层析γ扫描透射图像重建算法研究

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在核材料的生产、加工、运输、贮存和使用中不可避免地会产生一定量的中低放废物,在对这些废物进行最终处置之前必须对其中所含核素及其核素的量进行准确鉴别与测量,检验是否满足中低放废物的入库条件要求并制定相应措施对其进行处置。由于废物桶内固体废物空间密度变化很大,核素分布极不均匀,较为理想的测量方法是无损检测方法,层析γ扫描技术是无损检测方法中较为先进的测量分析技术之一,可以在样品的物理、化学形态不发生任何变化的情况下,准确分析出样品中所含的放射性核素及其含量,主要用于准确定量测定中、高密度非均匀分布介质样品中的放射性核素及其含量。国内学者在该方向上做过一定的理论研究,但并没有最终完成并转化为实际产品,有必要在该方向作进一步研究。本论文主要针对层析γ扫描技术关键技术之一的透射图像重建进行研究。层析γ扫描技术主要包括透射测量图像重建技术和发射测量图像重建技术,透射测量主要为了是计算射线的线衰减系数,以解决γ射线能谱测量中由于样品介质不均匀分布而引起的射线衰减校正不准确的问题,它是发射测量图像重建的前提,也是层析γ扫描测量技术的核心。本论文利用蒙特卡罗(Monte Carlo-MC)方法得出透射测量方程,再对其线性化推导得出可计算的透射图像重建算法,并在计算机上以1:2模型模拟核电厂所给的实际废物桶来验证所研究的算法,再用实验方法对该算法进行再次验证,得到重建值与预置值的相对偏差大部分能控制在10%以内,结果表明,本论文研究的算法是可行的。由于射线的线衰减系数随能量的不同而变化,故本论文进一步对利用多个不同能量的γ射线测量代替传统的单一能量的γ射线测量来重建透射图像进行研究尝试,并用计算机模拟方法和实验方法来验证多能探测重建的可行性,结果表明,该方法可用于实际应用。
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