用NaI谱仪识别γ放射源

袁永刚 魏熙晔 雷家荣 张少华

(中国工程物理研究院核物理与化学研究所 绵阳 621900)

随着我国核科学技术和社会经济的高速发展，放射源广泛应用于工业、农业、医学、科学研究和日常生活等领域。因放射源管理使用不当而一旦失控，会给社会安全带来潜在危险[1–3]。据近几年的不完全统计，全国平均每年发生放射源丢失、被盗事故 15起，这充分说明对放射源的实时监控不够完善。为防止放射源丢失、被盗事故，减少放射源公众事件和环境事件的发生，有必要研究安全监管技术。本文针对科研用放射源的安全监管，采用放射源识别技术，结合本单位放射源管理程序，在放射源入库、借还等过程实现放射源的同一性识别，确保放射源的安全。同时，也可为放射源快速查找等技术提供支持。

γ放射源识别一般分析其出射的γ射线来实现识别的，常用的识别方法包括剂量分析方法[1]和能谱识别方法[4–7]。剂量分析方法只能对其总剂量进行测量，无法进行核素分析，有较强的局限性，适用于运输等特殊过程的放射源监控。能谱识别方法常用于核材料的军控核查[6,7]，由于材料γ射线能谱较为复杂，一般采用高能量分辨率高纯锗探测器，其研究的方向主要是能峰的区分算法和核素强度分析。本文利用NaI谱仪作为γ射线测量设备，建立了谱形比较算法，结合放射源半衰期修正，实现了不同时间放射源的识别。

1 实验原理

放射源的同一性识别[7](指纹识别)是通过谱仪测量放射源γ能谱的信息来识别。放射源γ能谱包括全能峰、康普顿坪、单(双)逃逸峰等，常用的同位素γ源能量适中，能谱由全能峰和康普顿坪构成。可比较全能峰的净计数进行源的同一性识别，识别程序流程图见图1。

图1 放射源识别流程图Fig.1 The flow chart for recognition of γ-ray sources.

采用能峰相似度函数描述匹配能峰的相似程度，能峰相似度函数Fi定义为：

式中，Chf= e–λ(t–t0)为半衰期修正因子，l为该放射源的衰变常数，t为识别时能谱的测量时间，t0为原始能谱的测量时间；n0i为原始能谱中第i个峰的净计数率，nt,i为识别时测量能谱中第i个峰的净计数率。

若放射源有多条γ射线，其全能峰与γ射线的数目相对应。单峰的相似度无法满足整个能谱的识别要求，为此，采用能谱相似度因子P描述整个能谱的相似度，从而实现源的同一性确认。放射源发出的各条γ射线的分支比不同，探测器对各γ射线的探测效率不同，表现为能谱中的强峰和弱峰；遵循强峰贡献大于弱峰的原则，特引入峰权重因子Mi实现其贡献平均。能谱相似度因子P为：

式中，Ni为原始能谱中第i个峰的净计数。

2 实验方法

实验测量采用PGT公司的谱仪系统，包括Φ7.6 cm× 7.6 cm的NaI(Tl)探头和光电倍增管，MCA2000多道分析器(内置高压输出、前放大器和主放大器)，该系统提供多道控制、采集API函数[8]，实现多道采集分析软件的二次开发。

2.1 探测器的能量刻度

MCA2000带有能量刻度功能，刻度方法包括手动两点能量刻度、自动能量刻度和手动多点能量刻度，本实验采用手动多点能量刻度方法。该软件采用最小二乘法的多项式拟合方法实现能量(E)与道址的对应，计算公式如下：

采用152Eu放射源实现谱仪的能量刻度，能量分别为121.8、344.3、778.9、864.9、1112.1、1408.0 keV (图2)。

2.2 探测器识别程序

利用VB6.0程序开发软件[9]和MCA2000提供的API函数实现了能谱数据的在线采集。程序由原始谱数据读取、硬件初始化、在线谱数据采集比较三大模块构成。原始谱数据读取利用VB开发软件的二进制文件读取函数实现原能谱数据的读取，实现测量日期、测量时间、每道计数、感兴区道址、能量刻度因子等的读取，并计算出感兴区的能量上下域和净峰面积计算等参数。硬件参数初始化包括硬件连接、内存读取、参数初始化和新的能量刻度参数等，这段代码实现了计算机与多道的通讯和感兴区道址上下域参数的计算。在线谱数据采集比较模块利用VB的Timer控件，实现内存多道数据的连续读取，读取时间间隔为1 s；同时，在该时间间隔内，实现了能谱相似度因子P的计算和显示。

图2 能量刻度曲线Fig.2 The curve of energy calibration.

3 实验结果

采用137Cs和60Co-g混合放射源对放射源识别方法进行实验研究。先获取该放射源的初始能谱数据，测量时137Cs和60Co-g源的初始活度分别为23.1和7.31 kBq，放射源为薄膜源，放射源距探测器5 cm；全能峰为其特征能量峰，能量分别为661.7、1173、1332.5 keV。在放射源识别实验中保持放射源到探测器的距离相同，每隔3个月进行一次识别实验，共获取了2年的实验数据(表1)。

表1 放射源识别实验数据表Table 1 The recognition data (in s-1 ) for γ radiation source experiment.

由于放射性核衰变及射线与物质相互作用过程具有随机性，其计数服从高斯分布；能谱相似度因子P与峰面积相关，在单峰面积为2000个计数和置信度为 95.5%条件下，概率区间为 2σ=4.4%(2/20001/2)，考虑到其它不确定因素，其峰面积的不确定度为5%，因此，选取能谱相似度因子P>95%时认定为同一放射源。在软件中提供了感兴区选择分析功能，主要包括单峰识别分析、多峰识别分析和全能谱总计数分析，多峰识别分析界面见图3。实验放射源为密封222Ra放射源，其能峰主要是衰变产物220Rn以及子体产生的g射线。

图3 多峰分析源识别结果Fig.3 The result of multi-peak recognition method.

4 结语

本文采用的能峰识别算法与文献[7]的方法相近，不同之处在于文献[7]采用的是高纯锗γ谱仪系统，其重点在于能峰强度分析；而本文重点在于识别方法随时间推移的有效性。通过对不同放置时间的同位素放射源进行了识别研究，采用VB程序开发软件编写了放射源同一性识别程序，采用API函数实现了多道数据的在线采集，采用全峰计数和多峰计数分析方法进行了源能谱和实测能谱可视化比较，研究结果表明所建立的放射源识别算法和放射源半衰期修正方法能较好的实现放射源的识别，其谱相似度因子P与能峰的计数率相关，与实验时间无明显关系。

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