中子和伽马射线的区分程度，FoM越大，中子和伽马射线的区分越开，甄别效果越好。
为准确计算品质因子数值大小，对实验数据直方图进行高斯拟合求解，图5是m1分布图拟合过程。带入拟合参数求解得出此时FoMistop＝60＝0.95。
为讨论istop取值对品质因子FOM的影响，求解不同取值时FoM，具体数据如表1所示，从表1看出，刚开始随着istop的增大，品质因子一直在增大，当istop大于90后品质因子出现了下降。因此本发明将istop取值为90。
表1 不同istop取值时的1阶矩品质因子
基于1阶矩甄别方法与电荷比较甄别方法比较
DT5751自带电荷比较法，它的的甄别因子计算公式为：
上式中QL和Qs分别为长短窗的长度，根据直方图最佳品质因子参数QL＝80ns，Qs＝35ns，FoM＝0.848，比1阶矩的品质因子差。本发明对两种方法针对241Am-9Be中子源散点图进行了对比。参见图6a、图6b，其中，图6a、图6b中横坐标是脉冲波形的面积，反应了伽马射线和中子的能量信息。
关于多阶矩甄别能力分析
从图4中可以看出，随着矩阶数越高，品质因子在下降，虽然不能单纯用某一个高阶矩作为甄别方法，但是可以采用一阶矩和二阶矩相结合的甄别方法去做。图7a、7b分别是当istop＝90时1阶矩和2阶矩热度图和密度图。虽然高阶矩的FoM因子在变差，但是仍然呈现了双峰特性，因此可以将高阶矩作为脉冲波形特征矢量给SVM向量机和BP神经网络进行学习，实现基于训练机n/γ线性不可分，提高分类准确度。
综上所述，本发明基于矩分析的数字n/γ甄别方法，其1阶矩对241Am-9Be中子源甄别品质因子可以达到1.1左右，不仅可以满足TOF实验要求，而且算法简单容易实现，其多阶矩值可以作脉冲波形特征矢量用于SVM和BP神经网络n/γ甄别。
以上公开的仅为本发明的几个具体实施例，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围，但是，本发明实施例并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明的保护范围内。
Claims (8)
1.一种基于1阶矩的数字中子伽马射线甄别方法，其特征在于，包括：
获取伽马源137Cs、60Co、241Am-9Be中子源的脉冲波形；
将脉冲波形用多个点进行描述，通过1阶矩计算公式，确定中子伽马射线甄别1阶矩；
根据最佳中子伽马射线甄别品质因子，确定中子伽马射线甄别1阶矩中的istop取值；
根据中子伽马射线甄别1阶矩，判断中子和伽马射线；
所述1阶矩计算公式，如下：
其中，
istart为脉冲波形峰值后的第一个点；istop为脉冲波形峰值结束后的某一个点；f[i]＝s[i]-b；s[i]为脉冲波形每个点大小；b为前50点的平均值；
所述根据最佳中子伽马射线甄别品质因子，确定中子伽马射线甄别1阶矩中的istop取值，具体包括：
根据中子伽马射线甄别品质因子计算公式，通过istop的不同取值，确定不同中子伽马射线甄别品质因子；
当中子伽马射线甄别品质因子最佳时，对应的istop取值为中子伽马射线甄别1阶矩中的istop取值；
所述中子伽马射线甄别品质因子计算公式，如下：
其中，μn为拟合1阶矩中子高斯脉冲峰值的横坐标；μγ为拟合1阶矩伽马射线高斯脉冲峰值的横坐标；FWHMn为拟合1阶矩中子高斯脉冲半高宽；FWHMγ为拟合1阶矩伽马射线高斯脉冲半高宽。
2.如权利要求1所述的基于1阶矩的数字中子伽马射线甄别方法，其特征在于，所述获取伽马源137Cs、60Co、241Am-9Be中子源的脉冲波形，具体包括：
采用的晶体是EJ公司的EJ301，晶体的大小为
采用的光电倍增管PMT是ET公司的9822B；
采用的高压电源采用的是ORTEC公司的台式高压556H；
采用的数字化仪采用的是CAEN的DT5751，它的采样率是1Gs/s，垂直分辨率为10bits；数字化仪DT5751设置的参数最大存储深度为1024，触发阈值为10bits；
其中，光电倍增管PMT阳极的信号直接连接到数字化仪DT5751的CH0通道，数字化仪DT5751通过USB总线将数据传输到PC机。
3.如权利要求2所述的基于1阶矩的数字中子伽马射线甄别方法，其特征在于，采用康普顿边缘，对EJ301进行能量刻度。
4.如权利要求2所述的基于1阶矩的数字中子伽马射线甄别方法，其特征在于，高压电源的工作高压为-1750V。
5.如权利要求1所述的基于1阶矩的数字中子伽马射线甄别方法，其特征在于，还包括：对脉冲波形进行归一化处理。
6.如权利要求1所述的基于1阶矩的数字中子伽马射线甄别方法，其特征在于，将脉冲波形用1024个点进行描述。
7.如权利要求1所述的基于1阶矩的数字中子伽马射线甄别方法，其特征在于，所述中子伽马射线甄别1阶矩中的istop取值为90。
8.如权利要求1所述的基于1阶矩的数字中子伽马射线甄别方法，其特征在于，根据中子伽马射线甄别1阶矩的直方图，判断中子和伽马射线。
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Granted publication date: 20220415 |