利用脉冲快热中子分析方法和神经网络识别爆炸物

研究利用PFTNA方法和人工神经网络来识别爆炸物的方法。该方法利用PFTNA来获取被检测样品的热中子俘获γ谱和γ快中子非弹性散射谱,然后通过已知能谱对人工神经网络进行训练后识别未知样品。利用这种方法,能够快速的对未知样品进行定性分析。     

基于RBF人工神经网络的γ能谱分析

提出了基于人工神经网络的γ能谱定量分析方法。通过对标准源γ能谱的线性组合,建立了γ能谱分析网络训练样本集,并对RBF人工神经网络进行了训练。对已知标准点源不同测量时间的组合γ能谱和标准环境样品γ能谱进行了仿真分析,分析结果的相对误差分别小于3%和小于8%。研究表明,基于RBF人工神经网络的γ能谱分析方法是有效可行的。     

一种基于小波包分解的神经网络识别γ能谱方法

提出了一种基于小波包分解的神经网络识别γ能谱方法,该方法将γ能谱看作非平稳离散信号,对γ能谱做小波包分解得到各频带的能量,以各频带能量为元素构造特征向量作为神经网络的训练样本,利用神经网络的分类功能实现γ能谱的识别.结果表明,该方法不仅能准确地识别不同种类标准源的γ能谱,还能准确识别不同批次标准源的γ能谱,具有很好的实用价值.     

基于BP神经网络的核素快速识别算法

研究了基于NaI便携式γ谱仪的核素识别算法,包括能谱光滑去噪、峰位识别、峰边界确定、基于特征峰的核素定性识别。将BP神经网络引入核素识别当中,分别采用全谱识别法和特征向量识别法对核素进行识别。全谱识别法以γ能谱每道计数作为神经网络的输入值,能充分利用能谱数据,提高结果的准确性。特征向量识别法是对能谱进行小波包分解得到频域的若干个特征值,作为神经网络的样本,大大降低了输入维数,提高了训练速度。     

粒子群优化算法在神经网络识别γ能谱中的应用

在神经网络识别γ能谱的应用中,针对BP算法极易陷入局部极小、收敛速度慢的缺点,根据粒子群优化算法具有全局寻优的特点,本文将PSO与BP算法结合起来形成一种训练神经网络的新算法--混合PSO-BP算法.将该算法应用到γ能谱识别中,克服了BP算法极易陷入局部极小的缺点,并且训练好的网络具有很好的泛化能力,识别正确率为100%.实例表明,混合PSO-BP算法用于γ能谱识别是非常理想的、有效的.     

稀疏表示法提取γ能谱特征

针对γ能谱分析中重峰及强噪声背景下弱峰存在时特征提取困难的问题,提出了基于稀疏表示的γ能谱特征提取方法。采用匹配追踪算法提取能谱特征,获取能谱稀疏分解系数,然后使用所获特征训练模糊决策树,最后利用测试样本在所训练决策树中的识别准确率来验证特征提取效果。实验结果表明:该方法避免了传统的预处理过程,能有效地对γ能谱进行特征提取。     

嫦娥一号和嫦娥二号月球γ能谱解析

为了从嫦娥系列绕月γ能谱测量实验获取月表γ能谱特征,应用CE1-GRS和CE2-GRSγ能谱2C级科学数据,首先从散射本底扣除后的谱线中提取出弱特征峰信息,然后对嫦娥系列仪器谱进行定性分析,推定月表存在的可能元素种类。结果表明:(1)从CE1-GRSγ能谱能识别U、Th、K、Fe、Mg、Si、Al和O等8种月表可能元素,从CE2-GRSγ能谱能识别U、Th、K、Fe、Mg、Si、Al、O、Ti和Ca等10种月表可能元素;(2)卫星绕行轨道距月表距离越近、探测器的能量分辨率越高,得到的月球轨道γ能谱将更精细,从而能获取更准确的月表元素种类及其分布特征。     

中子诱发TNT中轻核素反应的混合γ能谱模拟

用MCNP模拟了Am-Be中子源诱发土壤环境中爆炸物各组成核素形成的瞬发γ射线在Nal(T1)和BGO探测器中的能谱,得到H、C、N、O核素特征峰计数随爆炸物质量的变化关系,研究了土壤湿度对γ能谱的影响.通过对中子诱发爆炸物的瞬发γ能谱分析,发现N、C核素特征γ射线全能峰计数之比能较好识别含水环境下的爆炸物.     

基于MATLAB的γ谱人工神经网络分析方法

用人工神经网络分析γ能谱具有充分利用全谱信息，分析结果精度高的优点。在MATLAB平台上实现了该分析方法，具有编程简单、可靠、便于推广的优点。     

一种基于BP神经网络的γ能谱识别方法

根据神经网络可以进行模式分类的特点,利用BP神经网络识别γ能谱的技术进行了初步研究,对影响识别结果的因素进行了探讨.     

基于神经网络的核材料类型识别

针对核查前提．用人工神经网络技术对核材料类型识别进行了研究。实验结果表明,基于神经网络的分类器经过训练,能够有效识别不同类型的核材料,证明该方法用于现场核查中具有一定的可行性和实践意义。     

重离子和γ辐照硼硅酸盐玻璃的辐照效应对比

为研究玻璃固化体在不同辐照方式下的宏观和微观结果及其对应关系,使用重离子和γ辐照硼硅酸盐玻璃,分别测量了辐照后硼硅酸盐玻璃的硬度和模量变化。发现在γ辐照条件下,直到吸收剂量达到6×10⁶ Gy,硼硅酸盐玻璃的宏观性质（硬度和模量）均未发生明显改变。在Xe离子辐照条件下,当辐照剂量达到0.1 dpa时,硬度和模量减少达饱和值。此外,测量了γ辐照后的硼硅酸盐玻璃的吸收光谱,得到了辐照后硼硅酸盐玻璃带隙随吸收剂量的变化规律,讨论了辐照产生的微观缺陷来源和产生机理。发现重离子辐照产生的硬度和模量的下降主要来源于玻璃网络结构的断裂,而重离子的核能量沉积是造成网络体结构断裂的主要原因。结合γ辐照样品的吸收光谱结果,通过对比γ射线和重离子辐照后的样品硬度和模量变化不同趋势可发现：γ辐照会在硼硅酸盐玻璃中产生微观缺陷（非桥氧空位色心等）,这些缺陷主要来源于网络体末端与钠相连的键的断裂。而网络体末端的断裂不影响硼硅酸盐玻璃的网络体结构,所以γ辐照产生的缺陷不会引起硼硅酸盐玻璃的硬度和模量变化。     

Comparison of measured and calculated neutron and gamma ray energy spectra behind an in-line shielded duct

Integral experiments that measure the transport of 14 MeV neutrons through a 0.30-m-diameter duct having a length-to-diameter ratio of 2.83 that is partially plugged with a 0.15 m diameter, 0.51 m long shield comprised of alternating layers of stainless steel type 304 and borated polyethylene have been carried out at the Oak Ridge National Laboratory. Measured and calculated neutron and gamma ray energy spectra are compared at several locations relative to the mouth of the duct. The measured spectra were obtained using an NE-213 liquid scintillator detector with pulse shape discrimination methods used to simultaneously resolve neutron and gamma ray events. The calculated spectra were obtained using a computer code network that incorporates two radiation transport methods: discrete ordinates (with P₃ multigroup cross sections) and Monte Carlo (with continuous point cross sections). The two radiation transport methods are required to account for neutrons that singly scatter from the duct to the detectors. The calculated and measured neutron energy spectra above 850 keV agree within 5–50% depending on detector location and neutron energy. The calculated and measured gamma ray energy spectra above 750 keV are also in favorable agreement, 5–50%, depending on detector location and gamma ray energy.     

人工神经网络解析CdZnTe探测器γ谱

半导体CdZnTe探测器具有体积小、分辨率高、可在室温下工作等优点而适用于野外便携式γ谱仪系统。由于CdZnTe晶体内电荷收集不完全导致γ谱产生低能尾巴,因而增加了常规谱解析的难度。采用了人工神经网络方法进行全γ谱法定性定量分析,可以充分利用γ谱所含信息,迅速准确地得出结果,避免了采用常规谱解析方法时低能尾巴对峰形拟合的影响。     

油砂地层中子-伽玛能谱Monte-Carlo模拟

本工作应用自行研制开发的中子 伽玛能谱测井的中子 伽玛射线随空间、能量、时间分布的蒙特卡罗模拟软件包计算了裸眼井、井眼里无下井仪器、油饱和砂岩地层、井眼注油条件下沿井轴和井壁的中子 伽玛射线随能量、时间分布及沿井轴和沿井壁的中子 伽玛射线能谱 ,研究了源距对中子 伽玛射线随能量、时间分布以及井轴与井壁中子 伽玛射线能谱的影响。     

SOI 硅微剂量探测器对中子和伽马辐射场线能谱测量的GEANT4模拟研究

绝缘体上硅(SOI)硅微剂量测量系统可以通过测量中子和伽马混合辐射场的线能谱来获取不同类型辐射的剂量当量贡献。本文根据SOI硅微剂量探测器物理设计,采用GEANT4软件建模对Cf-252中子和伽马混合辐射场及Co-60伽马辐射线能谱测量进行蒙特卡罗模拟,并进一步分析了SOI探测器转换层对伽马线能谱测量的影响。结果表明,SOI硅微剂量探测器能够区分中子和伽马的剂量贡献,并且伽马线能谱峰值随着转换层厚度发生变化,有可能利用该特性实现不同贯穿深度下伽马辐射剂量贡献的测量。模拟分析结果可为SOI硅微剂量探测器设计及应用提供参考。     

Gamma ray interaction with sodium phosphate glasses containing MoO3

Sodium metaphosphate glasses undoped and doped with varying MoO₃ contents were prepared and their UV-visible, infrared and Raman spectroscopy were measured. The ultraviolet-visible absorption were remeasured after each successive gamma irradiation. The induced color centers of the intrinsic defects of the undoped and extrinsic defects due to Mo-doped glasses were characterized. The structural forming units were derived and analyzed from infrared and Raman spectroscopic evolution. Also, some sodium phosphate glasses with varying Na₂O or P₂O₅ content and constant MoO₃ were investigated. The experimental results show that the parent undoped sodium metaphosphate reveals strong ultraviolet spectra originating from the presence of trace iron impurities. Upon gamma irradiation, some UV and visible induced absorption bands are resolved which can be correlated with POHC, OHC, PEC from phosphate network and extrinsic defect due to iron impurities. The high Mo-doped glass reveals two small visible bands with increasing the Na₂O content which seems to be related to polymolybdate ions. Infrared and Raman spectra show the characteristic absorption bands due mainly to metaphosphate network and molybdate groups.     

直接确定地层有机碳含量测井方法的数值模拟

非常规资源逐渐成为我国油气勘探的重要领域,其"源储一体"的特性使得对源岩特别是有机碳含量的连续定量评价成为关键。传统测井评价方法均是基于测井资料的间接评价,受多种因素影响,计算结果有一定的不确定性。本文利用快中子与地层元素原子核发生反应产生的非弹性散射伽马能谱和俘获伽马能谱,通过谱分析技术获取地层元素含量,根据与无机碳相关的钙、镁等元素含量确定无机碳含量,从总碳含量中扣除无机碳含量可直接提供高精度的有机碳含量信息。借助于蒙特卡罗数值模拟方法,建立了6种四川盆地龙马溪组和筇竹寺组页岩地层模型,模拟不同地层条件下的混合伽马能谱,并利用模拟元素的标准伽马能谱对模拟能谱进行谱解析。模拟结果表明,本文的方法可直接提供高精度的有机碳含量,有机碳含量大于2%时,其计算值相对误差小于6%。