[發(fā)明專利]放射性測量中多重譜峰的分解方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201010206280.3 | 申請日: | 2010-06-23 |
| 公開(公告)號: | CN102298153A | 公開(公告)日: | 2011-12-28 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 黃洪全;方方;王超;閻萍;王敏;龔迪琛;丁衛(wèi)撐;劉念聰;周偉;劉易 | 申請(專利權(quán))人: | 成都理工大學(xué) |
| 主分類號: | G01T1/36 | 分類號: | G01T1/36 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 610059 四川*** | 國省代碼: | 四川;51 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 放射性 測量 多重 分解 方法 | ||
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及一種放射性測量中多重譜峰的分解方法。
背景技術(shù)
在進(jìn)行放射性能譜測量中,往往會出現(xiàn)全能峰的重疊現(xiàn)象,在有些低能量段全能峰的重疊特別嚴(yán)重。為了提取相關(guān)信息,進(jìn)行重疊峰的分解非常必要,其分解的精度直接影響到對放射性核素的定量甚至定性分析。如,NaI(Tl)航空γ能譜儀對γ射線的能量分辨率不高,238U系列中的214Bi的0.609MeV、232Th系列中208Tl的0.583MeV特征γ射線與137Cs的0.662MeV、134Cs的0.605MeV的γ射線譜峰會重疊在一起,從而導(dǎo)致137Cs和134Cs活度濃度計算得不準(zhǔn)確,有時因剝譜過多,局部地段可出現(xiàn)137Cs的負(fù)值。
曾有核技術(shù)工作者采用全譜濾波技術(shù)、高斯最小二乘擬合等方法對實(shí)驗譜線進(jìn)行了單峰或雙峰的擬合;采用小波分析可靠有效的濾除干擾信號,提取出微弱信號。但是,這些方法對于重疊部分較多且重疊峰數(shù)較多的重疊峰而言,存在不能分解或者分解精度較差等缺點(diǎn)。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于公開一種放射性測量中多重譜峰的分解方法。該方法克服了目前重疊峰分解方法的不足。
本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的,本發(fā)明的具體步驟如下:
①對放射性測量中所獲得的欲進(jìn)行重疊峰分解的能譜段進(jìn)行本底扣除,并求得重疊峰的凈峰面積以及重疊峰凈峰面積對應(yīng)的各道址凈計數(shù)。這里的各道址凈計數(shù)之和等于重疊峰凈峰面積;
②對①步得到的重疊峰凈計數(shù)進(jìn)行歸一化,亦即,將重疊峰各道址的凈計數(shù)分別除以①步所求的重疊峰凈峰面積,得到面積等于1的能譜;
將所求的面積等于1的歸一化能譜作為概率密度函數(shù),并采用離散直接抽樣法產(chǎn)生服從該概率密度函數(shù)分布的隨機(jī)數(shù);
③將②步的概率密度函數(shù)粗略地表示為多個高斯分布函數(shù)的線性和,即表示為高斯混合模型,這些高斯分布函數(shù)的個數(shù)M應(yīng)根據(jù)欲分解的重疊峰譜段中全能峰的具體分布情況而定;各高斯分布函數(shù)的權(quán)值通常初始化為1/M,這里的權(quán)值是指各高斯分布函數(shù)在概率密度函數(shù)中所占的比重,亦即概率密度函數(shù)的線性和表達(dá)式中各高斯分布函數(shù)的系數(shù);各高斯分布函數(shù)的方差可根據(jù)峰形或者探測器能量分辨率的粗略估計進(jìn)行初始化;各高斯分布函數(shù)的均值根據(jù)欲分解的重疊峰譜段中全能峰的大致峰位進(jìn)行初始化;在確切知道各峰位的情況下也可將各峰位固定下來,亦即在④步迭代運(yùn)算時均值不作更新;
④采用期望最大化法,即Expectation?Maximization(簡寫為EM),將②步產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)進(jìn)行迭代運(yùn)算直到收斂,實(shí)現(xiàn)高斯混合模型的權(quán)值、方差以及均值的更新并得到最終值,即完成重疊峰的分解;若確切知道各峰位,則迭代運(yùn)算時均值不作更新;這里的收斂,是指在進(jìn)行迭代運(yùn)算時與上次運(yùn)算的參數(shù)(權(quán)值、方差以及均值)的差值極小。
本發(fā)明的有益效果是:
將重疊峰看成特殊隨機(jī)信號——具有放射性特性的特殊復(fù)雜隨機(jī)信號——的概率密度分布,運(yùn)用GMM(Gaussian?mixture?model)模型良好的函數(shù)逼近能力,并結(jié)合放射性測量中的統(tǒng)計特性,采用期望最大化(EM,ExpectationMaximization)迭代算法,對所有測量數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計并分類,得到分屬于各高斯分布函數(shù)的概率,這正與放射性測量的統(tǒng)計特性相吻合,這樣進(jìn)行的重疊峰分解保證了統(tǒng)計意義下的最優(yōu),保證了較小的統(tǒng)計誤差。該方法可對由三個以上譜峰疊加的重疊峰進(jìn)行分解??傊?,只要根據(jù)實(shí)際情況合理設(shè)置GMM的初始值及高斯分布函數(shù)的個數(shù),就可以保證迭代算法時收斂的準(zhǔn)確性,就可以將該方法有效地應(yīng)用于放射性核素的定量和定性分析。
附圖說明
圖1為本發(fā)明方法的流程圖。
具體實(shí)施方式
下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的實(shí)施例作詳細(xì)說明:本實(shí)施例在以本發(fā)明技術(shù)方案為前提下進(jìn)行實(shí)施,給出了詳細(xì)的實(shí)施方式和過程,但本發(fā)明的保護(hù)范圍不限于下述的實(shí)施例。
本實(shí)施例以NaI探測器所測的由206Tl譜峰(583keV)、214Bi譜峰(609keV)、137Cs譜峰(0.662MeV)三峰構(gòu)成的重疊峰為例,對其進(jìn)行分解,并進(jìn)行了相應(yīng)實(shí)驗以驗證本發(fā)明的有效性。具體步驟如下:
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