【技术实现步骤摘要】
本申请涉及伽马能谱分析，特别涉及一种伽马射线谱活度分析方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、伽马能谱分析是通过分析伽马谱仪测量的伽马射线谱来获得待测样品或待测环境中放射性核素的类型、活度等信息的技术，由于样品制备容易、无损检测等优势，伽马能谱分析是放射性核素监测中最常用的手段之一。伽马能谱活度分析主要是利用所查找到核素对应特征峰的位置来识别核素，通过计算特征峰区域的净峰面积来计算对应核素的活度。
2、相关技术中，一方面可以通过总峰面积法确定净峰面积，其主要利用特征峰区域的峰计数估计全能峰总计数，再利用特征峰区域周围的坪计数估计全能峰本底计数，以此确定全能峰的净峰面积；另一方面，针对总峰面积法不适用的情况，往往可以采用其他方法，如一些数值算法以实现本底扣除、重叠峰分离等操作。
3、然而，相关技术中，总峰面积法当有其他峰干涉或特征峰周围没有坪区域时，难以确定净峰面积，适用范围有限，且核素识别需要大量人工操作和经验判断，效率较差，缺乏高效的自动化方法，自动化程度较低，而其他方法难以区分伪峰、叠峰等在特征峰区域产生的额外贡献，影响核素活度分析，准确性和有效性较差，亟需改进。
技术实现思路
1、本申请提供一种伽马射线谱活度分析方法、装置、电子设备及存储介质，以解决相关技术中，总峰面积法适用范围有限，且核素识别依赖人工操作和经验判断，效率较差，缺乏高效的自动化方法，自动化程度较低，而其他方法难以区分伪峰、叠峰等在特征峰区域产生的额外贡献，影响核素活度分析，准确
2、本申请第一方面实施例提供一种伽马射线谱活度分析方法，包括以下步骤：将测量谱仪与待测样品的蒙卡模型以及至少一个待测核素的属性输入至预设蒙卡模拟程序，以蒙卡模拟待测核素的射线在探测器中产生的响应，获得每个待测核素的模拟能谱；利用所述每个待测核素的模拟能谱与实测能谱进行全能谱拟合，得到拟合结果，并根据所述拟合结果和所述实测能谱搜寻在存在歧离的能量区域内存在的峰值，以根据所述峰值确定未识别核素的类型；在不存在所述未识别核素之后，将所述拟合结果中对待测核素的估计作为先验知识，使用贝叶斯推断对所述实测能谱中待分析核素的特征峰区域进行拟合，以求解特征峰的净峰面积，并结合所述探测器的探测效率计算核素活度。
3、可选地，在本申请的一个实施例中，所述利用所述每个待测核素的模拟能谱与实测能谱进行全能谱拟合，得到拟合结果，包括：基于预设似然函数，利用分区间的极大似然法对所述每个待测核素的模拟能谱与所述实测能谱进行全能谱拟合，得到所述拟合结果中的最佳拟合能谱与核素贡献。
4、可选地，在本申请的一个实施例中，所述预设似然函数可以为：
5、
6、其中，di为实测能谱中第i道的计数，mi(a)为利用核素模拟能谱构建的预期能谱在第i道的计数。
7、可选地，在本申请的一个实施例中，所述根据所述拟合结果和所述实测能谱搜寻在存在歧离的能量区域内存在的峰值，包括：将所述实测能谱和所述最佳拟合能谱在每一道的计数进行对比，得到衡量二者之间的偏差的概率值。
8、可选地，在本申请的一个实施例中，所述概率值的计算公式可以为：
9、
10、其中，mi为第i道内最佳拟合结果计数。
11、可选地，在本申请的一个实施例中，所述将所述拟合结果中对待测核素的估计作为先验知识，使用贝叶斯推断对所述实测能谱中待分析核素的特征峰区域进行拟合，以求解特征峰的净峰面积，包括：基于每个特征峰的面积、峰位以及峰宽，通过贝叶斯推断中的先验概率密度函数进行限制，以构造拟合模型的后验概率密度，并根据所述后验概率密度求解拟合参数，以获得所述净峰面积。
12、本申请第二方面实施例提供一种伽马射线谱活度分析装置，包括：生成模块，用于将测量谱仪与待测样品的蒙卡模型以及至少一个待测核素的属性输入至预设蒙卡模拟程序，以蒙卡模拟待测核素的射线在探测器中产生的响应，获得每个待测核素的模拟能谱；确定模块，用于利用所述每个待测核素的模拟能谱与实测能谱进行全能谱拟合，得到拟合结果，并根据所述拟合结果和所述实测能谱搜寻在存在歧离的能量区域内存在的峰值，以根据所述峰值确定未识别核素的类型；计算模块，用于在不存在所述未识别核素之后，将所述拟合结果中对待测核素的估计作为先验知识，使用贝叶斯推断对所述实测能谱中待分析核素的特征峰区域进行拟合，以求解特征峰的净峰面积，并结合所述探测器的探测效率计算核素活度。
13、可选地，在本申请的一个实施例中，所述确定模块，包括：第一确定单元，用于基于预设似然函数，利用分区间的极大似然法对所述每个待测核素的模拟能谱与所述实测能谱进行全能谱拟合，得到所述拟合结果中的最佳拟合能谱与核素贡献。
14、可选地，在本申请的一个实施例中，所述预设似然函数可以为：
15、
16、其中，di为实测能谱中第i道的计数，mi(a)为利用核素模拟能谱构建的预期能谱在第i道的计数。
17、可选地，在本申请的一个实施例中，所述确定模块，包括：第二确定单元，用于将所述实测能谱和所述最佳拟合能谱在每一道的计数进行对比，得到衡量二者之间的偏差的概率值。
18、可选地，在本申请的一个实施例中，所述概率值的计算公式可以为：
19、
20、其中，mi为第i道内最佳拟合结果计数。
21、可选地，在本申请的一个实施例中，所述将计算模块，包括：求解单元，用于基于每个特征峰的面积、峰位以及峰宽，通过贝叶斯推断中的先验概率密度函数进行限制，以构造拟合模型的后验概率密度，并根据所述后验概率密度求解拟合参数，以获得所述净峰面积。
22、本申请第三方面实施例提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如上述实施例所述的伽马射线谱活度分析方法。
23、本申请第四方面实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上的伽马射线谱活度分析方法。
24、本申请第五方面实施例提供一种计算机程序产品，包括：计算机程序，所述计算机程序被执行时以实现如上的伽马射线谱活度分析方法。
25、本申请实施例可以将测量谱仪、待测样品的蒙卡模型和待测核素的属性输入至一定蒙卡模拟程序，以蒙卡模拟待测核素的射线在探测器中产生的响应进而获得每个待测核素的模拟能谱，并通过与实测能谱的全能谱拟合实现在存在歧离的能量区域内存在的峰值确定未识别核素，能够通过全能谱拟合从实测能谱中快速分析可能不存在的未识别核素，并自动进行核素识别和补充，不需要大量人工操作和经验判断，降低了对人工的依赖，提升了核素识别的自动化程度，在不存在未识别核素之后，将待测核素的估计作为先验知识使用贝叶斯推断对待分析核素的特征峰区域进行拟合，进而求解特征峰的净峰面积，实现核素活度的计算，充分利用特征峰本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种伽马射线谱活度分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述每个待测核素的模拟能谱与实测能谱进行全能谱拟合，得到拟合结果，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设似然函数为：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述拟合结果和所述实测能谱搜寻在存在歧离的能量区域内存在的峰值，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述概率值的计算公式为：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述拟合结果中对待测核素的估计作为先验知识，使用贝叶斯推断对所述实测能谱中待分析核素的特征峰区域进行拟合，以求解特征峰的净峰面积，包括：
7.一种伽马射线谱活度分析装置，其特征在于，包括：
8.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如权利要求1-6任一项所述的伽马射线谱活度分析方法。
9.一种计算机可读存储介质，其上
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被执行时，以用于实现如权利要求1-6任一项所述的伽马射线谱活度分析方法。
...【技术特征摘要】
1.一种伽马射线谱活度分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述每个待测核素的模拟能谱与实测能谱进行全能谱拟合，得到拟合结果，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设似然函数为：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述拟合结果和所述实测能谱搜寻在存在歧离的能量区域内存在的峰值，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述概率值的计算公式为：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述拟合结果中对待测核素的估计作为先验知识，使用贝叶斯推断对所述实测能谱中待分析核素...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾志，刘奇泽，代文翰，马豪，程建平，曾鸣，李君利，张辉，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：
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