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CeBr_(3)探测器原位测量海洋γ放射性核素模拟研究
1
作者
袁斌
唐东明
+3 位作者
张
江梅
席发元
冯兴华
张草林
《核电子学与探测技术》
CAS
北大核心
2023年第2期331-338,共8页
针对海洋环境本底复杂、人工γ放射性核素含量低导致目标核素测量精度低的问题,提出将CeBr_(3)闪烁体探测器应用于海洋γ放射性核素原位测量的方案。通过MC模拟,计算分析了CeBr_(3)探测器对海洋环境中常见人工γ放射性核素的探测效率、...
针对海洋环境本底复杂、人工γ放射性核素含量低导致目标核素测量精度低的问题,提出将CeBr_(3)闪烁体探测器应用于海洋γ放射性核素原位测量的方案。通过MC模拟,计算分析了CeBr_(3)探测器对海洋环境中常见人工γ放射性核素的探测效率、有效探测距离、在海水中的本底能谱(包括探测器自身放射性)、最小可探测活度浓度(MDAC)等,并与传统NaI(Tl)、LaBr_(3)(Ce)探测器的性能进行了对比分析。研究结果表明,所提出的海洋原位γ放射性测量方案能够弥补传统低分辨率NaI(Tl)探测器与复杂本底LaBr_(3)(Ce)探测器在海洋环境下对γ射线测量的不足,对提升海洋原位γ探测器在海洋放射性污染监测的智能预警能力以及对海洋环境资源的保护能力等方面具有重要意义。
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关键词
溴化铈(CeBr_(3))
海水原位测量
Γ射线
MC模拟
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职称材料
基于GASF与MSVM的放射性核素识别方法
2
作者
周思益
张
江梅
+2 位作者
刘灏霖
冯兴华
张草林
《西南科技大学学报》
CAS
2023年第2期78-84,共7页
提出了一种基于格拉姆角和场(GASF)与基于Mahalanobis距离的支持向量机(MSVM)的核素识别方法。将核素γ能谱数据视为一维序列,利用GASF方法将能谱数据二维化,再利用双向二维主成分分析对二维化能谱数据进行降维以进行特征提取,设计MSVM...
提出了一种基于格拉姆角和场(GASF)与基于Mahalanobis距离的支持向量机(MSVM)的核素识别方法。将核素γ能谱数据视为一维序列,利用GASF方法将能谱数据二维化,再利用双向二维主成分分析对二维化能谱数据进行降维以进行特征提取,设计MSVM分类器并结合遗传算法进行参数寻优,实现对γ能谱(核素)的识别,利用Geant 4仿真核素γ能谱数据对本文算法与寻峰算法、SVD-SVM算法进行了对比实验,同时在真实核素γ能谱数据上进行了识别实验。结果表明:本文方法与同类方法相比,通过利用全谱信息,有效提高了核素识别准确率;在探测距离为20 cm内,对真实探测环境中得到的不同探测距离的核素能谱的平均识别率均高于96%,表现出良好的识别性能。
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关键词
Γ能谱
核素识别技术
格拉姆角和场
双向二维主成分分析
MAHALANOBIS距离
支持向量机
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职称材料
题名
CeBr_(3)探测器原位测量海洋γ放射性核素模拟研究
1
作者
袁斌
唐东明
张
江梅
席发元
冯兴华
张草林
机构
西南科技大学信息工程学院
西南科技大学核废物与环境安全国防重点学科实验室
出处
《核电子学与探测技术》
CAS
北大核心
2023年第2期331-338,共8页
基金
国防基础科研计划项目(JCKY2020404C004)资助。
文摘
针对海洋环境本底复杂、人工γ放射性核素含量低导致目标核素测量精度低的问题,提出将CeBr_(3)闪烁体探测器应用于海洋γ放射性核素原位测量的方案。通过MC模拟,计算分析了CeBr_(3)探测器对海洋环境中常见人工γ放射性核素的探测效率、有效探测距离、在海水中的本底能谱(包括探测器自身放射性)、最小可探测活度浓度(MDAC)等,并与传统NaI(Tl)、LaBr_(3)(Ce)探测器的性能进行了对比分析。研究结果表明,所提出的海洋原位γ放射性测量方案能够弥补传统低分辨率NaI(Tl)探测器与复杂本底LaBr_(3)(Ce)探测器在海洋环境下对γ射线测量的不足,对提升海洋原位γ探测器在海洋放射性污染监测的智能预警能力以及对海洋环境资源的保护能力等方面具有重要意义。
关键词
溴化铈(CeBr_(3))
海水原位测量
Γ射线
MC模拟
Keywords
cerium bromide(CeBr_(3))
sea water in-situ measurement
gamma rays
MC simulation
分类号
TL8 [核科学技术—核技术及应用]
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职称材料
题名
基于GASF与MSVM的放射性核素识别方法
2
作者
周思益
张
江梅
刘灏霖
冯兴华
张草林
机构
西南科技大学信息工程学院
核废物与环境安全国防重点学科实验室
中国科学技术大学自动化系
出处
《西南科技大学学报》
CAS
2023年第2期78-84,共7页
基金
国防基础科研计划(JCKY2020404C004)。
文摘
提出了一种基于格拉姆角和场(GASF)与基于Mahalanobis距离的支持向量机(MSVM)的核素识别方法。将核素γ能谱数据视为一维序列,利用GASF方法将能谱数据二维化,再利用双向二维主成分分析对二维化能谱数据进行降维以进行特征提取,设计MSVM分类器并结合遗传算法进行参数寻优,实现对γ能谱(核素)的识别,利用Geant 4仿真核素γ能谱数据对本文算法与寻峰算法、SVD-SVM算法进行了对比实验,同时在真实核素γ能谱数据上进行了识别实验。结果表明:本文方法与同类方法相比,通过利用全谱信息,有效提高了核素识别准确率;在探测距离为20 cm内,对真实探测环境中得到的不同探测距离的核素能谱的平均识别率均高于96%,表现出良好的识别性能。
关键词
Γ能谱
核素识别技术
格拉姆角和场
双向二维主成分分析
MAHALANOBIS距离
支持向量机
Keywords
γenergy spectrum
Nuclide recognition technology
Gram angle sum field
Bidirectional two-dimensional principal component analysis
Mahalanobis distance
Support vector machine
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
CeBr_(3)探测器原位测量海洋γ放射性核素模拟研究
袁斌
唐东明
张
江梅
席发元
冯兴华
张草林
《核电子学与探测技术》
CAS
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
2
基于GASF与MSVM的放射性核素识别方法
周思益
张
江梅
刘灏霖
冯兴华
张草林
《西南科技大学学报》
CAS
2023
0
下载PDF
职称材料
已选择
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参考文献
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