[发明专利]用于成分分析的系统和方法在审
申请号: | 201880029529.2 | 申请日: | 2018-04-27 |
公开(公告)号: | CN110603436A | 公开(公告)日: | 2019-12-20 |
发明(设计)人: | 里斯托·奥拉瓦;扬·卡尔森 | 申请(专利权)人: | 森斯奈特公司 |
主分类号: | G01N23/204 | 分类号: | G01N23/204;G01V5/00 |
代理公司: | 11219 中原信达知识产权代理有限责任公司 | 代理人: | 达小丽;夏凯 |
地址: | 芬兰*** | 国省代码: | 芬兰;FI |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 散射粒子 分析数据 粒子流 散射角 散射 样本 测量 检测器 参考信息 处理设备 方向特性 化学物质 系统利用 指示样本 同位素 异构体 源设备 粒子 | ||
1.一种用于产生指示样本(110、210)中的一种或多种预定成分的存在的分析数据的系统(100、200、300),所述系统包括源设备(120、220),用于将粒子流(130、230、330)引向所述样本(110、210),其特征在于,所述系统进一步包括:
-检测器设备(140、240、340),所述检测器设备(140、240、340)用于至少根据散射角(θ1,θ2)来测量从所述样本(110、210)散射的粒子的分布,与每个散射粒子有关的散射角是所述粒子流的到达方向与所考虑的所述散射粒子的轨迹(160、161、260)之间的角度,以及
-处理设备(170、270),所述处理设备(170、270)用于基于测量的所述散射粒子的分布和基于指示一种或多种预定成分对所述散射粒子的分布的影响的参考信息来产生分析数据。
2.根据权利要求1所述的系统,其中,所述处理设备被配置为:
-维护用于对散射过程进行计算模拟的模型,其中将所述粒子流引向具有所述预定成分的模拟模型组成的模拟模型样本,
-利用所述模型来模拟所述散射过程,并且改变所述预定成分的模拟模型组成,直到模拟的散射粒子的分布与测量的散射粒子的分布之间的差满足预定标准;以及
-将所述分析数据设置为满足所述预定标准的模拟模型组成。
3.根据权利要求2所述的系统,其中,所述处理设备被配置为使用以下中的至少一个来寻找满足所述预定标准的模拟模型组成:生成对抗性深度神经网络、非负矩阵分解、遗传算法。
4.根据权利要求1-3中的任一项所述的系统,其中,所述源设备被配置为将以下中的至少一个引向所述样本(110、210):中子流、α粒子流、β粒子流、质子流。
5.根据权利要求1-4中的任一项所述的系统,其中,所述源设备还被配置为将以下中的至少一个引向所述样本(110、210):γ光子、X射线光子。
6.根据权利要求1-5中的任一项所述的系统,其中,所述检测器设备(140、240、340)被配置为检测所述散射粒子的能量,并且所述处理设备(170、270)被配置为在产生所述分析数据时使用测量的所述散射粒子的能量以及指示一种或多种预定成分对所述散射粒子的能量的影响的信息。
7.根据权利要求1-6中的任一项所述的系统,其中,所述源设备(120、220)被配置为将中子流引向所述样本(110、210),所述检测器设备(140、240、340)被配置为根据散射角(θ1,θ2)来测量从所述样本(110,210)散射的中子的分布,所述处理设备(170,270)被配置为根据所述散射角基于测量的散射中子的分布以及基于指示一种或多种预定同位素对所述散射中子的分布的影响的参考信息来产生所述分析数据。
8.根据当从属于权利要求2时的权利要求7所述的系统,其中,所述处理设备被配置为基于以下内容来计算与所述模拟模型样本相对应的质量估计:i)表达所述模拟模型样本中的预定同位素的相对丰度的模拟模型组成,ii)所述预定同位素的原子质量,以及iii)所述模拟模型样本的物质的量,并且在改变所述模拟模型组成时使用样本质量和计算出的质量估计之间的差作为约束。
9.根据权利要求7或8所述的系统,其中,所述检测器设备(140、240)被配置为检测从所述样本到达的伽马光子,并且所述处理设备(170、270)被配置为在产生所述分析数据时使用所述伽马光子的检测结果和表示所述伽马光子与所述散射中子的重合的重合数据。
10.根据权利要求7-9中的任一项所述的系统,其中,所述检测器设备(140、240)被配置为检测α粒子,并且所述处理设备(170、270)被配置为在产生所述分析数据时使用所述α粒子的检测结果和指示所述一种或多种预定同位素对所述α粒子的入射的影响的信息。
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