桶內(nèi)介質(zhì)材料和放射性核素信息是對桶裝核廢物進(jìn)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(shù)(Tomographic Gamma Scanning,TGS)是目前最先進(jìn)的核廢物桶γ無損檢測技術(shù)之一,通過Y探測器對核廢物桶進(jìn)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�，F(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(yīng)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(shù)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(shù)亟待解決的關(guān)鍵問題。針對該問題,本文將壓縮感知方法應(yīng)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(jìn)圖像重建算法相結(jié)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(jìn)圖像重建算法相結(jié)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(biāo)細(xì)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(guān)系特征,并改進(jìn)代數(shù)重建算法(Improved Algebraic Reconstruction Technique,IART)的迭代過程,結(jié)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(yīng)用于TGS圖像重建。驗證結(jié)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(zhǔn)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(zhǔn)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(biāo)準(zhǔn)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(zhǔn)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(jìn)行TGS圖像重建。驗證結(jié)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(jié)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(jié)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(guān)系數(shù)值R2均接近于1,驗證效率刻度函數(shù)的準(zhǔn)確性。極坐標(biāo)細(xì)小網(wǎng)格的體素效率采用體素中心點源效率進(jìn)行近似等效計算,將體素中心位置坐標(biāo)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(zhǔn)確計算每次掃描測量時的效率矩陣。(4)基于Matlab GUI編程設(shè)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(jié)果進(jìn)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(shè)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(zhǔn)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(xué)位單位】：中國工程物理研究院
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)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(xiàn)】

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本文編號：2855538