一种中子伽马信号甄别方法、存储介质及系统

技术领域

本发明属于核材料无损检测领域，具体涉及一种中子伽马信号甄别方法、存储介质及系统。

背景技术

随着核技术的飞速发展，核材料与核技术已经广泛地应用于能源、医学海关安检等领域。核技术已经由军用成功向民用转型，并且在快速发展。由于核材料在民用领域的广泛使用，核扩散的几率也在明显增加。为了加强对民用核材料的有效追踪和监管，同时为了加强对于军用核材料的核查与衡算能力，核材料的无损检测技术也应运而生。

核材料的无损检测技术主要是对中子信号进行探测，液体闪烁体探测器具有含氢密度大的特性，且中子容易与H元素相互作用产生易被检测到的次级粒子，所以液体闪烁体探测器拥有较高的中子探测效率和较快的时间响应。

但是，在测量中子的环境中，一般都伴随着大量的伽马射线，而液体闪烁体探测器不仅对中子信号灵敏，同时也能探测到伽马信号，因此液体闪烁体探测器的中子伽马甄别能力是影响其对中子探测效率的关键参数。

发明内容

针对现有技术中存在的缺陷，本发明的目的是提供一种中子伽马信号甄别方法、存储介质及系统以提升液体闪烁体探测器对于中子信号及伽马信号的甄别能力。

为达到以上目的，本发明采用的技术方案是：一种中子伽马信号甄别方法，包括步骤：获取中子伽马脉冲的原始数据；利用多种中子伽马甄别算法对原始数据进行处理，得到多个甄别参数；将多个甄别参数进行复合，形成所有信号的分布图；对分布图上的数据进行分析分类，求解最佳甄别阈值；利用最佳甄别阈值完成中子伽马信号的甄别。

进一步，通过示波器或者数字采集卡获取中子伽马脉冲的原始数据。

进一步，采用BC-501A液体闪烁体探测器，使用

进一步，所述甄别算法包括电荷比较法、脉宽甄别法及过零时间法。

进一步，所述将多个甄别参数进行复合，形成所有信号的分布图还包括步骤：将每种甄别算法得到的甄别参数分别标记；将每个标记点视为一个坐标参数，形成空间分布图。

进一步，所述对分布图上的数据进行分析分类，求解最佳甄别阈值还包括步骤：获取每种甄别算法得到的甄别参数对应的初始甄别阈值；在多个初始甄别阈值的交点上形成直线；将所述直线上下平移相等的距离，并改变所述直线的斜率，统计不同斜率下所述直线上下平移区间内脉冲信号的数量；以所述区间内脉冲数量最小时，对应的斜率的直线为最佳甄别阈值。

进一步，所述利用最佳甄别阈值完成中子伽马信号的甄别为：将任意信号的坐标值代入最佳阈值中，即可对信号中的中子信号及伽马信号进行甄别。

进一步，所述利用最佳甄别阈值完成中子伽马信号的甄别之后，利用甄别参数FOM来证明所述中子伽马信号甄别方法的有效性。

本发明还提供一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行所述的中子伽马信号甄别方法。

本发明还提供一种中子伽马信号甄别系统，包括：存储器和处理器，存储器中存储有所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行所述的中子伽马信号甄别方法。

本发明的效果在于：通过多种方法复合甄别，相较于单一的甄别方法，提高了液体闪烁体探测器对于中子及伽马信号的甄别能力，从而提升了液体闪烁体探测器对中子的探测效率。

附图说明

图1是本发明一种中子伽马信号甄别方法的步骤流程示意图；

图2是本发明一种中子伽马信号甄别方法的原理流程示意图；

图3是本发明中收集信号的能量分布图；

图4是利用两种甄别参数得到的信号的二维空间分布图

图5是利用单一甄别方法得到的甄别结果示意图；

图6是复合两种甄别参数得到的甄别结果示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步描述。

如图1-6所示，本发明提供的一种中子伽马信号甄别方法，其包括步骤：

S1,获取中子伽马脉冲的原始数据；

具体的，通过示波器或者数字采集卡获取中子伽马脉冲的原始数据，在本实施例中，实验数据采用BC-501A液体闪烁体探测器，使用

可以理解，其他实施例中，可以使用任意型号的数字采集卡和示波器对脉冲信号进行采集。

S2，利用多种中子伽马甄别算法对原始数据进行处理，得到多个甄别参数；

具体的，通过多种甄别算法对原始数据进行甄别处理，可得到多个甄别参数，如电荷比较法、脉宽甄别及过零时间法等。

S3，将多个甄别参数进行复合，形成所有信号的分布图；

具体的，在进行甄别算法处理，得到多个甄别参数之后，将每种方式甄别算法得到的参数进行标记，如将电荷比较法得到的甄别参数标记为X，将脉宽甄别法甄别出的甄别参数标记为Y。接着将多个甄别参数进行复合，得到一个多维空间的数据分布。如仅使用两种甄别方式时，将两种甄别算法的甄别参数分别标记后，即可以标记为坐标参数，形成一个二维的甄别参数分布图。同理，当使用N种甄别方法时，即可形成N维的甄别参数分布图。

以一个具体实例作为说明，当使用电荷比较法及脉宽甄别法两种方式对原始数据进行处理时，分别以将利用电荷比较法求得的甄别参数记为PSD。将利用脉宽甄别法求得的甄别参数记为TIME，利用复合参数的方法，可将每一个脉冲信号的坐标记为(psd，time),此时我们可以得到采集信号的一个二维空间分布如图3所示。

S4，对分布图上的数据进行分析分类，求解最佳甄别阈值；

具体的，当形成所有信号的分布图后，对分布图中的数据进行分析分类，得到每种甄别参数对应的初始甄别阈值。然后找到每种甄别参数对应初始甄别阈值的交点，形成经过交点的一条直线，并将该直线向上、下分别平移相等的距离，接着改变该直线的斜率，并统计直线上、下平移形成的区间内脉冲信号的数量，当该区间内脉冲数量最小时，对应斜率的直线即为最佳甄别阈值。

可以理解，每种甄别算法得到的甄别参数，其对应的初始甄别阈值在分布图中体现为一条直线。

以一个具体实例作为说明，当仅利用两种甄别算法时，第一种甄别方法可以得到甄别阈值L1第二种甄别方法可以得到甄别阈值L2，将两个甄别阈值的交点记为A(x1,y1)，指定一条经过A的直线L3，该直线L3的表达式为：(Y-y

在本实施例中，脉宽甄别法得到的甄别阈值L1，TIME＝34.0，电荷比较法得到的甄别阈值L2，PSD＝0.23，两个甄别阈值的交点为A(34,0.23)，此时得到的经过A点的L3的表达式为

(PSD-0.23)＝k(TIME-34)。

将L3分别向上向下平移0.1得到：

L4的表达式(PSD-0.13)＝k(TIME-34)

L5的表达式(PSD-0.33)＝k(TIME-34)

将每一个信号(psd，time)的time带入L4和L5的表达式，判断是否落在L4和L5之间，统计落在L4和L5之间信号数量记为N。当k＝0.00793时得到的N的值最小，此时可以求得最佳的甄别阈值的表达式为PSD＝-0.00793TIME+0.4996。

S5，利用最佳甄别阈值完成中子伽马信号的甄别；

具体的，在得到最佳阈值后，将任意信号的坐标值代入最佳阈值中，即可对信号中的中子信号及伽马信号进行甄别。

以一个具体实例作为说明，将任意信号的坐标值记为(x，y)，将x代入甄别阈值表达式可以得到Y＝k

当y>Y时，表明该点落在甄别阈值上方，此时甄别结果为中子信号；

当y

可以理解，如果单独使用一种甄别方法做中子伽马甄别，如图3所示为利用垂直于坐标轴的直线L1和L2进行甄别，如果使用复合两种甄别参数的方法进行甄别，即利用L3进行甄别，主观上可以判断利用复合参数得到的甄别阈值L3的甄别结果要明显的优于单独使用任何一种甄别方法。单独利用脉宽甄别法和电荷比较法的甄别结果如图4所示，利用多参数复合的方法得到的甄别结果如图5所示。通过对比可以看出单独使用任意一种甄别方法，中子峰与伽马峰的交接处很难区分即甄别效果较差，而多参数复合的甄别方法得到的甄别结果得到了明显的改善。

利用国际通用的甄别参数FOM来证明该方法的有效性，FOM的值越大表明甄别的结果越好。利用电荷比较法求得的FOM＝0.896，利用脉宽甄别法求得的FOM＝0.960，利用多参数复合的方法求得的FOM＝1.160，由此可见利用多参数复合的方法求得的FOM值最大，因此甄别结果最好。

进一步地，步骤S3还包括子步骤：

S31，将每种甄别算法得到的甄别参数分别标记；

S32，将每个标记点视为一个坐标参数，形成空间分布图；

进一步地，步骤S4还包括子步骤：

S41，获取每种甄别算法得到的甄别参数对应的初始甄别阈值；

S42，在多个初始甄别阈值的交点上形成直线；

S43，将所述直线上下平移相等的距离，并改变所述直线的斜率，统计多种斜率下所述直线上下平移区间内脉冲信号的数量；

S44，以所述区间内脉冲数量最小时，对应的斜率的直线为最佳甄别阈值；

本发明还提供一种存储介质，该存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述方法步骤。存储介质可以包括如软盘、光盘、DVD、硬盘、闪存、U盘、CF卡、SD卡、MMC卡、SM卡、记忆棒(Memory Stick)、XD卡等。

计算机软件产品存储在存储介质中，包括若干指令用以使得一台或多台计算机设备(可以是个人计算机设备、服务器或其他网络设备等)用以执行本发明方法的全部或部分步骤。

本发明还提供一种中子伽马信号甄别系统，其包括处理器和存储器,存储器上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，实现一种中子伽马信号甄别方法。

通过上述实施例可以看出，本发明通过多种方法复合甄别，相较于单一的甄别方法，提高了中子及伽马信号的甄别能力，从而提升了液体闪烁体探测器对中子的探测效率。

本发明所述的方法及系统并不限于具体实施方式中所述的实施例，本领域技术人员根据本发明的技术方案得出其他的实施方式，同样属于本发明的技术创新范围。