粒子甄别方法及装置制造方法及图纸

本公开提供了一种粒子甄别方法及装置，其方法包括：获取由探测器发出的粒子的波形的多个特征参数。根据多个特征参数，从算法列表中选取与多个特征参数相匹配的多个甄别算法。从多个甄别算法中选取一个甄别算法，根据与甄别算法对应的多个甄别参数值，计算甄别算法的与每个甄别参数值对应的品质因数。从多个品质因数中确定甄别算法的最佳品质因数以及最佳甄别参数值。重复上述步骤，获取每个甄别算法的最佳品质因数以及最佳甄别参数值。根据每个甄别算法的最佳品质因数，确定目标品质因数，并确定与目标品质因数对应的目标甄别算法，以及将目标甄别算法对应的最佳甄别参数值作为目标甄别参数值。标甄别参数值。标甄别参数值。

【技术实现步骤摘要】
粒子甄别方法及装置


[0001]本公开涉及电子测量仪器领域，尤其涉及一种粒子甄别方法及装置。

技术介绍

[0002]在辐射探测与粒子甄别领域，根据实际场景选择不同的粒子探测器，配合使用各种具备数据采集的核仪器完成粒子甄别任务，是在各种实验中常见的测试手段，但是因为不同的探测器类型对中子伽马信号的响应原理不同，所需的甄别算法也各不统一，对应的前端读出系统也各不一样，因此在实际测量时常常需要使用各种定制系统。
[0003]通常来说，粒子甄别算法的好坏十分依赖于甄别参数值的选择，而反复测试寻找匹配探测器的目标甄别参数值是一种重复劳动，会消耗掉大量的时间，在需要更改读出电路设计时，相应的目标甄别参数值还有可能出现变化，给调试人员带来更多的精力消耗。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本公开提供了一种粒子甄别方法及装置，以期至少部分地解决上述提及的技术问题之一。
[0005]本公开的一个方面提供了一种粒子甄别方法，包括：
[0006]S1，获取由探测器发出的粒子的波形的多个特征参数；其中，上述粒子的波形包括中子的波形和伽马粒子的波形；
[0007]S2，根据多个上述特征参数，从算法列表中选取与多个上述特征参数相匹配的多个甄别算法；其中，上述甄别算法包括甄别参量；其中，上述甄别参量包括多个甄别参数值；
[0008]S3，从多个上述甄别算法中选取一个上述甄别算法，根据与上述甄别算法对应的多个上述甄别参数值，计算上述甄别算法的与每个上述甄别参数值对应的品质因数；
[0009]S4，从多个上述品质因数中确定上述甄别算法的最佳品质因数以及最佳甄别参数值；
[0010]S5，重复步骤S2至S4，获取每个上述甄别算法的上述最佳品质因数以及上述最佳甄别参数值；以及
[0011]S6，根据每个上述甄别算法的上述最佳品质因数，确定目标品质因数，并确定与上述目标品质因数对应的目标甄别算法，以及将上述目标甄别算法对应的上述最佳甄别参数值作为目标甄别参数值。
[0012]根据本公开的实施例，在步骤S1中，上述获取由探测器发出的粒子的多个特征参数的步骤包括：
[0013]S11，利用模数转换装置接收上述探测器输入的上述粒子的波形；
[0014]S12，利用模数转换装置将上述波形转化为数字化的波形数据流；以及
[0015]S13，利用上述模数转换装置中预置的量化算法将上述波形数据流全部转化为具有上述粒子的波形特征的上述特征参数。
[0016]根据本公开的实施例，在步骤S3中，上述计算上述甄别算法的与每个上述甄别参
数值对应的品质因数的步骤包括：
[0017]S31，从上述甄别算法的多个甄别参数值中选取一个上述甄别参数值，根据上述甄别参数值，获取基于上述甄别算法的用于甄别上述粒子的甄别值；
[0018]S32，根据上述甄别值，收集上述探测器发出的与上述甄别值匹配的目标粒子；其中，上述目标粒子包括目标中子和目标伽马粒子；
[0019]S33，根据上述目标粒子，获取上述目标粒子的粒子分布图；
[0020]S34，根据上述粒子分布图，获取上述甄别参数值的上述品质因数；以及
[0021]S35，重复步骤S31至S34，直至获取上述甄别算法的与每个上述甄别参数值对应的上述品质因数。
[0022]根据本公开的实施例，在步骤S34中，上述根据上述粒子分布图，获取与上述甄别值对应甄别参数值的上述品质因数的步骤包括：
[0023]S341：获取用于计算上述品质因数的公式；其中，上述公式包括用于计算上述品质因数的品质参数；
[0024]S342：根据上述粒子分布图，确定与上述甄别值匹配的目标品质参数；以及
[0025]S343：根据上述目标品质参数，获取基于上述公式计算得到的上述品质因数。
[0026]根据本公开的实施例，用于计算上述品质因数的公式如下：
[0027][0028]其中，FoM定义为品质因数，Γ为上述中子的波峰与上述伽马粒子的波峰峰位差的绝对值，FWHM
n
定义为上述中子的波峰的半高宽大小，FWHM
γ
定义为上述伽马粒子的波峰的半高宽大小；其中，所述品质参数包括FWHM
γ
、FWHM
n
、Γ。
[0029]根据本公开的实施例，在步骤S35之后还包括：
[0030]S36，判断是否已经完成所有与上述甄别参数值对应的上述品质因数的计算，若是，进入步骤S4，若否，执行步骤S31至S35。
[0031]根据本公开的实施例，上述确定上述甄别算法的最佳品质因数的方法为，比较上述甄别算法的每个上述甄别参数值对应的上述品质因数，并定义其中数值最大的上述品质因数为最佳品质因数；以及
[0032]上述确定上述目标品质因数的方法为，比较每个上述甄别算法的上述最佳品质因数，并定义其中数值最大的上述最佳品质因数为上述目标品质因数。
[0033]根据本公开的实施例，上述预置算法列表中的算法包括电荷比较法、上升时间甄别法或脉冲梯度法中的至少一种。
[0034]根据本公开的实施例，在步骤S5中，还包括：
[0035]判断是否已经完成所有上述甄别算法的上述最佳品质因数的计算，若是，执行步骤S6，若否，执行步骤S2
‑
S4。
[0036]本公开的另一方面提供了一种粒子甄别装置，包括：
[0037]数字化模块，用于将探测器发出的粒子的波形特征转化为特征参数；
[0038]参数选取模块，用于根据特征参数从多个预置算法中选取甄别算法以及上述甄别算法对应的甄别参量和上述甄别参量对应的甄别参数值，并通过上述甄别参数值，获取每个上述甄别算法的最佳品质因数以及与上述最佳品质因数对应的最佳甄别参数值；以及
[0039]算法选取模块，根据每个上述甄别算法的上述最佳品质因数，获取目标品质因数，以及与上述目标品质因数相对应的目标甄别算法。
[0040]根据本公开的实施例，根据获取得到的探测器发出的粒子波形的特征参数，选取与特征参数相匹配的全部甄别算法以及甄别参数值，之后通过甄别参数值与品质因数之间的关系，通过比较获取最佳品质因数，获得每个甄别算法的最佳甄别参数值，最后，比较每个甄别算法的最佳品质因数，选取目标品质因数，以及与目标品质因数对应的最佳甄别算法，并将最佳甄别算法的最佳甄别参数值作为目标甄别参数值。该方法可以避免在探测器系统调试过程中，由于反复测试寻找匹配探测器的最佳甄别算法和目标甄别参数值所带来的大量重复劳动，提高了测试效率，同时使其具备较高的灵活性。
附图说明
[0041]通过以下参照附图对本公开实施例的描述，本公开的上述以及其他目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：
[0042]图1示意性示出了根据本公开实施例的粒子甄别流程图；
[0043]图2示意性示出了根据本公开实施例的一种甄别算法的粒子脉冲形状图；...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种粒子甄别方法，其特征在于，包括：S1，获取由探测器发出的粒子的波形的多个特征参数；其中，所述粒子的波形包括中子的波形和伽马粒子的波形；S2，根据多个所述特征参数，从算法列表中选取与多个所述特征参数相匹配的多个甄别算法；其中，所述甄别算法包括甄别参量，所述甄别参量包括多个甄别参数值；S3，从多个所述甄别算法中选取一个所述甄别算法，根据与所述甄别算法对应的多个所述甄别参数值，计算所述甄别算法的与每个所述甄别参数值对应的品质因数；S4，从多个所述品质因数中确定所述甄别算法的最佳品质因数以及最佳甄别参数值；S5，重复步骤S2至S4，获取每个所述甄别算法的所述最佳品质因数以及所述最佳甄别参数值；以及S6，根据每个所述甄别算法的所述最佳品质因数，确定目标品质因数，并确定与所述目标品质因数对应的目标甄别算法，以及将所述目标甄别算法对应的所述最佳甄别参数值作为目标甄别参数值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤S1中，所述获取由探测器发出的粒子的多个特征参数的步骤包括：S11，利用模数转换装置接收所述探测器输入的所述粒子的波形；S12，利用模数转换装置将所述波形转化为数字化的波形数据流；以及S13，利用所述模数转换装置中预置的量化算法将所述波形数据流全部转化为具有所述粒子的波形特征的所述特征参数。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤S3中，所述计算所述甄别算法的与每个所述甄别参数值对应的品质因数的步骤包括：S31，从所述甄别算法的多个所述甄别参数值中选取一个所述甄别参数值，根据所述甄别参数值，获取基于所述甄别算法的用于甄别所述粒子的甄别值；S32，根据所述甄别值，收集所述探测器发出的与所述甄别值匹配的目标粒子；其中，所述目标粒子包括目标中子和目标伽马粒子；S33，根据所述目标粒子，获取所述目标粒子的粒子分布图；S34，根据所述粒子分布图，获取所述甄别参数值的所述品质因数；以及S35，重复步骤S31至S34，直至获取所述甄别算法的与每个所述甄别参数值对应的所述品质因数。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在步骤S34中，所述根据所述粒子分布图，获取与所述甄别值对应甄别参数值的所述品质因数的步骤包括：S341：获取用于计算所述品质因数的公式；其中...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈炼，徐晓禹，金革，
申请(专利权)人：中国科学技术大学，
类型：发明
国别省市：