n-γ核信号的matlab仿真及其数字波形甄别方法研究

曹真伟,颜拥军,付德顺,王庆震,易凌帆

(南华大学核科学技术学院,湖南 衡阳421001)

n-γ核信号的matlab仿真及其数字波形甄别方法研究

曹真伟,颜拥军,付德顺,王庆震,易凌帆

(南华大学核科学技术学院,湖南 衡阳421001)

由于中子射线中常常混有γ射线,所以在探测器探测到中子信号的同时也可能会探测到γ信号,而对不同的核信号进行区分具有重大意义。本文利用matlab软件开展了中子和γ粒子数字化核信号波形仿真研究,并利用几种核脉冲波形甄别方法对仿真波形进行甄别,最后对不同方法的甄别效果展开了分析讨论。结果表明,电荷比较法、上升时间法和脉冲梯度分析法都是稳定的甄别方法,可有效实现n-γ甄别,其中电荷比较法的甄别效果相对较好。

matlab;数字核信号;仿真;波形甄别

基于模拟电路的核脉冲波形甄别发展至今已比较成熟,常用的方法有电荷比较法、上升时间法等等[1-2]。其中,电荷比较法是一种较为经典的方法,常常用于n-γ、α-β(γ)甄别等;上升时间法通过对信号进行积分起到了平滑处理信号的作用,可以得到一定的甄别效果。然而随着技术要求的提高,模拟电子电路过于复杂,处理能力有限和不稳定性等弊端越发地明显,这正好促进了数字化核脉冲波形甄别的发展,特别是在以高速模数转换器(ADC)为代表的数字器件得到广泛应用之后,数字核脉冲波形甄别的研究取得了较大进步[3]。

中子射线中往往混有γ射线,这两类射线射入闪烁体时会产生大量的次级带电粒子,中子和γ粒子的质量阻止本领不同,从而能量沉积密度也就不同,于是中子和γ粒子的从光电倍增管中出来的电流信号脉冲在形状上就会有差异,这就是n-γ波形甄别的依据。

本研究根据核脉冲信号的特征,利用matlab软件编写了n-γ数字核脉冲波形数值仿真程序,并将仿真的核脉冲分别用电荷比较法、上升时间法和脉冲梯度分析法进行波形甄别,最后比较了这三种方法的甄别效果。

1 核信号的特征和仿真

1.1 核信号数学模型

闪烁体探测器探测效率高,对射线灵敏,时间分辨好,环境适应性强,有着良好的n-γ分辨能力。在有机闪烁体中,中子和γ粒子激发的荧光脉冲含有快、慢两种成分。实验证明,有机闪烁体内中子和γ粒子所产生的荧光脉冲可表示为:

其中:τf——快成分的衰减时间;

τs——慢成分的衰减时间;

If——快成分强度;

Is——慢成分强度。

往往τs比τf大一个量级,而If和Is的相对大小与入射粒子类型有关,一般而言,由中子引起的次级带电粒子能量沉积密度较γ粒子的大,这就使得在退激发光过程中,中子的Is不小于If,而γ粒子的情况则相反[4]。因此,中子与γ粒子在闪烁体中产生的荧光脉冲的形状就存在差异,如图1所示。

当光电倍增管工作在线性范围时,从它的

图1 中子与γ粒子对应的荧光脉冲形状Fig.1 The Fluorescence Pulse of Neutron and Gamma Particle

最后一级倍增极引出的电流脉冲形状应当反映闪烁体发射的光脉冲形状,近似为[4]:

式中:if——电流脉冲中与荧光脉冲相对应的

快成分最大值;

is——电流脉冲中与荧光脉冲相对应的

慢成分最大值。

本研究以(2)式作为仿真核信号数学模型。

1.2 核信号统计特性

(1)脉冲时间间隔E(t)满足指数分布规律:

其中:C——脉冲的平均计数率。

在本研究对仿真核脉冲信号的甄别处理中,由于脉冲时间间隔对不会影响到甄别效果,故为简化程序,仿真核脉冲以固定时间间隔出现。

(2)脉冲幅度分布H(A)满足正态分布:

式中:A——平均幅度;

σA——幅度标准差,与探测器固有能量分辨率Rd有如下关系:

其中:E0——能谱峰中心值;

FWHM ——峰半高宽。

(3)脉冲白噪声分布h(a)满足正态分布规律:

式中:a——噪声平均幅度;

σa——噪声幅度标准差。

1.3 核脉冲信号仿真

本研究的数字核脉冲信号仿真,为了对比电荷比较法、上升时间法和脉冲梯度分析法的n-γ甄别性能,设置n、γ核脉冲信号的幅度均值、幅度标准偏差、噪声标准偏差相同,而其他波形参数见表1[5],仿真出的一组幅度不等的滤波之前和滤波之后的n、γ波形图例如图2、图3所示,仿真程序流程见图4。

图2 滤波前n-γ仿真波形Fig.2 n-γSimulation Pulse Shape before Filtering

图3 滤波后n-γ仿真波形Fig.3 n-γSimulation Pulse Shapeafter Filtering

表1 中子射线和γ射线部分波形参数Table 1 Partial Parameter of Neutron and GammaPulse Shape

2 数字波形甄别方法

2.1 电荷比较法

通过上述可知,光电倍增管出来的电流脉冲也包含快慢成分,那么在闪烁体探测器等效

图4 仿真程序流程图Fig.4 Simulation Program Flow Chart

输出回路的电容上积累的电荷也由快、慢成分组成:

其中:Q f——电荷的快成分;

Qs——电荷的慢成分。

由于中子和γ粒子所产生的核脉冲波形不同,就导致了中子和γ粒子的Q f/Q、Qs/Q、Q s/Q f等比值有较大差异。因此可以通过比较不同带电粒子的这些比值中的任何一个值来鉴别粒子。

本研究选择比值Q f/Q来作为中子和γ粒子的甄别依据,对于快成分电荷,采用从电流波形的起始到波形下降至峰值的25%处这一段波形的积分作为快成分电荷Q f;总电荷积分Q则采用全电流波形积分。

具体的程序原理:在matlab中建立一个单元型变量,将滤波后的各个波形作为该单元型变量的各个元素存储在该单元型变量中,再对每一个波形进行寻峰,求出对应的峰值时刻和峰值大小,再根据峰值求出波形下降至峰值25%时的对应时刻,将此时刻设为t1,波形起始时刻作为t0,波形基本衰减完全的对应时刻为t2。t0－t1时间对应的电流脉冲积分作为波形的快成分积分Q f,而t0－t2时间对应的电流脉冲积分作为波形的总积分Q,选择比值Q f/Q作为中子和γ粒子的电荷比较法波形甄别因子。

波形甄别效果的好坏往往用品质因子FOM来衡量:

式中 Δt——甄别谱上γ粒子峰位和中子峰位之间的距离;

FWHMn——甄别谱上中子峰的半高宽;

FWHMγ——甄别谱上γ粒子峰的半高宽。

FOM值越大,则甄别效果越好。

本次仿真分别产生中子波形和γ粒子波形各2 500个,运行程序所得到的仿真波形的甄别因子Q f/Q散点图如图5所示,其中横轴为仿真波形的序号,纵轴为Q f/Q数值,甄别谱如图6所示,得到甄别品质因子FOM＝1.35。

图5 电荷比较法甄别因子散点图Fig.5 Scatter Chart of Discrimination Factor for Charge Comparison Method

图6 电荷比较法甄别谱Fig.6 Discrimination Spectrum of Charge Comparison Method

2.2 上升时间法

图1 所示的核信号波形是有个先上升后下降,最后下降衰减至零的过程。这就意味着如果对这个波形求积分,那么其积分值F(t)最后应该会接近一个常值,设为F。设常数a、b满足:a＜b,且a∈[0,1],b∈[0,1],在积分值增加至F的过程中存在一小一大的两个不同时刻T a、T b,在这两个时刻时分别有F(T a)＝aF,F(T b)＝bF,定义ΔT＝T b－T a为上升时间。

分别对中子和γ粒子的核信号波形进行积分。对于中子核信号积分,设a F n增加至b F n所对应的时间ΔTn为其上升时间;对于γ粒子核信号积分,再设a Fγ增加至b Fγ所对应的时间ΔTγ为其上升时间,由于γ粒子核信号衰减较中子核信号快,所以ΔTγ要比ΔTn小[6]。

在仿真中取a＝0.15,b＝0.85,分别仿真中子和γ粒子核信号各2 500个,上升时间散点图和甄别谱分别如图7、8所示,得到甄别品质因子FOM＝1.20。

图7 上升时间法甄别因子散点图Fig.7 Scatter Chart of Discrimination Factor for Risetime Method

图8 上升时间法甄别谱Fig.8 Discrimination Spectrum of Risetime Method

2.3 脉冲梯度分析法

脉冲梯度分析法又称为PGA(Pulse Gradient Analysis)方法,是随着数字技术的发展而开发出的一种数字波形甄别方法[6]。其原理在于:中子核信号比γ粒子核信号衰减得更慢,这也表明中子核信号下降部分的梯度比γ粒子核信号的更小,通过不同核脉冲梯度的差异便可实现波形甄别[7]。

在仿真中,设脉冲梯度估计值:

其中:yp——脉冲峰值;

ys——另一个采样点的幅值,在波形下降沿中选取;

ΔT——两个采样点的时间间隔。

分别仿真中子和γ粒子核信号各2 500个,ys在峰值大小15%的对应点上取,G值散点图和甄别谱分别如图9、10所示,得到甄别品质因子FOM＝0.99。

图9 脉冲梯度分析法散点图Fig.9 Scatter Chart of PGA Method

图10 脉冲梯度分析法甄别谱Fig.10 Discrimination Spectrum of PGA Method

2.4 三种方法的甄别效果对比

先后分别仿真中子和γ波形目各1 500个、2 000个、2 500个,求出这些波形目分别在上述三种方法下的甄别品质因子,如图11所示。

图11 三种方法甄别效果比较图Fig.11 Dicrimination Effect Comparison Chart of the Three Different Methods

由图11可以看出,随着仿真波形数目的增多,各个方法的FOM值近似线性地增大,但增幅很小,并没有因为波形的增多而产生较为剧烈的波动,说明在其他条件不变的情况下,仿真波形的数目不会对三种甄别方法的效果产生较大影响,这些方法都较为稳定。在甄别效果上电荷比较法较好,上升时间法次之,脉冲梯度分析法较差,这是因为脉冲梯度分析法在原理上只利用了核信号波形中的两个有效的采样点,对完整的波形的利用率不高,而电荷比较法比起另外两种方法更多地利用了全部脉冲所包含的信息,因此FOM更高,这一结论是与相关文献[9]的结论相似的。

3 结论

本研究基于matlab软件先根据核信号波形的统计特性进行了闪烁体探测器的n-γ核脉冲信号波形仿真,再利用电荷比较法、上升时间法和脉冲梯度分析法对仿真信号开展甄别研究。这三种波形甄别方法看似不同,但实际上都是寻找一个能将不同粒子的核信号在波形衰减上的差异表征出来的量作为甄别依据进行粒子鉴别。三种甄别方法的结果表示,三种方法都是稳定的甄别方法,可有效实现n-γ甄别,其中电荷比较法由于更多地利用了波形信号而得到相对较好的甄别效果。

[1] Brooks.Nucl.Instr.and Method,1959,4:151．

[2] Roush M L,Wilson M A,Hornyak W F．Nucl．Instr．and Method,1964,31:112．

[3] Simoes J．Basilio,Correia Carlos M.B.A,Pulse processing architectures,Nucl．Instr．and Method 1972,99:525-539．

[4] 凌球,郭兰英.核辐射探测[M]．北京:原子能出版社,2002．

[5] 左广霞,何彬,等．n-γ脉冲信号的仿真及其波形甄别技术研究[J]．核技术,2012,35(5):365-368．

[6] Mellow B D,et a1.Digital discrimination of neutrons and γ-rays in liquid scintillators using pulse gradient analysis[J]．Nuclear Instruments and Methods A,2007,578(1):191-197．

[7] S.D.Jastaniah,P.J.Sellin.Digital techniques for n/γ pulse shape discrimination and capture-gated neutron spectroscopy using liquid scintillators[J]．NIM A,2004,517:202-210．

[8] 陈小辉.基于氘化液闪探测器的数字化γ射线探测研究[D]．绵阳:中国工程物理研究院,2013:15-16．

[9] 黄林.基于数字化技术的芪晶体探测器脉冲形状甄别方法研究[J]．核电子学与探测技术,2012,32(9):993-997．

The Research on Matlab Simulation and Digital Pulse Shape Discrimination for n-γNuclear Signal

CAO Zhen-wei,YAN Yong-jun,FU De-shun,WANG Qing-zhen,YI Ling-fan
(University of South China,Hengyang of Hunan Prov.421001,China)

Neutron radiation usually mingle withγradiation,as a result of it,the neutron signal of radiation detector usually mixγsignal．It is significant to discriminate different nuclear signal．In this study,we use matlab to simulate n-γnuclear pulse shape digital signal and to discriminate them by pulse shape discrimination methods,then,we discuss the discrimination effect of different method．The result shows that charge comparison method,rising time method and pulse gradient analysis are all stable and reliable for n-γdiscrimination,and charge comparison method is relatively better．

Matlab;Digital Nuclear Signal;Simulation;Pulse Shape Discrinimation

TL812

A

0258-0918(2016)01-0293-06

2015-07-27

湖南省研究生科研创新项目(2015SCX23)

曹真伟(1989—),男,湖南郴州人,南华大学核科学技术学院硕士研究生,研究方向为核测控

颜拥军:yan_jason＠163．com