CN114254495B - 一种基于蒙特卡洛方法的模拟能谱生成方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于电子电路数字信号领域，具体提供在于提供一种基于蒙特卡洛方法的模拟能谱生成方法，在MCNP软件生成的理想能谱基础上，基于蒙特卡洛方法构造核能谱测量数字化系统的概率模型，模拟仪器测量过程并重新生成模拟能谱，充分考虑仪器测量过程中放射性和探测器的统计涨落等因素对谱线的影响，使能谱特征峰呈现高斯分布，与实际仪器测量结果更为吻合，有效解决了MCNP软件模拟出的能量沉积谱因不能反应出放射性和探测器的统计涨落等因素对谱线影响而无法直接作为分析对象的问题。
Description
技术领域
本发明属于电子电路数字信号领域，特别提供一种基于蒙特卡洛方法的模拟能谱生成方法。
背景技术
在核辐射评估与探测领域，蒙特卡洛(Monte Carlo)方法是一种基于“随机数”的逼近计算方法，它广泛应用于核能谱测量数字化系统；它通过大量随机样本去了解一个系统，进而得到所要计算的值；对于许多问题而言，它往往是最简单的计算方法，有时甚至是唯一可行的方法。蒙特卡罗方法在金融工程学、宏观经济学、计算物理学(如粒子输运计算、量子热力学计算、空气动力学计算)等领域应用广泛，具有深远而重要的研究意义。
MCNP(Monte Carlo N Particle Transport Code)则是由美国洛斯阿拉莫斯国家实验室(LosAlamos National Laboratory)开发的基于蒙特卡洛方法的通用软件包，MCNP已经成为研究粒子输运问题的一个最有力的工具，其被广泛用于电子、光子以及中子等粒子的输运问题中。使用蒙特卡洛技术模拟能谱可以节约大量的实际仪器测量时间，减少人力物力的损耗，节约实际样品的购买成本，极大地提高能谱分析算法的研究效率；但是，在利用MCNP软件进行能谱模拟时，所模拟出的是能量沉积谱，不能反应出放射性和探测器的统计涨落等因素对谱线的影响；因此，MCNP软件生成的能谱与实际仪器测量得到的能谱存在较大差异，无法直接作为分析对象。
发明内容
本发明的目的在于针对MCNP软件生成的能谱与实际仪器测量得到的能谱存在较大差异的问题、提供一种基于蒙特卡洛方法的模拟能谱生成方法，在MCNP软件生成的理想能谱基础上，基于蒙特卡洛方法构造核能谱测量数字化系统的概率模型模拟仪器测量过程，重新生成模拟能谱；本发明充分考虑仪器测量过程中放射性和探测器的统计涨落等因素对谱线的影响，使能谱特征峰呈现高斯分布，与实际仪器测量结果更为吻合。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：
一种基于蒙特卡洛方法的模拟能谱生成方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：使用MCNP软件生成理想能谱Sin；
步骤2：对理想能谱Sin进行抽样，获得序列大小为Nin的输入脉冲峰值序列Ain；
步骤3：依据输入脉冲峰值序列Ain生成脉冲个数为Nin、脉冲长度为M的负指数衰减脉冲序列Ve；
步骤4：基于蒙特卡洛方法构造仪器测量过程的概率模型：设置仪器测量时间长度为T，并随机生成Nin个大小在1到T之间的整数构成采集时刻序列、表示仪器采集过程中Nin个脉冲信号的采集时刻；以测量时间为轴，基于负指数衰减脉冲序列Ve与采集时刻序列，生成脉冲堆积信号Vp；
步骤5：对脉冲堆积信号Vp添加信噪比为SNR的高斯白噪声，生成含噪脉冲堆积信号Vin；
步骤6：对含噪脉冲堆积信号Vin使用梯形成形方法，得到梯形脉冲信号Vout；
步骤7：提取梯形脉冲信号Vout中的梯形脉冲峰值，得到序列大小为Nout的输出脉冲峰值序列Aout；
步骤8：依据输出脉冲峰值序列Aout，进行多道脉冲幅度分析生成能谱Sout。
进一步的，步骤1中，MCNP软件为Monte Carlo N Particle Transport Code(MCNP)通用软件包；
进一步的，步骤2中，对理想能谱Sin进行抽样的方法为依据泊松分布进行的直接抽样方法，输入脉冲峰值序列Ain如下：
其中，n为序号，Ain_1、Ain_2、…、Ain_Nin为Nin个输入脉冲峰值。
进一步的，步骤3中，依据输入脉冲峰值序列Ain生成负指数衰减脉冲序列Ve如下：
Ve[n]＝Ain[n]·e-k/τ；n＝1…Nin,k＝1…M；
式中，e为自然常数，τ为负指数衰减脉冲的衰减时间常数，n为序号，k为离散时间变量。
进一步的，步骤4中，仪器测量时间长度T的确定公式如下：
T＝a·M·Nin；
其中，a为仪器测量时间长度T的预设调整参数，取值范围为0.1到1、步进值为0.1；调整参数a越小代表脉冲堆积越严重。
进一步的，步骤5中，信噪比SNR的取值范围为0到50，SNR越小代表噪声越大。
进一步的，步骤6中，梯形成形方法的公式如下：
其中，vout(k)表示梯形脉冲序列Vout中第k个梯形脉冲信号，vin(k)表示含噪脉冲堆积序列Vin中的第k个含噪脉冲堆积信号，na、nb、nc为梯形成形方法参数，k为离散时间变量，τ为衰减时间常数，Ts为采样周期。
进一步的，步骤7中，输出脉冲峰值序列Aout如下：
其中，n为序号，Aout_1、Aout_2、…、Aout_Nout为Nout个输出脉冲峰值。
进一步的，步骤8中，多道脉冲幅度分析生成能谱的具体过程为：建立2x个能谱通道，x通常取值为10、11、12。每个能谱通道上建立计数区、计数值从0开始；将输出脉冲峰值序列Aout中的输出脉冲峰值幅度依映射比例映射到2x个通道中：任一通道对应输出脉冲峰值幅度出现一次、其对应的能谱通道计数值加1；将2x个能谱通道作为横坐标，将能谱通道计数值大小作为纵坐标，生成能谱Sout。
本发明的有益效果在于：
本发明提供在于提供一种基于蒙特卡洛方法的模拟能谱生成方法，在MCNP软件生成的理想能谱基础上，基于蒙特卡洛方法构造核能谱测量数字化系统的概率模型，模拟仪器测量过程并重新生成模拟能谱，充分考虑仪器测量过程中放射性和探测器的统计涨落等因素对谱线的影响，使能谱特征峰呈现高斯分布，与实际仪器测量结果更为吻合，有效解决了MCNP软件模拟出的能量沉积谱因不能反应出放射性和探测器的统计涨落等因素对谱线影响而无法直接作为分析对象的问题。
附图说明
图1为本发明的基于蒙特卡洛方法的模拟能谱生成方法流程图。
图2为本发明实施例中MCNP软件生成的Fe元素理想能谱图。
图3为本发明实施例中基于蒙特卡洛方法模拟生成的Fe元素能谱图；
图4为本发明实施例中的负指数衰减脉冲信号。
图5为本发明实施例中的脉冲堆积信号(局部)。
图6为本发明实施例中的含噪脉冲堆积信号(局部)。
图7为本发明实施例中的梯形脉冲信号(局部)。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。
本实施例提供一种基于蒙特卡洛方法的模拟能谱生成方法，并以Fe铁元素为例，将MCNP软件生成能谱与本实施例基于蒙特卡洛方法模拟生成的能谱进行对比，以验证本发明方法的有效性。
上述基于蒙特卡洛方法的模拟能谱生成方法的流程图如图1所示，具体包括以下步骤：
步骤1：使用MCNP软件生成Fe元素的理想能谱Sin如图2所示，由图2能够明显的看到，能谱的特征峰呈现直线；
步骤2：对理想能谱Sin进行抽样，获得序列大小为Nin＝22189的输入脉冲峰值序列Ain；
步骤3：依据输入脉冲峰值序列Ain生成脉冲个数为Nin＝22189、脉冲长度为M＝500的负指数衰减脉冲序列Ve；其中，负指数衰减脉冲信号的示意图如图4所示；
步骤4：基于蒙特卡洛方法构造仪器测量过程的概率模型：设置调整参数a＝0.5，则仪器测量时间长度T＝a·M·Nin＝0.5·500·22189＝5547250，并随机生成Nin＝22189个大小在1到T＝5547250之间的整数、用以表示仪器采集过程中Nin＝22189个脉冲信号的采集时刻；负指数衰减脉冲序列Ve中每个脉冲与采集时刻一一对应，以测量时间为轴，依据每个负指数衰减脉冲与其对应的采集时刻，最终生成脉冲堆积信号Vp，局部的脉冲堆积信号Vp如图5所示；
步骤5：对脉冲堆积信号Vp添加信噪比为SNR＝20的高斯白噪声，生成含噪脉冲堆积信号Vin，局部的含噪脉冲堆积信号Vin如图6所示；
步骤6：设置梯形成形方法的参数na＝100、nb＝150、nc＝250，d＝0.975；对含噪脉冲堆积信号Vin使用梯形成形方法，得到梯形脉冲信号Vout，局部的梯形脉冲信号Vout如图7所示；
步骤7：提取梯形脉冲信号Vout中的梯形脉冲峰值，得到序列大小为Nout＝4599的输出脉冲峰值序列Aout；
步骤8：建立210＝1024个能谱通道，将输出脉冲峰值序列Aout中的输出脉冲峰值幅度依映射比例映射到1024个通道中：每存在一个输出脉冲峰值幅度、其对应的能谱通道计数值加1，将1024个能谱通道作为横坐标、将能谱通道计数值大小作为纵坐标，生成Fe元素的实际能谱Sout。
通过上述步骤，最终得到基于蒙特卡洛方法模拟生成的Fe元素能谱如图3所示，由图3能够明显的看到能谱形状发生了变化，在未经高斯展宽处理的情况下，能谱的特征峰呈现高斯分布，反应出放射性和探测器的统计涨落等因素对谱线的影响，得到和实际仪器测量结果相接近的谱线，该结果证明了本发明的有效性。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，本说明书中所公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或具有类似目的的替代特征加以替换；所公开的所有特征、或所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以任何方式组合。
Claims (8)
1.一种基于蒙特卡洛方法的模拟能谱生成方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：使用MCNP软件生成理想能谱Sin；
步骤2：对理想能谱Sin进行抽样，获得序列大小为Nin的输入脉冲峰值序列Ain；
步骤3：依据输入脉冲峰值序列Ain生成脉冲个数为Nin、脉冲长度为M的负指数衰减脉冲序列Ve；
步骤4：基于蒙特卡洛方法构造仪器测量过程的概率模型：设置仪器测量时间长度为T，并随机生成Nin个大小在1到T之间的整数构成采集时刻序列、表示仪器采集过程中Nin个脉冲信号的采集时刻；以测量时间为轴，基于负指数衰减脉冲序列Ve与采集时刻序列，生成脉冲堆积信号Vp；
步骤5：对脉冲堆积信号Vp添加信噪比为SNR的高斯白噪声，生成含噪脉冲堆积信号Vin；
步骤6：对含噪脉冲堆积信号Vin使用梯形成形方法，得到梯形脉冲信号Vout；
步骤7：提取梯形脉冲信号Vout中的梯形脉冲峰值，得到序列大小为Nout的输出脉冲峰值序列Aout；
步骤8：依据输出脉冲峰值序列Aout，进行多道脉冲幅度分析生成能谱Sout。
2.按权利要求1所述基于蒙特卡洛方法的模拟能谱生成方法，其特征在于，步骤2中，所述抽样采用依据泊松分布进行的直接抽样方法，得到输入脉冲峰值序列Ain为：
其中，n为序号，Ain_1、Ain_2、…、Ain_Nin为Nin个输入脉冲峰值。
3.按权利要求1所述基于蒙特卡洛方法的模拟能谱生成方法，其特征在于，步骤3中，所述负指数衰减脉冲序列Ve为：
Ve[n]＝Ain[n]·e-k/τ；n＝1…Nin,k＝1…M；
式中，e为自然常数，τ为衰减时间常数，n为序号，k为离散时间变量。
4.按权利要求1所述基于蒙特卡洛方法的模拟能谱生成方法，其特征在于，步骤4中，仪器测量时间长度T为：
T＝a·M·Nin；
其中，a为预设调整参数，取值范围为0.1到1、步进值为0.1。
5.按权利要求1所述基于蒙特卡洛方法的模拟能谱生成方法，其特征在于，步骤5中，所述信噪比SNR的取值范围为0到50。
6.按权利要求1所述基于蒙特卡洛方法的模拟能谱生成方法，其特征在于，步骤6中，所述梯形成形方法具体为：
其中，vout(k)表示梯形脉冲序列Vout中第k个梯形脉冲信号，vin(k)表示含噪脉冲堆积序列Vin中的第k个含噪脉冲堆积信号，na、nb、nc为梯形成形方法参数，k为离散时间变量，τ为衰减时间常数，Ts为采样周期。
7.按权利要求1所述基于蒙特卡洛方法的模拟能谱生成方法，其特征在于，步骤7中，所述输出脉冲峰值序列Aout为：
其中，n为序号，Aout_1、Aout_2、…、Aout_Nout为Nout个输出脉冲峰值。
8.按权利要求1所述基于蒙特卡洛方法的模拟能谱生成方法，其特征在于，步骤8中，多道脉冲幅度分析具体过程为：建立2x个能谱通道，x通常取值为10、11、12；每个能谱通道上建立计数区、计数值从0开始，将输出脉冲峰值序列Aout中的输出脉冲峰值幅度依映射比例映射到2x个通道中，以能谱通道作为横坐标、能谱通道计数值作为纵坐标生成能谱Sout。
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