[发明专利]一种基于1阶矩的数字中子伽马射线甄别方法

说明书

本发明公开了一种基于1阶矩的数字中子伽马射线甄别方法，包括：获取伽马源¹³⁷Cs、⁶⁰Co、²⁴¹Am‑⁹Be中子源的脉冲波形；将脉冲波形用多个点进行描述，通过1阶矩计算公式，确定中子伽马射线甄别1阶矩；根据最佳中子伽马射线甄别品质因子，确定中子伽马射线甄别1阶矩中的istop取值；根据中子伽马射线甄别1阶矩，判断中子和伽马射线。本发明主要利用CAEN的DT5751数字化仪，获取了EJ301液体闪烁体探测器对伽马源¹³⁷Cs、⁶⁰Co、²⁴¹Am‑⁹Be中子源的脉冲波形，研究了基于多阶矩特征的数字n/γ甄别方法，其1阶矩对²⁴¹Am‑⁹Be中子源甄别品质因子可以达到1.1左右，不仅可以满足TOF实验要求，而且算法简单容易实现，同时多阶矩值可以作脉冲波形特征矢量用于SVM和BP神经网络n/γ甄别。

技术领域

本发明涉及中子伽马射线甄别技术领域，更具体的涉及一种基于1阶矩的数字中子伽马射线甄别方法。

背景技术

在快中子飞行时间(TOF)测量系统中，快中子测量一般采用液体闪烁体探测器，因为它们有出色的n/γ甄别能力，这与它们的电子和空穴分布的三重态能级结构有关。目前比较常用的液体闪烁体有美国ELJEN的NE213和圣戈班公司生产的BC501，闪烁晶体发光衰减时间常数均有快慢成分，快成分在几十纳秒，而慢成分在几百纳秒。目前随着高速高垂直分辨率数字化仪的迅速崛起应用，使得数字脉冲形状甄别成为目前主流，模拟脉冲形状甄别技术基本被淘汰，同时也对数字甄别方法提出了更高的要求。

目前甄别方法主要有基于时间域特征的上升时间法、过零时间法ZC、电荷比较法QC、脉冲梯度分析PGA；基于频率域特征的频率比较法FC和频率梯度法FGA；基于小波变换方法；基于先验知识的模式识别法(DPSD)、支持向量机(SVM)法、BP神经网络法。最后这一大类方法依赖于机器学习，在有纯中子源作为样本进行学习或训练后能取得较好的甄别效果，这是目前针对线性不可分问题较好的分类方法，而实际情况下，在对中子进行测量时，往往伴随着γ射线，液体闪烁体探测器对γ也有一定的探测效率；而且训练机在训练时若直接利用光电倍增管输出脉冲波形作为特征矢量学习时，学习效率低且精确度不高。

发明内容

本发明实施例提供一种基于1阶矩的数字中子伽马射线甄别方法，用以解决上述背景技术中提出的问题。

本发明实施例提供一种基于1阶矩的数字中子伽马射线甄别方法，包括：

获取伽马源¹³⁷Cs、⁶⁰Co、²⁴¹Am-⁹Be中子源的脉冲波形；

将脉冲波形用多个点进行描述，通过1阶矩计算公式，确定中子伽马射线甄别1阶矩；

根据最佳中子伽马射线甄别品质因子，确定中子伽马射线甄别1阶矩中的istop取值；

根据中子伽马射线甄别1阶矩，判断中子和伽马射线；

所述1阶矩计算公式，如下：

其中，istart为脉冲波形峰值后的第一个点；istop为脉冲波形峰值结束后的某一个点；f[i]＝s[i]-b；s[i]为脉冲波形每个点大小；b为前50点的平均值。

进一步地，所述获取伽马源¹³⁷Cs、⁶⁰Co、²⁴¹Am-⁹Be中子源的脉冲波形，具体包括：

采用的晶体是EJ公司的EJ301，晶体的大小为φ4inch×1inch；

采用的光电倍增管PMT是ET公司的9822B；