EP3867669A1 - Procede d'optimisation, produit programme d'ordinateur, procede d'analyse et calculateur associes - Google Patents

Procede d'optimisation, produit programme d'ordinateur, procede d'analyse et calculateur associes

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Publication number
EP3867669A1
EP3867669A1 EP19839359.7A EP19839359A EP3867669A1 EP 3867669 A1 EP3867669 A1 EP 3867669A1 EP 19839359 A EP19839359 A EP 19839359A EP 3867669 A1 EP3867669 A1 EP 3867669A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
value
approximation
phase
predetermined
factor
Prior art date
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Withdrawn
Application number
EP19839359.7A
Other languages
German (de)
English (en)
Inventor
Clément LYNDE
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Commissariat a lEnergie Atomique et aux Energies Alternatives CEA
Original Assignee
Commissariat a lEnergie Atomique CEA
Commissariat a lEnergie Atomique et aux Energies Alternatives CEA
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Commissariat a lEnergie Atomique CEA, Commissariat a lEnergie Atomique et aux Energies Alternatives CEA filed Critical Commissariat a lEnergie Atomique CEA
Publication of EP3867669A1 publication Critical patent/EP3867669A1/fr
Withdrawn legal-status Critical Current

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Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01T—MEASUREMENT OF NUCLEAR OR X-RADIATION
    • G01T1/00—Measuring X-radiation, gamma radiation, corpuscular radiation, or cosmic radiation
    • G01T1/16—Measuring radiation intensity
    • G01T1/17—Circuit arrangements not adapted to a particular type of detector
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01T—MEASUREMENT OF NUCLEAR OR X-RADIATION
    • G01T7/00—Details of radiation-measuring instruments
    • G01T7/005—Details of radiation-measuring instruments calibration techniques

Definitions

  • the present invention relates to a method for optimizing integration gates used in a charge comparison method which is implemented for a given detector.
  • the invention also relates to a computer program product, an analysis method and a calculator.
  • the invention applies to the field of nuclear physics, in particular to the characterization of the nature of radiation leading a detector exposed to said radiation to deliver a corresponding electrical signal.
  • such an electrical signal comprises a succession of pulses, each representative of the detection, by the detector, of a neutron, of a photon y (gamma photon), of a particle b (beta particle), or else the occurrence of a partial discharge within the detector.
  • the charge comparison method applies in particular when each pulse of the electrical signal presents a temporal evolution characteristic of the phenomenon which is at its origin.
  • the temporal evolution of each pulse constitutes a signature of the phenomenon which is at the origin of said pulse.
  • the electrical signal is digitized into a detection signal.
  • Each pulse of the signal detection is integrated over two different integration periods, one known as “rapid” and the other known as “total”. Such integration periods are also called “integration gates”.
  • the ratio of the result provided by each of these two integrations is calculated, and is used as a discrimination factor, the value of which is used to determine, for each pulse, the phenomenon which is at the origin thereof.
  • discrimination capacity it is understood, within the meaning of the present application, a quantity used to characterize the performance of the detector. The better the discriminating ability of a detector, the fewer errors it will make in identifying the origin of the pulse.
  • the detector's discrimination capacity is optimal, which generally allows the identification of the phenomenon at the origin of each pulse based solely on the value of the discrimination factor. that is to say on an item of information depending solely on the temporal evolution of the pulses of the detection signal. It therefore appears that, in such a method, the choice of integration gates has a fundamental influence on the ability to characterize the particles to which the detector is exposed.
  • An object of the invention is therefore to propose a method for optimizing integration gates, implemented in the charge comparison method, which makes it possible to analyze detection signals not classified produced by two or more, types of particles.
  • the subject of the invention is an optimization method of the aforementioned type, comprising the steps:
  • the first predetermined condition being satisfied if a correlation coefficient of the result of the approximation phase is greater than or equal to a predetermined threshold
  • the second predetermined condition being satisfied if the number m of approximation functions of the result of the approximation phase is equal to a predetermined reference value.
  • the optimal values of the integration gates are determined without a prior classification of each pulse of the detection signal being required.
  • the method according to the invention is suitable for determining the optimal values of the integration gates, without it being necessary to indicate, for each pulse, the type of particle which is the cause thereof.
  • the optimization method according to the invention is able to discard, even penalize, the results associated with couples of non-optimal integration gates. .
  • Such results are, for example, the fruit of a non-optimal choice of integration gates leading to a distribution in which the contributions of each type of particle are not sufficiently separated.
  • the optimization method according to the invention is able to discard the results which would correspond to a satisfactory approximation with regard to its correlation coefficient, but which would not correspond to the physical reality of the phenomena involved. This would correspond, for example, to a situation where an approximation by a single function would satisfy the first predetermined condition, when two types of particles are involved, and that an approximation by two approximation functions is expected.
  • the method comprises one or more of the following characteristics, taken alone or according to all technically possible combinations:
  • the approximation phase comprises the calculation of a plurality of approximations of the calculated distribution, each approximation implementing a sum of m predetermined approximation functions, m being an integer taking values between 1 and the value of predetermined reference, including the predetermined reference value, the approximations being distinguished from each other by the number of predetermined approximation functions implemented, the result of the approximation phase being:
  • the determination phase further comprises assigning a predetermined value to the merit factor if the first and / or the second predetermined condition is not satisfied;
  • the evaluation phase includes the evaluation of the discrimination factor associated with each current pulse
  • the distribution calculation phase includes an update, as a function of the discrimination factor evaluated for each current pulse, of the distribution of the number of pulses as a function of the value of the discrimination factor;
  • the value of the discrimination factor is proportional, for example equal, to the result of dividing the integral of the pulse on the first integration gate by the integral of the pulse on the second gate integration.
  • the invention also relates to a computer program product comprising program code instructions which, when executed by a computer, implement the optimization method as defined above.
  • the invention also relates to a method for analyzing a detection signal from a detector in response to its exposure to a radiation source, the detection signal comprising at least one pulse, the analysis method comprising the following steps:
  • a charge comparison method to determine one or more event (s) at the origin of the detection signal pulses
  • a first and a second integration gate used in the charge comparison method taken equal, respectively, to the first integration door and to the second integration door of the selected torque.
  • the subject of the invention is a computer intended to optimize integration gates used in a charge comparison method which is implemented for a given detector, the computer being configured for: for each pair from a plurality of pairs two to two distinct, each comprising a value of a first integration gate and a value of a second integration gate:
  • the first predetermined condition being satisfied if a correlation coefficient of the result of the approximation phase is greater than or equal to a predetermined threshold
  • the second predetermined condition being satisfied if the number m of approximation functions of the result of the approximation phase is equal to a predetermined reference value.
  • FIG. 1 is a schematic representation of a processing chain comprising a computer configured to implement the optimization method according to the invention
  • FIG. 2 is a schematic representation of a pulse of a detection signal generated by a detector of the processing chain of Figure 1;
  • FIG. 3 is a flow diagram schematically illustrating the optimization method according to the invention.
  • FIG. 4 is a graph representing iso-value curves of the merit factor as a function of the total integration gate and the rapid integration gate, in a first experimental situation;
  • FIG. 5 is a graph representing the distribution of the pulses as a function of the discrimination factor, for the experimental situation of Figure 4 and for the optimal couple of integration gates;
  • FIG. 6 is a graph representing iso-value curves of the merit factor as a function of the total integration gate and the rapid integration gate, in a second experimental situation;
  • FIG. 7 is a graph representing the distribution of the pulses as a function of the discrimination factor, for the experimental situation of Figure 6 and for the optimal couple of integration gates;
  • FIG. 8 is a graph representing iso-value curves of the merit factor as a function of the total integration gate and the rapid integration gate, in a third experimental situation.
  • Figure 9 is a graph representing the distribution of the pulses as a function of the discrimination factor, for the experimental situation of Figure 8 and for the optimal couple of integration gates.
  • a processing chain 2 comprising a computer 4 according to the invention is schematically illustrated in FIG. 1.
  • the processing chain 2 is intended for the implementation of a charge comparison method for characterizing a flow of particles coming from a source 3.
  • the processing chain 2 comprises a detector 6, an acquisition member 8, the computer 4 and a man / machine interface 10.
  • the detector 6 is configured to detect particles emitted by the source 3, and to generate, at the output, an electrical signal representative of said detection. Conventionally, the detector 6 is capable of detecting particles whose energy belongs to a predetermined energy range.
  • the acquisition device 8 is connected to the output of the detector 6.
  • the acquisition device 8 is configured to acquire, over time, the electrical signal from the detector 6, and to deliver, as an output, a digital signal , called "detection signal", corresponding to said electrical signal from detector 6.
  • the computer 4 is connected at the output of the acquisition device 8.
  • the computer 4 is configured to analyze the detection signal and to implement the optimization method which is the subject of the invention, on the basis of the detection signal .
  • the man / machine interface 10 is, for example, configured to display the results obtained by the computer 4, or even to allow an operator to configure the computer 4.
  • the detector 6, the acquisition member 8 and the man / machine interface 10 are known per se and will therefore not be described further.
  • the computer 4 is configured to implement the optimization method according to the invention.
  • the computer 4 has a memory 12 and a microprocessor 14 connected to the memory 12.
  • the memory 12 is configured to store the detection signal in a corresponding memory location 16. In addition, the memory 12 is also configured to store optimization software 18.
  • the memory is also configured to store analysis software 19.
  • the microprocessor 14 is configured to execute the optimization software 18 in order to implement the optimization method which is the subject of the invention, in particular on the basis of the detection signal stored in the memory location 16.
  • the microprocessor 14 is also configured to execute the analysis software 19 in order to characterize the particles emitted by the source 3 as a function of the results provided at the end of the execution of the optimization software 18.
  • the software is configured to characterize the particles emitted by the source 3 on the basis of the detection signal stored in the memory location 16
  • the optimization software 18 is configured to optimize the value of each of the rapid integration gate and of the total integration gate, the physical meaning of which will be detailed with reference to FIG. 2.
  • curve 20 represents the time evolution of a pulse of the detection signal.
  • the detection signal increases, from an instant B, from a zero value to a maximum value A m ax reached in an instant t m ax, then decreases towards 0 from from the moment t m ax.
  • the total integration gate denoted PT, is, for example, chosen as being the interval between instant B and a subsequent instant C.
  • the total integration gate PT is, for example, chosen as being the interval between two instants subsequent to time B.
  • the rapid integration gate denoted P R
  • P R is, for example, chosen as being the interval delimited by an instant D and the instant C.
  • the instant D is comprised between the instant B and the instant C.
  • the value of the rapid integration gate PR that is to say its length, is therefore less than or equal to the value of the gate d total integration PT.
  • the rapid integration gate PR ends, for example, at an instant distinct from instant C.
  • the optimization software 18 in particular the optimization of the value of the rapid integration gate PR and of the total integration gate PT by means of the optimization software 18, will now be described with reference to the figure. 3.
  • the optimization software 18 is configured to implement a calculation step 21 then a selection step 22, in order to optimize the value of each of the rapid integration gate and the total integration gate.
  • the optimization software 18 is configured to, during the calculation step 21, implement a phase 23 for evaluating a discrimination factor, a phase 24 for calculating the distribution, an approximation phase 26 and a phase 28 for determining the merit factor.
  • Said phases 23, 24, 26, 28 are implemented for each of a plurality of pairs two by two distinct, each pair comprising a value of the rapid integration gate and a value of the total integration gate.
  • the values chosen for the total integration gate PT are values comprised between a minimum value of total integration gate and a maximum value of predetermined total integration gate, such as successive values separated by a first step predetermined.
  • the values chosen for the rapid integration gate PR are values comprised between a minimum value of rapid integration gate and a maximum value of predetermined rapid integration gate, such as successive values separated by a second step predetermined.
  • the notation (i, j) is adopted to identify each pair, i representing the i-th value likely to be taken by the total integration gate PT, and j representing the j-th value likely to be taken by the PR rapid integration door.
  • the optimization software 18 is configured to, during the evaluation phase 23, detect each pulse of the detection signal stored in the memory location 16. In addition, the optimization software 18 is configured to, during the evaluation phase 23, evaluate a discrimination factor associated with each pulse stored in the memory 12.
  • the corresponding value of the discrimination factor is proportional, for example equal, to the result of the division of the integral of the pulse on the rapid integration gate PR (hatched area in FIG. 2) by the integral of the pulse on the total integration gate PT (dotted surface in FIG. 2).
  • the values of the rapid integration gate PR and of the total integration gate PT are those of the couple (i, j) considered.
  • the optimization software 18 is configured to, during the calculation phase 24, calculate a distribution of the number of pulses as a function of the value of the discrimination factor.
  • the optimization software 18 is configured to, during the approximation phase 26, determine an approximation, by a sum of predetermined approximation functions, of the distribution which has been calculated during the calculation phase 24. More specifically, the optimization software 18 is configured to determine an approximation of the distribution by a sum of m predetermined approximation functions, m being a non-zero natural integer.
  • the integer m has, for example, several predetermined values; a result is then associated with each value of the integer m.
  • the integer m takes several values between 1 and a predetermined reference value M (M integer greater than or equal to 1).
  • the integer m takes the successive integer values between 1 and the predetermined reference value M.
  • the predetermined reference value M depends, in particular, on the detector 6 used and on the physical phenomena occurring within the detector 6.
  • determining an approximation of the distribution it is understood, within the meaning of the present invention, to adjust parameters of each of the m functions of predetermined approximations, for a given value of the integer m, with a view to maximizing a correlation coefficient of the approximation.
  • optimization software 18 is also configured to calculate a correlation coefficient of the approximation associated with each value of the integer m.
  • the optimization software 18 is configured to compare, with a predetermined threshold, the calculated correlation coefficient which corresponds to said value of the integer m.
  • the optimization software 18 is configured to implement the approximation phase 26 successively for increasing values of the integer m, and put an end to the approximation phase 26 as soon as a value of the integer m for which the correlation coefficient of the corresponding approximation is greater than or equal to the predetermined threshold, or when the integer m takes the value M.
  • each predetermined approximation function is a Gaussian function.
  • the optimization software 18 is also configured to determine, during the determination phase 28, a merit factor Fy associated with the couple (i, j) considered. More precisely, the optimization software 18 is configured to determine the merit factor Fy from the result of the approximation phase 26, which is itself obtained from the distribution calculated during the calculation phase 24, as detailed previously.
  • the determination of the merit factor Fy takes place if a result of the approximation phase simultaneously satisfies first and second predetermined conditions.
  • the first predetermined condition is satisfied if the correlation coefficient of the result of the approximation phase 26 is greater than or equal to the predetermined threshold, and the second predetermined condition is satisfied if the value of the integer m of the result of the phase of approximation 26 is equal to the predetermined reference value M.
  • the optimization software 18 is configured to assign to the merit factor a first predetermined value, for example zero.
  • the Optimization software 18 is configured to calculate the merit factor according to a predetermined formula, examples of which will be provided later.
  • a predetermined formula is, for example, previously configured by an operator by means of the man / machine interface 10.
  • the merit factor, for any given couple (i, j), is obtained by:
  • Fi , j is the merit factor associated with the couple (i, j);
  • mi, p m are respectively the mathematical expectation of the first and the m-th predetermined approximation function
  • W k is the width at half height of the k-th predetermined approximation function
  • the merit factor is obtained by:
  • Fy is the merit factor associated with the couple (i, j);
  • ⁇ k, i is a predetermined weighting coefficient associated with a crossed contribution of the k-th and the l-th predetermined approximation function
  • P k , mi are respectively the mathematical expectation of the k-th and the l-th predetermined approximation function
  • W k , wi are respectively the width at half height of the k-th and of the I-th predetermined approximation function
  • the coefficients ⁇ 3 ⁇ 4 , i are generally defined according to a measurement objective. An example will be given later.
  • the width at mid-height w may be replaced by the standard deviation of the predetermined approximation functions involved, or by any other quantity representative of their spread.
  • optimization software 18 is configured to, during the selection step 22, select the couple which optimizes the merit factor.
  • the optimization software 18 is configured to, during an identification phase 30, identify, among the set of values taken by the merit factor calculated during the calculation step 21, each associated with a couple, the value which corresponds to an optimum with regard to a predetermined criterion, for example the maximum value of the merit factor.
  • the optimization software 18 is also configured to, during the identification phase 30, identify the couple associated with said optimum. Said couple (says “Optimal torque”) has an optimal value of the total integration gate PT (called “optimal total integration gate”) and an optimal value of the rapid integration gate PR (called “optimal rapid integration gate” ).
  • the optimization software 18 is configured to, during an optional phase 32 of evaluation of the variation of the merit factor, evaluate the variation of the merit factor for couples belonging to a domain defined with respect to the couple optimal. Said domain comprises the optimal torque.
  • such a domain is defined as being the set of couples for which:
  • the value of the total integration gate PT belongs to a second predetermined width interval around the optimal total integration gate
  • the value of the rapid integration door PR belongs to a first predetermined width interval around the optimal rapid integration door.
  • such a domain is defined as being the set of couples located at a distance less than or equal to a predetermined distance relative to the optimal couple, with regard to a predetermined metric.
  • a metric is, for example, the Euclidean norm.
  • the optimization software 18 is also configured to, during a choice phase 34, choose the optimal torque.
  • the optimization software 18 is configured to implement the evaluation phase 32, then the optimization software 18 is configured to, during the choice phase 34, choose the optimal torque provided that the variation of the merit factor for couples belonging to the domain satisfies a third predetermined condition.
  • such a third predetermined condition is a condition on the concave character of the factor of merit around the value associated with the optimal couple.
  • the analysis software 19 is characterized for implementing the charge comparison method in order to characterize the particles emitted by the source 3 from of the detection signal, in particular the detection signal stored in the memory location 16. More specifically, the analysis software 19 is configured to implement the charge comparison method, in which the total integration gate and the rapid integration door brought into play being respectively equal to the optimal total integration door and to the optimal rapid integration door.
  • FIG. 4 is shown the evolution of the merit factor ("FOM" scale) as a function of the total integration gate ("long period" axis) and the rapid integration gate ("rapid period” axis) , in a situation where the detector 6 is a liquid scintillator coupled to a matrix of silicon photomultipliers.
  • the source 3 is a source emitting neutrons and gamma photons.
  • the optimal value (here, maximum) of the merit factor is obtained for an optimal total integration gate being worth 500 ns (nanosecond), and an optimal fast integration gate being worth 120 ns.
  • the corresponding value of the integer m is 2, the predetermined approximation functions being Gaussian functions, and the correlation coefficient being equal to 0.996.
  • FIG. 5 is shown the distribution of the number of pulses (axis “number of strokes”) as a function of the discrimination factor (axis “discrimination factor”), the total integration gate PT and the integration gate rapid PR being respectively equal to the optimal total integration gate and to the optimal rapid integration gate previously determined.
  • the pulses for which the discrimination factor is less than 0.579 have a probability of 99.58% of having originated from a gamma photon.
  • the pulses for which the discrimination factor is greater than 0.579 have a 99.58% probability of being caused by a neutron.
  • the source 3 is an emitting source of low energy particles b (typically of energy less than or equal to 100 keV), of high energy particles b (typically of energy greater than or equal to 100 keV) and of photons. y.
  • the optimal value (here, maximum) of the merit factor is obtained for an optimal total integration gate being worth 25 ns, and an optimal fast integration gate being worth 11.25 ns.
  • the corresponding value of the integer m is 3, the predetermined approximation functions being Gaussian functions, and the correlation coefficient being equal to 0.981.
  • the coefficients ⁇ 3 ⁇ 4 , i have been chosen so that the merit factor is maximum when the difference between the approximation function corresponding to the high energy particles b and the approximation function corresponding to the photons is maximum there.
  • the approximation function relating to low energy particles b is designated as being the first approximation function
  • the approximation function relating to high energy particles b is designated as being the second approximation function
  • the approximation function relative to the photons is designated therein as being the third approximation function
  • the coefficient 0 2.3 is taken equal to 1 and the other coefficients are taken harmful.
  • FIG. 7 is shown the distribution of the number of pulses (axis “number of strokes”) as a function of the discrimination factor (axis “discrimination factor”), the total integration gate P T and the gate of rapid integration P R being respectively equal to the optimal total integration gate and to the optimal rapid integration gate previously determined.
  • the pulses for which the discrimination factor is less than about 0.55 have a 98.86% probability of having a particle b as their origin.
  • pulses for which the discrimination factor is greater than about 0.55 have a 99.73% probability of being caused by a photon g.
  • Figure 8 shows the evolution of the merit factor ("FOM" scale) as a function of the total integration gate ("long period" axis) and the rapid integration gate (“fast period” axis) , in a situation where the detector 6 is a fission chamber associated with a preamplifier.
  • source 3 is a source emitting neutrons. Fission chambers are generally the site of partial discharges.
  • the optimal value (here, maximum) of the merit factor is obtained for an optimal total integration gate worth 150 ns (nanosecond), and an optimal rapid integration gate worth 85 ns.
  • the corresponding value of the integer m is 2, the predetermined approximation functions being Gaussian functions, and the correlation coefficient being equal to 0.980.
  • FIG. 9 is shown the distribution of the number of pulses (axis “number of strokes”) as a function of the discrimination factor (axis “discrimination factor”), the total integration gate P T and the gate of rapid integration P R being respectively equal to the optimal total integration gate and to the optimal rapid integration gate previously determined.
  • the sum of the approximation functions is shown in solid lines, while the number of pulses for each value of the discrimination factor is marked with a cross.
  • the pulses for which the discrimination factor is less than 0.300 have a probability of 99.97% of having as origin a partial discharge within the fission chamber.
  • pulses for which the discrimination factor is greater than 0.300 have a 99.97% probability of being caused by a neutron.
  • the detector 6 of the processing chain 2 is exposed to a flow of particles from the source 3.
  • the detector 6 detects the particles emitted by the source 3, and delivers an electrical signal representative of said detection.
  • the acquisition device 8 acquires, over time, the electrical signal from the detector 6, and delivers a detection signal corresponding to the electrical signal from the detector 6.
  • the detection signal is applied to the computer 4.
  • the computer 4 is connected at the output of the acquisition device 8.
  • the computer 4 is configured to analyze the detection signal and to implement the optimization method which is the subject of the invention, on the basis of the detection signal .
  • the memory 12 stores the detection signal in the memory location 16.
  • the microprocessor executes the optimization software 18.
  • the optimization software 18 implements the evaluation phase 23, the calculation phase 24, the approximation phase 26 and the determination phase 28.
  • the optimization software 18 detects each pulse of the detection signal stored in the memory 12, and evaluates a discrimination factor associated with each pulse.
  • the optimization software 18 calculates a distribution of the number of pulses as a function of the value of the discrimination factor. Then, during the approximation phase 26, the optimization software 18 determines an approximation, by a sum of m predetermined approximation functions, of the calculated distribution, the integer m having several predetermined values.
  • the optimization software 18 calculates a correlation coefficient of the corresponding approximation, and compares the calculated correlation coefficient with the predetermined threshold.
  • the optimization software 18 determines the merit factor associated with the couple considered.
  • the optimization software 18 selects the pair which optimizes the value of the merit factor.
  • the optimization software 18 identifies, among all the values of the merit factor calculated during the calculation step 21, the value of the merit factor which corresponds to an optimum, thus the optimal torque associated with said optimum.
  • the optimization software 18 evaluates the variation of the merit factor for the couples belonging to a domain defined with respect to the optimal couple.
  • the optimization software 18 chooses the optimal torque.
  • the optimization software 18 chooses the optimal couple on condition that the variation of the merit factor for the couples belonging to the domain satisfies the third predetermined condition.
  • the analysis software 19 characterizes the particles emitted by the source 3 applying the charge comparison method to the detection signal, in particular the detection signal stored in the memory location 16, the total integration gate and the gate of rapid integration corresponding to the optimal torque chosen by the optimization software 18.
  • the computer 4 is configured so that the optimization software 18 is implemented not after the detection signal has been fully stored in the memory location 16, but as and when received of the measurement signal, and therefore of the pulses, coming from the acquisition device 8.
  • the optimization software 18 is configured to implement successive cycles each comprising the calculation step 21 then the selection step 22. More specifically, each time a new pulse is received from of the acquisition device 8, the optimization software 18 is configured to:

Landscapes

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Abstract

L'invention concerne un procédé d'optimisation comprenant: - pour chacun parmi une pluralité de couples comprenant une valeur d'une première porte d'intégration et une valeur d'une deuxième porte d'intégration, calcul (21) comprenant: • pour chaque impulsion d'un signal de détection, une phase (23) d'évaluation d'un facteur de discrimination dépendant des valeurs de la première porte d'intégration et de la deuxième porte d'intégration; • une phase (24) de calcul d'une distribution du nombre d'impulsions en fonction de la valeur du facteur de discrimination; • une phase (26) d'approximation de la distribution calculée par une somme de fonctions d'approximation prédéterminées; • une phase (28) de détermination, à partir de la distribution calculée, d'un facteur de mérite associé au couple si un résultat de la phase d'approximation satisfait à une première et une deuxième condition prédéterminée; - sélection (22)du couple qui optimise la valeur du facteur de mérite.

Description

Titre : PROCEDE D'OPTIMISATION, PRODUIT PROGRAMME D'ORDINATEUR, PROCEDE
D'ANALYSE ET CALCULATEUR ASSOCIES
DESCRIPTION
DOMAINE TECHNIQUE
La présente invention concerne un procédé d'optimisation de portes d'intégration utilisées dans une méthode de comparaison de charges qui est mise en œuvre pour un détecteur donné.
L'invention concerne également un produit programme d'ordinateur, un procédé d'analyse et un calculateur.
L'invention s'applique au domaine de la physique nucléaire, en particulier à la caractérisation de la nature d'un rayonnement conduisant un détecteur exposé audit rayonnement à délivrer un signal électrique correspondant.
ÉTAT DE LA TECHNIQUE ANTÉRIEUR
Il est connu d'analyser un signal électrique généré par un détecteur lors de son exposition à des particules émises par une source, en particulier une source radioactive, en mettant en œuvre une méthode dite « de comparaison de charges ».
Usuellement, un tel signal électrique comporte une succession d'impulsions, chacune représentative de la détection, par le détecteur, d'un neutron, d'un photon y (photon gamma), d'une particule b (particule beta), ou encore de l'occurrence d'une décharge partielle au sein du détecteur.
La méthode de comparaison de charges s'applique notamment lorsque chaque impulsion du signal électrique présente une évolution temporelle caractéristique du phénomène qui est à son origine. En d'autres termes, l'évolution temporelle de chaque impulsion constitue une signature du phénomène qui est à l'origine de ladite impulsion.
Lors de la mise en œuvre de la méthode de comparaison de charges, le signal électrique est numérisé en un signal de détection. Chaque impulsion du signal de détection est intégrée sur deux périodes d'intégration différentes, l'une dite « rapide » et l'autre dite « totale ». De telles périodes d'intégration sont également appelées « portes d'intégration ».
Puis, le rapport du résultat fourni par chacune de ces deux intégrations est calculé, et est utilisé comme un facteur de discrimination dont la valeur est utilisée afin de déterminer, pour chaque impulsion, le phénomène qui en est à l'origine.
Il est également possible de déterminer un facteur de mérite du détecteur, représentatif de sa capacité de discrimination, sur la base des valeurs prises par le facteur de discrimination, notamment sur la base de la distribution desdites valeurs, pour un couple donné des portes d'intégration.
Par « capacité de discrimination », il est entendu, au sens de la présente demande, une grandeur utilisée pour caractériser les performances du détecteur. Meilleure est la capacité de discrimination d'un détecteur, moins d'erreurs il sera fait sur l'identification de l'origine de l'impulsion.
Lorsque les portes d'intégration sont judicieusement choisies, la capacité de discrimination du détecteur est optimale, ce qui autorise généralement l'identification du phénomène à l'origine de chaque impulsion en se fondant uniquement sur la valeur du facteur de discrimination, c'est-à-dire sur une information dépendant uniquement de l'évolution temporelle des impulsions du signal de détection. Il apparaît donc que, dans une telle méthode, le choix des portes d'intégration a une influence fondamentale sur la capacité à caractériser les particules auxquelles est exposé le détecteur.
Il est connu d'étalonner un détecteur en l'exposant à un flux connu de deux types de particules, puis en optimisant les valeurs des portes d'intégration pour maximiser la capacité de discrimination du détecteur.
Néanmoins, une telle approche ne donne pas entière satisfaction.
En effet, une telle optimisation soit requiert un étalonnage préalable au cours duquel la nature des phénomènes à l'origine du signal de détection est connue par une autre méthode de discrimination (on parle alors de signal classé), soit est limité à deux types de particules, soit ne propose pas de solutions pour exclure les résultats incohérents avec les phénomènes physiques mis en jeu. Avec une telle approche, une optimisation des portes d'intégration lorsque le détecteur est exposé à un flux non classé de deux, et plus, types de particules est difficilement envisageable.
Un but de l'invention est donc de proposer un procédé d'optimisation des portes d'intégrations, mises en œuvre dans la méthode de comparaison de charges, qui permet d'analyser des signaux de détection non classés produits par deux, ou plus, types de particules.
EXPOSÉ DE L'INVENTION
A cet effet, l'invention a pour objet un procédé d'optimisation du type précité, comprenant les étapes :
- pour chaque couple parmi une pluralité de couples deux à deux distincts, chacun comprenant une valeur d'une première porte d'intégration et une valeur d'une deuxième porte d'intégration, calcul comprenant :
• pour chacune parmi au moins une impulsion d'un signal de détection issu du détecteur en réponse à son exposition à une source de rayonnement, une phase d'évaluation d'un facteur de discrimination dépendant de la valeur de la première porte d'intégration et de la valeur de la deuxième porte d'intégration ;
• une phase de calcul d'une distribution du nombre d'impulsions en fonction de la valeur du facteur de discrimination ;
• une phase d'approximation de la distribution calculée par une somme de fonctions d'approximation prédéterminées ;
• une phase de détermination, à partir de la distribution calculée, d'un facteur de mérite associé au couple si un résultat de la phase d'approximation satisfait à une première et une deuxième condition prédéterminée ;
- sélection du couple qui optimise la valeur du facteur de mérite, la première condition prédéterminée étant satisfaite si un coefficient de corrélation du résultat de la phase d'approximation est supérieur ou égal à un seuil prédéterminé,
la deuxième condition prédéterminée étant satisfaite si le nombre m de fonctions d'approximation du résultat de la phase d'approximation est égal à une valeur de référence prédéterminée.
En effet, grâce au procédé d'optimisation selon l'invention, les valeurs optimales des portes d'intégration sont déterminées sans qu'un classement préalable de chaque impulsion du signal de détection soit requis. En d'autres termes, le procédé selon l'invention est propre à déterminer les valeurs optimales des portes d'intégration, sans qu'il ne soit nécessaire d'indiquer, pour chaque impulsion, le type de particule qui en est la cause.
En outre, grâce à la mise en œuvre conjointe de la première et de la deuxième condition prédéterminée, le procédé d'optimisation selon l'invention est apte à écarter, voire pénaliser, les résultats associés à des couples de portes d'intégration non optimaux. De tels résultats sont, par exemple, le fruit d'un choix non optimal de portes d'intégration conduisant à une distribution dans laquelle les contributions de chaque type de particules ne sont pas suffisamment séparées.
Par exemple, grâce à la mise en œuvre conjointe de la première et de la deuxième condition prédéterminée, le procédé d'optimisation selon l'invention est apte à écarter les résultats qui correspondraient à une approximation satisfaisante au regard de son coefficient de corrélation, mais qui ne correspondrait pas à la réalité physique des phénomènes mis en jeu. Ceci correspondrait, par exemple, à une situation où une approximation par une seule fonction satisferait la première condition prédéterminée, alors que deux types de particules sont mis en jeu, et qu'une approximation par deux fonctions d'approximation est attendue.
Suivant d'autres aspects avantageux de l'invention, le procédé comporte une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prise(s) isolément ou suivant toutes les combinaisons techniquement possibles : - la phase d'approximation comporte le calcul d'une pluralité d'approximations de la distribution calculée, chaque approximation mettant en œuvre une somme de m fonctions d'approximation prédéterminées, m étant un entier prenant des valeurs comprises entre 1 et la valeur de référence prédéterminée, dont la valeur de référence prédéterminée, les approximations se distinguant les unes des autres par le nombre de fonctions d'approximations prédéterminées mises en œuvre, le résultat de la phase d'approximation étant :
• l'approximation qui correspond à la plus petite valeur de l'entier m pour laquelle le coefficient de corrélation est supérieur ou égal au seuil prédéterminé, si une telle approximation existe ;
• sinon, l'approximation pour laquelle le nombre m de fonctions d'approximation est égal à la valeur de référence prédéterminée ;
- la phase de détermination comporte, en outre, l'affectation d'une valeur prédéterminée au facteur de mérite si la première et/ou de la deuxième condition prédéterminée n'est pas satisfaite ;
- des cycles comprenant chacun l'étape de calcul et l'étape de sélection sont successivement mis en œuvre, chaque cycle correspondant à au moins une impulsion courante, et, au cours de chaque cycle, pour l'impulsion courante correspondante :
• la phase d'évaluation comporte l'évaluation du facteur de discrimination associé à chaque impulsion courante ;
• la phase de calcul de distribution comporte une mise à jour, en fonction du facteur de discrimination évalué pour chaque impulsion courante, de la distribution du nombre d'impulsions en fonction de la valeur du facteur de discrimination ;
- la sélection du couple qui optimise la valeur du facteur de mérite comporte :
• l'identification de la valeur du facteur de mérite qui correspond à un optimum au regard d'un critère prédéterminé, et du couple associé ; • l'évaluation de la variation du facteur de mérite pour les couples appartenant à un domaine défini par rapport au couple associé à la valeur du facteur de mérite qui correspond à l'optimum, et comportant le couple associé à la valeur du facteur de mérite qui correspond à l'optimum ;
• le choix du couple associé à la valeur du facteur de mérite qui correspond à l'optimum, si la variation du facteur de mérite pour les couples appartenant au domaine satisfait une troisième condition prédéterminée ;
- pour chaque impulsion, la valeur du facteur de discrimination est proportionnelle, par exemple égale, au résultat de la division de l'intégrale de l'impulsion sur la première porte d'intégration par l'intégrale de l'impulsion sur la deuxième porte d'intégration.
L'invention a également pour objet un produit programme d'ordinateur comportant des instructions de code de programme qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, mettent en œuvre le procédé d'optimisation tel que défini ci-dessus.
L'invention a également pour objet un procédé d'analyse d'un signal de détection issu d'un détecteur en réponse à son exposition à une source de rayonnement, le signal de détection comportant au moins une impulsion, le procédé d'analyse comportant les étapes suivantes :
- mise en œuvre, sur la base du signal de détection, du procédé d'optimisation tel que défini ci-dessus ; et
- mise en œuvre d'une méthode de comparaison de charges pour déterminer un ou des évènement(s) à l'origine des impulsions du signal de détection, une première et une deuxième porte d'intégration utilisées dans la méthode de comparaison de charges étant prises égales, respectivement, à la première porte d'intégration et à la deuxième porte d'intégration du couple sélectionné.
En outre, l'invention a pour objet un calculateur destiné à optimiser des portes d'intégration utilisées dans une méthode de comparaison de charges qui est mise en œuvre pour un détecteur donné, le calculateur étant configuré pour : - pour chaque couple parmi une pluralité de couples deux à deux distincts, chacun comprenant une valeur d'une première porte d'intégration et une valeur d'une deuxième porte d'intégration :
• pour chacune parmi au moins une impulsion d'un signal de détection issu du détecteur en réponse à son exposition à une source de rayonnement, évaluer un facteur de discrimination dépendant de la valeur de la première porte d'intégration et de la valeur de la deuxième porte d'intégration ;
• calculer une distribution du nombre d'impulsions en fonction de la valeur du facteur de discrimination ;
• déterminer une approximation de la distribution calculée par une somme de fonctions d'approximation prédéterminées ;
• déterminer, à partir de la distribution calculée, un facteur de mérite associé au couple si un résultat de la phase d'approximation satisfait à une première et une deuxième condition prédéterminée ;
- sélectionner le couple qui optimise la valeur du facteur de mérite, la première condition prédéterminée étant satisfaite si un coefficient de corrélation du résultat de la phase d'approximation est supérieur ou égal à un seuil prédéterminé,
la deuxième condition prédéterminée étant satisfaite si le nombre m de fonctions d'approximation du résultat de la phase d'approximation est égal à une valeur de référence prédéterminée.
BRÈVE DESCRIPTION DES DESSINS
L'invention sera mieux comprise à l'aide de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d'exemple non limitatif et faite en se référant aux dessins annexés sur lesquels : - la figure 1 est une représentation schématique d'une chaîne de traitement comportant un calculateur configuré pour mettre en œuvre le procédé d'optimisation selon l'invention ;
- la figure 2 est une représentation schématique d'une impulsion d'un signal de détection généré par un détecteur de la chaîne de traitement de la figure 1 ;
- la figure 3 est un ordinogramme illustrant schématiquement le procédé d'optimisation selon l'invention ;
- la figure 4 est un graphique représentant des courbes iso-valeur du facteur de mérite en fonction de la porte d'intégration totale et de la porte d'intégration rapide, dans une première situation expérimentale ;
- la figure 5 est un graphique représentant la distribution des impulsions en fonction du facteur de discrimination, pour la situation expérimentale de la figure 4 et pour le couple optimal de portes d'intégration ;
- la figure 6 est un graphique représentant des courbes iso-valeur du facteur de mérite en fonction de la porte d'intégration totale et de la porte d'intégration rapide, dans une deuxième situation expérimentale ;
- la figure 7 est un graphique représentant la distribution des impulsions en fonction du facteur de discrimination, pour la situation expérimentale de la figure 6 et pour le couple optimal de portes d'intégration ;
- la figure 8 est un graphique représentant des courbes iso-valeur du facteur de mérite en fonction de la porte d'intégration totale et de la porte d'intégration rapide, dans une troisième situation expérimentale ; et
- la figure 9 est un graphique représentant la distribution des impulsions en fonction du facteur de discrimination, pour la situation expérimentale de la figure 8 et pour le couple optimal de portes d'intégration.
EXPOSÉ DÉTAILLÉ DE MODES DE RÉALISATION PARTICULIERS
Une chaîne de traitement 2 comportant un calculateur 4 selon l'invention est schématiquement illustrée par la figure 1. La chaîne de traitement 2 est destinée à la mise en œuvre d'une méthode de comparaison de charges pour caractériser un flux de particules issu d'une source 3.
La chaîne de traitement 2 comporte un détecteur 6, un organe d'acquisition 8, le calculateur 4 et une interface homme/machine 10.
Le détecteur 6 est configuré pour détecter des particules émises par la source 3, et pour générer, en sortie, un signal électrique représentatif de ladite détection. De façon classique, le détecteur 6 est propre à détecter les particules dont l'énergie appartient à une plage d'énergie prédéterminée.
L'organe d'acquisition 8 est connecté en sortie du détecteur 6. L'organe d'acquisition 8 est configuré pour acquérir, au cours du temps, le signal électrique issu du détecteur 6, et pour délivrer, en sortie, un signal numérique, dit « signal de détection », correspondant audit signal électrique issu du détecteur 6.
Le calculateur 4 est relié en sortie de l'organe d'acquisition 8. Le calculateur 4 est configuré pour analyser le signal de détection et pour mettre en œuvre le procédé d'optimisation objet de l'invention, sur la base du signal de détection.
L'interface homme/machine 10 est, par exemple, configurée pour afficher des résultats obtenus par le calculateur 4, ou encore pour permettre à un opérateur de paramétrer le calculateur 4.
Le détecteur 6, l'organe d'acquisition 8 et l'interface homme/machine 10 sont connus en soi et ne seront donc pas davantage décrits.
Le calculateur 4 est configuré pour mettre en œuvre le procédé d'optimisation selon l'invention.
Le calculateur 4 comporte une mémoire 12 et un microprocesseur 14 relié à la mémoire 12.
La mémoire 12 est configurée pour stocker le signal de détection dans un emplacement mémoire 16 correspondant. En outre, la mémoire 12 est également configurée pour stocker un logiciel d'optimisation 18.
Avantageusement, la mémoire est également configurée pour stocker un logiciel d'analyse 19. Le microprocesseur 14 est configuré pour exécuter le logiciel d'optimisation 18 afin de mettre en œuvre le procédé d'optimisation objet de l'invention, notamment sur la base du signal de détection stocké dans l'emplacement mémoire 16.
Le microprocesseur 14 est également configuré pour exécuter le logiciel d'analyse 19 afin de caractériser les particules émises par la source 3 en fonction des résultats fournies à l'issue de l'exécution du logiciel d'optimisation 18. Par exemple, le logiciel est configuré pour caractériser les particules émises par la source 3 sur la base du signal de détection stocké dans l'emplacement mémoire 16
Le logiciel d'optimisation 18 est configuré pour optimiser la valeur de chacune de la porte d'intégration rapide et de la porte d'intégration totale, dont le sens physique va être détaillé en se référant à la figure 2.
Sur la figure 2, la courbe 20 représente l'évolution temporelle d'une impulsion du signal de détection.
De façon classique, pour une impulsion donnée, le signal de détection croît, à partir d'un instant B, depuis une valeur nulle jusqu'à une valeur maximale Amax atteinte en un instant tmax, puis décroît vers 0 à partir de l'instant tmax.
La porte d'intégration totale, notée PT, est, par exemple, choisie comme étant l'intervalle compris entre l'instant B et un instant ultérieur C.
En variante, la porte d'intégration totale PT, est, par exemple, choisie comme étant l'intervalle compris entre deux instants ultérieurs à l'instant B.
En outre, la porte d'intégration rapide, notée PR, est, par exemple, choisie comme étant l'intervalle délimité par un instant D et l'instant C.
L'instant D est compris entre l'instant B et l'instant C. La valeur de la porte d'intégration rapide PR, c'est-à-dire sa longueur, est donc inférieure ou égale à la valeur de la porte d'intégration totale PT.
En variante, la porte d'intégration rapide PR se termine, par exemple, à un instant distinct de l'instant C.
Le logiciel d'optimisation 18, en particulier l'optimisation de la valeur de la porte d'intégration rapide PR et de la porte d'intégration totale PT au moyen du logiciel d'optimisation 18, va maintenant être décrit en référence à la figure 3. Le logiciel d'optimisation 18 est configuré pour mettre en œuvre une étape de calcul 21 puis une étape de sélection 22, afin d'optimiser la valeur de chacune de la porte d'intégration rapide et de la porte d'intégration totale.
Etape de calcul
Le logiciel d'optimisation 18 est configuré pour, au cours de l'étape de calcul 21, mettre en œuvre, une phase 23 d'évaluation d'un facteur de discrimination, une phase 24 de calcul de distribution, une phase d'approximation 26 et une phase 28 de détermination de facteur de mérite.
Lesdites phases 23, 24, 26, 28 sont mises en œuvre pour chacun parmi une pluralité de couples deux à deux distincts, chaque couple comprenant une valeur de la porte d'intégration rapide et une valeur de la porte d'intégration totale.
Par exemple, les valeurs choisies pour la porte d'intégration totale PT sont des valeurs comprises entre une valeur minimale de porte d'intégration totale et une valeur maximale de porte d'intégration totale prédéterminées, telles que des valeurs successives séparées par un premier pas prédéterminé.
Par exemple, les valeurs choisies pour la porte d'intégration rapide PR sont des valeurs comprises entre une valeur minimale de porte d'intégration rapide et une valeur maximale de porte d'intégration rapide prédéterminées, telles que des valeurs successives séparées par un deuxième pas prédéterminé.
La notation (i, j) est adoptée pour identifier chaque couple, i représentant la i-ème valeur susceptible d'être prise par la porte d'intégration totale PT, et j représentant la j-ème valeur susceptible d'être prise par la porte d'intégration rapide PR.
Les phases 23, 24, 26, 28 vont maintenant être détaillées, pour un couple donné quelconque.
Evaluation d'un facteur de discrimination
Le logiciel d'optimisation 18 est configuré pour, au cours de la phase d'évaluation 23, détecter chaque impulsion du signal de détection stocké dans l'emplacement mémoire 16. En outre, le logiciel d'optimisation 18 est configuré pour, au cours de la phase d'évaluation 23, évaluer un facteur de discrimination associé à chaque impulsion stockée dans la mémoire 12.
Par exemple, pour chaque impulsion, la valeur correspondante du facteur de discrimination est proportionnelle, par exemple égale, au résultat de la division de l'intégrale de l'impulsion sur la porte d'intégration rapide PR (surface hachurée sur la figure 2) par l'intégrale de l'impulsion sur la porte d'intégration totale PT (surface à pointillés sur la figure 2). Les valeurs de la porte d'intégration rapide PR et de la porte d'intégration totale PT sont celles du couple (i, j) considéré.
Calcul d'une distribution
Le logiciel d'optimisation 18 est configuré pour, au cours de la phase de calcul 24, calculer une distribution du nombre d'impulsions en fonction de la valeur du facteur de discrimination.
Approximation
Le logiciel d'optimisation 18 est configuré pour, au cours de la phase d'approximation 26, déterminer une approximation, par une somme de fonctions d'approximation prédéterminées, de la distribution qui a été calculée lors de la phase de calcul 24. Plus précisément, le logiciel d'optimisation 18 est configuré pour déterminer une approximation de la distribution par une somme de m fonctions d'approximation prédéterminées, m étant un entier naturel non nul.
L'entier m présente, par exemple, plusieurs valeurs prédéterminées ; un résultat est alors associé à chaque valeur de l'entier m. Par exemple, l'entier m prend plusieurs valeurs entre 1 et une valeur de référence prédéterminée M (M entier supérieur ou égal à 1). Notamment, l'entier m prend les valeurs entières successives entre 1 et la valeur de référence prédéterminée M. La valeur de référence prédéterminée M dépend, notamment, du détecteur 6 utilisé et des phénomènes physiques se produisant au sein du détecteur 6.
Par « déterminer une approximation de la distribution », il est entendu, au sens de la présente invention, ajuster des paramètres de chacune des m fonctions d'approximation prédéterminées, pour une valeur donnée de l'entier m, en vue de maximiser un coefficient de corrélation de l'approximation.
Il en découle que le logiciel d'optimisation 18 est également configuré pour calculer un coefficient de corrélation de l'approximation associée à chaque valeur de l'entier m.
En outre, pour chaque valeur de l'entier m, le logiciel d'optimisation 18 est configuré pour comparer, à un seuil prédéterminé, le coefficient de corrélation calculé qui correspond à ladite valeur de l'entier m.
Le logiciel d'optimisation 18 est configuré pour mettre en œuvre la phase d'approximation 26 successivement pour des valeurs croissantes de l'entier m, et mettre un terme à la phase d'approximation 26 dès qu'est atteinte une valeur de l'entier m pour laquelle le coefficient de corrélation de l'approximation correspondante est supérieur ou égal au seuil prédéterminé, ou lorsque l'entier m prend la valeur M.
Dans ce cas, seul est conservé le résultat de l'approximation pour lequel le coefficient de corrélation est supérieur ou égal au seuil prédéterminé, si un tel résultat existe, ou, sinon, le résultat de l'approximation pour lequel la valeur de l'entier m est égale à la valeur de référence prédéterminée M.
Par exemple, chaque fonction d'approximation prédéterminée est une fonction gaussienne.
Détermination d'un facteur de mérite
Le logiciel d'optimisation 18 est également configuré pour déterminer, au cours de la phase de détermination 28, un facteur de mérite Fy associé au couple (i, j) considéré. Plus précisément, le logiciel d'optimisation 18 est configuré pour déterminer le facteur de mérite Fy à partir du résultat de la phase d'approximation 26, qui est lui-même obtenu à partir de la distribution calculée lors de la phase de calcul 24, comme cela a été détaillé précédemment.
La détermination du facteur de mérite Fy a lieu si un résultat de la phase d'approximation satisfait simultanément à une première et une deuxième conditions prédéterminées. La première condition prédéterminée est satisfaite si le coefficient de corrélation du résultat de la phase d'approximation 26 est supérieur ou égal au seuil prédéterminé, et la deuxième condition prédéterminée est satisfaite si la valeur de l'entier m du résultat de la phase d'approximation 26 est égale à la valeur de référence prédéterminée M.
Dans ce cas, lorsque le coefficient de corrélation de l'approximation est strictement inférieur au seuil prédéterminé, ou lorsque la valeur de l'entier m du résultat de la phase d'approximation 26 est strictement inférieure à la valeur de référence prédéterminée M (c'est-à-dire lorsque l'une des deux conditions prédéterminées n'est pas satisfaite), le logiciel d'optimisation 18 est configuré pour affecter au facteur de mérite une première valeur prédéterminée, par exemple nulle.
En outre, lorsque, simultanément, le coefficient de corrélation de l'approximation est supérieur ou égal au seuil prédéterminé et la valeur de l'entier m du résultat de la phase d'approximation 26 est égale à la valeur de référence prédéterminée M, le logiciel d'optimisation 18 est configuré pour calculer le facteur de mérite selon une formule prédéterminée, dont des exemples seront fournis ultérieurement. Un telle formule est, par exemple, préalablement configurée par un opérateur au moyen de l'interface homme/machine 10.
Par exemple, dans le cas où les fonctions d'approximation prédéterminées sont des fonctions gaussiennes, le facteur de mérite, pour le couple (i, j) donné quelconque, s'obtient par :
où Fi,j est le facteur de mérite associé au couple (i, j) ;
mi, pm sont respectivement l'espérance mathématique de la première et de la m-ème fonction d'approximation prédéterminée ; et
Wk est la largeur à mi-hauteur de la k-ème fonction d'approximation prédéterminée,
lesdites fonctions d'approximation prédéterminées ayant été déterminées, pour le couple (i, j), lors de la phase d'approximation 26. Selon un autre exemple, également dans le cas où les fonctions d'approximation prédéterminées sont des fonctions gaussiennes, pour le couple (i, j) considéré, le facteur de mérite s'obtient par :
où Fy est le facteur de mérite associé au couple (i, j) ;
Œk,i est un coefficient de pondération prédéterminé associé à une contribution croisée de la k-ème et de la l-ème fonction d'approximation prédéterminée ;
Pk, mi sont respectivement l'espérance mathématique de la k-ème et de la l-ème fonction d'approximation prédéterminée ; et
Wk, wi sont respectivement la largeur à mi-hauteur de la k-ème et de la I- ème fonction d'approximation prédéterminée,
lesdites fonctions d'approximation prédéterminées ayant été déterminées, pour le couple (i, j), lors de la phase d'approximation 26.
Les coefficients <¾,i sont généralement définis en fonction d'un objectif de mesure. Un exemple sera donné ultérieurement.
Pour chacune des deux formules précédemment décrites, la largeur à mi- hauteur w est susceptible d'être remplacée par l'écart-type des fonctions d'approximation prédéterminées mises en jeu, ou par toute autre grandeur représentative de leur étalement.
Etape de sélection
En outre, le logiciel d'optimisation 18 est configuré pour, au cours de l'étape de sélection 22, sélectionner le couple qui optimise le facteur de mérite.
Plus précisément, le logiciel d'optimisation 18 est configuré pour, au cours d'une phase d'identification 30, identifier, parmi l'ensemble des valeurs prises par le facteur de mérite calculées au cours de l'étape de calcul 21, chacune associée à un couple, la valeur qui correspond à un optimum au regard d'un critère prédéterminé, par exemple la valeur maximale du facteur de mérite.
Le logiciel d'optimisation 18 est également configuré pour, au cours de la phase d'identification 30, identifier le couple associé audit optimum. Ledit couple (dit « couple optimal ») comporte une valeur optimale de la porte d'intégration totale PT (dite « porte d'intégration totale optimale ») et une valeur optimale de la porte d'intégration rapide PR (dite « porte d'intégration rapide optimale »).
Avantageusement, le logiciel d'optimisation 18 est configuré pour, au cours d'une phase optionnelle d'évaluation 32 de la variation du facteur de mérite, évaluer la variation du facteur de mérite pour les couples appartenant à un domaine défini par rapport au couple optimal. Ledit domaine comporte le couple optimal.
Par exemple, un tel domaine est défini comme étant l'ensemble des couples pour lesquels :
- la valeur de la porte d'intégration totale PT appartient à un intervalle de deuxième largeur prédéterminée autour de la porte d'intégration totale optimale ; et
- la valeur de la porte d'intégration rapide PR appartient à un intervalle de première largeur prédéterminée autour de la porte d'intégration rapide optimale.
Selon un autre exemple, un tel domaine est défini comme étant l'ensemble des couples se trouvant à une distance inférieure ou égale à une distance prédéterminée par rapport au couple optimal, au regard d'une métrique prédéterminée. Une telle métrique est, par exemple, la norme euclidienne.
Avantageusement, le logiciel d'optimisation 18 est également configuré pour, au cours d'une phase de choix 34, choisir le couple optimal.
Si le logiciel d'optimisation 18 est configuré pour mettre en œuvre la phase d'évaluation 32, alors le logiciel d'optimisation 18 est configuré pour, au cours de la phase de choix 34, choisir le couple optimal à condition que la variation du facteur de mérite pour les couples appartenant au domaine satisfasse une troisième condition prédéterminée.
Par exemple, dans le cas où le couple optimal est associé à une valeur maximale de facteur de mérite, une telle troisième condition prédéterminée est une condition sur le caractère concave du facteur de mérite autour de la valeur associée au couple optimal.
Le logiciel d'analyse 19 est caractérisé pour mettre en œuvre la méthode de comparaison de charges afin de caractériser les particules émises par la source 3 à partir du signal de détection, notamment le signal de détection stocké dans l'emplacement mémoire 16. Plus précisément, le logiciel d'analyse 19 est configuré pour mettre en œuvre la méthode de comparaison de charges, dans laquelle la porte d'intégration totale et la porte d'intégration rapide mises en jeu étant respectivement égales à la porte d'intégration totale optimale et à la porte d'intégration rapide optimale.
La mise en œuvre de la méthode de comparaison de charges est connue en soi.
Des résultats de l'exploitation de la chaîne de traitement 2 vont maintenant être décrits en relation avec les figures 4 et 5, 6 et 7, et 8 et 9.
Sur la figure 4 est représentée l'évolution du facteur de mérite (échelle « FOM ») en fonction de la porte d'intégration totale (axe « période longue ») et de la porte d'intégration rapide (axe « période rapide »), dans une situation où le détecteur 6 est un scintillateur liquide couplé à une matrice de photomultiplicateurs de silicium. En outre, la source 3 est une source émettrice de neutrons et de photons gamma. Comme cela apparaît sur cette figure, la valeur optimale (ici, maximale) du facteur de mérite est obtenue pour une porte d'intégration totale optimale valant 500 ns (nanoseconde), et une porte d'intégration rapide optimale valant 120 ns. La valeur correspondante de l'entier m est 2, les fonctions d'approximation prédéterminées étant des fonctions gaussiennes, et le coefficient de corrélation étant égal à 0,996.
Sur la figure 5 est représentée la distribution du nombre d'impulsions (axe « nombre de coups ») en fonction du facteur de discrimination (axe « facteur de discrimination »), la porte d'intégration totale PT et de la porte d'intégration rapide PR étant respectivement égales à la porte d'intégration totale optimale et à la porte d'intégration rapide optimale précédemment déterminées.
Sur cette figure, la somme des fonctions d'approximation est représentée en trait plein, tandis que le nombre d'impulsions pour chaque valeur du facteur de discrimination est repéré par une croix.
Avec une telle optimisation, et comme cela ressort de la figure 5, les impulsions pour lesquelles le facteur de discrimination est inférieur à 0,579 présentent une probabilité de 99,58 % d'avoir pour origine un photon gamma. En outre, les impulsions pour lesquelles le facteur de discrimination est supérieur à 0,579 présentent une probabilité de 99,58 % d'avoir pour origine un neutron.
Sur la figure 6 est représentée l'évolution du facteur de mérite (échelle « FOM ») en fonction de la porte d'intégration totale (axe « période longue ») et de la porte d'intégration rapide (axe « période rapide »), dans une situation où le détecteur 6 est scintillateur phoswich couplé à un tube photomultiplicateur. En outre, la source 3 est une source émettrice de particules b de basse énergie (typiquement d'énergie inférieure ou égale à 100 keV), de particules b de haute énergie (typiquement d'énergie supérieure ou égale à 100 keV) et de photons y.
Comme cela apparaît sur cette figure, la valeur optimale (ici, maximale) du facteur de mérite est obtenue pour une porte d'intégration totale optimale valant 25 ns, et une porte d'intégration rapide optimale valant 11,25 ns. La valeur correspondante de l'entier m est 3, les fonctions d'approximation prédéterminées étant des fonctions gaussiennes, et le coefficient de corrélation étant égal à 0,981.
En général, avec une chaîne de traitement classique dotée d'un même détecteur, il est difficile de différencier les particules b de haute énergie et les photons y par la méthode de comparaison de charges. Par conséquent, dans la chaîne de traitement 2 selon l'invention, les coefficients <¾,i ont été choisis de sorte que le facteur de mérite soit maximal lorsque l'écart entre la fonction d'approximation correspondant aux particules b de haute énergie et la fonction d'approximation correspondant aux photons y est maximal. En particulier, si la fonction d'approximation relative aux particules b de basse énergie est désignée comme étant la première fonction d'approximation, la fonction d'approximation relative aux particules b de haute énergie est désignée comme étant la deuxième fonction d'approximation, et la fonction d'approximation relative aux photons y est désignée comme étant la troisième fonction d'approximation, alors le coefficient 02,3 est pris égal à 1 et les autres coefficients sont pris nuis.
Sur la figure 7 est représentée la distribution du nombre d'impulsions (axe « nombre de coups ») en fonction du facteur de discrimination (axe « facteur de discrimination »), la porte d'intégration totale PT et de la porte d'intégration rapide PR étant respectivement égales à la porte d'intégration totale optimale et à la porte d'intégration rapide optimale précédemment déterminées.
Sur cette figure, la somme des fonctions d'approximation est représentée en trait plein, tandis que le nombre d'impulsions pour chaque valeur du facteur de discrimination est repéré par une croix. En outre, chacune des trois fonctions d'approximation est représentée individuellement par un trait discontinu.
Avec une telle optimisation, et comme cela ressort de la figure 7, les impulsions pour lesquelles le facteur de discrimination est inférieur à environ 0,55 présentent une probabilité de 98,86 % d'avoir pour origine une particule b. En outre, les impulsions pour lesquelles le facteur de discrimination est supérieur à environ 0,55 présentent une probabilité de 99,73 % d'avoir pour origine un photon g.
Sur la figure 8 est représentée l'évolution du facteur de mérite (échelle « FOM ») en fonction de la porte d'intégration totale (axe « période longue ») et de la porte d'intégration rapide (axe « période rapide »), dans une situation où le détecteur 6 est une chambre à fission associée à un préamplificateur. En outre, la source 3 est une source émettrice de neutrons. Les chambres à fission sont généralement le siège de décharges partielles.
Comme cela apparaît sur cette figure, la valeur optimale (ici, maximale) du facteur de mérite est obtenue pour une porte d'intégration totale optimale valant 150 ns (nanoseconde), et une porte d'intégration rapide optimale valant 85 ns. La valeur correspondante de l'entier m est 2, les fonctions d'approximation prédéterminées étant des fonctions gaussiennes, et le coefficient de corrélation étant égal à 0,980.
Sur la figure 9 est représentée la distribution du nombre d'impulsions (axe « nombre de coups ») en fonction du facteur de discrimination (axe « facteur de discrimination »), la porte d'intégration totale PT et de la porte d'intégration rapide PR étant respectivement égales à la porte d'intégration totale optimale et à la porte d'intégration rapide optimale précédemment déterminées.
Sur cette figure, la somme des fonctions d'approximation est représentée en trait plein, tandis que le nombre d'impulsions pour chaque valeur du facteur de discrimination est repéré par une croix. Avec une telle optimisation, et comme cela ressort de la figure 9, les impulsions pour lesquelles le facteur de discrimination est inférieur à 0,300 présentent une probabilité de 99,97 % d'avoir pour origine une décharge partielle au sein de la chambre à fission. En outre, les impulsions pour lesquelles le facteur de discrimination est supérieur à 0,300 présentent une probabilité de 99,97 % d'avoir pour origine un neutron.
Le fonctionnement de la chaîne de traitement 2 va maintenant être décrit, en référence aux figures 1 et 3.
Le détecteur 6 de la chaîne de traitement 2 est exposé à un flux de particules issu de la source 3. Le détecteur 6 détecte les particules émises par la source 3, et délivre un signal électrique représentatif de ladite détection.
L'organe d'acquisition 8 acquiert, au cours du temps, le signal électrique issu du détecteur 6, et délivre un signal de détection correspondant au signal électrique issu du détecteur 6. Le signal de détection est appliqué au calculateur 4.
Le calculateur 4 est relié en sortie de l'organe d'acquisition 8. Le calculateur 4 est configuré pour analyser le signal de détection et pour mettre en œuvre le procédé d'optimisation objet de l'invention, sur la base du signal de détection.
La mémoire 12 stocke le signal de détection dans l'emplacement mémoire 16.
Puis, le microprocesseur exécute le logiciel d'optimisation 18.
Au cours de l'étape de calcul 21, pour chacun parmi une pluralité de couples deux à deux distincts, chacun comprenant une valeur de la porte d'intégration rapide et une valeur de la porte d'intégration totale, le logiciel d'optimisation 18 met en œuvre la phase d'évaluation 23, la phase de calcul 24, la phase d'approximation 26 et la phase de détermination 28.
Plus précisément, au cours de la phase d'évaluation 23, le logiciel d'optimisation 18 détecte chaque impulsion du signal de détection stocké dans la mémoire 12, et évalue un facteur de discrimination associé à chaque impulsion.
Puis, au cours de la phase de calcul 24, le logiciel d'optimisation 18 calcule une distribution du nombre d'impulsions en fonction de la valeur du facteur de discrimination. Puis, au cours de la phase d'approximation 26, le logiciel d'optimisation 18 détermine une approximation, par une somme de m fonctions d'approximation prédéterminées, de la distribution calculée, l'entier m présentant plusieurs valeurs prédéterminées.
Pour chaque valeur de l'entier m, le logiciel d'optimisation 18 calcule un coefficient de corrélation de l'approximation correspondante, et compare le coefficient de corrélation calculé au seuil prédéterminé.
Puis, au cours de la phase de détermination 28, le logiciel d'optimisation 18 détermine le facteur de mérite associé au couple considéré.
Puis, au cours de l'étape de sélection 22, le logiciel d'optimisation 18 sélectionne le couple qui optimise la valeur du facteur de mérite.
Plus précisément, au cours de la phase d'identification 30, le logiciel d'optimisation 18 identifie, parmi l'ensemble des valeurs du facteur de mérite calculées au cours de l'étape de calcul 21, la valeur du facteur de mérite qui correspond à un optimum, ainsi le couple optimal associé audit optimum.
De façon optionnelle, au cours de la phase optionnelle d'évaluation 32, le logiciel d'optimisation 18 évalue la variation du facteur de mérite pour les couples appartenant à un domaine défini par rapport au couple optimal.
Puis, au cours de la phase de choix 34, le logiciel d'optimisation 18 choisit le couple optimal.
Si la phase d'évaluation 32 a été mise en œuvre, alors, au cours de la phase de choix 34, le logiciel d'optimisation 18 choisit le couple optimal à condition que la variation du facteur de mérite pour les couples appartenant au domaine satisfasse la troisième condition prédéterminée.
Puis, le logiciel d'analyse 19 caractérise les particules émises par la source 3 appliquant la méthode de comparaison de charges au signal de détection, notamment le signal de détection stocké dans l'emplacement mémoire 16, la porte d'intégration totale et la porte d'intégration rapide correspondant au couple optimal choisi par le logiciel d'optimisation 18. Selon une variante, le calculateur 4 est configuré de sorte que le logiciel d'optimisation 18 soit mis en œuvre non pas après que le signal de détection a été intégralement stocké dans l'emplacement mémoire 16, mais au fur et à mesure de la réception du signal de mesure, et donc des impulsions, en provenance de l'organe d'acquisition 8.
Dans ce cas, le logiciel d'optimisation 18 est configuré pour mettre en œuvre des cycles successifs comprenant chacun l'étape de calcul 21 puis l'étape de sélection 22. De façon plus spécifique, à chaque réception d'une nouvelle impulsion en provenance de l'organe d'acquisition 8, le logiciel d'optimisation 18 est configuré pour :
- au cours de la phase d'évaluation 23, évaluer le facteur de discrimination associé à l'impulsion courante, pour chaque couple (i, j) ; et
- au cours de la phase 24 de calcul de distribution, pour chaque couple (i, j), et en fonction du facteur de discrimination évalué pour l'impulsion courante, mettre à jour la distribution du nombre d'impulsions en fonction de la valeur du facteur de discrimination.

Claims

REVENDICATIONS
1. Procédé d'optimisation de portes d'intégration utilisées dans une méthode de comparaison de charges qui est mise en œuvre pour un détecteur (6) donné, le procédé comprenant les étapes :
- pour chaque couple parmi une pluralité de couples deux à deux distincts, chacun comprenant une valeur d'une première porte d'intégration (PR) et une valeur d'une deuxième porte d'intégration (PT), calcul (21) comprenant :
• pour chacune parmi au moins une impulsion d'un signal de détection issu du détecteur (6) en réponse à son exposition à une source de rayonnement (3), une phase (23) d'évaluation d'un facteur de discrimination dépendant de la valeur de la première porte d'intégration (PR) et de la valeur de la deuxième porte d'intégration (PT) ;
• une phase (24) de calcul d'une distribution du nombre d'impulsions en fonction de la valeur du facteur de discrimination ;
• une phase (26) d'approximation de la distribution calculée par une somme de fonctions d'approximation prédéterminées ;
• une phase (28) de détermination, à partir de la distribution calculée, d'un facteur de mérite associé au couple si un résultat de la phase d'approximation (26) satisfait à une première et une deuxième condition prédéterminée ;
- sélection (22) du couple qui optimise la valeur du facteur de mérite, la première condition prédéterminée étant satisfaite si un coefficient de corrélation du résultat de la phase d'approximation (26) est supérieur ou égal à un seuil prédéterminé,
la deuxième condition prédéterminée étant satisfaite si le nombre m de fonctions d'approximation du résultat de la phase d'approximation (26) est égal à une valeur de référence prédéterminée.
2. Procédé d'optimisation selon la revendication 1, dans lequel la phase d'approximation (26) comporte le calcul d'une pluralité d'approximations de la distribution calculée, chaque approximation mettant en œuvre une somme de m fonctions d'approximation prédéterminées, m étant un entier prenant des valeurs comprises entre 1 et la valeur de référence prédéterminée, dont la valeur de référence prédéterminée, les approximations se distinguant les unes des autres par le nombre de fonctions d'approximations prédéterminées mises en œuvre, le résultat de la phase d'approximation (26) étant :
- l'approximation qui correspond à la plus petite valeur de l'entier m pour laquelle le coefficient de corrélation est supérieur ou égal au seuil prédéterminé, si une telle approximation existe ;
- sinon, l'approximation pour laquelle le nombre m de fonctions d'approximation est égal à la valeur de référence prédéterminée.
3. Procédé d'optimisation selon la revendication 1 ou 2, dans lequel la phase de détermination (28) comporte, en outre, l'affectation d'une valeur prédéterminée au facteur de mérite si la première et/ou de la deuxième condition prédéterminée n'est pas satisfaite.
4. Procédé d'optimisation selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel sont successivement mis en œuvre des cycles comprenant chacun l'étape de calcul (21) et l'étape de sélection (22), chaque cycle correspondant à au moins une impulsion courante, et
dans lequel, au cours de chaque cycle, pour l'impulsion courante correspondante :
- la phase d'évaluation (23) comporte l'évaluation du facteur de discrimination associé à chaque impulsion courante ;
- la phase (24) de calcul de distribution comporte une mise à jour, en fonction du facteur de discrimination évalué pour chaque impulsion courante, de la distribution du nombre d'impulsions en fonction de la valeur du facteur de discrimination.
5. Procédé d'optimisation selon l'une quelconque des revendications 1 à
4, dans lequel la sélection (22) du couple qui optimise la valeur du facteur de mérite comporte :
- l'identification (30) de la valeur du facteur de mérite qui correspond à un optimum au regard d'un critère prédéterminé, et du couple associé ;
- l'évaluation (32) de la variation du facteur de mérite pour les couples appartenant à un domaine défini par rapport au couple associé à la valeur du facteur de mérite qui correspond à l'optimum, et comportant le couple associé à la valeur du facteur de mérite qui correspond à l'optimum ;
- le choix (34) du couple associé à la valeur du facteur de mérite qui correspond à l'optimum, si la variation du facteur de mérite pour les couples appartenant au domaine satisfait une troisième condition prédéterminée.
6. Procédé d'optimisation selon l'une quelconque des revendications 1 à
5, dans lequel, pour chaque impulsion, la valeur du facteur de discrimination est proportionnelle, par exemple égale, au résultat de la division de l'intégrale de l'impulsion sur la première porte d'intégration (PR) par l'intégrale de l'impulsion sur la deuxième porte d'intégration (PT).
7. Produit programme d'ordinateur comportant des instructions de code de programme qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, mettent en œuvre le procédé d'optimisation selon l'une quelconque des revendications 1 à 6.
8. Procédé d'analyse d'un signal de détection issu d'un détecteur (6) en réponse à son exposition à une source de rayonnement (3), le signal de détection comportant au moins une impulsion, le procédé d'analyse comportant les étapes suivantes :
- mise en œuvre, sur la base du signal de détection, du procédé d'optimisation selon l'une quelconque des revendications 1 à 6 ; et - mise en œuvre d'une méthode de comparaison de charges pour déterminer un ou des évènement(s) à l'origine des impulsions du signal de détection, une première (PR) et une deuxième (PT) porte d'intégration utilisées dans la méthode de comparaison de charges étant prises égales, respectivement, à la première porte d'intégration (PR) et à la deuxième porte d'intégration (PT) du couple sélectionné.
9. Calculateur (4) destiné à optimiser des portes d'intégration utilisées dans une méthode de comparaison de charges qui est mise en œuvre pour un détecteur (6) donné, le calculateur (4) étant configuré pour :
- pour chaque couple parmi une pluralité de couples deux à deux distincts, chacun comprenant une valeur d'une première porte d'intégration (PR) et une valeur d'une deuxième porte d'intégration (PT) :
• pour chacune parmi au moins une impulsion d'un signal de détection issu du détecteur (6) en réponse à son exposition à une source de rayonnement (3), évaluer un facteur de discrimination dépendant de la valeur de la première porte d'intégration (PR) et de la valeur de la deuxième porte d'intégration (PT) ;
• calculer une distribution du nombre d'impulsions en fonction de la valeur du facteur de discrimination ;
• déterminer une approximation de la distribution calculée par une somme de fonctions d'approximation prédéterminées ;
• déterminer, à partir de la distribution calculée, un facteur de mérite associé au couple si un résultat de la phase d'approximation satisfait à une première et une deuxième condition prédéterminée ;
- sélectionner le couple qui optimise la valeur du facteur de mérite, la première condition prédéterminée étant satisfaite si un coefficient de corrélation du résultat de la phase d'approximation est supérieur ou égal à un seuil prédéterminé, la deuxième condition prédéterminée étant satisfaite si le nombre m de fonctions d'approximation du résultat de la phase d'approximation est égal à une valeur de référence prédéterminée.
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