基于MARS系统的X射线能谱K-edge特性CT成像技术

针对传统的X射线CT系统因采用积分探测器难于鉴别材质的关键技术问题,基于MARS系统的X射线能谱CT,开展了X射线能谱K-edge特性的CT成像技术研究。通过对单一材质和混（复）合材质组成的物理模型的多个X射线能量段进行CT断层扫描,获得了材质的K-edge特性曲线,以此重建出了材质的CT图像。借助材质K-edge特性的CT断层图像,可以进行材质的鉴别分析或进行更多的材质认知信息的分析研究。与传统的X射线CT技术相比较,它可以提供更为丰富的X射线衰减信息。     

基于蒙特卡罗的小尺度参考辐射装置屏蔽研究

针对移动式小尺度参考辐射（MRR）装置（移动式校准装置）,在进行射线辐射剂量测量的仪器仪表标定或刻度时,应满足其辐射屏蔽安全限值5 Sv/h的屏蔽技术要求,采用蒙特卡罗输运程序MCNP,开展了移动式小尺度参考辐射装置表面剂量场屏蔽的模拟计算和研究分析工作。研究结果表明,通过MCNP模拟的屏蔽设计方法可以详尽反映MRR装置各个表面的剂量分布特征和规律,实现移动式小尺度参考辐射装置屏蔽设计,采用的铅钢材料复合屏蔽方案能够保证装置硬度且显著地减轻屏蔽体的重量,最终获取的优化MRR屏蔽箱体重量约为271.9 kg。     

中子脉冲序列核信号相关和功率谱实时计算

为解决基于PC机平台、高达1 GHz采样率下之相关计算和频谱分析对实时性要求的关键技术问题,针对中子脉冲序列核信号本身所具有的特殊的“0,1”结构特点,采用快速移动的方法,借助于内存管理及SSE优化设计,创建了优化频谱分析的流程,构造了高速、实时的相关计算和功率谱分析算法,实现了1 GHz采样率下的中子脉冲序列核信号的实时相关计算和频谱分析。性能测试结果表明,在计数率为3×106 s-1,单个块（长度为1 024）时,研究的相关算法的计算时间为0.29 μs,相应的英特尔数学内核库的相关计算时间为129.95 μs。现场实际试验表明,该算法达到了对中子脉冲序列核信号进行相关计算和频谱分析的实时性要求。     

随机脉冲序列的ns级时间检测及峰值检测

利用1 GHz超高速A/D转换单元和现场可编程逻辑门阵列高速处理单元,实现了一种对快反应随机事件转换得到的快逻辑窄脉冲序列进行在线检测的系统。设计了PeakTDC滞回峰值检测算法以求取脉冲的峰值位置,并以峰值位置标定序列中的脉冲时间,进而形成脉冲序列的时间编码及峰值幅度。用实际生成的脉冲序列对系统进行了验证测试,脉冲检测的时间间隔误差为1 ns,峰值幅度误差为2个量化单位,脉冲对的分辨时间为10 ns。算法理论和实验结果表明,系统可以获得在有限长时间仓轴上的随机脉冲序列的ns级时间数字转换,同时可以获得脉冲的峰值。     

定量中子数字成像散射校正的蒙特卡罗模拟

 中子数字成像过程中,散射中子可降低像质致使提取样品的定量信息变得困难。针对该情况,分析了中子微光成像系统图像散射降质的原理,采用点扩展函数的叠加来表征散射中子引起图像降质的过程,借助于蒙特卡罗方法（MC）对点扩展函数进行模拟和建模,将点扩展函数描述为样品厚度以及样品到探测器距离为参量的解析函数,研究了点扩展函数的计算方法。研究结果表明,借助于MC方法构建系统的点扩展函数之解析函数,并利用该函数对中子图像进行散射校正,是一种行之有效的定量中子数字成像散射校正方法。     

面向个人剂量计校准的小尺度伽玛参考辐射模拟研究

针对伽玛射线个人剂量计基于标准伽玛参考辐射进行校准时检定效率低、校准工作复杂和需要远程送检的关键技术问题,建构了1 Ci ¹³⁷Cs放射源小尺度参考辐射场物理模型,采用蒙特卡罗方法,研究了小尺度参考辐射场内的剂量分布、装置结构和待检剂量计变化导致散射射线对剂量场的影响,获得了待检剂量计形状、数量、类型和装置结构产生的散射伽玛射线对小尺度参考辐射量值定度的影响结果。研究结果表明,1 Ci ¹³⁷Cs可以为小尺度参考辐射辐射场检验点提供1.5 mSv/h的伽玛遂行剂量率,辐照个人剂量计载台直径30 cm束斑上的剂量率相对标准偏差约为0.48%。当载台厚度为20 mm时,散射射线对小尺度参考辐射检验点处剂量率值的影响率为3.27%,高于剂量计尺寸（1.62%）和剂量计数量（0.56%）的影响。     

放射性同位素伽玛源准直照射辐射场模拟研究

针对各向同性伽玛源参考辐射场尺寸关键技术问题,GB/T 12162系列标准虽然进行了相关规定,但是该规定并未对准直照射状态下照射室尺寸提出具体要求。为减小用于辐射检测或监测类仪器仪表检定与量值校准时伽玛参考辐射场内散射影响,本文采用蒙特卡罗方法,研究了同位素放射源准直照射时,照射室尺寸变化对检验点处的剂量率值与能量分布的影响情况,获得了准直照射时伽玛辐射场照射室尺寸的边界条件,建立并完善了伽玛参考辐射场边界研究方法及相关标准细节,为准直照射状态下照射室尺寸设计提供了一种新方法或途径。     

随机脉冲序列的ns级时间检测及峰值检测

 利用1 GHz超高速A/D转换单元和现场可编程逻辑门阵列高速处理单元,实现了一种对快反应随机事件转换得到的快逻辑窄脉冲序列进行在线检测的系统。设计了PeakTDC滞回峰值检测算法以求取脉冲的峰值位置,并以峰值位置标定序列中的脉冲时间,进而形成脉冲序列的时间编码及峰值幅度。用实际生成的脉冲序列对系统进行了验证测试,脉冲检测的时间间隔误差为1 ns,峰值幅度误差为2个量化单位,脉冲对的分辨时间为10 ns。算法理论和实验结果表明,系统可以获得在有限长时间仓轴上的随机脉冲序列的ns级时间数字转换,同时可以获得脉冲的峰值。     

嵌入式粒子群-遗传算法的水质COD检测特征波长优化算法

基于紫外-可见光谱法的水质测量中,光谱信号易受到系统噪声干扰、悬浮物散射干扰,且存在信息冗余、多重共线性等特征,导致水质COD测量中特征波长的选取产生较大偏差。因此,提出了基于嵌入式粒子群-遗传（EPSO_GA）算法的水质COD检测特征波长优化算法,以提高波长选择精度。为验证检测特征波长优化算法的可行性,采集了某高校池塘水样、生活污水和排水沟水样的光谱数据,利用EPSO_GA算法对预处理后的光谱数据选取特征波长。EPSO_GA算法采用实数编码方法实现了粒子群（PSO）优化算法和遗传（GA）优化算法的统一编码,在PSO算法中更新粒子时嵌入GA算法的选择、交叉、变异等操作,改善了这两种算法各自在光谱波长特征选取问题上的局限性。将EPSO_GA算法选取的特征波长结合偏最小二乘法（PLS）构建了EPSO_GA_PLS的水质COD预测模型,并且与传统的PSO算法、GA算法选取特征波长建立的PSO_PLS、GA_PLS和全光谱构建的PLS水质COD预测模型做了对比。结果表明：与PSO_PLS,GA_PLS和全光谱构建的PLS水质COD预测模型相比,EPSO_GA改善了PSO算法和GA算法在光谱特征波长选择中早熟和收敛速度慢的问题,降低了全光谱构建PLS水质COD预测模型的复杂度,提高了模型的预测精度。基于EPSO_GA算法建立的EPSO_GA_PLS水质COD预测模型,均方根误差降到了0.212 3,预测精度增加到0.999 3,可以快速定量检测水质COD,为紫外-可见光谱法测COD提供了更好的预测模型。     

基于支持向量机的~(252)Cf中子裂变信号时频特征分析及识别

基于裂变中子(252Cf)对裂变链(235U系统)依存关系,在对252Cf中子裂变信号的测量原理及信号特点分析基础上,开展了基于支持向量机的中子裂变信号时频特征分析及识别研究工作。采用小波分解和去噪小波包分解方法,提取不同状态下随机核信号的时频能量特征,借助于统计学习理论的支持向量机(SVM)分类器原理进行训练和分类。研究结果表明:通过直接小波分解或去噪小波包分解,以获取核信号特征的方法是有效的;去噪小波包分解特征提取方式,较之直接小波分解特征提取方式更能反映中子裂变核系统的内部特征和规律;基于SVM核信号样本的分类,训练后的SVM分类器有着大于70%以上的正确率,且较好地克服了训练样本数较少的问题,验证了方法的可行性和有效性。