基于压缩感知理论的核废物桶TGS图像重建技术研究

来源 :中国工程物理研究院 | 被引量 : 2次 | 上传用户:jendychan
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桶内介质材料和放射性核素信息是对桶装核废物进行有效判别和分类的重要依据,在核安全监测、核废物处理处置中,对核废物桶的检测是必要环节。层析γ扫描技术(Tomographic Gamma Scanning,TGS)是目前最先进的核废物桶γ无损检测技术之一,通过Y探测器对核废物桶进行三维扫描,重建桶内介质线衰减系数分布图像和核素活度分布图像,实现桶内核素的定性、定量和定位分析。现有国内外TGS系统,未兼具较高的检测效率、较好的核素识别能力和成像质量,使其在实际应用中受限,快速实现核废物桶检测且高质量成像是目前该方法的技术瓶颈。因此,如何提高TGS系统的检测效率和成像质量是目前TGS技术亟待解决的关键问题。针对该问题,本文将压缩感知方法应用于单高纯锗(High Purity Germanium,HPGe)探测器核废物桶TGS检测与图像重建中,HPGe探测器保证较高核素识别能力,将稀疏测量Y能谱与改进图像重建算法相结合,兼顾提高TGS系统的检测效率和图像重建质量。本文开展压缩感知TGS图像重建理论、核废物桶TGS扫描实验、效率刻度方法、图像重建算法、图像重建软件等方面内容的研究,取得了如下成果:(1)提出了一种基于压缩感知的单HPGe探测器TGS检测与图像重建方法,将HPGe探测器稀疏测量γ能谱与改进图像重建算法相结合,保证较高核素识别能力,同时提高TGS系统检测效率和图像重建质量。采用7种不同密度的介质和137Cs点源,搭建非均匀核废物桶模拟样品。采用12圈x72块(共864个体素)的极坐标细小网格划分TGS图像。基于稀疏测量方式,选取其中4个水平位置和24个角度位置探测96组实验投影数据,该方法使得扫描速度提高为原来的9倍。建立投影数据与松弛因子之间的二项式关系特征,并改进代数重建算法(Improved Algebraic Reconstruction Technique,IART)的迭代过程,结合图像全变分最小化(Total Variation Minimization,TVM)迭代,实现压缩感知IART-TVM算法,并应用于TGS图像重建。验证结果表明:对于桶内介质线衰减系数分布图像,IART-TVM算法重建图像的均方差约为ART算法的0.64倍,IART-TVM算法重建图像的信噪比约为ART算法的1.64倍;IART-TVM算法重建核素137Cs活度分布图像,核素定位准确度优于ART算法,重建核素137Cs活度值为3.378x105Bq,误差为3.21%,提高了重建核素活度的准确度。(2)将极大似然期望最大化算法(Maximum Likelihood Expectation Maximization,MLEM)用于重建保真质量高的初始图像,通过提升初始图像质量来优化整个压缩感知图像重建迭代过程,实现MLEM-TVM优化算法。采用4种不同密度的介质和137Cs标准点源,搭建非均匀核废物桶模拟样品,基于稀疏测量方式,HPGe探测器γ谱仪系统实现准确核素识别和投影数据提取。采用MLEM算法、IART-TVM算法和MLEM-TVM优化算法进行TGS图像重建。验证结果表明:对于桶内介质线衰减系数分布图像,MLEM-TVM优化算法重建图像的均方差约为MLEM算法的0.4倍,为IART-TVM算法的0.74倍;MLEM-TVM优化算法重建图像的信噪比约为MLEM算法的2.34倍,为IART-TVM算法的1.24倍。对于桶内核素137Cs活度值的重建,MLEM-TVM优化算法重建值为3.152×105Bq,误差为3.01%,IART-TVM算法重建值为3.193×105Bq,误差为4.35%,结合TVM迭代的压缩感知图像重建迭代算法重建点源137Cs活度值的不确定度在5%以内。相比MLEM算法,IART-TVM算法和MLEM-TVM优化算法,都有明显提高图像质量的效果。MLEM算法获取的初始图像质量高于其他算法,因此MLEM-TVM算法以其优越的性能最佳适合投影数据欠采样条件的TGS图像重建。(3)提出了基于点源空间效率函数的TGS效率刻度优化方法,解决了现有方法时间滞后、通用性差、工作量大的问题。采用蒙特卡罗(Monte Carlo N-Particle Transport Code,MCNP)程序建立的TGS探测系统模型计算空间多点多能量的探测效率,结合提出的点源空间效率函数模型,拟合建立效率刻度分段函数及参数。MCNP模拟点源241Am和133Ba,实验测量点源137Cs和60Co,在覆盖探测空间的507个位置处,TGS探测系统对 0.059MeV、0.081MeV、0.662MeV、1.173MeV、1.332MeVγ 射线的探测效率测量值和刻度函数计算值的相关系数值R2均接近于1,验证效率刻度函数的准确性。极坐标细小网格的体素效率采用体素中心点源效率进行近似等效计算,将体素中心位置坐标和桶内出射γ射线能量0.662MeV代入效率刻度函数,获得4个水平探测位置处的体素效率空间分布,准确计算每次扫描测量时的效率矩阵。(4)基于Matlab GUI编程设计了一款核废物桶TGS图像重建软件,将γ能谱分析方法、TGS效率刻度优化方法、MLEM-TVM优化算法融入图像重建软件中,实现γ能谱分析、桶内介质线衰减系数分布图像重建、桶内核素活度分布图像重建以及核素活度值计算。与MAESTRO软件能谱分析结果进行比较,对于96组透射测量γ能谱而言,本软件净峰面积计算误差在±6%以内;对于96组发射测量γ能谱而言,净峰面积误差在±2%以内;该软件重建137Cs核素总活度为3.143×105Bq,误差为2.71%。该软件实现了核废物桶TGS图像重建的所需功能,数据分析不确定度满足γ能谱分析与TGS图像重建要求。综上所述,本文开展压缩感知TGS图像重建理论、核废物桶TGS扫描实验、效率刻度方法、图像重建算法、图像重建软件等方面内容的研究,提出了一种基于压缩感知的单HPGe探测器TGS检测与图像重建方法,建立了一种TGS效率刻度优化方法,设计了一款核废物桶TGS图像重建软件,实现了桶内放射性核素快速准确识别,提高了单HPGe探测器TGS系统的检测效率和图像重建质量,具有一定的参考价值。
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