桶內(nèi)介質(zhì)材料和放射性核素信息是對桶裝核廢物進行有效判別和分類的重要依據(jù),在核安全監(jiān)測、核廢物處理處置中,對核廢物桶的檢測是必要環(huán)節(jié)。層析γ掃描技術(Tomographic Gamma Scanning,TGS)是目前最先進的核廢物桶γ無損檢測技術之一,通過Y探測器對核廢物桶進行三維掃描,重建桶內(nèi)介質(zhì)線衰減系數(shù)分布圖像和核素活度分布圖像,實現(xiàn)桶內(nèi)核素的定性、定量和定位分析。現(xiàn)有國內(nèi)外TGS系統(tǒng),未兼具較高的檢測效率、較好的核素識別能力和成像質(zhì)量,使其在實際應用中受限,快速實現(xiàn)核廢物桶檢測且高質(zhì)量成像是目前該方法的技術瓶頸。因此,如何提高TGS系統(tǒng)的檢測效率和成像質(zhì)量是目前TGS技術亟待解決的關鍵問題。針對該問題,本文將壓縮感知方法應用于單高純鍺(High Purity Germanium,HPGe)探測器核廢物桶TGS檢測與圖像重建中,HPGe探測器保證較高核素識別能力,將稀疏測量Y能譜與改進圖像重建算法相結合,兼顧提高TGS系統(tǒng)的檢測效率和圖像重建質(zhì)量。本文開展壓縮感知TGS圖像重建理論、核廢物桶TGS掃描實驗、效率刻度方法、圖像重建算法、圖像重建軟件等方面內(nèi)容的研究,取得了如下成果:(1)提出了一種基于壓縮感知的單HPGe探測器TGS檢測與圖像重建方法,將HPGe探測器稀疏測量γ能譜與改進圖像重建算法相結合,保證較高核素識別能力,同時提高TGS系統(tǒng)檢測效率和圖像重建質(zhì)量。采用7種不同密度的介質(zhì)和137Cs點源,搭建非均勻核廢物桶模擬樣品。采用12圈x72塊(共864個體素)的極坐標細小網(wǎng)格劃分TGS圖像。基于稀疏測量方式,選取其中4個水平位置和24個角度位置探測96組實驗投影數(shù)據(jù),該方法使得掃描速度提高為原來的9倍。建立投影數(shù)據(jù)與松弛因子之間的二項式關系特征,并改進代數(shù)重建算法(Improved Algebraic Reconstruction Technique,IART)的迭代過程,結合圖像全變分最小化(Total Variation Minimization,TVM)迭代,實現(xiàn)壓縮感知IART-TVM算法,并應用于TGS圖像重建。驗證結果表明:對于桶內(nèi)介質(zhì)線衰減系數(shù)分布圖像,IART-TVM算法重建圖像的均方差約為ART算法的0.64倍,IART-TVM算法重建圖像的信噪比約為ART算法的1.64倍;IART-TVM算法重建核素137Cs活度分布圖像,核素定位準確度優(yōu)于ART算法,重建核素137Cs活度值為3.378x105Bq,誤差為3.21%,提高了重建核素活度的準確度。(2)將極大似然期望最大化算法(Maximum Likelihood Expectation Maximization,MLEM)用于重建保真質(zhì)量高的初始圖像,通過提升初始圖像質(zhì)量來優(yōu)化整個壓縮感知圖像重建迭代過程,實現(xiàn)MLEM-TVM優(yōu)化算法。采用4種不同密度的介質(zhì)和137Cs標準點源,搭建非均勻核廢物桶模擬樣品,基于稀疏測量方式,HPGe探測器γ譜儀系統(tǒng)實現(xiàn)準確核素識別和投影數(shù)據(jù)提取。采用MLEM算法、IART-TVM算法和MLEM-TVM優(yōu)化算法進行TGS圖像重建。驗證結果表明:對于桶內(nèi)介質(zhì)線衰減系數(shù)分布圖像,MLEM-TVM優(yōu)化算法重建圖像的均方差約為MLEM算法的0.4倍,為IART-TVM算法的0.74倍;MLEM-TVM優(yōu)化算法重建圖像的信噪比約為MLEM算法的2.34倍,為IART-TVM算法的1.24倍。對于桶內(nèi)核素137Cs活度值的重建,MLEM-TVM優(yōu)化算法重建值為3.152×105Bq,誤差為3.01%,IART-TVM算法重建值為3.193×105Bq,誤差為4.35%,結合TVM迭代的壓縮感知圖像重建迭代算法重建點源137Cs活度值的不確定度在5%以內(nèi)。相比MLEM算法,IART-TVM算法和MLEM-TVM優(yōu)化算法,都有明顯提高圖像質(zhì)量的效果。MLEM算法獲取的初始圖像質(zhì)量高于其他算法,因此MLEM-TVM算法以其優(yōu)越的性能最佳適合投影數(shù)據(jù)欠采樣條件的TGS圖像重建。(3)提出了基于點源空間效率函數(shù)的TGS效率刻度優(yōu)化方法,解決了現(xiàn)有方法時間滯后、通用性差、工作量大的問題。采用蒙特卡羅(Monte Carlo N-Particle Transport Code,MCNP)程序建立的TGS探測系統(tǒng)模型計算空間多點多能量的探測效率,結合提出的點源空間效率函數(shù)模型,擬合建立效率刻度分段函數(shù)及參數(shù)。MCNP模擬點源241Am和133Ba,實驗測量點源137Cs和60Co,在覆蓋探測空間的507個位置處,TGS探測系統(tǒng)對 0.059MeV、0.081MeV、0.662MeV、1.173MeV、1.332MeVγ 射線的探測效率測量值和刻度函數(shù)計算值的相關系數(shù)值R2均接近于1,驗證效率刻度函數(shù)的準確性。極坐標細小網(wǎng)格的體素效率采用體素中心點源效率進行近似等效計算,將體素中心位置坐標和桶內(nèi)出射γ射線能量0.662MeV代入效率刻度函數(shù),獲得4個水平探測位置處的體素效率空間分布,準確計算每次掃描測量時的效率矩陣。(4)基于Matlab GUI編程設計了一款核廢物桶TGS圖像重建軟件,將γ能譜分析方法、TGS效率刻度優(yōu)化方法、MLEM-TVM優(yōu)化算法融入圖像重建軟件中,實現(xiàn)γ能譜分析、桶內(nèi)介質(zhì)線衰減系數(shù)分布圖像重建、桶內(nèi)核素活度分布圖像重建以及核素活度值計算。與MAESTRO軟件能譜分析結果進行比較,對于96組透射測量γ能譜而言,本軟件凈峰面積計算誤差在±6%以內(nèi);對于96組發(fā)射測量γ能譜而言,凈峰面積誤差在±2%以內(nèi);該軟件重建137Cs核素總活度為3.143×105Bq,誤差為2.71%。該軟件實現(xiàn)了核廢物桶TGS圖像重建的所需功能,數(shù)據(jù)分析不確定度滿足γ能譜分析與TGS圖像重建要求。綜上所述,本文開展壓縮感知TGS圖像重建理論、核廢物桶TGS掃描實驗、效率刻度方法、圖像重建算法、圖像重建軟件等方面內(nèi)容的研究,提出了一種基于壓縮感知的單HPGe探測器TGS檢測與圖像重建方法,建立了一種TGS效率刻度優(yōu)化方法,設計了一款核廢物桶TGS圖像重建軟件,實現(xiàn)了桶內(nèi)放射性核素快速準確識別,提高了單HPGe探測器TGS系統(tǒng)的檢測效率和圖像重建質(zhì)量,具有一定的參考價值。
【學位單位】：中國工程物理研究院
【學位級別】：博士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：TL81;TP391.41
【部分圖文】：

圖１．１國外商用ＳＧＳ系統(tǒng)??

圖１．２?ＷＭ系列ＳＧＳ系統(tǒng)１１９丨??

圖１．３?ＣＡＮＢＥＲＲＡ公司的無源效率刻度軟件丨４３丨??
【參考文獻】

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本文編號：2855538