用NaI譜儀識別γ放射源

袁永剛 魏熙曄 雷家榮 張少華

(中國工程物理研究院核物理與化學研究所 綿陽 621900)

隨著我國核科學技術和社會經濟的高速發展，放射源廣泛應用于工業、農業、醫學、科學研究和日常生活等領域。因放射源管理使用不當而一旦失控，會給社會安全帶來潛在危險[1–3]。據近幾年的不完全統計，全國平均每年發生放射源丟失、被盜事故 15起，這充分說明對放射源的實時監控不夠完善。為防止放射源丟失、被盜事故，減少放射源公眾事件和環境事件的發生，有必要研究安全監管技術。本文針對科研用放射源的安全監管，采用放射源識別技術，結合本單位放射源管理程序，在放射源入庫、借還等過程實現放射源的同一性識別，確保放射源的安全。同時，也可為放射源快速查找等技術提供支持。

γ放射源識別一般分析其出射的γ射線來實現識別的，常用的識別方法包括劑量分析方法[1]和能譜識別方法[4–7]。劑量分析方法只能對其總劑量進行測量，無法進行核素分析，有較強的局限性，適用于運輸等特殊過程的放射源監控。能譜識別方法常用于核材料的軍控核查[6,7]，由于材料γ射線能譜較為復雜，一般采用高能量分辨率高純鍺探測器，其研究的方向主要是能峰的區分算法和核素強度分析。本文利用NaI譜儀作為γ射線測量設備，建立了譜形比較算法，結合放射源半衰期修正，實現了不同時間放射源的識別。

1 實驗原理

放射源的同一性識別[7](指紋識別)是通過譜儀測量放射源γ能譜的信息來識別。放射源γ能譜包括全能峰、康普頓坪、單(雙)逃逸峰等，常用的同位素γ源能量適中，能譜由全能峰和康普頓坪構成。可比較全能峰的凈計數進行源的同一性識別，識別程序流程圖見圖1。

圖1 放射源識別流程圖Fig.1 The flow chart for recognition of γ-ray sources.

采用能峰相似度函數描述匹配能峰的相似程度，能峰相似度函數Fi定義為：

式中，Chf= e–λ(t–t0)為半衰期修正因子，l為該放射源的衰變常數，t為識別時能譜的測量時間，t0為原始能譜的測量時間；n0i為原始能譜中第i個峰的凈計數率，nt,i為識別時測量能譜中第i個峰的凈計數率。

若放射源有多條γ射線，其全能峰與γ射線的數目相對應。單峰的相似度無法滿足整個能譜的識別要求，為此，采用能譜相似度因子P描述整個能譜的相似度，從而實現源的同一性確認。放射源發出的各條γ射線的分支比不同，探測器對各γ射線的探測效率不同，表現為能譜中的強峰和弱峰；遵循強峰貢獻大于弱峰的原則，特引入峰權重因子Mi實現其貢獻平均。能譜相似度因子P為：

式中，Ni為原始能譜中第i個峰的凈計數。

2 實驗方法

實驗測量采用PGT公司的譜儀系統，包括Φ7.6 cm× 7.6 cm的NaI(Tl)探頭和光電倍增管，MCA2000多道分析器(內置高壓輸出、前放大器和主放大器)，該系統提供多道控制、采集API函數[8]，實現多道采集分析軟件的二次開發。

2.1 探測器的能量刻度

MCA2000帶有能量刻度功能，刻度方法包括手動兩點能量刻度、自動能量刻度和手動多點能量刻度，本實驗采用手動多點能量刻度方法。該軟件采用最小二乘法的多項式擬合方法實現能量(E)與道址的對應，計算公式如下：

采用152Eu放射源實現譜儀的能量刻度，能量分別為121.8、344.3、778.9、864.9、1112.1、1408.0 keV (圖2)。

2.2 探測器識別程序

利用VB6.0程序開發軟件[9]和MCA2000提供的API函數實現了能譜數據的在線采集。程序由原始譜數據讀取、硬件初始化、在線譜數據采集比較三大模塊構成。原始譜數據讀取利用VB開發軟件的二進制文件讀取函數實現原能譜數據的讀取，實現測量日期、測量時間、每道計數、感興區道址、能量刻度因子等的讀取，并計算出感興區的能量上下域和凈峰面積計算等參數。硬件參數初始化包括硬件連接、內存讀取、參數初始化和新的能量刻度參數等，這段代碼實現了計算機與多道的通訊和感興區道址上下域參數的計算。在線譜數據采集比較模塊利用VB的Timer控件，實現內存多道數據的連續讀取，讀取時間間隔為1 s；同時，在該時間間隔內，實現了能譜相似度因子P的計算和顯示。

圖2 能量刻度曲線Fig.2 The curve of energy calibration.

3 實驗結果

采用137Cs和60Co-g混合放射源對放射源識別方法進行實驗研究。先獲取該放射源的初始能譜數據，測量時137Cs和60Co-g源的初始活度分別為23.1和7.31 kBq，放射源為薄膜源，放射源距探測器5 cm；全能峰為其特征能量峰，能量分別為661.7、1173、1332.5 keV。在放射源識別實驗中保持放射源到探測器的距離相同，每隔3個月進行一次識別實驗，共獲取了2年的實驗數據(表1)。

表1 放射源識別實驗數據表Table 1 The recognition data (in s-1 ) for γ radiation source experiment.

由于放射性核衰變及射線與物質相互作用過程具有隨機性，其計數服從高斯分布；能譜相似度因子P與峰面積相關，在單峰面積為2000個計數和置信度為 95.5%條件下，概率區間為 2σ=4.4%(2/20001/2)，考慮到其它不確定因素，其峰面積的不確定度為5%，因此，選取能譜相似度因子P>95%時認定為同一放射源。在軟件中提供了感興區選擇分析功能，主要包括單峰識別分析、多峰識別分析和全能譜總計數分析，多峰識別分析界面見圖3。實驗放射源為密封222Ra放射源，其能峰主要是衰變產物220Rn以及子體產生的g射線。

圖3 多峰分析源識別結果Fig.3 The result of multi-peak recognition method.

4 結語

本文采用的能峰識別算法與文獻[7]的方法相近，不同之處在于文獻[7]采用的是高純鍺γ譜儀系統，其重點在于能峰強度分析；而本文重點在于識別方法隨時間推移的有效性。通過對不同放置時間的同位素放射源進行了識別研究，采用VB程序開發軟件編寫了放射源同一性識別程序，采用API函數實現了多道數據的在線采集，采用全峰計數和多峰計數分析方法進行了源能譜和實測能譜可視化比較，研究結果表明所建立的放射源識別算法和放射源半衰期修正方法能較好的實現放射源的識別，其譜相似度因子P與能峰的計數率相關，與實驗時間無明顯關系。

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2 潘自強. 放射源安全管理中一些問題的討論[J]. 輻射防護, 2002, 22(5): 257–268 PAN Ziqiang. Some key issues on safe management of radioactive sources[J]. Rad Prot, 2002, 22(5): 257–268

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4 王崇杰, 包東敏, 程 松, 等. 核材料γ能譜指紋模糊識別機理研究[J]. 物理學報, 2008, 57(9): 5361–5365 WANG Chongjie, BAO Dongmin, CHENG Song,et al.Investigation on the fuzzy recognition mechanism for γ-ray fingerprints of nuclear materials[J]. Acta Phys Sinica, 2008, 57(9): 5361–5365

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7 劉素萍, 伍懷龍, 古當長, 等. 類型 γ射線能譜指紋的識別機理[J]. 物理學報, 2002, 51(11): 2411–2416 LIU Suping, WU Huailong, GU Dangchang,et al. Investigation of gamma ray fingerprint identifing mechanism for the types of radiation sources[J]. Acta Phys Sinica,2002, 51(11): 2411–2416

8 Steve Hudson. PGT quantum family software manual[M].USA: Princeton Gamma-Tech, Inc. 2001

9 林 永, 張樂強. Visual Basic 6.0 用戶編程手冊[M]. 北京: 人民郵電出版社, 2002 LIN Yong, ZHANG Leqiang. The manual of visual basic 6.0[M]. Beijing: The People's Posts Telecommun Press,2002