Изобретение относится к области спектрометрии и может быть использовано в системах неразрушающего контроля изделий различного назначения.
В контексте настоящей заявки в качестве синонимов будут использованы термины:
- «детектор», «спектрометр», «гамма-спектрометр»,«анализатор»,
«многоканальный анализатор», «МКА»;
- «гамма-спектр», «спектр», «рентгеновский спектр», «фотонный спектр», «спектр ионизирующего излучения»;
- «сигнал», «излучение»;
- «энергия», «каналы».
Известно, что спектрометрические методы применяют, в том числе, в области неразрушающего контроля. Суть методов сводится к записи спектра излучения и дальнейшей обработке полученных сигналов-спектров с целью, например, определения состава объекта (в том числе нуклидного) и идентификации специфических компонент в объекте, которые потенциально требуют отдельного мониторинга.
Известен способ цифрового спектрального анализа, осуществляемый с использованием частотного анализатора высокого разрешения и векторного анализатора спектра и основанный на применении дискретного преобразования Фурье и использовании оконных функций для снижения эффекта растекания спектра при анализе (пат. US №5576978 от 19.11.1996). Известное решение включает вычисление периодограммы посредством реализации процедуры спектрального оценивания по результатам последовательной обработки конечных сегментов исходного сигнала. Для уменьшения эффекта растекания (расширения) спектра используется оконная функция. Соответствующий способ оценки спектральной плотности мощности носит название "метод модифицированной периодограммы".
Недостатком известного способа является то, что он не обеспечивает точного результата спектрального оценивания сегмента исходного бесконечного сигнала, что связано с наличием эффекта растекания (расширения) спектра.
Наиболее близким по совокупности существенных признаков (прототипом заявляемого изобретения) является способ идентификации альфа-излучающих радионуклидов, включающий калибровку детектора, регистрацию сигнала по объекту, который подлежит исследованию, и запись полученного спектра на материальный носитель (пат. RU 2267800, опубл. 10.01.2006. Бюл. №1). По известному решению, предусматривается отбор проб окружающей среды и технологических проб, обработка проб, подготовка проб для измерения, измерение и запись спектра пробы и параметров измерения, создание модельного спектра пробы, минимизация отклонения модельного спектра от спектра пробы и определение содержания альфа-излучающих радионуклидов в пробе.
К недостаткам известного решения относится сложность процедуры минимизации отклонения модельного спектра от спектра пробы, выполняемая в три этапа.
Основной целью известных способов анализа спектров является идентификации пиков в спектре. Задача идентификации пиков в спектре, как правило выполняется с постоянным размером окна исследуемого спектра. Результаты таких способов анализа зависят, в частности, от размера этого окна. Однако ширина исследуемых пиков, а также их плотность на спектре неравномерны, что при постоянстве размеров окна приводит к неравномерности результатов в различных областях спектра. В этом общий недостаток известных способов анализа.
Технической задачей предлагаемого изобретения является создание способа улучшения идентификации признаков нуклидов в составном спектре ионизирующего излучения с помощью выравнивания ширины пиков на полувысоте (эквиширинное преобразование), обеспечивающего равномерность результатов в различных областях спектра (далее - способа улучшения идентификации в составном спектре).
Техническим результатом осуществления предлагаемого изобретения является:
- увеличение разрешающей способности при анализе спектров,
- возможность получения спектра, в котором все одиночные пики имеют одинаковую ширину, что упрощает обработку дальнейшими способами и позволяет отказаться от дополнительных калибровочных параметров при обработке,
- достижения эффекта сглаживания. Решение поставленной технической задачи достигается за счет выполнения анализа спектра по заданному алгоритму, включающему этапы калибровки детектора,
регистрации сигнала по объекту, который подлежит исследованию, и записи полученного спектра на материальный носитель, со следующими отличиями: калибровку детектора по полной ширине на полувысоте пика (далее - ПШПВ), эквиширинное преобразование измеренного сигнала с учетом калибровки ПШПВ, дополнительное аналитическое преобразование сигнала после эквиширинного преобразования, запись сигнала после оконного преобразования на материальный носитель.
Предлагаемый способ идентификации признаков нуклидов в составном спектре ионизирующего излучения иллюстрируется чертежами.
На фиг. 1 условно показана блок-схема осуществления предлагаемого способа.
На фиг. 2 показан спектр, зарегистрированный в ходе исследования гамма- излучающего источника, упомянутый в примере осуществления предлагаемого изобретения; спектр - до окончательного преобразования (до выполнения этапа 5).
На фиг. 3 показан спектр, полученный после окончательного преобразования (после выполнения этапа 5) из спектра, показанного на фиг. 2.
На фиг. 4 в качестве примера осуществления предлагаемого изобретения показана архитектура нейронной сети для построенной модели машинного обучения.
На фиг. 5 приведены результаты качества работы при различных количествах нуклидов в смеси для моделей, обученных на спектрах без эквиширинного преобразования («Исходный спектр») и на спектрах с эквиширинным преобразованием («Преобразованный спектр»). Архитектура моделей нейронных сеток показана на фиг. 4.
Как показано на фиг. 1, на этапе 1 выполняют калибровку детектора по ПШПВ. Для этого берут эталонный радионуклид, проводят измерения спектрометром, получают спектр, сравнивают с эталонным спектром, получают попровочные коэффициенты (кривые), которые переводят полученный спектр в эталонный. Калибровку выполняют по полной ширине на полувысоте пиков.
На этапе 2 выполняют сбор сигнала по объекту, который подлежит исследованию, например, неразрушающему контролю.
Полученный спектр на этапе 3 записывают на материальный носитель (устройство памяти).
На этапе 4 обращаются к упомянутому устройству памяти, извлекают запись и передают ее в вычислительный блок.
На этапе 5 в вычислительном блоке выполняют эквиширинное преобразование.
Оно заключается в переходе от измеренных значений спектра энергий E° к «условным энергиям» Е' с учетом калибровки по ПШПВ;
где f K(E) – решение дифференциального уравнения:
где K(E) – полином от переменной E, а C° константа.
Таким образом
K (E) на практике в большинстве случаев представляет собой полином от √E поэтому интеграл (2) берется аналитически. При этом термин «аналитически» относится к способу вычисления путем решения уравнения.
Константа интегрирования находится из условия 
Константа C° выбирается произвольно исходя из желаемой ширины пиков, измеряется в энергиях E°.
На этапе 6 в отношении спектра S (E) выполняют дополнительные преобразования с целью расположения спектра распределения новой функции S'm полученной аналитически в ходе упомянутых ниже преобразований, на Е' оси.
Для этого используют треугольные окна, равномерно расположенные на Е' оси. Для получения окон в количестве M штук равномерно разбивают диапазон «условных энергий» на M° резков равной длины 
где Emax это максимальное значение энергии полученного спектра. При этом вводят величину N, равную длине вектора спектра S (E') после чего составляют набор треугольных фильтров, используя оконную функцию Hm.
Далее делают свертку спектра с оконной функцией:
После чего получают итоговый спектр 
длины М.
Итоговый спектр, полученный преобразованием исходного спектра, записывают на материальный носитель (устройство памяти).
Предлагаемый способ идентификации признаков нуклидов в составном спектре ионизирующего излучения позволяет упростить алгоритмы сглаживания и поиска пиков, так как теперь размер окна в таких методах становится универсальным для всех участков спектра. Кроме того, по отличающейся от полученной после преобразования постоянной во всём спектре ширине конкретных пиков проще проанализировать возможное наложение и/или пересечение пиков благодаря чему заметно упрощается идентификация источников спектра. Применительно к методам машинного обучения заметно упрощается и улучшается качество обучения моделей на преобразованных спектрах в отличие от обучения моделей на исходных спектрах.
Примеры осуществления предлагаемого способа
Пример №1
Рассмотрим датасет, состоящий из спектров гамма-излучения 8 нуклидов. Каждый нуклид в наборе данных представлен в виде 36 спектров, полученных при измерении спектра в различных взаимных расположениях источника и детектора. Размер датасета 288 спектров. Далее составим датасет, состоящий из всех возможных комбинаций смесей спектров данных 8 нуклидов с применением аугментаций (симуляция дрейфа, resampling, варьирование отношения максимальной активности к минимальной активности нуклидов, входящих в смесь). Таким образом получим датасет из 153 000 различных спектров, а сам датасет назовем Датасет №1. Затем составим Датасет №2 из Датасета №1, применив к каждому спектру из Датасета №1 эквиширинное преобразование. Таким образом получились два набора данных - первый состоит из «исходных» спектров, а второй из “преобразованных” спектров. Разделим в каждом датасете полученные наборы данных на обучающую, тестовую и валидационную выборки в соотношении 3:1:1 соответственно.
В данном примере была взята модель машинного обучения, архитектура нейронной сети которой приведена на фиг. 4. После обучения модели на двух наборах данных (Датасет №1 и №2) по отдельности сравнивается точность определения состава источника на валидационных выборках соответствующих датасетов.
На фиг. 5 приведены результаты качества работы при различных количествах нуклидов в смеси для моделей, обученных на спектрах без эквиширинного преобразования («Исходный спектр») и на спектрах с эквиширинным преобразованием («Преобразованный спектр»). Точность определения состава рассчитывается как отношение количества тех случаев на валидационной выборке, когда модель абсолютно верно определила нуклидный состав (то есть ответила с вероятностью большей 0,5 на наличие тех нуклидов, которые действительно присутствовали в смеси, и с вероятностью меньшей или равной 0,5 на наличие тех нуклидов, которых отсутствовали в смеси).
Данный пример иллюстрирует, что при одной и той же архитектуре нейронной сети модель, обученная на данных с эквиширинным преобразованием, показывает более качественный результат определения состава смеси нуклидов, чем модель, обученная на «исходных» спектрах.
Пример №2
Исследуем спектры, полученные от нескольких образцов гамма-излучающих источников (Am-241, Ba-133, Co-60, Cs-137 и Eu-152) с помощью гамма-спектрометра GT-01. Цель работы - идентификация основных радионуклидов, присутствующих в полученных спектрах. Анализ гамма-спектра проводится с помощью программного обеспечения на основе МЛ-классификатора двумя способами: обычный - без дополнительного преобразования спектра, и с предварительным эквиширинным преобразованием спектра (используя блок эквиширинного преобразования). Преобразования выполняются с помощью портативного компьютера с предварительно загруженным программным обеспечением. В качестве устройства памяти используется постоянное запоминающее устройство компьютера.
Были проведены 10 измерений гамма-спектров. Каждое измерение производилось при различном взаимном расположении гамма-спектрометра GT-01 и источников гамма-излучения (Am-241, Ba-133, Co-60, Cs-137 и Eu-152). Для каждой такой пространственной комбинации источников был измерен свой гамма-спектр.
В первом случаи (Эксперимент №1) каждый гамма-спектр был подан на вход МЛ-классификатора. На выходе были получены вероятности нахождения тех или иных радионуклидов в спектре (значение от 0 до 1).
Во втором случаи (Эксперимент №2) каждый гамма-спектр был подан сначала на блок эквиширинного преобразования, а затем на вход МЛ-классификатора. На выходе были получены вероятности нахождения тех или иных радионуклидов в спектре (значение от 0 до 1). Результаты экспериментов приведены ниже в таблице 1.
Таблица 1
Общепринятым критерием успешности определения класса (радионуклида) в задачах классификации является преодоление ответа в значении 0,5 (то есть если модель отвечает значением большим 0.5, то считается, что модель обнаружила этот класс, иначе не обнаружила). Результаты показывают, что в Эксперименте №1 в спектрах №1 и №5 радионуклиды Eu-152 и Ba-133 соответственно были не обнаружены. Для определения этих радионуклидов требуется проводить дополнительный анализ гамма-спектров (увеличение времени анализа). В то время как в Эксперименте №2 были обнаружены все радионуклиды.
Таким образом, данный пример иллюстрирует, что благодаря применению предлагаемого способа повышается качество идентификации радионуклидов в составном спектре.
| название | год | авторы | номер документа |
|---|---|---|---|
| СПОСОБ ИЗМЕРЕНИЯ МОЩНОСТИ ДОЗЫ В СМЕШАННОМ АППАРАТУРНОМ СПЕКТРЕ ГАММА-ИЗЛУЧЕНИЯ | 2015 |
|
RU2613594C1 |
| СПОСОБ КАЛИБРОВКИ И СТАБИЛИЗАЦИИ ПАРАМЕТРОВ СПЕКТРОМЕТРА γ-ИЗЛУЧЕНИЯ | 2019 |
|
RU2704564C1 |
| СПОСОБ И СИСТЕМА ПОЛУЧЕНИЯ ДАННЫХ ПРИДОННОЙ РАДИОАКТИВНОСТИ В ГЛУБОКОВОДНЫХ АКВАТОРИЯХ | 2020 |
|
RU2739136C1 |
| СПОСОБ И УСТРОЙСТВО ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ АБСОЛЮТНОЙ УДЕЛЬНОЙ АКТИВНОСТИ СОДЕРЖИМОГО КОНТЕЙНЕРА С РАДИОАКТИВНЫМИ ОТХОДАМИ И ПАРЦИАЛЬНЫХ УДЕЛЬНЫХ АКТИВНОСТЕЙ ОТДЕЛЬНЫХ РАДИОНУКЛИДОВ | 2014 |
|
RU2571309C1 |
| СПОСОБ ДИСТАНЦИОННОГО ОПРЕДЕЛЕНИЯ КОНЦЕНТРАЦИИ РАДИОНУКЛИДОВ В ВОЗДУШНОМ ВЫБРОСЕ РАДИАЦИОННО-ОПАСНЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ И УСТРОЙСТВО ЕГО ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ | 2006 |
|
RU2299451C1 |
| СПОСОБ СТАБИЛИЗАЦИИ ЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ ШКАЛЫ МНОГОКАНАЛЬНЫХ СЦИНТИЛЛЯЦИОННЫХ СПЕКТРОМЕТРОВ ГАММА-ИЗЛУЧЕНИЯ | 2008 |
|
RU2366979C1 |
| СПОСОБ ДИСТАНЦИОННОГО ИЗМЕРЕНИЯ ЗАГРЯЗНЕНИЯ РАДИОНУКЛИДАМИ ПОДСТИЛАЮЩЕЙ ПОВЕРХНОСТИ В СЛЕДЕ РАДИОАКТИВНОГО ВЫБРОСА РАДИАЦИОННО-ОПАСНЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ И СИСТЕМА ДЛЯ ЕГО ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ | 2009 |
|
RU2388018C1 |
| СПОСОБ КОНТРОЛЯ РАДИОАКТИВНОГО ОБЛУЧЕНИЯ ЧЕЛОВЕКА И УСТРОЙСТВО ДЛЯ ЕГО ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ | 1996 |
|
RU2112993C1 |
| СИСТЕМА И СПОСОБ ИЗМЕРЕНИЯ КОНЦЕНТРАЦИИ РАДИОФАРМАЦЕВТИЧЕСКИХ ПРЕПАРАТОВ | 2011 |
|
RU2599866C2 |
| СПОСОБ КАЛИБРОВКИ СКВАЖИННЫХ СПЕКТРОМЕТРОВ | 2010 |
|
RU2422857C1 |
Изобретение относится к области спектрометрии и касается способа идентификации признаков нуклидов в составном спектре ионизирующего излучения. Способ включает калибровку детектора, регистрацию сигнала по объекту, который подлежит исследованию, и запись полученного спектра на материальный носитель. Калибровку детектора проводят по полной ширине на полувысоте пика и к записанному спектру применяют выравнивание ширины пиков на полувысоте - эквиширинное преобразование с учетом калибровки детектора. После эквиширинного преобразования выполняют аналитическое преобразование сигнала, включающее использование оконной функции для составления набора треугольных фильтров и последующую свертку спектра с оконной функцией. Преобразованный спектр записывают на материальный носитель, выявляют в преобразованном спектре признаки нуклидов и определяют по ним состав смеси нуклидов. Технический результат заключается в увеличении разрешающей способности и упрощении обработки спектров. 5 ил., 1 табл.
Способ идентификации признаков нуклидов в составном спектре ионизирующего излучения, включающий калибровку детектора, регистрацию сигнала по объекту, который подлежит исследованию, и запись полученного спектра на материальный носитель, отличающийся тем, что калибровку детектора проводят по полной ширине на полувысоте пика, к записанному спектру применяют выравнивание ширины пиков на полувысоте - эквиширинное преобразование с учетом вышеупомянутой калибровки детектора, после эквиширинного преобразования выполняют аналитическое преобразование сигнала, включающее использование оконной функции для составления набора треугольных фильтров и последующую свертку спектра с оконной функцией, записывают преобразованный спектр на материальный носитель, выявляют в преобразованном спектре признаки нуклидов и определяют по ним состав смеси нуклидов.
| Мартюгов А.С | |||
| и др | |||
| "Метод обработки акустической информации для контроля состояния клапанов газоочистного оборудования", ДЕФЕКТОСКОПИЯ, No 10, 2021 г., стр | |||
| Устройство для электрической сигнализации | 1918 |
|
SU16A1 |
| ДЕТЕКТИРОВАНИЕ ИЗЛУЧЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ НЕПАРАМЕТРИЧЕСКОГО РАЗЛОЖЕНИЯ НАЛОЖЕННЫХ ИМПУЛЬСОВ | 2020 |
|
RU2802542C2 |
| US 5307299 A1, 26.04.1994 | |||
| WO 2005079263 A2, 01.09.2005. | |||
