航放全谱数据处理及应用效果

2022-11-21李兵海郑圻森张光雅卢亚运

铀矿地质 2022年6期

李兵海，郑圻森，张光雅，卢亚运

（1.核工业航测遥感中心，河北石家庄 050002；2.河北省航空探测与遥感技术重点实验室，河北石家庄 050002；3.中核集团铀资源地球物理勘查技术中心重点实验室，河北石家庄 050002）

全谱法（Full spectrum analysis method for airborne gamma-ray spectrometric data，简写为FSA）是指利用航空伽马能谱测量中所有测量道（多数为256 道）的能谱数据，直接进行飞机和仪器本底、宇宙辐射本底、大气氡、高度等各项修正，并计算出地面辐射源的钾、铀、钍元素含量、以及其他核污染源的浓度或活度的航空伽马能谱测量数据分析方法。相对于三窗法来说，利用的计数率增加了，因此得到的数据精度应该有所提高。全谱法研究的前身，是多道航空伽马能谱分析方法和多窗法（相对于国际原子能机构建议的常规三窗法）的研究。自20 世纪70 年代开始，在世界范围内航空伽马能谱测量普遍采用了256 道能谱测量，许多学者纷纷进行各种多窗数据处理方法的研究，如Dickson、Crossley、Grasty、Bailey、Minty、Hovgaard 等，成功地开发了多种多窗航空伽马能谱数据处理方法，并在诸如铀矿勘查、放射性本底调查、环境测量以及大气氡评价和修正等方面开展了应用。Dickson 等（1981）使用主分量分析方法来研究伽马能谱的谱形随探测器离地高度的变化，证明了在飞机高度为0～112 m 的范围内，3 种放射性元素中每种元素的伽马射线谱实际上由两个能谱组分组成，其比例随发射源和探测器之间的吸收物质的多少（相当于飞机高度）而变化［1］；Bailey（1986）基于物理原理对这种模型（每种元素的伽马射线谱由两个能谱组分组成）作了解释，认为其中第1 个成分随着高度的增加而衰变成第2 个能谱成分［2］；说明了低能谱部分的应用价值，即低能谱可能更为客观地反映了地表的真实情况。

Crossly 和Reid（1982）论述了一种反演多道航空伽马能谱矩阵方法，使每个测量道的数据都得到了反演，在利用能谱数据方面得出的结论为：增加低能铀窗和钍窗能有效改进含量计算，进而推论使用全谱反演，可以得到更为精确的含量［3］；但是在野外的实际测量中，存在计数率太低的问题，导致了全谱反演的不确定性。

Grasty 等（1985）对全谱分析法与标准三窗法进行比较，在实验和理论上都证明全谱法可提高3 种放射性元素的测量精度，认为3种放射性元素的每个能谱都由两种组分组成，其成分与发射源和探测器之间吸收物质的总量呈指数变化。指出使用多窗法首先要解决两个问题，一个是能量标定问题，一个是低计数率问题，其计算的复合能谱与航空伽马能谱的谱差几乎全部是由137Cs引起的，由于当时的计算速度限制，使用了10 个最佳窗计算含量，其误差下降了25%，相当于有效探测器的体积增加了50%，研究结果表明使用48 keV宽道全谱计算出含量的误差与使用12 keV全谱计算出含量的误差完全一致，其结果优于10个最佳窗计算含量的误差，研究结果还表明，用能量中心为1.12 MeV的214Bi 伽马射线峰的低能窗计算铀含量，无论单独计算，还是与标准铀窗累加计算，结果都是不可取的［4］。

Minty、Grasty等提出，使用全谱分析方法能够进行航空伽马能谱测量中辐射本底的评价，不需要附加上测晶体，其结果好于使用上测晶体进行大气氡本底修正结果，消除了“条带状”现象［5-8］。

Minty、L.Guillot等［9-11］利用多通道处理方法大大降低了钾、铀、钍含量结果的误差。对于使用多通道法处理的实测数据，与传统三窗法相比，K、U 和Th 元素计数率与每个观测点估计平均元素计数率的平均偏差分别减少了12.4%、26.5%和20.3%。多通道处理的图像得到了增强，比相应的三窗法图像具有更好的结构分辨率。

Hendriks 等在2001 年为了在海底探测更低放射性异常（钾0.6%，铀0.45 μg/g，钍1.25 μg/g），建立了配合锗酸铋晶体探测器的全谱处理系统，使用全谱处理锗酸铋（BGO）探测器所得谱数据，结果比基于NaI 探测器和“三窗法”分析的传统系统至少灵敏一个数量级［12］。

2005 年，胡明考、沈正新等立足于伊犁地区已知的可地浸砂岩型铀矿床，进行航放全谱信息开发研究，提出窗累加线性相关剥离法、单位谱拟合法、全能峰面积法等全谱数据处理方法，对航空伽马能谱伽马全谱中铀镭系列的5 个主要能量分支的数据进行了分析，取得了较好的效果［13］。2003—2005 年倪卫冲进行了航空伽马射线全能谱分析方法的研究，建立了航空伽马射线全能谱分析方法的数学计算模型［14］。但是没有得出可供生产使用的核素含量，究其原因主要是没有解决好航测原始能谱峰漂修正技术、降低航测原始能谱统计涨落噪声、大气氡单位谱刻度等几个关键技术问题。

2022 年李兵海等利用NASVD 技术，较好的解决了航测原始能谱峰漂修正技术、降低航测原始能谱统计涨落噪声问题［15］。

2018 年金亚等，针对测井中的伽马能谱数据提出了一种利用全谱数据进行解谱以计算钾、铀、钍含量的方法［16］。

综上所述，航空伽马全谱分析方法还不成熟，还没有得出可供生产使用的核素含量。本文系统研究了全谱修正参数标定方法及全谱数据修正处理方法，得出了可供生产使用的核素含量，并比较了全谱数据处理与三窗法的异同。

1 全谱数据处理过程

由于航空伽马能谱全谱数据是每秒1个数据，其统计涨落噪音较大，因此必须经过谱数据的降噪后才能进行后续的数据处理。又由于仪器及温度的影响，有一定的峰漂是难免的，而用来解谱的单位谱是没有峰漂的，因此进行峰漂修正有助于提高换算核素含量的准确性。所以全谱数据在修正前有必要经过全谱数据的降噪及峰漂修正。

航空伽马能谱测量接受的不仅仅是地面核素的伽马射线，还受飞机仪器本身、宇宙射线、大气氡等因素的影响，因此全谱数据处理和三窗法处理一样，也要进行飞机仪器本底、宇宙射线、大气氡修正，同时还要消除飞行高度不一致的影响，即飞行高度的修正；要做这些系列的修正，首先要求取修正参数，然后进行修正。所有修正完成后，进行解谱，解算出地面各核素含量。

1.1 谱数据的降噪及峰漂修正

谱数据的降噪方法有很多种，常用的db小波、MNF与NASVD等方法。本文采用了NASVD方法，NASVD 处理后，噪音可降低为原始数据的10%左右，即除噪90%左右。NASVD 处理后对峰漂也有一定的修正作用，90%的谱数据修正率在30%以上。

1.2 全谱修正参数的标定

1.2.1飞机本底修正和宇宙射线修正参数标定方法

飞机本底和宇宙射线修正系数通过本底校准区的高高度（一般为海拔3 000～4 500 m）飞行来确定。在合适的气象状态下进行高高度飞行时，大气氡及地面影响几乎等于零，此时测得的仅是飞机本底和宇宙射线的影响。飞机本底为常数，而宇宙射线是一个变量，即：

式中：Ri—第i道的计数率，计数/秒；Rbi—第i道的飞机本底计数率，计数/秒；C—任意一个高度k上3～6 MeV能量范围内实测的计数（宇宙射线计数），计数/秒；ai—宇宙射线对第i道的影响系数，无量纲。

不同高度的飞行，可以得到不同高度的系列Ri和C值，通过线性拟合，即可得出Rbi和ai。

1.2.2大气氡谱数据标定方法

当动态带水面宽度大于3 km时，用动态带水面数据经过飞机本底和宇宙射线修正后，在理论上仅剩余大气氡的贡献，以此时的下测谱数据作为大气氡的单位谱，用于后续的大气氡修正（图1）。由图1可见，大气氡单位谱与铀核素单位谱非常接近。

图1 大气氡单位谱与铀核素单位谱比较Fig.1 Comparison of radon spectrum and uranium spectrum

1.2.3各核素单位谱标定方法

单位谱标定原理：

设单位核素活度的第j种核素，其产生的计数率为aij，（i为道域），则强度为x的第j种核素在第i道域中的计数率贡献为aij xj。

如果j种混合核素在第i道的计数率为mi，则下式成立

如果只测K、U、Th 3 种核素，全谱为256 道数据，公式（2）可写为矩阵形式，即：

将公式（3）两边同时右乘X-1，得

即：

由于AE=A，故公式（5）又可写为：

当X 为模型含量矩阵时，X=，下标含义：下标第1 个字母表示模型，第2 个字母表示核素，M 为计数率矩阵，M=，下标含义：下标第1 个字母表示模型，第2 个字母表示道数。

单位谱刻度方案：将钾、铀、钍航模上的XM代入公式（6），可解出A，即单位谱。

1.2.4谱数据高度衰减系数刻度方法

用动态带陆地数据经过飞机本底、宇宙射线和大气氡修正后，在理论上仅剩余陆地核素的贡献，利用仅剩余陆地核素贡献的不同高度平均谱数据可以计算出各道谱数据的高度修正系数。

1.3 全谱数据修正及解谱

全谱数据的飞机仪器本底修正、宇宙射线影响修正、大气氡修正、高度修正均比较简单，与三窗法类似，不再赘述，各项修正后进行解谱，获取各核素含量。

解谱方法如下：

将公式（3）两边同时左乘A-1，得：

即：

由于EX=X，故公式（8）又可写为：

用解出的A和在航空伽马能谱测量作业区测出的M代入公式（9），即可得到航空伽马能谱测量作业区钾、铀、钍各核素的含量X。

2 全谱数据处理与三窗法的效果对比

2.1 总体趋势对比

采用全谱处理方法和三窗法处理了某测区全谱数据（图2）。由图2 可知，全谱法与三窗法处理结果在形态上大致一致，说明处理方法正确、结果可信。但是局部有区别，如图中方框位置，可以看出全谱法的异常形态与K1b地质体和Pt3地质体形态吻合较好，说明全谱法的异常形态与地质体吻合方面优于三窗法。

图2 全谱法（a）与三窗法（b）处理后铀含量对比图Fig.2 Uranium content processed by full-spectrum method（a）and three-window method（b）

2.2 反算铀核素含量误差对比

利用两种方法分别处理定点测量数据，此数据均值可作为真值，其均方差反映了统计涨落的大小，均方差与均值的比值大小可视作换算含量的误差大小。

利用两种方法分别处理了8 小时的定点测量数据，共计28 800 组全谱数据，反算含量后的结果见表1。表1 数据表明：全谱反算铀核素含量误差比标准三窗法反算铀核素含量误差降低21.87%。

表1 不同方法处理定点测量数据结果对比Table 1 Outcome list of different processing methods with measured data at the fixed-point

2.3 高度修正效果对比

分别用全谱法和三窗法处理了动态带不同高度的飞行数据，求出不同高度各条线的均值（图3）。由图3 可见，全谱法修正后，不同高度含量较平稳。表2 中数据表明，全谱法的高度修正误差仅为三窗法的1/3 左右，说明全谱法高度修正后误差小于标准三窗法高度修正误差。

图3 同一测线不同高度不同方法修正后铀含量对比图Fig.3 Comparison of uranium contents corrected by different methods at different heights on the same survey line

表2 同一测线不同高度不同方法修正后误差Table 2 The corrected mean square deviation of the different processing methods on different attitudes over the same survey line

2.4 数值的合理性对比

数值的合理性分析：内蒙古二连浩特地区1：50000 航空伽马能谱测量2019 年的全谱数据处理统计结果表明，全谱法铀含量全区均值为2.62 μg/g，与地面统计的放射性参数全区均值2.74 μg/g，比较吻合，三窗法全区均值为0.94 μg/g，与地面统计放射性参数均值相差较大，全谱法数据比较合理。

对内蒙古二连浩特地区1：50000 航空伽马能谱2019 年的全谱数据处理结果做了地质单元编码统计（图4，图5，图6）。与三窗法相比，铀核素含量地质编码统计最小值差别很大，最大值略有差别，平均值两者趋势基本一致。三窗法由于分辨率低，最小值基本均为0 μg/g，但全谱法由于提高了精度，不同地质单元的最小值有了有意义的差别，和地面测量的放射性参数基本一致。

图4 铀含量地质编码统计最小值比较图Fig.4 The minimum uranium content of geological units by full-spectrum method and three-window method 1—全谱法；2—三窗法。

图5 铀含量地质编码统计平均值比较Fig.5 The average uranium content of geological units by full-spectrum method and three-window method 1—全谱法；2—三窗法。

图6 铀含量地质编码统计最大值比较Fig.6 The maxim uranium content of geological units by full-spectrum method and three-window method 1—全谱法；2—三窗法。

图7 为地质单元变异系数对比图，变异系数的大小反应了统计涨落的大小，同一地层的核素含量应该比较均匀，变异系数应该较小。由图7 可知，全谱法统计涨落与三窗法相比小很多，全谱法变异系数均值为0.18 μg/g，三窗法变异系数均值为0.41 μg/g，说明全谱法降低了噪音，提高了精确度。同时佐证了全谱法反算铀核素含量误差小于标准三窗法反算铀核素含量误差这一结论。