【摘 要】
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中子探测是核物理、粒子物理、核医学和辐射防护等学科的一项重要内容,在军事、航天和能源等诸多领域具有广泛应用,能为爆炸物探测、癌症治疗、资源勘探、发动机测温、石油测井、成像安检、材料分析等行业提供技术支撑。有机闪烁体探测器具有中子探测效率高、衰减时间短、容易制成各种体积和形状等优点,在中子探测领域具有广泛应用。产生中子的核反应或自发核裂变会释放γ射线,而中子与周围物质发生的俘获反应和非弹性散射也会产
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中子探测是核物理、粒子物理、核医学和辐射防护等学科的一项重要内容,在军事、航天和能源等诸多领域具有广泛应用,能为爆炸物探测、癌症治疗、资源勘探、发动机测温、石油测井、成像安检、材料分析等行业提供技术支撑。有机闪烁体探测器具有中子探测效率高、衰减时间短、容易制成各种体积和形状等优点,在中子探测领域具有广泛应用。产生中子的核反应或自发核裂变会释放γ射线,而中子与周围物质发生的俘获反应和非弹性散射也会产生γ射线。由于有机闪烁体对中子（n）和γ射线（γ）均灵敏,实施n/γ甄别是使用有机闪烁体开展中子探测的一个前提。n/γ甄别通常通过脉冲形状分析实现。传统n/γ甄别算法包括电荷比较法、上升时间法、脉冲梯度法、频率梯度法和小波变换法等。随着机器学习技术的成熟发展和广泛应用,一些机器学习算法如人工神经网络、聚类、支持向量机等也被用于实现n/γ甄别。针对实验室对中子探测和中子能谱测量的实际需求,着眼解决有机闪烁体n/γ甄别问题,本课题以EJ309液体闪烁体探测器为对象,采用241Am-Be中子源、252Cf中子源和137Csγ射线源开展测试,使用DT5730SB数字化仪采集探测器脉冲信号,围绕n/γ甄别方法开展研究,主要进行了以下三方面工作:第一,掌握有机闪烁体的闪烁光发生机理、中子在有机闪烁体中的作用过程和n/γ甄别原理,研究EJ309液体闪烁体探测器在n/γ混合辐射场中的脉冲信号特点,为后续设计和实现n/γ甄别算法奠定理论基础;第二,分析传统n/γ甄别方法和机器学习中的聚类和分类算法的主要原理,分析不同机器学习算法的主要特点,结合原理实现算法的n/γ甄别应用。第三,采用电荷比较法等传统算法,以及聚类和人工神经网络等机器学习算法分别实现n/γ甄别,前者采用品质因子（FOM）进行评价,后者采用精度、召回率和F1分数评价指标,并选择甄别错误率（DER）作为对比国内外同类型n/γ甄别模型的依据。传统算法甄别结果表明,在电荷比较法、脉冲梯度法和频率梯度法中,电荷比较法的甄别效果最好,在252Cf、1Ci 241Am-Be和20Ci 241Am-Be三种中子源中的FOM值是1.81、1.64和1.74。使用机器学习算法实现n/γ甄别时发现,以分类算法为基础,建立基于Dropout正则化技术的人工神经网络甄别模型,优点是具有快速n/γ甄别能力,对于中子和γ射线的数量并不敏感;缺点是算法效果与训练数据集高度相关。该模型能够快速甄别单个粒子,相比决策树和支持向量机精度更高,在各个数据集中F1分数均达到了0.995以上。在不同数据集中的甄别性能也更稳定,训练不易过拟合,能实现在放射性核素中子参考辐射场和中子剂量监测装备的检定/校准等固定甄别场景中的快速甄别。以聚类算法为基础,基于主成分分析（PCA）和高斯混合模型（GMM）构建的PCA-GMM甄别模型,优点是无需提前训练即可直接应用于混合辐射场;缺点是只能对固定的数据集进行聚类,需要离线甄别。PCA-GMM甄别模型在几种无监督算法中甄别精度最高,F1分数均在0.96以上。且对于不同实验条件下的探测数据仍然具有良好的甄别效果,相比有监督算法和其他无监督算法,泛化能力最强,能满足不同环境和实验条件下的甄别需求,可广泛应用于各种甄别场景。
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