JP4417972B2 - 放射線測定装置 - Google Patents

Description

本発明は、放射線測定装置に関する。より詳細には、本発明は、放射線測定装置により放射線測定を行う場合に広レンジの監視に用いられるパルス計測およびキャンベル計測に関し、そのディジタル信号処理の技術に関する。

広いレンジの放射線を測定するためにパルス計測およびキャンベル計測が併用されている。パルス計測は、一般に放射線センサからのパルス数をカウントするものであり、そのパルスが重なりあって計数できなくなった場合に、キャンベル計測が行われる。たとえば、原子力の出力監視では、原子炉圧力容器内部に６〜１０本の起動領域センサ（ＳＲＮＭセンサ）および１００〜２００本の局所出力領域センサ（ＬＰＲＭセンサ）を設置し、それらの出力をそれぞれ起動領域モニタおよび出力領域モニタによって測定し、原子炉の出力を約１１桁の監視幅で監視している。

このうち起動領域モニタは、原子炉出力の低い領域、つまり原子炉出力が定格出力の１０^−９％から１０^−４％まではＳＲＮＭセンサの出力パルスの個数を計数すること（以後、パルス計測と呼ぶ）により出力を監視する。一方、原子炉出力が高い領域、つまり原子炉出力が１０^−５％〜１０％では、センサの出力パルスの重なりにより生じる揺らぎのパワーを測定すること、すなわちキャンベル計測により原子炉の出力を監視する。

以下、原子炉起動監視装置におけるパルス計測およびキャンベル計測の先行技術例（特開２０００−１６２３６６号公報参照）について図１８を参照して説明する。

図１８に示した原子炉監視装置は、原子炉内の中性子に感応して中性子量に対応する電気パルスを出力するＳＲＮＭセンサ１と、その出力パルス信号を増幅し整形するアナログ式プリアンプ２と、ＳＲＮＭセンサ１の出力パルス幅より狭い時間間隔でサンプリングしディジタル値に変換するＡ／Ｄ変換器３と、このサンプリングされたサンプルデータからパルス数を計数し、原子炉の低い領域での出力レベル値に変換するパルス計数手段（ＰＣ）２３と、測定精度を向上させるためにＡ／Ｄ変換器３のサンプル値を積算する積算手段２４と、その積算値を２乗してパワーを演算するパワー演算手段２５と、そのパワーを平均化する加算平均手段２６と、パルス計数手段２３の計数結果および加算平均手段２６の演算結果に基づいて原子炉起動時の出力を連続監視する原子炉出力評価手段２７とから構成されている。

このように構成されたディジタル式原子炉起動監視装置においては、ＳＲＮＭセンサ１の出力パルスの形状をプリアンプ２で増幅整形し、増幅整形されたパルスをＡ／Ｄ変換器３が高速にサンプリングし、そのサンプル値に対してある一つの、または、複数のロジック演算を行い、その演算結果がそれぞれ予め設定した範囲内にある場合にセンサ出力パルスとしてパルス計数手段２３で計数する。

一方、同じサンプル値を積算手段２４で積算処理し、キャンベル計測に必要なサンプリングレートまで落とすとともに、ダイナミックレンジを稼ぐために積算し、等価ビット数の改善を計る。その結果をパワー演算手段２５でバンドパスフィルタ処理を行ったのち、その２乗和を演算し、その演算結果を加算平均手段２６で平均し、キャンベル出力値を算出する。これらパルス計数値とキャンベル出力値は原子炉出力評価手段２７で評価され、原子炉出力として表示される。

この構成では、パルス計数手段２３によりパルスの波高のみではなく、パルス幅の情報も取り入れた識別により広いパルス幅のノイズを除去し、センサ出力パルスのみを計数することができる。つまり、図１８の原子炉起動監視装置では、たとえば、１００ｎｓパルス幅のＳＲＮＭセンサ１の出力を２５ｎｓ間隔でサンプリングする。このサンプリングによるサンプルデータのうち、パルス幅に相当するｋ−３番めからｋ番めまでの４つのサンプル値[S(k), S(k-1), S(k-2), S(k-3)]を用い、パルス立ち上がり部相当のサンプル値S(k-3)、立ち下がり部相当のサンプル値S(k)と、その間の２つのサンプル値S(k-2)およびS(k-1)を用いて下記のような演算を行い、その演算結果(Out(k))をパルス識別の指標とし、それが予め設定したレベルの範囲内にある場合、中性子パルスとして計数する。
Out(k) = {b×S(k-2) + c×S(k-1)}
- {a×S(k-3) + d×S(k)} …（１）

この演算を行うことにより、ＳＲＮＭセンサ１の出力パルスとほぼ同じパルス幅の信号のみを計数することが可能となる。つまり、大きなサージ状のノイズに信号パルスが重畳された場合でも、パルスのグランドレベルを差し引くことにより正確な測定値を計数することが可能となる。

なお、このようなセンサパルス形状に合致したケースを検出できる指標を複数設けて、それらの論理積（ＡＮＤ）をとることによって、この識別性能はさらに向上する。これにより、最もＳＲＮＭに混入しやすいとされる数μｓ幅のサージノイズが混入しても、それをほぼ完全に除去し、１００ｎｓ幅のセンサパルスのみを計数可能とすることができる。

一方、キャンベル計測に関しては、パワー演算手段２５により周波数帯域を制限し、２乗平均値を演算する。この構成では、ソフトウエアにより周波数帯域を設定できるため、ノイズが測定帯域と同等の周波数となった場合、測定帯域をソフトウエア上で変更することによりノイズの誘導を低減することができる。
特開２０００−１６２３６６号公報

しかし、上述の先行技術による原子炉起動監視装置においては、以下に述べるような課題が存在している。

第１の課題は、両極性ノイズの低減の問題である。つまり、数μｓ幅のサージノイズとセンサパルスとが重なった場合、不感時間を設けずにその重なったセンサパルスを計数するには、差分を用いてパルス波高値相当の値を算出する必要がある。しかし、この差分をとった場合、センサ出力などの正のみ、または負のみの単極性のパルスは、従来のグランドレベルからの波高値と同等の識別レベルとなるが、回路からのホワイトノイズなどの両極性のパルスに対しては、そのピーク間の電圧をパルス識別レベルと識別する。このため、従来のグランドレベルからの波高で識別する場合に比べ、約２倍の識別レベルが必要となる。したがって、センサ出力のみを計数するのに必要な識別レベルが、従来の方式より２倍程度必要となり、センサ信号／ホワイトノイズ比（ＳＮ比）が悪くなる。

第２の課題は、キャンベル計測における耐ノイズ性の向上である。従来のモータ等からのノイズ試験の結果、数μｓ幅のサージノイズが原子炉起動監視装置に誘導しやすいことが分かっている。パルス計測に関しては、前記のディジタル演算によるパルス識別によりこのサージノイズの低減が可能である。しかし、キャンベル計測においては、測定帯域をセンサのパルス形状から選定した数百Ｈｚから１ＭＨｚ以下の周波数帯域に設定しているが、前記の先行技術例では、この測定帯域をシフトすることにより誘導ノイズを除去している。しかし、最も誘導しやすいノイズの周波数が、ほぼ測定帯域の範囲になっており、完全に除去することは難しく、また、センサ感度がわずかに変化するため、これらを補正する必要がある。

一方、一般に線量当量を求める計測装置は、γ線エネルギーに対する感度特性を人体に対するエネルギー吸収特性と等しくなるように、センサの放射線入射窓、反応体積などが最適化されている。しかし、γ線の入射方向によって感度特性が異なる場合があり、感度特性を正確に一致させることは難しい。また、人体に対する線量当量を正確に換算するには、人体の部位によってエネルギー吸収特性が異なるため、γ線エネルギーに対するセンサ感度と一致させただけの計測装置のみでは、人体の各部位に対する正確な評価は難しい。さらに、γ線以外の中性子、たとえばβ線などが混在している場合、センサ構造で感度を補正しているセンサでは、物質への吸収特性が大きく異なるこれらの放射線に対しては評価できないため、それぞれ専用の測定系が必要となる。従来、これらの課題を解決するために、γ線のエネルギースペクトルを求め、その値から換算する手法が提案され、実用化されている。しかし、この手法ではパルス波高を用いたエネルギー情報の取得を元にしており、パルスのパイルアップが生じる条件では、エネルギー情報の取得が難しくなり、精度が悪くなる。つまり、センサの出力パルス幅にもよるが、通常エネルギー測定を行う場合約１×１０^５ｃｐｓ程度が計測の上限となる。計測下限は、応答要求を満たす計数とする必要があるが、１ｃｐｓと仮定しても、計測レンジは約５桁程度となり、さらに広レンジの線量を連続で行える測定方法が望まれている。

特開平３−１８３９８３号公報には、センサを二重構造にすることにより測定の精度を改善することが記載されている。この手法では、前記したパルス計測のパイルアップの影響は、電流計測を行うことによって回避されているが、この手法に関しても、センサ構造または処理内容が複雑なため、その簡素化が望まれていた。

本発明はかかる従来技術に対処してなされたものであり、キャンベル計測を放射線の線量計測に適用し、簡素で、広いレンジの線量を連続監視する放射線計測装置を提供することを目的とする。

上記課題を解決するための手段として、請求項１に係る発明の放射線測定装置は、放射線に感応してパルスを出力する放射線検出手段と、この放射線検出手段の出力パルスに対し前記感応に基づく吸収エネルギーについての複数のｎ次モーメントを求めるモーメント演算手段と、前記放射線検出手段の出力パルスを計数するパルス計数手段または平均電流値を評価する平均電流計測手段と、前記モーメント演算手段によって求められた複数のｎ次モーメント平均値とパルス計数値の比率または前記複数のｎ次モーメント平均値と前記平均電流値の比率を求めるモーメント比率評価手段と、求められた比率から予め評価した応答マトリックスをもとにモーメント個数分のエネルギーバンド数のエネルギースペクトルに換算するスペクトル評価手段と、前記エネルギースペクトルを放射線の線量当量に換算する線量当量評価手段とを具備する。

請求項２に係る発明の放射線測定装置は、放射線に感応してパルスを出力する放射線検出手段と、この放射線検出手段の出力パルスの前記感応に基づく吸収エネルギーについてのｎ乗平均値（ｎ＞＝２）を算出するｎ次モーメント演算手段と、前記放射線検出手段の出力パルス数を計数するパルス計数手段と、前記ｎ乗平均値と前記パルス計数値の比率をもとに入射放射線の平均エネルギーを算出する平均エネルギー算出手段と、前記平均エネルギーと前記ｎ乗平均値またはパルス計数値とから放射線の線量当量を算出する線量評価手段とを具備する。

請求項３に係る発明の放射線測定装置は、放射線に感応してパルスを出力する放射線検出手段と、この放射線検出手段の出力パルスの前記感応に基づく吸収エネルギーについてのｎ乗平均値を算出する複数のｎ次モーメント演算手段と、これらのｎ次モーメント演算手段によって算出された複数のｎ次モーメントどうしの比率をもとに入射放射線の平均エネルギーを算出する平均エネルギー算出手段と、前記平均エネルギーと前記ｎ乗平均値または平均電流値とから放射線の線量当量を算出する線量評価手段とを具備する。

本発明によれば、キャンベル計測を放射線の線量計測に適用し、簡素で、広いレンジの線量を連続監視することができる。

本発明の実施の形態を説明する前にいくつかの参考例につき説明する。

＜第１の参考例＞
本発明の第１の参考例による放射線測定装置を、図１を参照して説明する。

図１に示す放射線測定装置は、放射線に感応し放射線量に応じた出力パルスを発生するＳＲＮＭセンサ１と、その出力パルスを増幅するプリアンプ２Ａと、プリアンプ２Ａの出力パルスをそのパルス幅より狭い時間間隔でサンプリングしサンプル値を得るＡ／Ｄ変換器３と、そのサンプル値をｎ乗しＳＲＮＭセンサ１の出力パルス幅に相当するｎ乗値を用いて信号を識別するｎ乗パルス識別装置４と、このｎ乗パルス識別装置４により識別されたパルスを計数するパルス計数装置（ＰＣ）５とを備えている。ＳＲＮＭセンサ１は、パルス出力が得られる核分裂センサであるが、これは同様のパルス出力が得られる電離箱等に置換することもできる。

このように構成された放射線測定装置のＳＲＮＭセンサ１に中性子が入射し、内部で核分裂すると図２（ａ）に示すような電気パルスが出力される。このＳＲＮＭセンサ１の出力パルスの時間幅は１００ｎｓ程度である。この出力パルスは、プリアンプ２Ａに入力され、増幅される。プリアンプ２Ａは、ＳＲＮＭセンサ１へ動作電圧を印加する機能をも有する。プリアンプ２Ａの出力パルスは、Ａ／Ｄ変換器３に入力され、図２（ａ）で点により示されるようなサンプリング時間間隔でサンプリングされ、ディジタル化される。このサンプリング時間間隔は短いほど波形情報を多く抽出でき、他の誤差信号、たとえば外来ノイズによる信号を除いてセンサ出力パルスのみを正確に計数することが可能となる。Ａ／Ｄ変換器３では、サンプリング前に、サンプリング定理で必要とされる周波数帯域に制限するバンドパスフィルタ処理も行う。

Ａ／Ｄ変換器３から出力されるサンプル値は、ｎ乗パルス識別装置４に内蔵されるｎ乗演算部に入力され、ここでｎ乗演算される。つまり、各サンプル値をそれぞれｎ乗演算するか、または、前後ｎ個のサンプル値を掛け算する。ここで、ｎ＞＝２とする。同じサンプル値をｎ乗演算した場合は、前後２個のｎ乗値を平均化処理する。たとえば、８個でパルス波形をサンプリングした場合は、おのおのの２乗値を演算した後、前後２個の演算値を平均化処理し、結果的に４つの演算値を得る。この場合、移動平均処理を行い、８個のサンプル値を得るようにしてもよい。

例えばｎ＝２として、２乗演算を行った場合のサンプル値の変化の様子を図２（ｂ）に示す。このようにサンプル値をｎ乗値に変換することにより、パルス波形の波高と回路によるノイズ成分の比率は、従来の比率のｎ乗倍に改善することができる。

ただし、単純にサンプル値ごとにｎ乗演算した値をパルス識別に用いても、サンプル値をそのままパルス識別に用いた場合と同じ識別性能となる。そこで、ディジタル演算でｎ乗する場合は、すでに述べたように前後のデータを掛け合わせるか、ｎ乗後に前後のデータを平均化する処理を加えることが必ず必要となる。この２乗演算された結果を、予め設定しておいた識別レベルと比較することにより、ＳＲＮＭセンサ１の出力パルスと回路ノイズとの識別が容易になる。この放射線測定装置によりＳＲＮＭセンサ１のパルスとして識別されたものは、パルス計数装置６でパルス発生率に換算され、最終的にはＳＲＮＭセンサ１の位置での中性子束レベルに換算される。

この参考例によれば、回路ノイズレベルと同程度の波高を有するパルスを従来の差分を用いた手法よりも良好に識別することができる。図３（ａ）にホワイトノイズと、それと同程度のパルス波高を有するセンサ出力パルスをＡ／Ｄ変換器３でサンプリングした場合の一例を示す。この図３（ａ）では、垂直破線で囲まれた時間４．２０×１０^３ｎｓの近傍においてセンサ出力パルスが発生した場合を示しており、この区間で回路ノイズとセンサパルスとが重畳している。このデータに対して、従来のパルス波高によるノイズ識別を行った場合、図３（ａ）中の水平破線を識別レベルL_bとすると、両パルスとも計数してしまい、正確な測定をすることはできない。また、上記の差分を用いたパルス計数方式では、図３（ａ）中、垂直破線で囲まれた範囲における正負両ピーク間の電圧がパルスの波高と認識される。したがって、正と負の両極性で生ずる回路ノイズは、従来の０Ｖからの波高値で識別していたものに比べ、２倍の電圧まで識別レベルをあげないと識別することができない。一方、加算平均化することにより、両極性のノイズは正負の信号がキャンセルされて平均化され、単極性のセンサ出力はもともと正のみ又は負のみの信号であるため、このようにキャンセルされることはないが、図３（ｂ）に示すように、パルス幅が広くなる。パルス幅が広くなった場合、センサ出力のパルス数の多い条件ではパルスが重なりパルスを計数できなくなり、パルス計測の計数上限が低下するという問題がある。

本参考例のｎ乗パルス識別装置４によるｎ乗演算処理後のサンプル値を図３（ｃ）に示す。回路ノイズ相当のホワイトノイズ（左側）の識別レベルとセンサ出力（右側）の識別レベルの比率は、従来の差分を用いた場合より大きく改善することができる。また、パルス幅も、平均化のみの処理をした場合の図３（ｂ）に比べ広がることもなく、これにより、パルス計数の上限を悪化させることなくパルス計測を可能とすることができる。特に、本参考例においてｎが奇数の場合、両極性ノイズの符号を維持して平均化することができるため、両極性信号と単極性の信号を良好なＳＮ比（信号雑音比）をもって識別することができる。

以上により、パルス計測において、出力パルスの識別レベルを設定する際に、回路ノイズまたはα線ノイズを除去する識別レベルを低く設定することができ、その分、センサ出力パルスが小さい場合でも計測感度を落とすことなくパルス計測を行うことができる。

＜第２の参考例＞
次に、本発明の第２の参考例を図４に基づいて説明する。

図４の放射線測定装置のｎ乗パルス識別装置４は、積分識別装置６、差分識別装置７、および波高・パワー識別装置８を備えている。Ａ／Ｄ変換器３の出力パルスは積分識別装置６および差分識別装置７に入力され、両者の出力は波高・パワー識別装置８に入力される。波高・パワー識別装置８の出力信号はパルス計数装置５に入力される。ここで、積分識別装置６は、第１の参考例で説明したパルス識別方式によりパルスを識別する。

以下、本参考例における差分識別装置７が行う処理の第１参考実施例について説明する。この参考実施例では次の原理により識別を行う。

Ａ／Ｄ変換器３の出力の最大値Top(k)およびボトム値Bottom(k)をそれぞれ、
Top(k) = +b×S(k-2) + c×S(k-1)
Bottom(k) = a×S(k-3) + d×S(k)
とすると、波高値High(k)は、先行技術での式（１）を簡略化し、
High(k) ＝ ＋Top(k) - Bottom(k)
とすることができる。

本参考例では、まず最大値Top(k)の２乗値とボトム値Bottom(k)の２乗値の差を求める。すなわち、
X = +Top(k)² - Bottom(k)²
= (Top(k) - Bottom(k)) × (Top(k) + Bottom(k))
= High(k) × (Top(k) + Bottom(k)) …（２）
ここで、通常の回路ノイズのみに信号パルスが重畳したケース（以下、ケース１とする）では、
Top(k) >> +Bottom(k)
であるため、
X = High(k) × Top(k) …（３）
一方、非常に大きなサージノイズに信号パルスが重畳した極端なケース（以下、ケース２とする）では、近似値として、
Top(k) = Bottom(k)
であるため、式（２）から、
X = High(k) × (2×Top(k)) …（４）
となる。式（３）および式（４）から、
X／Top(k) = α × High(k) …（５）
（ここで、ケース１ではα＝１、ケース２ではα＝２）
となり、X／Top(k)はほぼパルス波高High(k)の一次関数となる。つまり、サージノイズ上にＳＲＮＭセンサの出力パルスが重畳した場合でも、この値によって識別することにより、数μｓの周期のサージノイズ上に重なった数百ｎｓのＳＲＮＭセンサ出力パルスを識別し、計数することが可能となる。

このように本第１参考実施例によれば、ｎ乗値の差を用いることによって、仮にセンサパルスよりもパルス幅の広い外来ノイズが誘導されても、その影響を低減することができる。

次に、本参考例における差分識別装置７の処理の第２参考実施例について説明する。式（１）を、
D1(k) = c×S(k-1) - d×S(k) …（６）
D2(k) = a×S(k-3) - b×S(k-2) …（７）
とすると、波高値High(k)は、
High(k) = +D1(k) + D2(k) …（８）
となる。式（８）の右辺各項のｎ乗の和Yは、
Y = D1(k)^ｎ + D2(k)^ｎ
となり、これは近似値として、
Y = High(k)^ｎ
すなわち、
Y^−ｎ = High(k) …（９）
となる。よって、この場合は、近似値としてY^−ｎを指標に用いることにより、パルス識別が可能である。なお、ｎ＝１のときは、式（１）に相当する。

以上、差分識別装置７により、サージノイズ上にＳＲＮＭセンサ１の出力パルスが重畳した場合でも、差分によって求めた指標を用いることにより、数μｓの周期のサージノイズ上に重なった数百ｎｓのＳＲＮＭセンサ１のパルスを識別し、計測することが可能となる。

図５に積分識別装置６および差分識別装置７の識別性能の差異をまとめて示す。積分識別装置６は、ホワイトノイズなど両極性ノイズで、センサ出力のパルス幅より短い周期のノイズを低減するのに有効であり、一般に回路ノイズ、センサのα線ノイズなど、センサ出力より信号（波高値）が小さいノイズをさらに低減するのに有効である。一方、差分識別装置７は、センサ１の出力パルス幅より長い周期のノイズに対して有効であり、一般に外部からの数μｓパルス幅の誘導ノイズを除去するのに有効である。したがって、両者のロジックを最適に調整し、両者がともに成立した場合のみパルスを計数することにより、センサ出力のみをより正確に計数することができる。

以上のように、本第２参考実施例によれば、波高値に相当するサンプル値の差のｎ乗値を用いることにより、第１参考実施例と同様に、センサパルスよりもパルス幅の広い外来ノイズが誘導されても、その影響を低減し、より高精度の放射線測定を行うことができる。

次に、本参考例の第３参考実施例として、波高・パワー識別装置８について説明する。波高・パワー識別装置８は、積分識別装置６からパルスの積分値を、差分識別装置７からパルスの波高値相当の値を受け取る。この両者の比率（積分値／波高値）は、センサ出力パルスの場合、ほぼパルス幅相当となり一定の値を示す。一方、高周波成分を含むホワイトノイズは、波高値がセンサ出力と同等の場合でも積分値が小さいため、比率は小さくなる。また、パルス幅の広いサージノイズは、積分値は大きく波高値は小さいため、その比率はセンサ出力より大きくなる。したがって、この比率が一定範囲内である場合に、パルスを計数することにより、これらのノイズの影響を低減することができる。

以上により、パルス計測において、サージ状の外来ノイズが誘導された場合でも、その周期が数μｓとセンサ出力パルス幅１００ｎｓより長い場合、そのサージ状ノイズの影響を除去し、そのノイズに重畳したパルスも計数することができる。かくして、本第３参考実施例によれば、本参考例の第１参考実施例または第２参考実施例で述べた差分によるパルス計数と、第１の参考例で述べたｎ乗値によるパルス計数を併用し、その比率を用いることにより両者の特性を同時に実現し、より正確なパルス計測が可能となる。

＜第３の参考例＞
次に、本発明の第３の参考例を図６に基づいて説明する。

図６に示す放射線測定装置は、図１に示した放射線測定装置において、Ａ／Ｄ変換器３とｎ乗パルス識別装置４との間に、両極性の信号をパルスの主成分である極性のみの信号に変換する単極性変換手段９を介挿したことを特徴とするものである。なお、ＳＲＮＭセンサ１はパルス出力が得られる核分裂検出器であるが、これは他のパルス出力が得られる電離箱等の放射線検出器であってもよい。

このように構成された本参考例における単極性変換手段９の機能について図７を参照して説明する。図７（ａ）は、図２（ａ）に示されるような検出器出力を２次微分処理した場合のパルス波形の一例を示す。２次微分処理は、プリアンプ２Ａにおいてアナログ回路で処理する場合と、図２の波形をＡ／Ｄ変換器３でサンプリングし、ディジタル処理で２次微分演算を行う場合が想定されるが、今回は両者とも想定している。この図７（ａ）をｎ乗パルス識別装置４において偶数ｎを用いてｎ乗演算後、平均処理した結果を図７（ｂ）に示す。両極性が単極性に変化するために、パルス幅が広くなる。

そこで、単極性変換手段９は、図７（ａ）のパルスの主成分は負極性であるため（図７（ａ）の下方が負極性）、正極性の成分をゼロまたはそれに近い数値に置き換え、図７（ｃ）の波形に変換する。この波形を、ｎ乗パルス識別装置４に内蔵されるｎ乗演算手段によって、偶数ｎを用いてｎ乗演算した後、たとえば２乗演算した後、ｎ乗パルス識別装置４に内蔵される平滑手段によって平均化処理した結果を図７（ｄ）に示す。これから分かるように、パルス幅の広がりを、単極性変換手段９を用いない図７（ｂ）に比べ狭くすることができる。

かくして本参考例によれば、パルス計測において、偶数ｎを用いてｎ乗演算を行ってもパルス幅が広がることなく、その結果、パルスの重なりによって１個のパルスを計数できなくなる、パルスパイルアップによる誤計数を低減することができる。

＜第４の参考例＞
次に、本発明の第４の参考例を図８に基づいて説明する。

ＳＲＮＭセンサ１の出力は、帯域制限機能を有するプリアンプ２Ｂで増幅・帯域制限され、Ａ／Ｄ変換器３に入力される。Ａ／Ｄ変換器３の出力は、バンドパスフィルタ（ＢＰＦ）１０に入力され、特定の周波数帯域に制限される。通常、バンドパスフィルタ１０の周波数帯域はＳＲＮＭセンサ１の出力特性によって決定されるが、たとえば１００ｋＨｚから４００ｋＨｚまでの範囲の周波数成分のみを通過するディジタルフィルタとして構成することができる。この測定帯域は複数個設定してもよいが、本参考例では一つの帯域に特定した単純な場合の構成で代表させる。

ディジタルフィルタ処理を行う際、入力のサンプル値は、バンドパスフィルタ１０の出力周波数帯域に対して適切なサンプリング間隔およびビット数に調整される。このバンドパスフィルタ１０の出力はｎ乗値演算装置１１に入力され、ｎ次モーメント値に変換される。

本参考例では、ｎ乗値演算装置１１の出力側に、第１平滑装置１２Ａ、中間値の平均を取るデータ除去平均化装置（ＤＥＡ）１３、および第２平滑装置１２Ｂが配設され、その平滑個数とデータ除去個数を外来ノイズのサージノイズ幅と到来周期およびＭＳＶ計測に必要なデータ除去可能率を元に調整することによって、外来ノイズの影響を受けないＭＳＶ計測が可能となる。これによってさらに信頼性の高い計測を実現することができる。

さらに、データ除去平均化装置１３において、最大値のみを平均化することにより、低計数率時にもＭＳＶ指示値を得ることができ、プリアンプ２Ｂの回路ノイズ等で決まっているＭＳＶ計測の測定下限を拡大することができる。

なお、本参考例においては、ｎを奇数に設定した場合、サージ状のノイズは正負両極性のノイズであるため、平均化処理することによって正負の値が相殺され、単極性のセンサ出力と同じ極性の値を出力として選択することにより、サージ状ノイズの影響を低減することができる。

以下に述べる参考例では、ｎ次モーメント演算として最も簡単な２乗値に代表させて説明する。つまり、バンドパスフィルタ９のｋ番めの出力サンプル値をS(k)とし、ｎ乗値演算装置において、
Out1(k) = S(k) × S(k) …（１０）
の演算が行われるものとして説明する。

この出力Out1(k)は、第１平滑装置１２Ａに入力され、ある個数分について平均化される。この際、バンドパスフィルタ１０の出力の平均値がオフセットを有する場合は、サンプル値S(k)の平均値も同時に算出し、その２乗値を算出し、２乗演算結果Out1(k)から引き算する。つまり、ｎ個平均化する場合は、
Out2(k2) = (ΣOut1(k))/n − {(Σs(k))/n }^２ …（１１）
を演算する。ただし、Σはｎ個のサンプル値を加算することを示すものとする。

この際、加算するｎの個数は、想定される外来ノイズのパルス幅に相当する個数分に設定され、また、この個数はディジタル演算のしやすいように２のｎ乗個に設定される。つまり、図９に示すようなノイズを想定した場合、すなわちパルス幅２０μｓのサージ状パルスが２ｍｓ周期で到来するパルス状ノイズを想定した場合、１μｓ周期でバンドパスフィルタ９の出力が得られるものとして、２０μｓ以上のデータを平均化する。ただし、ディジタル演算で行う場合、ビットシフトによる割り算が行えるように２のｎ乗個に加算数を設定した方が演算に有利であるため、このケースでは３２（＝２^５）個加算する。出力間隔ｋ２は、バンドパスフィルタ９の出力間隔１μｓに対して、その３２倍である３２μｓ周期となる。

この第１平滑装置１２Ａの出力は、データ除去平均化装置１３に入力される。データ除去平均化装置１３では、３２μｓ周期の第１平滑装置１２Ａの出力を、特定個数ごとに区切って、その大小関係を比較し、特定のデータを除く処理を行う。図９に示すようにサージノイズの除去を想定した場合は、以下の処理を行う。図９に示すサージ状パルスの到来間隔は、約２ｍｓである。よって、２ｍｓ以下の間隔でデータを区切り、その中でサージ状パルスをサンプリングして得たパルスデータのみを除けば、残りはノイズのないデータのパワー値に換算することができる。つまり、この区間の大小関係を比較し、値の大きいものから２個以上を除けば、このサージ状ノイズの影響を除去することができる。ここで最低の除去数を２個に設定したのは、タイミングによっては２０μｓ幅のサージノイズが２個分の第１平滑装置１２Ａの出力信号に混入する可能性があるためである。また、大きい値を除いた場合、平均値を保持するために、小さい値も除いた最大の個数と同数、つまり、２個分の小さい値のデータを除く必要がある。このように大きい値と小さい値を２個ずつ除いた残りのデータを平均化する。図９のノイズの場合は、３６個分の第１平滑装置１２Ａの出力をひと区切りとすると、約１．１６ｍｓの平滑区間となり、その中に含まれるサージパルスは最大２個であるため、大きいもの２個と小さいもの２個を除き、残りの３２個を平均化する。この場合も、除いた後の個数が２のｎ乗個となるように、加算数を決定する。

また、サージ状パルスの到来間隔が短くなったケースでは、データ除去平均化装置１３での加算数を少なくする場合と、加算平均区間内でのサージ状パルスの到来個数を評価し、その個数の２倍分の最大・最小データを除く処理を行えば、ノイズを除去することができる。

ただし、このようにデータを除く場合に問題となるのは、データの除去率である。つまり、ＳＲＮＭセンサ１の出力パルス数が少ない場合、データを除去することによって、平均したパワーつまりＭＳＶ値が実際の値より低めに表示される。そのパルス数が充分な場合、そのランダム性からある程度のデータ除去は誤差範囲内におさまる。したがって、その測定精度から得られる除去限度率を確保するようにデータ除去を行えば、測定に悪影響を与えることなしに、間欠的に誘導されるサージノイズによる突発的な指示値の上昇を、あるしきい値の範囲内の値に制限することができる。

データ除去平均化装置１３の他の機能として、最大値のみを選択することにより、ＳＲＮＭセンサ１のパルス発生率が低い場合にも、ＭＳＶ指示値を得ることが可能となる。つまり、低いパルス発生率の場合、ひとつの平滑化区間においてセンサパルスが１個も到来しない時間が多く存在する。したがって、この到来しない区間を平滑化に含めないようにすることにより、パルス発生率が低い場合もＭＳＶ指示値を得ることが可能となり、ＭＳＶ計測の下限を延長させることができる。これは、パルス計測とＭＳＶ計測を併用した計測手法であるということができる。ただし、この場合、パルス発生率に対するＭＳＶ指示値の直線性を補正するために、データの除去割合をパラメータとした補正関数を用いて補正する必要がある。

次に、データ除去平均化装置１３内でデータを除去する処理の基準に関する一実施例を以下説明する。模擬中性子パルスの入力に対し第１平滑装置１２Ａにおいて３２μｓで平滑化した場合のシミュレーション結果の一例を図１０に示す。図１０の実線は図の縦左軸に対応し、平滑後のＭＳＶ指示値の平均値Ｓを示している。これから分かるように、パルス計数率がＭＳＶ計測範囲内すなわち１×１０⁵ｃｐｓ以上においては、概ね、パルス計数率と平滑後のＭＳＶ指示値すなわち２乗電圧とは、ほぼ比例して推移する。他方、パルス計数率が１×１０⁵ｃｐｓ〜２×１０⁵ｃｐｓの範囲では回路ノイズの影響で比例関係にはなっていない。

また、３２μｓでのＭＳＶ指示値の平均値Ｓと標準偏差σに対して、
Ｘ＝（Ｓ＋６σ）／Ｓ
で表される指標をパルス発生率ごとに評価したものを、図１０の縦右軸に対応する破線で示す。ＸはＭＳＶ計測下限で最大５．３程度となり、同様の評価で１×１０⁶ｃｐｓ以上では２〜３程度で推移する。

一方、他の評価方法として、バンドパスフィルタ１０で１００〜４００ｋＨｚの帯域制限処理を施して第１平滑装置１２Ａで模擬中性子パルスを３２μｓで平滑化したときのＭＳＶ計測値の揺らぎ率Ｙ、すなわち標準偏差σと平均値Ｓとの比率：Ｙ＝σ／Ｓ の推移を理論式で評価した場合のグラフを図１１に示す。図から分かるように、ＭＳＶ計測範囲（計測下限１×１０⁵ｃｐｓ）におけるＹの値は０．４以下であり、ＭＳＶ計測範囲の下限で揺らぎは最大となる。

これらの図から分かるように、波形の揺らぎは、特にＭＳＶ計測範囲の下限である約１×１０⁵ｃｐｓ程度において大きい。したがって、特にこの揺らぎの大きい計数率：１×１０⁵ｃｐｓ程度における、上述したＸあるいはＹにより例示される揺らぎの度合いを示す指標を、第１平滑装置１２Ａの積分時間の条件で事前に評価し、得られた評価値を超えたものはノイズと判定することとする。

すなわち、第１平滑装置１２Ａでパルスを３２μｓで平滑化した場合、第１平滑装置１２Ａで以前に平滑処理された結果や、あるいは予め模擬中性子パルスを用いて評価した結果を用いて得られる評価指標および評価基準と、平滑化した結果との比較を行い、この評価指標に基づいてパルスを評価したときに、評価基準を超えるような場合、例えば評価指標が前回の平滑処理結果の８倍と規定されるしきい値を超えた場合、この部分を異常値と判定する。

図１２は、ノイズを含むパルス波形を模式的に示したものである。通常のＭＳＶ値は破線で囲まれる範囲を揺らいでいる。この範囲を超えるものはノイズである。このしきい値は、その平均のＭＳＶ指示値によって変化するが、もっとも変動の大きいＭＳＶの計測下限での評価値を用いれば、全ＭＳＶ計測範囲において保守的な評価として適用可能である。

また、ここでのデータ除去平均化装置１３においては、ノイズと判定された部分のデータについては、このデータ自体を除去する場合と、このデータを上述したしきい値の範囲内の値に置き換える場合とがある。前者の場合、ノイズをほぼ完全に除去することができるが、上述したデータ除去率の範囲で除去する必要があるためデータ除去率を評価する必要となる。逆に後者の場合、完全なノイズ除去はできないが、データ除去率の評価が不要であるという特徴がある。

以下、後者の場合、すなわちノイズ部分の値を置換する場合の一例を詳述する。図１３は、ＭＳＶ指示値の揺らぎの範囲と平均値の変化幅の関係を示すグラフである。図中の実線はパルスを32μｓで平滑化したときのＭＳＶ信号出力、破線は中性子束の最大変化を示している。図中一点破線で示された、上述の方法により評価されるＭＳＶ計測の揺らぎの変化幅は、破線で示された、本来計測すべき中性子束の変化率に比べて十分大きい。よって、この評価されたＭＳＶ計測の揺らぎの変化幅を超えた場合を、異常値と判定することとする。

この揺らぎの変化幅すなわち最大揺らぎを超えるノイズが誘導された場合のパルスのＭＳＶ指示値の推移の一例を図１４（ａ）に示す。図中矢印Ａは、ＭＳＶ計測の揺らぎの変化幅、例えば前回の平滑処理結果の８倍と規定されたしきい値を示す。このＡを超えている部分は異常値と判定され、この異常値を、正常値として、本来の中性子束の最大変化率を前回のサンプリング値に乗じた値に置き換えることとする。置換処理の結果を図１４（ｂ）に示す。ここで、３２μｓ幅での想定される中性子束の最大変化率は、例えば1.03倍程度であり、上述したＭＳＶ計測の揺らぎ範囲よりも十分小さいものである。よってここでの置換処理は、異常値を前回値の1.03倍に置き換えるものとしている。このように、異常値が検出された場合の変化率も、平滑区間内での監視すべき中性子束の最大変化率をあらかじめ評価しておくことにより、計測の時間応答性を損なうことなく、異常値のみを除去することができる。

次に、データ除去平均化装置１３の出力は、第２平滑装置１２Ｂに入力され、測定値の揺らぎが必要とされる測定精度を満たし、また、応答要求を満たす範囲となるように、平均化処理される。この結果は、ＭＳＶ中性子評価装置１４に入力され、測定されたＭＳＶ値が中性子束の値に換算される。

また、本参考例では、ノイズ特性評価装置１５を設けるのが好適である。ここでは、ノイズ波形の特性であるサージ状パルスのパルス幅と到来周期の最小値を評価し、ＭＳＶ計測の測定範囲において必要となる最大データ除去率の範囲内において、第１平滑装置１２Ａで平均化のために用いるデータ数、データ除去平均化装置１３のデータ平均区間と、データ除去数、および、第２平滑装置１２Ｂの平滑化フィルタの時定数を設定する。

このような構成により、ＭＳＶ計測において、サージ状の外来ノイズが誘導された場合でも、そのサージ状のパルス幅と、その到来周期を評価し、ＭＳＶ計測の許容データ除去率を満たす範囲内でサージノイズデータを除去することにより、間欠的なサージノイズを完全に除去することができる。

＜本発明の実施の形態＞
次に、本発明の実施の形態を図１５に基づいて説明する。

図１５に示す放射線測定装置では、放射線センサとして、常温半導体であるＣｄＴｅを用いたＣｄＴｅセンサ１６を用いている。放射線センサとしては、エネルギー情報の取得が可能な、ＮａＩ等のシンチレーションセンサと光電子増倍管を組み合わせたもの、半導体センサであるＧｅセンサなども同様に用いることが可能である。ＣｄＴｅセンサ１６の出力は、チャージアンプ（ＣＡ）１７に入力される。チャージアンプ１７は、入力パルスの電荷を積分し、その電荷量に応じたパルス波高を有するパルスに変換し出力する。なお、チャージアンプ１７はＣｄＴｅセンサ１６に対しその動作電圧を供給する。チャージアンプ１７の出力は、一般に放射線のエネルギー測定に用いられるパイルアプリジェクション回路、ポールゼロキャンセル回路などで波形整形処理が施され、ＭＳＶ計測装置１８、電流計測装置（ＣＤ）１９、およびパルスカウンタ（ＰＣ）２０に入力される。ＭＳＶ計測装置１８では、周波数帯域の制限を行った後、ｎ乗の平均化演算が行われ、ＭＳＶ計測値つまり２次モーメント値に変換される。電流計測装置１９では、１次モーメント値である平均電流値が測定される。また、パルス計測装置２０では、パルス数の計数が行われる。これらＭＳＶ計測値、電流計測値、およびパルス計数値は、それぞれエネルギー評価装置２１に入力され、ＭＳＶ値とパルス計数の比率、または、ＭＳＶ値と直流電流値の比率（１次と２次のモーメント値の比率）をもとに平均放射線エネルギーを評価する。この平均のエネルギー値と、前記の測定値は、線量評価装置２２に入力され、照射線量、または、物質での吸収線量、または、人体へのリスク率を含めた線量当量に換算される。

エネルギー評価装置２１における放射線の平均エネルギーの推定方法を以下に説明する。

チャージアンプ１７の出力は、ＣｄＴｅセンサ１６内で放射線が吸収されたエネルギーに比例した波高値を有するパルスである。したがって、その反応の起こる確率をＮとし、吸収エネルギーをｑとすると、ＭＳＶ値、パルス計数値、および電流値は、以下の式で近似することができる。
ＭＳＶ値 ： k1×q^２×N
ｎ次モーメント値 ： kn×q^ｎ×N
パルス計数値 ： k2×N
直流電流値（１次モーメント値） ： k0×q×N
ただし、k0、k1、k2、knはそれぞれ補正係数である。

よって、これらの比率は、
ＭＳＶ値／パルス計数値＝(k1／k2)×q^２（一般に、kn×q^ｎ）
ＭＳＶ値／直流電流値＝(k1／k0)×q
ｎ次／ｎ’次モーメント値 ＝ kn×q^{（ｎ−ｎ’）}／kn’
となり、これらの補正係数k0，k1，k2，kn等を予め評価し、これら測定値の比率を用いることにより、結晶中での吸収エネルギーの推定が可能となる。

図１６は、ＣｄＴｅセンサ１６によって種々の核種からの放射線、つまり、エネルギーの異なる放射線、を測定した場合の、パルス計数値およびＭＳＶ値（縦軸）を、市販の放射線サーベイメータで測定した線量（横軸）に対してプロットしたものである。一般に、サーベイメータ等は、放射線のエネルギーに対する感度特性を、放射線のエネルギーに対する線量当量の評価曲線に一致するように遮蔽、または、内部の補正係数を調整している。つまり、エネルギーの低い放射線に対しては、１個の放射線が入射した場合の結晶中での吸収エネルギーが小さいためパルス計数率が大きくなるが、１個の放射線の線量は低い値を示す。逆に、エネルギーの高い放射線に対しては、パルス計数率は低くなるが、１個の放射線で発生する電荷量が大きいため線量は大きくなる。したがって、測定しているパルス計数値または電流値の感度を線量当量への寄与率と同じになるように遮蔽等で調整する。図１６は、これらの感度補正を行っていないため、低いエネルギーの放射線に対してはパルス計数値が高くなっており、線量に対してパルス計数値およびＭＳＶ計測値はランダムになっている。

しかし、これをＭＳＶ値／パルス計数値の線量に対する特性としてプロットすると、図１７に示すように線量当量に対して単調な特性となる。したがって、この特性を事前に評価しておくことによって、両者の比率から線量当量への換算が可能である。また、同様に、このＭＳＶ値／パルス計数値の比率は、入射エネルギーに対しても単調な特性となり、この特性も評価しておくことにより、平均の入射放射線エネルギーを推定することができる。この場合、放射線のエネルギーに対する人体の各部位の吸収特性を用いることにより、各部位で吸収線量をより正確に評価することが可能となる。

さらに、パルス計測で線量評価を行う場合、パルスの波高分布を測定し、入射エネルギーのエネルギー情報を取得し、線量に換算する方法と、前記のセンサ自体の構造を工夫し、パルス計測の感度を線量応答特性と同一にする場合がある。また、電流値で線量を評価する方法としては、後者のセンサ構造を工夫し、感度応答を調整する方法がある。したがって、これら周知の手法と本実施の形態の線量評価方法を併用することにより、さらに精度のよい線量評価を行うことができる。つまり、たとえば、センサの感度特性を単独にある程度調整し、その後に本発明の補正関数を評価して用いることにより、さらに正確な線量評価が可能となる。

さらに、パルスがパイルアップし、パルス計数の数え落としが生じるような高い計数率では、波高情報を取得し線量に換算する前者の方法では正確な線量は評価できない。また、遮蔽を設けた後者の場合も、数え落とし分を補正する必要がある。しかし、本実施の形態のようにパルス計測とＭＳＶ計測を同時に実施することにより、パルス計測がパイルアップによって飽和した場合でも、ＭＳＶ計測によって線量の評価が可能となり、広いレンジの測定が可能となる。ただし、この場合の平均エネルギーの推定は、パルス計測のパイルアップの効果を補正する必要があるが、ある程度センサ自体の感度を線量応答に近似させておくことにより、その誤差は無視できる範囲に抑えることができる。

また、ＭＳＶ値／パルス計数値の比率と同様に、電流値／パルス計数値の比率と、上述した本実施の形態によるＭＳＶ値／電流値の比率を用いた場合も、同様の補正関数を求めておくことにより平均放射線エネルギーの推定が可能となる。

かくして、本実施の形態によれば、線量評価において、ｎ次モーメント値とパルス計測を併用することにより、平均入射エネルギーの推定から、より正確な線量評価を行うことができる。また、パルスがパイルアップし、計数誤差が生じる条件においても、ｎ次モーメントどうしの比率を用いることにより、同様に平均エネルギーの推定が可能となり、従来よりも広い測定レンジで正確な線量評価を行うことができる。

さらに、本実施の形態の変形例を以下説明する。ここでは、上述したＭＳＶ値の代わりに、１乗値（平均電流）、２乗値、３乗値、…、ｎ乗値をそれぞれ算出し、それぞれの補正関数を算出しておき、この補正関数の逆マトリックスを解くことにより、エネルギー分布の推定が可能となる。

つまり、各ｎ次のモーメントの計測値は、
x1 = a1[1:n]×E[n:1] (電流計測に相当)
x2 = a2[1:n]×E[n:1] (ＭＳＶ計測に相当)
x3 = a3[1:n]×E[n:1]
・・・
xn = an[1:n]×E[n:1]
xn: ｎ次モーメント値［スカラー量］
an: 応答マトリックス[１行ｎ列行列]
E: エネルギー分布[ｎ行１列行列]
となるから、行列の乗算として、
X[n:1] = A[n:n] × E[n:1]
と表すことができる。この行列Ａの逆行列Ａ^−１を用いて、放射線のエネルギー分布は、
E[n:1] = A^-1[n:n] × X[n:1]
として求めることができる。ただし、この１乗からｎ乗までのモーメント計測は、必要とするエネルギーバンド幅に相当する個数分を前記の式から選択すればよく、１次モーメントである平均電流値を除くことにより、すべて交流の計測手段のみで構成することができる。

以上説明したように、本発明の放射線測定装置によれば、ＭＳＶ計測とパルス計測または電流計測を組み合せ、その比率から平均放射線エネルギーを推定し、線量に換算することができる。これは、従来のセンサ構造を用いて感度を補正していた手法と併用することにより、より線量応答に近い特性を容易に実現することができる。また、従来のパルス波高を求めて線量を算出していた手法に比べ、波高を選別する必要がなく、簡単な構成で実現が可能である。さらに、複数のｎ次モーメント値を用い、その応答関数から放射線のエネルギーを再構成することができ、パルス計測が困難な高計数率においても放射線のエネルギー分布の測定が可能となり、その情報からより正確な線量を評価することができる。かくして、これらを単独に、または従来の線量評価手法と併用することにより、より広いレンジの線量を、より正確に、一括して監視することの可能な放射線測定装置を提供することができる。

本発明による放射線測定装置の第１の参考例を示すブロック図である。 （ａ）はＳＲＮＭセンサ出力パルスとサンプリングの例を示す説明図、（ｂ）はＳＲＮＭセンサ出力の２乗値を示す説明図である。 （ａ）〜（ｃ）はｎ乗パルス計測手段の作用を説明するためのグラフである。 本発明による放射線測定装置の第２の参考例を示すブロック図である。 積分識別装置と差分識別装置の特徴を比較する図表である。 本発明による放射線測定装置の第３の参考例を示すブロック図である。 （ａ）〜（ｄ）は単極性変換手段の機能を説明するためのグラフである。 本発明による放射線測定装置の第４の参考例を示すブロック図である。 ノイズ波形例を示す波形図である。 第４の参考例において模擬中性子パルスを入力したときの第１平滑装置のシミュレーション結果と指標Ｘの推移を示すグラフである。 第４の参考例において第１平滑装置の出力の揺らぎ率Ｙを評価した結果を示すグラフである。 ＭＳＶ揺らぎとノイズの関係を説明するための波形図である。 ＭＳＶ指示値の揺らぎの範囲と平均値の変化幅の関係を示すグラフである。 （ａ）は最大揺らぎを超えるノイズが誘導された場合のパルスのＭＳＶ指示値の推移の一例を示すグラフ、（ｂ）は（ａ）を第４の実施の形態のデータ除去平均化手段によって処理した結果を示すグラフである。 本発明による放射線測定装置の実施の形態を示すブロック図である。 線量に対するＣｄＴｅセンサのパルス計数およびＭＳＶ指示値を示すグラフである。 線量に対するＣｄＴｅセンサのＭＳＶ指示値とパルス計数値の比率を示すグラフである。 従来のディジタル式原子炉起動監視装置のブロック図である。

符号の説明

１ ＳＲＮＭセンサ
２ アナログ式増幅器
２Ａ プリアンプ
２Ｂ プリアンプ
３ Ａ／Ｄ変換器
４ ｎ乗パルス識別装置
５ パルス計数装置（ＰＣ）
６ 積分識別装置
７ 差分識別装置
８ 波高・パワー識別装置
９ 単極性変換手段
１０ バンドパスフィルタ（ＢＰＦ）
１１ ｎ乗演算装置
１２Ａ 第１平滑装置
１２Ｂ 第２平滑装置
１３ データ除去平均化装置（ＤＥＡ）
１４ ＭＳＶ中性子評価装置
１５ ノイズ特性評価装置
１６ ＣｄＴｅセンサ
１７ チャージアンプ
１８ ＭＳＶ計測装置
１９ 電流計測装置
２０ パルス計数装置
２１ エネルギー評価装置
２２ 線量評価装置
２３ パルス計数手段
２４ 和演算手段
２５ パワー演算手段
２６ 加算平均手段
２７ 原子炉出力評価手段

Claims (3)

1. 放射線に感応してパルスを出力する放射線検出手段と、この放射線検出手段の出力パルスに対し前記感応に基づく吸収エネルギーについての複数のｎ次モーメントを求めるモーメント演算手段と、前記放射線検出手段の出力パルスを計数するパルス計数手段または平均電流値を評価する平均電流計測手段と、前記モーメント演算手段によって求められた複数のｎ次モーメント平均値とパルス計数値の比率または前記複数のｎ次モーメント平均値と前記平均電流値の比率を求めるモーメント比率評価手段と、求められた比率から予め評価した応答マトリックスをもとにモーメント個数分のエネルギーバンド数のエネルギースペクトルに換算するスペクトル評価手段と、前記エネルギースペクトルを放射線の線量当量に換算する線量当量評価手段とを具備した放射線測定装置。
2. 放射線に感応してパルスを出力する放射線検出手段と、この放射線検出手段の出力パルスの前記感応に基づく吸収エネルギーについてのｎ乗平均値（ｎ＞＝２）を算出するｎ次モーメント演算手段と、前記放射線検出手段の出力パルス数を計数するパルス計数手段と、前記ｎ乗平均値と前記パルス計数値の比率をもとに入射放射線の平均エネルギーを算出する平均エネルギー算出手段と、前記平均エネルギーと前記ｎ乗平均値またはパルス計数値とから放射線の線量当量を算出する線量評価手段とを具備した放射線測定装置。
3. 放射線に感応してパルスを出力する放射線検出手段と、この放射線検出手段の出力パルスの前記感応に基づく吸収エネルギーについてのｎ乗平均値を算出する複数のｎ次モーメント演算手段と、これらのｎ次モーメント演算手段によって算出された複数のｎ次モーメントどうしの比率をもとに入射放射線の平均エネルギーを算出する平均エネルギー算出手段と、前記平均エネルギーと前記ｎ乗平均値または平均電流値とから放射線の線量当量を算出する線量評価手段とを具備した放射線測定装置。

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