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n-γ脈沖信號的仿真及其波形甄別技術研究

2012-10-16 06:23:34左廣霞邱曉林馬文彥黎素芬
核技術 2012年5期
關鍵詞:信號

左廣霞 何 彬 許 鵬 邱曉林 馬文彥 黎素芬

(第二炮兵工程大學 西安 710025)

中子在無損檢測、測井、輻射醫(yī)學等領域的應用廣泛,對中子測量水平也提出了更高要求。由于中子與周圍環(huán)境的非彈性散射、慢化中子俘獲等原因,中子測量中都伴隨著大量的 γ射線本底[1]。而許多中子探測器對γ射線靈敏,為提高中子測量水平,須排除γ射線的干擾,n-γ甄別就成為中子探測的一項關鍵技術。

n-γ甄別技術的發(fā)展與電子器件和信號處理技術的發(fā)展相適應。模擬信號處理占主導地位時,n-γ甄別主要采用基于模擬技術的上升時間法[3]、電荷比較法[4]等,需專用的電子學插件。近年來,高速ADC的出現(xiàn)使完整記錄數(shù)字化脈沖波形成為可能,而DSP、FPGA等數(shù)字器件的發(fā)展又為全數(shù)字化的n-γ甄別法提供了方便。早期的數(shù)字化n-γ甄別還曾沿用傳統(tǒng)的甄別思想,如電荷比較法、脈沖持續(xù)時間法等,但國內(nèi)外學者很快采用神經(jīng)網(wǎng)絡法[5]、脈沖梯度法[6]、小波變換法[7]等基于數(shù)字技術的甄別方法。與模擬方法相比,數(shù)字化甄別法省去了大量的硬件,且大大提高了n-γ甄別的速度和精度。因此,數(shù)字化將成為n-γ甄別方法發(fā)展的主流趨勢[8,9]。

在數(shù)字化n-γ甄別算法的研究過程中,常需n-γ數(shù)字化核輻射信號對其功能進行驗證。本文基于Windows和LabVIEW平臺,建立一種閃爍體中子探測器的n-γ脈沖信號數(shù)值仿真方法,并利用該仿真信號開展電荷比較法和脈沖持續(xù)時間法的數(shù)字化甄別研究。

1 n-γ脈沖信號的仿真實現(xiàn)

液體閃爍體探測器具有良好的時間響應特性和n-γ甄別性能,且易于制成各種形狀和大小,適合于n-γ混合場中的中子探測。對于閃爍體而言,入射粒子激發(fā)的熒光脈沖通常可用指數(shù)衰減的快、慢成分來表示。在液體閃爍體中形成的帶電粒子所產(chǎn)生的光脈沖形狀可描述為[2]:

式中,L為總熒光強度,Lf、Ls分別為快、慢成分的發(fā)光強度,τf、τs分別為快、慢成分的發(fā)光衰減時間,τf即為ns量級,τs為μs量級。對同一閃爍體,快、慢成分的強度比與入射粒子的類型有關。研究表明,中子與閃爍體作用產(chǎn)生的熒光脈沖快成分的份額小,慢成分的份額大,而γ射線則恰好相反。因此,中子與γ射線在閃爍體中產(chǎn)生的脈沖形狀就有所不同(圖1),這些脈沖波形的差異可作為鑒別粒子的根據(jù)。現(xiàn)有的n-γ甄別方法都是利用脈沖形狀的不同來進行甄別,稱為脈沖形狀甄別法。

圖1 n、γ引起的熒光脈沖形狀Fig.1 Flight pulse shape of neutrons and gamma-rays.

當光電倍增管工作在線性范圍時,從陽極或某個打拿極引出的電流脈沖形狀反映了閃爍體發(fā)射的光脈沖形狀,即電流脈沖:

式中,τf、τs及If(ρ)、Is(ρ)分別是快、慢成分的衰減時間及電流脈沖最大值。

由于n-γ脈沖信號是核輻射信號,因此仿真時必須體現(xiàn)出核輻射信號的統(tǒng)計性特征:(1) 脈沖信號的幅度是服從高斯分布;(2) n、γ脈沖信號出現(xiàn)的相對比例是固定的,而時間是隨機的。

在LabVIEW編程時,采用條件結(jié)構(gòu)進行判斷,綜合運用高斯噪聲脈沖、雙指數(shù)函數(shù)和隨機函數(shù)來仿真n、γ核隨機脈沖信號,真假兩分支分別代表n、γ脈沖信號的產(chǎn)生分支。

2 n-γ波形甄別技術研究

2.1 電荷比較法的LabVIEW實現(xiàn)

基于模擬技術的電荷比較法的原理為:用一個時間常數(shù)很大的積分回路對電流脈沖積分可得總電荷Q=∫0–∞I(t)dt=If(ρ)τf+Is(ρ)τs=Qf(ρ) +Qs(ρ)。即電荷脈沖由快、慢兩部分組成,都是帶電粒子在閃爍體中形成電離密度ρ的函數(shù)。不同帶電粒子形成的Q、Qf(ρ)/Qs(ρ)、Q/Qf(ρ)或Q/Qs(ρ)都不一樣,由此可來鑒別粒子類型。電荷比較法電路調(diào)節(jié)較為復雜,需要仔細調(diào)節(jié)各延遲信號的延遲時間,使電路調(diào)整至最佳工作狀態(tài)[10]。

由電荷比較法的工作原理,其實質(zhì)是對電流脈沖信號進行積分,即求電流脈沖所包圍的面積,利用不同的積分面積來甄別n-γ信號。由于仿真脈沖信號是離散的一維數(shù)組,故經(jīng)積分可得總電荷量,然后取適當?shù)牡缹挘瑢傠姾闪窟M行統(tǒng)計分布。電荷比較法LabVIEW實現(xiàn)的程序框圖如圖2所示。

圖2 電荷比較方法LabVIEW實現(xiàn)的程序框圖Fig.2 Programm diagram of charge comparison method on LabVIEW.

2.2 脈沖持續(xù)時間法的LabVIEW實現(xiàn)

探測器產(chǎn)生的n、γ脈沖的持續(xù)時間是不同的,n脈沖持續(xù)時間稍長,而γ脈沖稍短,因此我們可以進行n-γ甄別。脈沖持續(xù)時間法LabVIEW實現(xiàn)的程序框圖如圖3所示。

3 數(shù)據(jù)處理

理想的n-γ甄別方法應把中子和γ事件完全區(qū)分開。衡量 n-γ甄別性能的優(yōu)劣可以用品質(zhì)因數(shù)FOM(Figure of Merit)來表示,其定義為[1]

式中,ΔD為 γ射線和中子對應峰位之間的距離,F(xiàn)WHMγ和FWHMn分別為γ射線和中子射線對應峰的半高寬。

為了比較電荷比較法和脈沖持續(xù)時間法的 n-γ甄別性能,設置n、γ隨機脈沖信號的幅度均值、幅度標準偏差、噪聲標準偏差相同,而其它波形參數(shù)如表1所示。

表1 n與γ射線脈沖波形參數(shù)Table 1 Neutron-gamma pulse wave parameters

圖3 脈沖持續(xù)時間法LabVIEW實現(xiàn)的程序框圖Fig.3 Programm diagram of pulse duration method on LabVIEW.

控制 LabVIEW 程序隨機產(chǎn)生 10,000個 n、γ脈沖信號,其產(chǎn)生的比例為 1:1,分別用電荷比較法和脈沖持續(xù)時間法進行n-γ甄別。用電荷比較法進行 n-γ甄別的結(jié)果為FOM=ΔD/(FWHMγ+FWHMn)=1.32(圖4)。

利用脈沖持續(xù)時間法進行 n-γ甄別的結(jié)果為FOM=2.08(圖5)。

圖4 電荷比較法的甄別結(jié)果Fig.4 Discrimination results using the charge comparison method.

圖5 持續(xù)時間法的甄別結(jié)果Fig.5 Discrimination results using the pulse duration method.

4 結(jié)語

本文基于Windows和LabVIEW平臺,建立了一種閃爍體中子探測器的n-γ脈沖信號數(shù)值仿真方法,并利用該仿真信號開展了電荷比較法和脈沖持續(xù)時間法的數(shù)字化甄別研究。數(shù)據(jù)處理結(jié)果顯示,持續(xù)時間法的品質(zhì)因數(shù)要大于電荷比較法的,即持續(xù)時間法的甄別能力要優(yōu)于電荷比較法,與基于模擬技術的波形甄別結(jié)論是相符的。

1 Knoll G F. Radiation Detection and Measurement[M].Third ed. New York: Wiley, 2000

2 復旦大學, 清華大學, 北京大學合編. 原子核物理實驗方法[M]. 北京: 原子能出版社, 1997 Fudan University, Tsinghua University, Peking University.Nuclear physics experimental methods [M]. Beijing:Agency Press, 1997

3 Nowicki L, Piasecki E, Sobolewski J,et a1. Investigation of polar emission in252Cfand235U+nthfission[J]. Nuclear Physics A, 1982, 375(2): 187–192

4 Adams J M, White G. A versatile pulse shape discriminator for charged particle separation and its application to fast neutron time-of-flight spectroscopy[J].Nuclear Instruments and Methods, 1978, 156: 459–476

5 Liu G, Aspinall M D, Ma X,et al. An investigation of the digital discrimination of neutron rays with organic scintillation detectors using an artificial neural network[J].Nuclear Instruments and Methods A, 2009, 607(3):620–628

6 Mellow B D, Aspinall M D, Mackin R Q,et a1. Digital discrimination of neutrons and γ-rays in liquid scintillators using pulse gradient analysis[J]. Nuclear Instruments and Methods A, 2007, 578(1): 191–197

7 Yousefi S, Lucchese L, Aspinall M D. Digital discrimination of neutrons and γ-rays in liquid scintillators using wavelets[J]. Nuclear Instruments and Methods A, 2009, 598(2): 551–555

8 羅曉亮, 劉國福, 楊俊, 等. 液體閃爍體探測器 n-γ甄別方法的現(xiàn)狀與發(fā)展[J]. 核電子學與探測技術, 2010,(6): 802–806 LUO Xiaoliang, LIU Guofu, YANG Jun,et al.Development of the discrimination of neutrons and gamma rays in liquid scintillators[J]. Nuclear Electronics& Detection Technology, 2010, (6): 802–806

9 S?derstr?m P A, Nyberg J, Wolters R. Digital pulse-shape discrimination of fast neutrons and γ rays[J]. Nucl Instru Methods Phys Res A, 2008, 594(1):79–89

10 陳宇, 王子敬, 毛澤普, 等. 電荷比較法測量液體閃爍體 n-γ分辨性能[J]. 高能物理與核物理, 1997, 23(7):616–621 Chen Yu, Wang Zijing, Mao Zepu,et a1. Charge comparison method used to discriminate photons and neutrons in liquid scintillators[J]. High Energh Physics and Nuclear Physics, 1997, 23(7): 616–621

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