[发明专利]一种基于碘化钠探测器的低本底解谱方法

说明书

本发明公开了一种基于碘化钠探测器的低本底解谱方法，其包括以下步骤：（1）能量刻度后的γ探测器实测放射性核素谱和天然本底谱降噪处理；（2）去卷积算法处理降噪后的γ能谱；（3）寻峰算法对去卷积后的γ能谱所有潜在峰位进行搜寻，并获得峰位列表；（4）将峰位列表信息结合核素库一同输入模糊逻辑系统，系统将给出核素库中任一核素特征峰的峰位识别置信度，设置约束条件进一步调整峰位识别置信度获得核素列表及其核素识别置信度。本发明具有还原峰位准确、提高能量分辨率显著、可分解重叠峰、误识别率小、本底核素分析精确、低活度核素分析准确等优点，可用于门式辐射监测器、核素识别仪等辐射监测设备的核素识别与活度计算。

技术领域

本发明涉及一种伽马能谱解析方法，特别是一种基于碘化钠探测器的低本底解谱方法。

技术背景

在快速核素识别之后，随着测量时间的增加，伽马能谱谱形的基本成形需要采用数学、物理或两者结合的方法对实测能谱做高精度分析，以实现精确核素识别。

目前，用于核素识别的探测器大多数为半导体探测器，如高纯锗探测器，而由于半导体探测器自身特点，需要制冷、价格昂贵、体积大等缺点，使其并不适合应用于复杂环境下担任核素识别任务，而采用能量分辨率较低的探测器，如碘化钠探测器，则存在重叠峰严重现象，对重叠峰的处理措施将直接影响到最后结果的准确性以及可靠性，即重叠峰分解不正确将导致核素误识别和核素活度计算不准确，进而导致错误评估周围辐射水平，威胁人类财产安全。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于碘化钠探测器的低本底解谱方法，其通过对伽马能谱采用去卷积算法处理提高分辨率，寻峰算法搜寻伽马能谱中所有潜在峰位，模糊逻辑算法实现能谱中某核素存在与否判断，实现低本底、低活度下低分辨碘化钠探测器能谱准确核素识别。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：

一种基于碘化钠探测器的低本底解谱方法，包含以下步骤：

步骤一、采用能量刻度后的γ探测器实测放射性核素谱和天然本底谱，并对它们进行降噪处理；

步骤二、采用去卷积算法处理降噪后的γ能谱；

步骤三、采用寻峰算法对去卷积算法处理后的γ能谱所有潜在峰位进行搜寻，并获得峰位列表；

步骤四、将峰位列表信息结合核素库一同输入至模糊逻辑系统，系统将给出核素库中任一核素特征峰的峰位识别置信度，通过设置约束条件进一步调整峰位识别置信度，并获得核素列表及其核素识别置信度。

进一步地，所述步骤一中，能量刻度算法采用线性函数法或二次函数法。

进一步地，所述步骤一中，降噪算法采用重心法、高斯滤波法、最小二乘滤波法、小波平滑法、移动平均值法、粒子滤波法和卡尔曼滤波法中的一种或几种。

进一步地，所述步骤二中，去卷积算法采用Gold去卷积算法、Richardson-Lucy(R-L)去卷积算法、Maximum a posteriori(MAP)去卷积算法和GRAVEL去卷积算法中的一种或几种。

进一步地，所述步骤二中，去卷积算法中的迭代次数范围为10-20000，加速因子范围为1-2，响应函数通过高斯响应矩阵方法或模拟能谱方法获得。

进一步地，所述步骤三中，寻峰算法采用导数寻峰法、斜宽寻峰法、协方差寻峰法、对称零面积寻峰法、高斯乘积函数寻峰法、微商寻峰法、IF函数寻峰法、单卷积寻峰算法和双卷积寻峰算法中的一种或多种。

进一步地，所述步骤四中的核素识别采用模糊逻辑算法。

进一步地，所述步骤四中的模糊逻辑算法的隶属函数采用三角隶属度函数、高斯隶属度函数、两边型高斯隶属度函数、钟型隶属度函数、Sigmoid隶属度函数、S型隶属度函数和梯形隶属度函数中的一种或几种；