随着世界范围内恐怖袭击事件的增多以及犯罪分子高科技犯罪手段的采用,给世界各国人民的安全带来极大的威胁,因此爆炸物检测成为各国高度重视的问题,及时有效地检测出隐藏爆炸物已成为国际社会的一项任务。近年来,基于快中子的检测系统已用于检测大型集装箱中的违禁品和检测小型行李中的隐藏爆炸物。其中,标记中子法作为一种有效的检测手段在国内外获得了广泛应用。通过分析14 Me V标记中子与被检测物中元素相互作用产生的特征γ射线,可有效分辨出被检测物是否为爆炸物,并可实现对可疑物的空间定位。标记中子方法与传统中子检测方法相比通过符合技术及元素分析,缩短了检测时间,提高了检测精度,有效降低本底,大大提高系统的信噪比。本文分别对基于标记中子法的便携式可移动包裹内隐藏爆炸物检测系统和墙体内隐藏爆炸物检测系统进行了实验测量和模拟计算,通过基于蒙特卡罗方法的MCNP5程序分别模拟计算了不同厚度(10 cm、15 cm和20 cm)墙体后隐藏不同爆炸物(TNT和硝铵)的γ谱,以及行李箱内将不同爆炸物(TNT和硝铵)隐藏在干扰物(奶粉和洗衣粉)后的γ谱。将仿真结果与实验数据进行对比,对于包裹内隐藏爆炸物检测系统,主要差异存在于低于3.50 Me V的区域中,部分原因是由于周围环境造成的本底,该本底未在模拟中计算。另一小部分原因是在仿真模型中没有考虑实际实验仪器的部分结构(例如光电倍增管)。对于墙体内爆炸物检测系统,受探测器复杂结构的影响,模拟谱中碳和氧的逃逸峰略高于实验谱。由于无法确定墙体中确切的氢含量,因此模拟谱中的2.2 Me V氢峰计数高于实验值。计算了实验谱和模拟谱的C/O值和C/N值,它们的相对误差不超过±20%。实验结果和模拟数据之间的个体差异可能来自于系统的不确定性,例如MCNP5中所使用核数据的准确性。此外,建模过程中材料组成成分的不确定性和数据采集系统中的计数损失可能是不确定性的另一个来源。两套系统模拟与实验之间的差异均处于令人可接受的水平,验证了模型的可行性,研究结果为实际爆炸物检测装置的建立和优化提供参考,也为接下来使用此MCNP模型进行的数据采集与分析作参考,对于不同的环境,可以通过修改模型进行定性和半定量分析。本文结合了统计学中常用的数据分析方法—主成分分析法,通过主成分分析法对爆炸物与非爆炸物进行了区分。