FR2985817A1 - Method for detecting change of activity in area of energy spectrum, for robot utilized in nuclear installation to extract e.g. ores, involves implementing non-parametric statistical test for comparison of two or more samples - Google Patents
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Abstract
Description
Procédé de détection de changement d'activité dans un spectre construit à partir d'interactions corpusculaires L'invention concerne un procédé de détection de changement 5 d'activité clans un spectre et un dispositif apparenté. L'invention s'applique notamment au domaine de la spectrométrie pour la détection du changement d'activité dans un spectre construit à partir d'interactions corpusculaires. Des méthodes de mesures existantes permettent de détecter l'activité de sources corpusculaires comme des sources radioactives et 10 l'évolution de cette activité au cours du temps. Ces méthodes mettent en oeuvre des traitements statistiques par analyse spectrométrique et permettent d'obtenir une bonne fiabilité de mesures. L'analyse de données spectrométriques a notamment pour objectif l'identification d'un nombre inconnu de pics superposés à un fond également 15 inconnu, lesdits pics étant représentatifs de quantités physiques présentes dans le milieu à analyser. Plusieurs méthodes d'analyse automatique de spectres sont proposées dans l'état de la technique pour faciliter l'analyse de données spectrométriques. Deux catégories des méthodes peuvent être distinguées. 20 Une première catégorie comprend des méthodes d'analyse s'appuyant sur des bases de données. Ces techniques sont répandues dans le domaine de la spectrométrie nucléaire et de la spectrométrie de masse. Le principe est de rechercher les pics au sein d'une base de données qui les caractérise en position et en intensité. Ce type de méthode permet de 25 chercher les positions et intensités sur des espaces continus en fixant le nombre de composantes. Il est alors possible d'estimer la quantité de chaque élément composant la base de données en minimisant une fonction de coût. La forme des pics est dans ce cas supposée déterministe et connue. Pour ce qui est du fond, celui-ci est modélisé au préalable sous chaque pic d'une 30 région d'intérêt donnée par une fonction polynomiale. 1 2 9 8 5 8 1 7 2 Une deuxième catégorie de méthodes comprend les méthodes d'analyse se basant sur une détection automatique de pics. Cette approche ne requiert pas l'utilisation de bases de données mais suit une approche statistique fondée sur la minimisation d'un risque ou la maximisation de vraisemblance. La recherche de la position desdits pics est effectuée sur un espace discret constitué des canaux du spectre acquis. Il est également possible d'utiliser des tests statistiques. Ainsi l'article de A. Lechner, A. Pfeiffer, M. Grazia Pia, et A. Ribon intitulé Analysis of Statistical Algorithms for the Comparison of Data Distributions in Physics Experiments, Nuclear Science Symposium Conference Record, pages 19231926, IEEE, 2007 décrit l'utilisation de tests statistiques en physique expérimentale. Ces tests sont applicables à des données dites « binnées », c'est-à-dire à des données présentées sous forme d'histogramme et réparties sur des canaux d'accumulation. Cependant, l'utilisation de ces tests pour détecter une source corpusculaire, par exemple une source radioactive, avec fiabilité sur une courte durée de mesure, n'est pas envisagée. L'expression « courte durée de mesure » fait référence à des durées de mesure de l'ordre de la seconde. Dans de nombreuses applications, il peut être intéressant de pouvoir détecter des sources corpusculaires, par exemple radioactives, sur la base de mesures de courtes durées. Les solutions existantes ne permettent pas de détecter une source radioactive sur la base de mesures établies sur de courtes durées. En effet, il est difficile d'obtenir des pics représentatifs d'une activité radioactive se détachant du fond du spectre mesuré. The invention relates to a method for detecting a change in activity in a spectrum and a related device. The invention applies in particular to the field of spectrometry for detecting the change of activity in a spectrum constructed from corpuscular interactions. Existing measurement methods make it possible to detect the activity of corpuscular sources as radioactive sources and the evolution of this activity over time. These methods implement statistical treatments by spectrometric analysis and make it possible to obtain good reliability of measurements. The objective of the spectrometric data analysis is, in particular, to identify an unknown number of peaks superimposed on an unknown background, said peaks being representative of physical quantities present in the medium to be analyzed. Several methods of automatic analysis of spectra are proposed in the state of the art to facilitate the analysis of spectrometric data. Two categories of methods can be distinguished. A first category includes database based methods of analysis. These techniques are widespread in the field of nuclear spectrometry and mass spectrometry. The principle is to look for peaks within a database that characterizes them in position and intensity. This type of method makes it possible to look for positions and intensities on continuous spaces by fixing the number of components. It is then possible to estimate the quantity of each element composing the database by minimizing a cost function. The shape of the peaks is in this case supposed deterministic and known. Basically, this is modeled beforehand under each peak of a region of interest given by a polynomial function. 1 2 9 8 5 8 1 7 2 A second category of methods includes methods of analysis based on automatic peak detection. This approach does not require the use of databases but follows a statistical approach based on minimizing a risk or maximizing likelihood. The search for the position of said peaks is performed on a discrete space consisting of the acquired spectrum channels. It is also possible to use statistical tests. Thus the article by A. Lechner, A. Pfeiffer, M. Grazia Pia, and A. Ribon entitled Analysis of Statistical Algorithms for the Comparison of Data Distributions in Physics Experiments, Nuclear Science Symposium Conference Record, pages 1923-1926, IEEE, 2007 describes the use of statistical tests in experimental physics. These tests are applicable to so-called "binnées" data, that is to say to data presented in the form of a histogram and distributed over accumulation channels. However, the use of these tests to detect a corpuscular source, for example a radioactive source, with reliability over a short measurement period, is not envisaged. The term "short measurement time" refers to measuring times of the order of one second. In many applications, it may be interesting to be able to detect corpuscular sources, for example radioactive sources, on the basis of measurements of short duration. Existing solutions can not detect a radioactive source based on short-term measurements. Indeed, it is difficult to obtain peaks representative of a radioactive activity detaching from the bottom of the measured spectrum.
Les besoins en détection de sources corpusculaires sur de courtes durées sont cependant réels. A titre d'exemple, dans des zones géographiques devant être sécurisées comme des aéroports, la mise en oeuvre de dispositifs de détection de sources radioactives est d'une importance cruciale. Si ces dispositifs ne sont pas capables de détecter la présence de sources radioactives sur de courtes durées de mesure, un porteur d'une telle source passant rapidement devant un tel dispositif ne sera pas repéré. A titre d'exemple, si le dispositif de détection est de type portique de sécurité, il est difficile de détecter une source radioactive avec fiabilité lorsqu'un porteur passe au travers du portique en marchant. The need for detection of corpuscular sources over short periods of time, however, is real. For example, in geographical areas to be secured as airports, the implementation of radioactive source detection devices is of crucial importance. If these devices are not able to detect the presence of radioactive sources over short measurement times, a carrier of such a source quickly passing in front of such a device will not be identified. By way of example, if the detection device is of the gantry type, it is difficult to detect a radioactive source reliably when a carrier passes through the gantry while walking.
Un but de l'invention est notamment de pallier les inconvénients précités. A cet effet l'invention a pour objet un procédé de détection de changement d'activité dans un spectre d'énergie. Ledit spectre est mesuré périodiquement, le résultat de ces mesures étant présenté sous forme des spectres cumulés, un spectre cumulé correspondant à un histogramme, un histogramme étant composé d'une pluralité de canaux d'accumulation, un canal d'accumulation (j) étant représentatif d'un nombre de particules mesurées dans une bande d'énergie donnée (Si), au moins une région Ri étant sélectionnée, ladite région (101, 102) regroupant une pluralité de 15 canaux d'accumulation dans lequel un pic d'énergie à détecter peut apparaître. Le procédé comprenant une étape de construction pour la région Ri d'au moins deux spectres différentiels sDAR.; et SD, le premier spectre 5D" correspondant à la différence entre deux spectres cumulés obtenus avec un écart de Al secondes, le second spectre SDAR correspondant à la 20 différence entre deux spectres cumulés obtenus avec un écart de ti?, secondes, l'écart de temps A2 étant plus grand que l'écart de temps Ai. Il comprend en outre une étape mettant en oeuvre un test statistique non paramétrique de comparaison d'au moins deux échantillons, les deux échantillons utilisés correspondant aux deux spectres différentiels SDARit et 25 SDAR lt de manière à détecter un changement d'activité dans la région Ri. Selon un aspect de l'invention, les écarts de temps 3/ et sont de l'ordre de la seconde. A titre d'exemple, A2 eee 5 x A. Dans un mode de réalisation, le procédé comprend une étape de détection d'au moins une source corpusculaire, une source corpusculaire étant détectée lorsqu'un changement d'activité est détecté sur l'ensemble des régions lui étant associées. Le procédé est par exemple adapté pour détecter une source radioactive. An object of the invention is in particular to overcome the aforementioned drawbacks. To this end, the subject of the invention is a method for detecting a change of activity in an energy spectrum. Said spectrum is measured periodically, the result of these measurements being presented as cumulative spectra, a cumulative spectrum corresponding to a histogram, a histogram being composed of a plurality of accumulation channels, an accumulation channel (j) being representative of a number of particles measured in a given energy band (Si), at least one region Ri being selected, said region (101, 102) comprising a plurality of accumulation channels in which a peak of energy to detect may appear. The method comprising a step of constructing for the Ri region at least two sDAR differential spectra; and SD, the first spectrum 5D "corresponding to the difference between two cumulative spectra obtained with a difference of Al seconds, the second spectrum SDAR corresponding to the difference between two cumulative spectra obtained with a difference of ti, seconds, the difference with time A2 being greater than the time difference Δi.It further comprises a step implementing a nonparametric statistical test for comparing at least two samples, the two samples used corresponding to the two differential spectra SDARit and SDAR. In order to detect a change of activity in the region Ri, according to one aspect of the invention, the time differences 3 / and are of the order of one second, for example A2 eee 5 x A In one embodiment, the method comprises a step of detecting at least one corpuscular source, a corpuscular source being detected when a change of activity is detected on all the regions associated with it. The method is, for example, adapted to detect a radioactive source.
Le test statistique de comparaison d'échantillons est par exemple un test d'Epps-Singleton à deux échantillons. Alternativement, le test statistique de comparaison d'échantillons est un test de Kolmogorov-Smirnov à deux échantillons. Alternativement, le test statistique de comparaison d'échantillons 10 est un test de Cramer-Von Mises à deux échantillons. Dans un mode de réalisation, un nombre d'échantillons supérieur à deux est utilisé pour la comparaison. Par exemple, les étapes de détermination de spectres différentiels et de test de comparaison sont appliquées simultanément sur une pluralité 15 de régions présélectionnées des spectres cumulés. Le test statistique de comparaison d'échantillons est, par exemple, un test d'Anderson-Darling à au moins deux échantillons. L'invention a aussi pour objet un portique de sécurité permettant la détection de changement d'activité dans un spectre construit à partir 20 d'interactions corpusculaires mettant en oeuvre le procédé décrit précédemment. L'invention a aussi pour objet un dispositif de détection pour la surveillance d'installations nucléaires mettant en oeuvre le procédé décrit précédemment. 25 L'invention a aussi pour objet un robot destiné à l'extraction de minerais et/ou à la recherche de sources radioactives cachées mettant en oeuvre le procédé décrit précédemment. Avantageusement, le procédé selon l'invention et les dispositifs 30 apparentés ne requièrent pas de mise en oeuvre de modélisation des données d'entrées, c'est-à-dire des données spectrométriques fournies par un capteur, ni de la forme de pics ou de fond. L'invention peut donc être mise en oeuvre pour tout type de spectre, quel que soit le capteur ou le spectromètre l'ayant construit. En outre, le procédé permet une détection en ligne de 5 changement d'activité dans un spectre sur une liste préétablie et comportant un nombre fini de raies. En d'autre terme, la détection peut être réalisée de manière continue au cours du temps. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront to à l'aide de la description qui suit donnée à titre illustratif et non limitatif, faite en regard des dessins annexés parmi lesquels : la figure 1 donne un exemple de mesure de spectre présenté sous forme d'histogramme ; 15 la figure 2 illustre de manière simplifiée un procédé de détection de changement d'activité dans un spectre ; la figure 3 donne un exemple de chaîne de mesure de spectrométrie ; La figure 4 donne un exemple de portique de sécurité 20 permettant la détection de changement d'activité dans un spectre construit à partir d'intéractions corpusculaires. La figure 1 donne un exemple de mesure de spectre présenté sous forme d'histogramme. 25 Des analyseurs multicanaux sont habituellement utilisés pour analyser des spectres tels que des spectres X, y ou fluorescent. Des contraintes techniques, comme par exemple la résolution limitée des convertisseurs analogiques-numériques, ne permettent pas de générer directement un spectre continu. C'est pourquoi ces analyseurs présentent 30 comme données de sortie des histogrammes 100 composés de plusieurs canaux. The statistical sample comparison test is for example a two-sample Epps-Singleton test. Alternatively, the statistical sample comparison test is a two-sample Kolmogorov-Smirnov test. Alternatively, the sample comparison statistical test is a two-sample Cramer-Von test. In one embodiment, a number of samples greater than two is used for comparison. For example, the differential spectral determination and comparison test steps are applied simultaneously to a plurality of preselected regions of the cumulative spectra. The statistical sample comparison test is, for example, an Anderson-Darling test with at least two samples. The invention also relates to a security gantry allowing the detection of change of activity in a spectrum constructed from corpuscular interactions implementing the method described above. The invention also relates to a detection device for monitoring nuclear installations implementing the method described above. The invention also relates to a robot for the extraction of ores and / or the search for hidden radioactive sources using the method described above. Advantageously, the method according to the invention and the related devices do not require implementation of input data modeling, that is to say spectrometric data provided by a sensor, or the shape of peaks or background. The invention can therefore be implemented for any type of spectrum, regardless of the sensor or the spectrometer having built it. In addition, the method allows on-line detection of activity change in a spectrum on a pre-established list and having a finite number of lines. In other words, the detection can be carried out continuously over time. Other features and advantages of the invention will become apparent with the aid of the following description given by way of non-limiting illustration, with reference to the appended drawings in which: FIG. 1 gives an example of a spectrum measurement presented under histogram shape; Figure 2 schematically illustrates a method of detecting change of activity in a spectrum; Fig. 3 gives an example of a spectrometry measurement chain; FIG. 4 gives an example of a security gantry 20 allowing the detection of change of activity in a spectrum constructed from corpuscular interactions. Figure 1 gives an example of a spectrum measurement presented as a histogram. Multichannel analyzers are usually used to analyze spectra such as X, y or fluorescent spectra. Technical constraints, such as the limited resolution of analog-to-digital converters, do not allow direct generation of a continuous spectrum. Therefore, these analyzers have as their output data histograms 100 composed of several channels.
Un canal d'histogramme j correspond par exemple à un intervalle d'énergie B. Les quantités à mesurer, par exemple des photons, sont classées par canaux en fonction de leur niveau d'énergie. Ces canaux sont appelés canaux d'accumulation. L'ensemble des canaux d'accumulation 1 5 représentatifs d'un spectre composent un histogramme 100. La quantité mesurée pour un canal correspond à un nombre d'évènements mesurés appelés aussi coups. Pour chaque canal d'accumulation, les coups mesurés sont comptabilisés ce qui permet de déterminer la valeur associée auxdits canaux. Les coups correspondent à 10 des mesures représentatives des interactions entre les particules à mesurer et le capteur utilisé pour obtenir l'histogramme, lesdites particules pouvant être par exemple des neutrons ou des photons. En d'autres termes, lorsqu'une particule est détectée par le capteur, un coup est comptabilisé. L'histogramme est habituellement représenté en indiquant le 15 niveau d'énergie en abscisse et le nombre de coups c en ordonnées. Si un pic d'activité existe dans la réalité mais que le nombre de coups accumulés n'est pas suffisamment significatif, il sera alors difficile de le distinguer du fonds et une détection d'activité classique aura peu de chances d'aboutir à un résultat correct. 20 Ces données présentées sous forme d'histogramme peuvent être utilisées en entrée du procédé de détection comme décrit ci-après. Le procédé de détection décrit ci-après peut être calibré pour détecter des radioéléments préalablement choisis. Pour cela des fenêtres en énergie 101, 102 appelées régions dans la suite de la description sont être préalablement 25 définies autour des raies à détecter. La figure 2 illustre de manière simplifiée un procédé de détection de changement d'activité dans un spectre. Un changement d'activité désigne une modification substantielle et 30 statistiquement significative d'une région de l'histogramme. Lorsqu'une telle 2 9 8 5 8 1 7 7 modification est détectée, celle-ci est apparentée à un pic associé à la présence d'un élément à détecter. Le procédé se base sur l'application d'un test non paramétrique sur les échantillons d'un spectre différentiel. For example, a histogram channel corresponds to a range of energy B. The quantities to be measured, for example photons, are classified by channel according to their energy level. These channels are called accumulation channels. The set of accumulation channels 1 representative of a spectrum make up a histogram 100. The measured quantity for a channel corresponds to a number of measured events also called counts. For each accumulation channel, the measured shots are counted, which makes it possible to determine the value associated with said channels. The strokes correspond to measurements representative of the interactions between the particles to be measured and the sensor used to obtain the histogram, said particles possibly being, for example, neutrons or photons. In other words, when a particle is detected by the sensor, a shot is counted. The histogram is usually represented by indicating the energy level on the abscissa and the number of strokes c on the ordinate. If a peak of activity exists in reality but the number of accumulated strokes is not significant enough, it will be difficult to distinguish it from the fund and a conventional activity detection will be unlikely to lead to a result. correct. These data presented in histogram form can be used as input to the detection method as described hereinafter. The detection method described below may be calibrated to detect previously selected radioelements. For this, energy windows 101, 102 called regions in the following description are previously defined around the lines to be detected. Figure 2 schematically illustrates a method of detecting change of activity in a spectrum. A change of activity refers to a substantial and statistically significant change in a region of the histogram. When such a change is detected, it is related to a peak associated with the presence of an element to be detected. The method is based on the application of a non-parametric test on the samples of a differential spectrum.
Les données spectrométriques correspondent par exemple à des histogrammes et peuvent être obtenues à l'aide d'un spectromètre standard. En outre, le procédé peut être appliqué à tout spectre représenté sous forme discrète représentatif de données discrètes ayant pour origine des photons , Y, de fluorescence, des neutrons, ou tout autre type de particule. The spectrometric data correspond for example to histograms and can be obtained using a standard spectrometer. In addition, the method can be applied to any spectrum represented in discrete form representative of discrete data originating from photons, Y, fluorescence, neutrons, or any other type of particle.
Lorsque l'on souhaite détecter un changement d'activité dans un spectre construit à partir d'interactions corpusculaires sur une courte période de mesure, le nombre d'événements codés permettant de construire le spectre, c'est-à-dire le nombre de coups, peut être très faible. Le procédé décrit ci-après se base sur l'utilisation d'un test statistique non paramétrique de comparaison d'au moins deux échantillons. Dans la suite de la description, le terme « échantillon » désigne un signal discret représentatif d'une région Ri de l'histogramme, les points composant ledit signal correspondant aux coups associés aux différents canaux d'accumulation de ladite région. When it is desired to detect a change of activity in a spectrum constructed from corpuscular interactions over a short period of measurement, the number of coded events making it possible to construct the spectrum, that is to say the number of blows, can be very weak. The method described below is based on the use of a nonparametric statistical test for comparing at least two samples. In the rest of the description, the term "sample" designates a discrete signal representative of a region R 1 of the histogram, the points composing said signal corresponding to the blows associated with the different accumulation channels of said region.
L'un des avantages du procédé est que l'acquisition des données d'entrée et la détection d'un changement significatif dans le spectre peuvent être effectuées de manière continue, le critère de détection pouvant être appliqué sur la base de fenêtres temporelles glissantes. Le procédé comprend une étape 200 de construction de spectres dits différentiels. Pour une tentative de détection, deux spectres différentiels sont déterminés par région d'intérêt RI. Ainsi, pour une région Ri donnée, un premier spectre différentiel 201 et un second spectre différentiels 202 sont déterminés. A noter que la figure 2 est un exemple simplifié ne prenant en compte une détection d'activité dans une seule région du spectre. Cet 2985 817 8 exemple est donné à caractère illustratif et non limitatif, une pluralité de régions pouvant être traitée simultanément. Le premier spectre différentiel est contruit sur la base de mesures effectuées sur un premier intervalle temporel d1 et le deuxième spectre 5 différentiel est construit sur la base de mesures effectuées sur un second intervalle temporel à2. Dans la suite de la description, ces intervalles temporels sont appelés bases de temps. Un spectre différentiel si est un spectre obtenu en effectuant la 10 différence entre deux spectres cumulés 5(t) à deux instants différents t1 et t2 espacés de secondes, à étant appelé base de temps, soit : SD,1= S(t2) -5(t1) avec t2 - fi= à secondes (1) 15 Un spectre cumulé est une mesure de spectre présentée sous forme d'histogramme. A titre d'exemple, un analyseur multi-canaux peut être utilisé pour générer un tel histogramme. En fonction de l'équipement utilisé, un spectre cumulé est généré selon une période donnée. Ainsi, un nouvel histogramme peut être généré par exemple toutes les 0.1, 0.2 ou 0.3 20 secondes. Le procédé est applicable par exemple pour une liste prédéfinie de radio-éléments d'intérêt, cette liste pouvant être associée à une liste de N régions d'intérêt R. Pour chaque région Ri, deux spectres différentiels SD f et .514i sont déterminés. Le spectre différentiel SDAR; est déterminé sur une 25 base de temps et le spectre SDAle,' est déterminé sur une base de temps à2. Le procédé comprend ensuite plusieurs étapes 203 menant à la détection d'un potentiel changement d'activité. Pour cela, une étape 204 met 2 9 8 5 8 1 7 9 en oeuvre pour chaque région Ri un test de comparaison non paramétrique à deux échantillons. Ce type de test est habituellement désigné en utilisant l'expression anglo-saxonne « two-sample test ». En fonction de l'application, différents types de tests peuvent être 5 utilisés. Un premier test pouvant être utilisé est le test d'Anderson-Darling à deux échantillons. Ce test est adapté aux distributions continues ou discrètes. Ce test est détaillé décrit notamment dans l'article de A. N. Pettitt intitulé a two-sample Anderson-Darling rank statistic, Biometrika, 63(1), 10 pages 161-168, 1976. Un second test pouvant être utilisé est le test d'Epps-Singleton. Ce test est adapté aux distributions continues ou discrètes. Ce test est décrit notamment dans l'article de T. W. Epps and K. J. Singleton, intitulé an omnibus test for the two-sample problem using the empirica! characteristic 15 function, Journal of Statistical Computation and Simulation, 26 (3-4) : pages 177-203, 1986. Un troisième test pouvant être utilisé est le test de KolmogorovSmirnov à deux échantillons. Ce test est uniquement adapté pour la comparaison de deux échantillons dont les distributions sous-jacentes sont 20 continues. Un quatrième test pouvant être utilisé est le test de Cramer-Von Mises à deux échantillons. Tout comme le test de Kolmogorov-Smirnov, ce test est adapté pour la comparaison de deux échantillons dont les distributions sous-jacentes sont continues. 25 Cette liste de quatre tests ne doit cependant pas être considérée comme limitative. En effet, tout test de comparaison non paramétrique de deux échantillons peut être utilisé pour détecter le changement d'activité. En fonction du type de corpuscule dont l'activité est à surveiller, le choix du test est déterminant pour obtenir une bonne puissance du test. La 30 puissance d'un test est définie comme étant l'aptitude dudit test à mettre en évidence, lorsqu'elle existe, une différence entre deux échantillons. En effet, la puissance de test diminue lorsque les conditions d'application du test choisi ne sont pas respectées. Les deux échantillons d'entrée du test sont considérés sur une 5 même région issue de deux spectres différentiels construits à des instants différents. Comme explicité précédemment, le premier échantillon est cumulé sur une première base de temps A. Le second échantillon est cumulé sur une seconde base de temps Az. Ai et A, sont choisis de manière à ce que 10 > A. Dans un mode de réalisation préféré, /12 = 5 x Ai. Par exemple = 1 seconde et A2 = 5 secondes. En outre, Ai et à, peuvent être ajustés à volonté. Dans un mode de réalisation alternatif, il est possible de mettre en en oeuvre un test à kéchantilions (k > 2) de manière à comparer k spectres 15 différentiels, lesdits spectres différentiels étant calculés sur k bases de temps distinctes. Le test d'Anderson-Darling est un exemple de test permettant de mettre en oeuvre ce mode de réalisation. La figure 3 donne un exemple de chaîne de mesure de 20 spectrométrie. Cette chaîne est une chaîne classique se composant d'un détecteur de rayonnement 300, d'un circuit électronique d'amplification 301, un analyseur multi-canaux 302 et un détecteur de changement d'activité 303 comportant des moyens pour mettre en oeuvre le procédé tel que décrit précédemment. Les rayonnements sont détectés par exemple par des 25 capteurs Ge, Nal, CdTe ou LaBr3, d'autres types de capteurs pouvant être utilisés dans le cadre de l'invention. Préalablement à toute acquisition, il est nécessaire d'établir une liste d'éléments à détecter et des raies énergétiques leurs étant associées. Ces données peuvent être tirées de tables nucléaires et permettre ainsi de 2 9 8 5 8 1 7 11 déterminer les régions d'intérêt sur lesquelles la détection de changement d'activité va être effectuée. Le spectre d'énergie doit ensuite être calibré. Cela signifie qu'un facteur multiplicatif appelé usuellement « kevcanal » doit être défini de manière à faire correspondre les canaux de l'histogramme des énergies avec des valeurs d'énergies physiques et peut être fait au niveau de l'analyseur multicanaux 302. Une fois que la liste des radio-éléments d'intérêt a été établie, l'utilisateur définit des régions d'énergie autour des raies caractéristiques de cette liste. Cela aboutit à une fenêtre en énergie pour chacune des raies à détecter. Par exemple, si le Cesium fait partie de la liste des radioéléments identifiés, la raie à 662 keV doit pourvoir être détectée. La région d'énergie définie par l'intervalle [655, 669] keV peut, par exemple, être utilisée. La taille de ces intervalles peut être de valeur constante. De 15 manière alternative, la taille de ces intervalles peut varier en fonction de l'énergie. Une variation linéaire de la taille de la fenêtre en fonction de l'énergie est par exemple utilisée. La figure 4 donne un exemple de portique de sécurité permettant 20 la détection de changement d'activité dans un spectre construit à partir d'interactions corpusculaires. Ce portique 400 comprend des moyens pour mettre en oeuvre le procédé de détection de changement d'activité tel que décrit précédemment. Il peut, par exemple, inclure une chaîne de détection 404 telle que celle décrite à l'aide de la figure 3. Il comprend en outre un 25 dispositif sonore 403 émettant une alarme lorsque le porteur 401 d'une source radioactive passe au travers du portique. Un des avantages conféré par la mise en oeuvre du procédé selon l'invention est que les individus devant être contrôlés peuvent passer en marchant au travers dudit portique sans y stationner tout en garantissant un bonne fiabilité de détection. 30 D'autres types de dispositifs peuvent tirer avantage de la mise en oeuvre du procédé selon l'invention. One of the advantages of the method is that the acquisition of the input data and the detection of a significant change in the spectrum can be performed continuously, the detection criterion being applicable on the basis of sliding time windows. The method comprises a step 200 of so-called differential spectrums. For a detection attempt, two differential spectra are determined by region of interest RI. Thus, for a given region Ri, a first differential spectrum 201 and a second differential spectrum 202 are determined. Note that Figure 2 is a simplified example taking into account activity detection in a single region of the spectrum. This example is given in an illustrative and nonlimiting manner, a plurality of regions being able to be processed simultaneously. The first differential spectrum is constructed on the basis of measurements made on a first time interval d1 and the second differential spectrum is constructed on the basis of measurements made on a second time interval a2. In the rest of the description, these time intervals are called time bases. A differential spectrum si is a spectrum obtained by making the difference between two cumulative spectra 5 (t) at two different times t1 and t2 spaced apart by seconds, being called the time base, ie: SD, 1 = S (t2) - 5 (t1) with t2 - fi = to seconds (1) A cumulative spectrum is a spectrum measure presented as a histogram. For example, a multi-channel analyzer can be used to generate such a histogram. Depending on the equipment used, a cumulative spectrum is generated according to a given period. Thus, a new histogram can be generated for example every 0.1, 0.2 or 0.3 20 seconds. The method is applicable for example for a predefined list of radio-elements of interest, this list being able to be associated with a list of N regions of interest R. For each region Ri, two differential spectra SD f and. SDAR differential spectrum; is determined on a time basis and the SDAle spectrum is determined on a time basis of 2. The method then comprises several steps 203 leading to the detection of a potential change of activity. For this purpose, a step 204 implements for each region R 1 a non-parametric two-sample comparison test. This type of test is usually designated using the expression "two-sample test". Depending on the application, different types of tests may be used. A first test that can be used is the two-sample Anderson-Darling test. This test is suitable for continuous or discrete distributions. This test is detailed described in particular in the article by AN Pettitt entitled a two-sample Anderson-Darling statistic rank, Biometrika, 63 (1), pages 161-168, 1976. A second test that can be used is the test of Epps Singleton. This test is suitable for continuous or discrete distributions. This test is described in particular in the article by T. W. Epps and K. J. Singleton, entitled an omnibus test for the two-sample problem using the empirica! Characteristic 15 function, Journal of Statistical Computing and Simulation, 26 (3-4): pp. 177-203, 1986. A third test that can be used is the two-sample KolmogorovSmirnov test. This test is only suitable for comparing two samples whose underlying distributions are continuous. A fourth test that can be used is the Cramer-Von two-sample test. Like the Kolmogorov-Smirnov test, this test is suitable for comparing two samples whose underlying distributions are continuous. This list of four tests, however, should not be considered as limiting. Indeed, any nonparametric comparison test of two samples can be used to detect the change of activity. Depending on the type of corpuscle whose activity is to be monitored, the choice of the test is crucial to obtain a good test power. The power of a test is defined as the ability of said test to demonstrate, where it exists, a difference between two samples. Indeed, the test power decreases when the conditions of application of the selected test are not respected. The two input samples of the test are considered on the same region from two differential spectra constructed at different times. As explained above, the first sample is accumulated on a first time base A. The second sample is accumulated on a second time base Az. A 1 and A are chosen so that 10> A. In a preferred embodiment, λ 12 = 5 × A 1. For example = 1 second and A2 = 5 seconds. In addition, Ai and at, can be adjusted at will. In an alternative embodiment, it is possible to implement a kechantilion test (k> 2) so as to compare k differential spectra, said differential spectra being calculated on k distinct time bases. The Anderson-Darling test is an example of a test that makes it possible to implement this embodiment. Figure 3 gives an example of a spectrometry measurement chain. This chain is a conventional chain consisting of a radiation detector 300, an amplification electronic circuit 301, a multi-channel analyzer 302 and a change of activity detector 303 comprising means for implementing the method as previously described. The radiation is detected for example by Ge, Nal, CdTe or LaBr3 sensors, other types of sensors that can be used in the context of the invention. Prior to any acquisition, it is necessary to establish a list of elements to detect and energy lines associated with them. These data can be derived from nuclear tables and thus allow to determine the regions of interest on which the change of activity detection will be carried out. The energy spectrum must then be calibrated. This means that a multiplicative factor usually called "kevcanal" must be defined in order to match the channels of the energy histogram with physical energy values and can be done at the multichannel analyzer 302. that the list of radio-elements of interest has been established, the user defines energy regions around the characteristic lines of this list. This results in an energy window for each of the lines to be detected. For example, if Cesium is on the list of identified radioelements, the 662 keV line should be detectable. The energy region defined by the interval [655, 669] keV can, for example, be used. The size of these intervals can be of constant value. Alternatively, the size of these gaps may vary depending on the energy. A linear variation of the size of the window according to the energy is for example used. Figure 4 provides an example of a security gantry for detecting change of activity in a spectrum constructed from corpuscular interactions. This gantry 400 comprises means for implementing the activity change detection method as described above. It may, for example, include a detection chain 404 such as that described with reference to FIG. 3. It further comprises a sound device 403 emitting an alarm when the carrier 401 of a radioactive source passes through the portico. One of the advantages conferred by the implementation of the method according to the invention is that the individuals to be controlled can walk through said gantry without parking there while ensuring a good reliability of detection. Other types of devices may benefit from the implementation of the method according to the invention.
Ainsi, le procédé de détection d'activité dans un spectre construit à partir d'interactions corpusculaires peut être mis en oeuvre au sein d'un dispositif de détection pour la surveillance d'installations nucléaires pour vérifier par exemple la radioactivité d'éléments combustibles usagés, par 5 exemple des barreaux, appelés aussi crayons. Les temps de mesure requis étant réduits, le nombre d'éléments combustibles vérifiés par unité de temps peut être augmenté, des gains en productivité peuvent ainsi être réalisés par les industriels, par exemple pour la mesure du taux de combustion résiduel d'éléments combustibles, habituellement désigné par l'expression anglo10 saxonne « burn-up ». Le procédé peut également être mis en oeuvre dans un robot destiné à l'extraction de minerais ou à la recherche de sources radioactives cachées. Un tel robot peut par exemple être utilisé pour détecter la présence d'uranium ou de sources radioactives lors de son passage dans des zones 15 d'extraction (par exemple des galeries souterraines). Avantageusement, du fait que les durées de mesure requises sont faibles, ledit robot n'est pas obligé de s'arrêter dans les zones d'extraction quand une zone potentiellement fortement radioactive peut être détectée ce qui limite son exposition aux radiations. Un tel robot a donc moins de chance de tomber en 20 panne du fait de la dégradation de ses circuits électroniques. Thus, the activity detection method in a spectrum constructed from corpuscular interactions can be implemented within a detection device for monitoring nuclear installations to check, for example, the radioactivity of spent fuel elements. eg bars, also called pencils. The required measurement times being reduced, the number of fuel elements verified per unit of time can be increased, productivity gains can thus be achieved by manufacturers, for example for measuring the residual combustion rate of fuel elements, usually referred to as Saxon Anglo10 "burn-up". The method can also be implemented in a robot for the extraction of minerals or in search of hidden radioactive sources. Such a robot can for example be used to detect the presence of uranium or radioactive sources during its passage through extraction zones (for example underground galleries). Advantageously, because the required measurement times are low, said robot is not obliged to stop in the extraction zones when a potentially highly radioactive zone can be detected which limits its exposure to radiation. Such a robot is therefore less likely to fail due to the degradation of its electronic circuits.
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