基于幂次方法的快速核素识别应用分析

王长健，曾晨浩，冯孝杰，秦 冰，段中山，曾 志

1.解放军96401部队2.解放军后勤工程学院3.解放军95666部队

基于幂次方法的快速核素识别应用分析

王长健1，曾晨浩2，冯孝杰2，秦 冰2，段中山2，曾 志3

1.解放军96401部队2.解放军后勤工程学院3.解放军95666部队

便携式γ能谱分析仪的数字分析模块是核素定性分析的载体，算法是核心。本文对22Na源测量数据（γ能谱）进行Matlab仿真，在数学处理过程中采取不同平滑次数，然后进行幂次处理，对比分析幂次方法和传统方法的核素识别效果，发现幂次方法的核素识别能力明显优于传统方法。

幂次方；核素识别；应用

The digital analysis module of the portable γ ray spectrometer is the carrier of the qualitative analysis， and the algorithm is the core . In this paper， it studies the22Na source Matlab simulation measurement data (γ spectrum). Process with different smoothing times in the process of mathematical treatment and then with power of the method . Compare results by radionuclide identification power of the method and the traditional methods， power of the method is better than traditional methods to improve the radionuclide identification speed.

γ能谱定性分析主要是核素识别，简化的核素识别算法包含谱数据的平滑、寻峰、核素匹配等几个主要环节。传统的方法处理能谱中单个能峰定位识别常常是独立的［1］。由于测量时测量仪器和算法处理时带来误差，造成核素库中对应射线能量接近的可能核素往往有多种选择，算法判断时需要增加半衰期、低能特征X射线等辅助方法加以鉴别，增加了分析时间［2］。数据融合方法通过提取各个影响因素之间的特征关系，进行数据之间的融合［3］。快速核素识别需在短时间内识别核素种类，不仅要求探测器有较高的探测性能，同时对核素识别算法要求有新的突破。本文在核素判别时应用幂次方处理能谱，并通过改变平滑次数，分析算法实用性，达到快速核素识别的目的。

1 幂次方法

幂次方法是一种加速核素识别的方法，传统的核素识别方法平滑后直接寻峰，而幂次方处理的实质是对采集的能谱数据平滑后，再对平滑后每一道数据分别取幂次方，由此得出一组新的谱数据。幂次方也可以认为是一种数学自乘的谱变换，采用数学原理凸显峰位信息，然后再用一般的寻峰方法寻峰，确定峰位，通过峰位标定，得出核素识别结论。

222Na实验测量

研究内容基于PC机Matlab软件辅助完成，以不同时间间隔、不同方式获取的22Na源γ能谱数据作为分析对象，采用同种寻峰法对经过幂次方处理（采用平方处理）和未经过处理的谱数据寻峰，通过分析寻峰结果和参数，对此法的应用能力做出初步的判断。

2.1 22Na峰位确定方法

对22Na源测量谱图进行处理，如图1所示为采集时间较长时22Na源谱数据平滑后能谱图，采用GammaVision软件对采集数据进行分析处理，寻峰峰位道址为217和440，实验采集数据峰位敏感区域在这两道附近。

2.2 22Na核素识别分析

能谱数据处理算法实质是运用数学原理解析能谱数据，乘方是为了凸显峰位信息，那么自然也会凸显假峰峰位，在快速核素识别仿真时发现，增加平滑次数再乘方，有利于区别真峰与假峰的参数值。

本文对22Na全谱测量的实验数据进行核素识别MATLAB仿真，仿真结果如表1所示，括号内识别结果为传统方法识别结果，括号外识别结果为幂次方法识别结果。

3 幂次方法应用分析

两种处理方法，从寻得有效峰位的能力可以看出，幂次方处理法的寻峰能力优于传统方法。平滑次数设置和判断参数选择对寻峰能力有很大影响，由于幂次方法能够凸显敏感峰位的信息，在判断的过程中对于敏感峰位的选择性优于传统方法，虽然增加了系统计算量，但不会漏选敏感峰位，提高判断能力，反而在识别时加速了未知核素判断时间，因此，幂次方法适宜快速核素识别以及弱峰寻峰。

TL817

A

1674-6708（2015）144-0062-01