几种γ能谱分析软件的比对评估_张新军
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参加放射性核素 数据处 理分析 的有 IDC 及加拿大、中国、芬兰、德国和英国等 5 个国家 的 NDC, 评估处将原 始谱数据 及 IDC 和各 国 NDC 的分析结果录入到专用于放射性核素数 据分析评估的谱信息系统 L INSSI( LINux Sy st em f or Spect ral Inf orm ation) 的 数据库中, 参 加者根据该数据库内容对 IDC 和 NDC 的结果 进行分析、比对和评价。
表 2 不同软件在交互分析过程的峰识别率
峰总数( Sig> 0. 1) 使用系统或软件
使用者 识别的峰数目
峰识别率
1759
IDC/ RN CNN DC/ RN Aat ami
IDC
CNN DC CNN DC
455
349
714
25. 9% 19. 8% 40. 6%
Sha man CAN DC
655 37. 2%
为了比对、评估不同软件在分析人造谱数
据中未知 CT BT 相关核素的 C峰检出和核素
识别等方面的能力, 将 我国 N DC 使用的放射
性核素监测数据处理系统( CNNDC/ RN 系统)
和 Aat ami 软件的分析结果与 IDC 使用的放射 性核素监测数据处理系统( IDC/ RN 系统) 、加
拿大使用的 Shaman 软件的分析结果进行了统
交互分析后各软件的峰识别率在自动处理 结果上均有提高, 结果列于表 2。与 自动处理 的峰识别率相 比较, Aatami 软件由 32. 3% 提 高到 40. 6% , Shaman 软 件由 21. 9% 提 高 到 37. 2% , IDC/ RN 和 CNNDC/ RN 系统分 别由 17. 5% 和 16. 9% 提高到 25. 9% 和 19. 8% 。
计分析。
31 1 峰识别率 峰识别率是衡量能谱分析软件寻峰能力的
重要指标。表 1 中列出了不同软件在自动处理
过程中的峰识别率, Aat am i 软件的峰识别率最
高, 达到 32. 3% , Shaman 专家系统的峰识别率 为 21. 9% , 而 IDC/ RN 系统和 CNNDC/ RN 系
统的峰识别率相当, 约为 17% , 是三种软件中
最低的。
表 1 不同软件在自动处理过程的峰识别率
峰总数( Sig> 0. 1) 使用系统或软件
使用者 识别的峰数目
峰识别率
IDC/ RN IDC 308
17. 5%
1759
CN NDC/ RN A atami
CN NDC CN NDC
298
568
16. 9% 32. 3%
Shaman CΒιβλιοθήκη Baidu NDC
385 21. 9%
将峰显著 性( Sig nif icance) 划分为 0 < Sig < 1、1< Sig< 2、2< Sig< 3、3< Sig< 4 和 Sig > 4 五个区间, 自动处理过程中各分析 软件在不
同峰显著性区间的峰识别率列于表 3, 并标绘 于图 1。可以看出, 各分析软件对峰显著性大 于 3 的峰识别率达到 76% 以上, 对峰显著性大 于 4 的峰识别率达到 85% 以上, 也就是说这些 C谱分析软件对大峰具有较强的识别能力, 其 中, Aat am i 软件对峰显著性大于 3 的峰识别率 最大, 达 93. 5% 。
关键词: 禁核试核查; C能谱分析软件; 比对评估 中图分类号: T L816. 4 文献标识码: A 文章编号: 0258- 0934( 2007) 05- 0825- 05
在全面禁止核试验条约( CT BT ) 国际监测 系统( IM S) 中, 放射性核素监测是四种核查技 术之一。为了提高放射性核素实验室和各国国 家数据中心( NDC) 的核素监测数据分析 处理 能力, CT BT O 临 时技术秘书 处( PT S) 开发 研 制了适用于 CT BT 的放射性核素监测数 据分 析软件, 组织了多次实验室样品测量比对活动, 并于 2005 年组织实施了第一次全系统性能试 验( SPT 1, t he First System- w ide P erf orm ance T est ) 。
本文用 2005 年 CT BT O 组织的 SPT 1 中 的人造谱数据, 比对评估了 IDC 放射性核素监 测数据处理系 统、Aat ami 谱分析 软件和 Shaman 专家系统三种 H P GeC能谱分析软件在 C 峰检出和核素识别等方面的分析能力。
1 CTBTO SPT1 简介
2005 年 4 至 6 月 CT BT O 实施 了第一次 全系统性能试验, 试验内容包括数据的采集、传 输、接收、存储及请求服务, 数据的分析处理和 产品的分发等方面, 涉及到地震、水声、次声和 放射性核素四种监测技术。CT BT O 邀请各国 的 NDC 对台站数据 进行分析 处理, 并与 IDC 结果进行比对, 向条约组织提出与临时操作和 维护相关的事件识别及产品和服务过程的改进 意见和建议。我国 NDC 参加了其中的放射性 核素数据的分析处理。
对放射性核素而言, SP T 1 分为两个阶段,
825
4- 5 月 为 正常 操 作 试 验 阶段, 即 要 求 各 国 NDC 分析 355 个被 IDC 分级为 4、5 级和部分 3 级的样品谱; 6 月份为/ 假想的特殊事件( Special case scenario) 0试验, 评估处委托芬兰核安 全 局 以 AU P08、CA P16、DEP33、F RP27 和 SEP 63 等 5 个已认证核素台站的监测参 数为 基础, 模拟了 100 个人造谱 数据, 谱中加入 与 CT BT 监测相关的不同放射性活度的裂变产物 和活化产物核素 C峰。评估处通过国际互联网 以电子邮件方式, 在每个工作日发送 4- 6 个人 造谱数据给参加试 验的 NDC, NDC 分析 处理 后随即将结果返回评估处。
97 Z r、99 M o、99M T c、103 Ru、105 R h、111 A g、115 Cd、
125 Sb、125 Sn、126 Sb、127 Sb、128 Sb、130 I、131 I、132 T e、
133 I、134 Cs 、135 I、136 Cs 、137 Cs、140 Ba、140 La、141 Ce、
n
E f c =
w if i
( 1)
i
式中, w i 是权重因子, fi 是第 i 个谱中 c 道的计
数。
对某个给定活度的核素, 在新谱中相关峰
的计数由下式计算:
A (E) =
an
p
(
E
) e( C(
E) E)
tL D
n
( 2)
82 6
其中 an 为核素的活度; p ( E) 为 C射线发射 率; e( E) 为探测器峰效率; t L 为测量活时间; C
收稿日期: 2007- 01- 04 作者简介: 张 新军 ( 1976) ) , 陕西渭 南人, 助 理研 究 员, 硕士, 从事实验核物理研究。
析软件; Aatam i 软件是 P T S 组织 开发的一个 针对放射性核素监测的 H PGeC能谱数据分析 和评估工具。IDC 放射性核素数据处理系统软 件和 Aatami 谱分析软件已在我国禁核试国家 数据中心( CNNDC) 数据处理平台上安装、运行 及应用。
143 Ce、144 Ce、147 N d、156 Eu、187 W、237 U 、239 N p等 40
种。峰显著性大于 0. 1 的 C峰有 1759 个, 其中
60. 5% C峰的峰显著性小于 1, 78. 0% C峰的峰 显著性小于 2, 也就是说, 小峰占所加入 C峰的
比例最大。
3 评估结果
>4 99 85 85. 9% 85 85. 9% 94 94. 9% 89 89. 9%
表 3 各分析软件在自动处理过程中不同峰显著性区间的峰识别率
峰显著性区间
各区间的峰数目
IDC/ R N
识别数 识别率
CN N DC / R N CN N DC/ A at ami CA N DC/ S ham an
识别数 识别率 识别数 识别率 识别数 识别率
0- 1 1065
57 5. 4%
51 4. 8%
( E) 为符合相加效应校正因子; Dn 为衰变校正
因子。
根据形成的峰计数大小, 可以计算该峰的
显著性 S( Significance) ,
S=
L
A c( A)
=
A K AD ( A )
( 3)
式中 A 为峰面积, L c ( A) 为探测限, D ( A ) 为峰
计数的统计偏差。
在模拟产生的 100 个人造谱数据中共加入 CT BT 相关 核 素[ 6] 430 个, 分 别为 24 N a、46 Sc、 54 M n、57 Co、60 Co、65 Zn、88 Y 、91 Y 、95 N b、95 Zr 、
2 人造 C能谱的产生
CT BT O 评估处委托芬兰核安全局环境监 测实验室模拟产生包含 CT BT 相关核素 的人 造谱数据( Art ificial Spect ra) , 其基本原则是根 据 IM S 核素台站实际监测的 C能谱组成, 在其 中加入一定活度的裂变产物和活化产物, 形成 样品谱中包含核事件信号的监测谱供 SPT 1 参 加者分析处理。具体做法是, 以所选台站的监
测参数和日常能谱数据为基础, 经过严格精确 的能量刻度、峰型刻度和效率刻度校正, 使用蒙
特卡罗( M ont e Carlo) 输运模拟技术将 CT BT 相关核素的 C峰加入到日常能谱中, 形成人造
谱数据。即模拟产生的人造谱数据是原有日常
谱数据加一个变量校 正。新的谱数据中, 道 c
的计数可以表示为:
163 15. 3%
80 7. 5%
1- 2 307 44 14. 3% 42 13. 7% 106 34. 5% 61 19. 9%
2- 3 218 77 35. 3% 75 34. 4% 141 64. 7% 98 45. 0%
3- 4 70 45 64. 3% 45 64. 3% 64 91. 4% 57 81. 4%
摘要: 利用全面禁 止核试验条约组织 ( CT BT O) 2005 年 度组织的第一次全 系统性能试验( SPT 1) 中 人造 C 能谱比对评估 IDC 放射性核素监测数据 处理系统、A atami 谱分析软 件和 Shaman 专家 系统等 三 种 C 能谱分析软件在小峰检出和核 素识别 等方面的 分析能 力, 比对结果 表明: A atami 软件具 有最好 的 峰识别率, Shaman 专家系统具有最好的核素识别率。
目前, 国际数据中心( IDC) 和各国 NDC 使 用的能谱分析软件有 IDC 放射性核素监测数 据处理系统[ 1] 、Sham an 专家系 统[ 2-4] 和 A atam i[ 5] ( A dvanced analy sis to ol f or t he assessm ent o f monit oring inf orm ation) 谱分析软件。 其中, IDC 的放射性核素数据处理系统软件是 由美国空军技术应用中心研制开发的, 其谱数 据处理 核 心为 美 国 Canberr a 核仪 器 公 司 的 Genie- UNIX C谱分析软件; Shaman 专家系统 是由芬兰赫尔辛基大学研制的 H PGeC能谱分
第 27 卷 第 5 期 2007 年 9 月
核电子学与探测技术 Nuclear Electr onics & Det ect ion T echnolo gy
V ol. 27 N o. 5 sep. 2007
几种 C能谱分析软件的比对评估
张新军, 王 军, 王世联, 樊元庆
( 禁核试北京国家数据中心和北 京放射性核素实验室, 北京 100085)
SPT 1 人造谱数据分析的目的之一就是测 试各种软件对小峰的识别能力。对峰显著性小
于 1 的峰识别率情况是, Aat am i 软件最高, 达 到 15. 3% , Sham an 专家 系统 为 7. 5% , IDC/ RN 和 CNNDC/ RN 系统的相当, 约为 5% ; 对 峰显著性小 于 2 的峰 的识别率, Aat ami 软件 为 19. 6% , Sham an 软件为 10. 3% , IDC/ RN 和 CNNDC/ RN 系统约为 7% 。
表 2 不同软件在交互分析过程的峰识别率
峰总数( Sig> 0. 1) 使用系统或软件
使用者 识别的峰数目
峰识别率
1759
IDC/ RN CNN DC/ RN Aat ami
IDC
CNN DC CNN DC
455
349
714
25. 9% 19. 8% 40. 6%
Sha man CAN DC
655 37. 2%
为了比对、评估不同软件在分析人造谱数
据中未知 CT BT 相关核素的 C峰检出和核素
识别等方面的能力, 将 我国 N DC 使用的放射
性核素监测数据处理系统( CNNDC/ RN 系统)
和 Aat ami 软件的分析结果与 IDC 使用的放射 性核素监测数据处理系统( IDC/ RN 系统) 、加
拿大使用的 Shaman 软件的分析结果进行了统
交互分析后各软件的峰识别率在自动处理 结果上均有提高, 结果列于表 2。与 自动处理 的峰识别率相 比较, Aatami 软件由 32. 3% 提 高到 40. 6% , Shaman 软 件由 21. 9% 提 高 到 37. 2% , IDC/ RN 和 CNNDC/ RN 系统分 别由 17. 5% 和 16. 9% 提高到 25. 9% 和 19. 8% 。
计分析。
31 1 峰识别率 峰识别率是衡量能谱分析软件寻峰能力的
重要指标。表 1 中列出了不同软件在自动处理
过程中的峰识别率, Aat am i 软件的峰识别率最
高, 达到 32. 3% , Shaman 专家系统的峰识别率 为 21. 9% , 而 IDC/ RN 系统和 CNNDC/ RN 系
统的峰识别率相当, 约为 17% , 是三种软件中
最低的。
表 1 不同软件在自动处理过程的峰识别率
峰总数( Sig> 0. 1) 使用系统或软件
使用者 识别的峰数目
峰识别率
IDC/ RN IDC 308
17. 5%
1759
CN NDC/ RN A atami
CN NDC CN NDC
298
568
16. 9% 32. 3%
Shaman CΒιβλιοθήκη Baidu NDC
385 21. 9%
将峰显著 性( Sig nif icance) 划分为 0 < Sig < 1、1< Sig< 2、2< Sig< 3、3< Sig< 4 和 Sig > 4 五个区间, 自动处理过程中各分析 软件在不
同峰显著性区间的峰识别率列于表 3, 并标绘 于图 1。可以看出, 各分析软件对峰显著性大 于 3 的峰识别率达到 76% 以上, 对峰显著性大 于 4 的峰识别率达到 85% 以上, 也就是说这些 C谱分析软件对大峰具有较强的识别能力, 其 中, Aat am i 软件对峰显著性大于 3 的峰识别率 最大, 达 93. 5% 。
关键词: 禁核试核查; C能谱分析软件; 比对评估 中图分类号: T L816. 4 文献标识码: A 文章编号: 0258- 0934( 2007) 05- 0825- 05
在全面禁止核试验条约( CT BT ) 国际监测 系统( IM S) 中, 放射性核素监测是四种核查技 术之一。为了提高放射性核素实验室和各国国 家数据中心( NDC) 的核素监测数据分析 处理 能力, CT BT O 临 时技术秘书 处( PT S) 开发 研 制了适用于 CT BT 的放射性核素监测数 据分 析软件, 组织了多次实验室样品测量比对活动, 并于 2005 年组织实施了第一次全系统性能试 验( SPT 1, t he First System- w ide P erf orm ance T est ) 。
本文用 2005 年 CT BT O 组织的 SPT 1 中 的人造谱数据, 比对评估了 IDC 放射性核素监 测数据处理系 统、Aat ami 谱分析 软件和 Shaman 专家系统三种 H P GeC能谱分析软件在 C 峰检出和核素识别等方面的分析能力。
1 CTBTO SPT1 简介
2005 年 4 至 6 月 CT BT O 实施 了第一次 全系统性能试验, 试验内容包括数据的采集、传 输、接收、存储及请求服务, 数据的分析处理和 产品的分发等方面, 涉及到地震、水声、次声和 放射性核素四种监测技术。CT BT O 邀请各国 的 NDC 对台站数据 进行分析 处理, 并与 IDC 结果进行比对, 向条约组织提出与临时操作和 维护相关的事件识别及产品和服务过程的改进 意见和建议。我国 NDC 参加了其中的放射性 核素数据的分析处理。
对放射性核素而言, SP T 1 分为两个阶段,
825
4- 5 月 为 正常 操 作 试 验 阶段, 即 要 求 各 国 NDC 分析 355 个被 IDC 分级为 4、5 级和部分 3 级的样品谱; 6 月份为/ 假想的特殊事件( Special case scenario) 0试验, 评估处委托芬兰核安 全 局 以 AU P08、CA P16、DEP33、F RP27 和 SEP 63 等 5 个已认证核素台站的监测参 数为 基础, 模拟了 100 个人造谱 数据, 谱中加入 与 CT BT 监测相关的不同放射性活度的裂变产物 和活化产物核素 C峰。评估处通过国际互联网 以电子邮件方式, 在每个工作日发送 4- 6 个人 造谱数据给参加试 验的 NDC, NDC 分析 处理 后随即将结果返回评估处。
97 Z r、99 M o、99M T c、103 Ru、105 R h、111 A g、115 Cd、
125 Sb、125 Sn、126 Sb、127 Sb、128 Sb、130 I、131 I、132 T e、
133 I、134 Cs 、135 I、136 Cs 、137 Cs、140 Ba、140 La、141 Ce、
n
E f c =
w if i
( 1)
i
式中, w i 是权重因子, fi 是第 i 个谱中 c 道的计
数。
对某个给定活度的核素, 在新谱中相关峰
的计数由下式计算:
A (E) =
an
p
(
E
) e( C(
E) E)
tL D
n
( 2)
82 6
其中 an 为核素的活度; p ( E) 为 C射线发射 率; e( E) 为探测器峰效率; t L 为测量活时间; C
收稿日期: 2007- 01- 04 作者简介: 张 新军 ( 1976) ) , 陕西渭 南人, 助 理研 究 员, 硕士, 从事实验核物理研究。
析软件; Aatam i 软件是 P T S 组织 开发的一个 针对放射性核素监测的 H PGeC能谱数据分析 和评估工具。IDC 放射性核素数据处理系统软 件和 Aatami 谱分析软件已在我国禁核试国家 数据中心( CNNDC) 数据处理平台上安装、运行 及应用。
143 Ce、144 Ce、147 N d、156 Eu、187 W、237 U 、239 N p等 40
种。峰显著性大于 0. 1 的 C峰有 1759 个, 其中
60. 5% C峰的峰显著性小于 1, 78. 0% C峰的峰 显著性小于 2, 也就是说, 小峰占所加入 C峰的
比例最大。
3 评估结果
>4 99 85 85. 9% 85 85. 9% 94 94. 9% 89 89. 9%
表 3 各分析软件在自动处理过程中不同峰显著性区间的峰识别率
峰显著性区间
各区间的峰数目
IDC/ R N
识别数 识别率
CN N DC / R N CN N DC/ A at ami CA N DC/ S ham an
识别数 识别率 识别数 识别率 识别数 识别率
0- 1 1065
57 5. 4%
51 4. 8%
( E) 为符合相加效应校正因子; Dn 为衰变校正
因子。
根据形成的峰计数大小, 可以计算该峰的
显著性 S( Significance) ,
S=
L
A c( A)
=
A K AD ( A )
( 3)
式中 A 为峰面积, L c ( A) 为探测限, D ( A ) 为峰
计数的统计偏差。
在模拟产生的 100 个人造谱数据中共加入 CT BT 相关 核 素[ 6] 430 个, 分 别为 24 N a、46 Sc、 54 M n、57 Co、60 Co、65 Zn、88 Y 、91 Y 、95 N b、95 Zr 、
2 人造 C能谱的产生
CT BT O 评估处委托芬兰核安全局环境监 测实验室模拟产生包含 CT BT 相关核素 的人 造谱数据( Art ificial Spect ra) , 其基本原则是根 据 IM S 核素台站实际监测的 C能谱组成, 在其 中加入一定活度的裂变产物和活化产物, 形成 样品谱中包含核事件信号的监测谱供 SPT 1 参 加者分析处理。具体做法是, 以所选台站的监
测参数和日常能谱数据为基础, 经过严格精确 的能量刻度、峰型刻度和效率刻度校正, 使用蒙
特卡罗( M ont e Carlo) 输运模拟技术将 CT BT 相关核素的 C峰加入到日常能谱中, 形成人造
谱数据。即模拟产生的人造谱数据是原有日常
谱数据加一个变量校 正。新的谱数据中, 道 c
的计数可以表示为:
163 15. 3%
80 7. 5%
1- 2 307 44 14. 3% 42 13. 7% 106 34. 5% 61 19. 9%
2- 3 218 77 35. 3% 75 34. 4% 141 64. 7% 98 45. 0%
3- 4 70 45 64. 3% 45 64. 3% 64 91. 4% 57 81. 4%
摘要: 利用全面禁 止核试验条约组织 ( CT BT O) 2005 年 度组织的第一次全 系统性能试验( SPT 1) 中 人造 C 能谱比对评估 IDC 放射性核素监测数据 处理系统、A atami 谱分析软 件和 Shaman 专家 系统等 三 种 C 能谱分析软件在小峰检出和核 素识别 等方面的 分析能 力, 比对结果 表明: A atami 软件具 有最好 的 峰识别率, Shaman 专家系统具有最好的核素识别率。
目前, 国际数据中心( IDC) 和各国 NDC 使 用的能谱分析软件有 IDC 放射性核素监测数 据处理系统[ 1] 、Sham an 专家系 统[ 2-4] 和 A atam i[ 5] ( A dvanced analy sis to ol f or t he assessm ent o f monit oring inf orm ation) 谱分析软件。 其中, IDC 的放射性核素数据处理系统软件是 由美国空军技术应用中心研制开发的, 其谱数 据处理 核 心为 美 国 Canberr a 核仪 器 公 司 的 Genie- UNIX C谱分析软件; Shaman 专家系统 是由芬兰赫尔辛基大学研制的 H PGeC能谱分
第 27 卷 第 5 期 2007 年 9 月
核电子学与探测技术 Nuclear Electr onics & Det ect ion T echnolo gy
V ol. 27 N o. 5 sep. 2007
几种 C能谱分析软件的比对评估
张新军, 王 军, 王世联, 樊元庆
( 禁核试北京国家数据中心和北 京放射性核素实验室, 北京 100085)
SPT 1 人造谱数据分析的目的之一就是测 试各种软件对小峰的识别能力。对峰显著性小
于 1 的峰识别率情况是, Aat am i 软件最高, 达 到 15. 3% , Sham an 专家 系统 为 7. 5% , IDC/ RN 和 CNNDC/ RN 系统的相当, 约为 5% ; 对 峰显著性小 于 2 的峰 的识别率, Aat ami 软件 为 19. 6% , Sham an 软件为 10. 3% , IDC/ RN 和 CNNDC/ RN 系统约为 7% 。