CN108426898A - 利用宇宙射线μ子快速识别重核材料的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了利用宇宙射线μ子快速识别重核材料的方法，解决现有技术在港口、机场安全检查等防止核扩散应用场景对集装箱或其他容器内是否藏匿有特殊核材料判断时间长及准确度低的问题。本发明包括以下步骤：首先构建宇宙线μ子探测系统模型，计算10⁶个μ子穿过常见高中低原子序数材料目标物散射角均方根值θ_i序列；其次计算探测系统短时间内测得μ子穿过目标物散射角均方根值θ_x；然后计算θ_x与θ_i序列中每个值的灰色关联度，当灰色关联度最高时，则目标物为重核材料。本发明设计巧妙，且易于实现，能快速准确判断出密闭容器内是否藏匿有特殊核材料，非常适用于在海关码头及机场对集装箱或其他容器等货物中是否藏匿有重核材料进行检测。

Description

利用宇宙射线μ子快速识别重核材料的方法

技术领域

本发明涉及核技术应用领域，具体涉及利用宇宙射线μ子快速识别重核材料的方法。

背景技术

随着核技术的发展，核电的复兴，更多“事实核国家”的出现，恐怖主义势力谋取核材料、核武器的可能性不断增加，国际核安全形势十分严峻，对此，一方面相关国家的涉核单位和海关都在加强核材料生产、储存和运输过程中的监管；另一方面各个国家都在努力开发和研制高性能的检测系统，以有效打击核材料的走私和非法运输。核材料通常指含有可裂变反应的铀、钚等具有高原子序数元素的物质，这些高原子序数的物质又可称为重核物质。现有的核材料检测系统采用高灵敏度的γ探测器和中子探测器相结合的方式，能检测到集装箱等大型物体中藏匿的重核物质。然而穿透致密物质能力有限或人为增加辐射剂量是现有成像技术在检测核材料不可回避的问题。无论是武器级还是低富集度的核材料，如果被常见的较高原子序数材料(例如铅、钨)、氢化物(例如聚乙烯)或者其他中子吸收材料(含锂、硼的化合物)屏蔽，常规的放射性检测设备就不能有效地发挥作用。宇宙线μ子(宇宙射线到达地面的主要成分为μ子)成像技术作为一种近年来新兴的非侵入式无损探测技术，于本世纪初由美国提出并实现，它基于不同原子序数材料对天然宇宙射线μ子的散射特性差异来反演目标对象内部三维图像，从而获取目标对象内部的材料组成、几何形状、尺寸等信息，具有安全性(无需人工辐照)、非破坏性(无需拆解、不会损坏部件)、对核材料灵敏度高、穿透屏蔽能力强等众多同类技术无法比拟的天然优势，此项技术在防范核走私、核不扩散等领域展现出广阔的应用前景。算法是该技术的核心部分，开发适用于各种场景的算法是重要的研究方面。由于宇宙射线通量较低，开发快速识别密封容器内重核材料算法是该技术在防范核走私、核不扩散等领域应用的前提条件。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：提供利用宇宙射线μ子快速识别重核材料的方法，解决现有技术在港口、机场安全检查等防止核扩散应用场景对集装箱或其他容器内是否藏匿有特殊核材料判断时间长及准确度低的问题。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

利用宇宙射线μ子快速识别重核材料的方法，包括以下步骤：

(1)构建宇宙线μ子探测系统模型，将常见高中低原子序数材料目标物置于宇宙线μ子探测系统模型中，利用蒙特卡罗程序包Geant4模拟μ子在宇宙线μ子探测系统模型中输运过程，记录10⁶个μ子穿过宇宙线μ子探测系统模型的探测区域内常见高中低原子序数材料目标物后产生的散射角数据，同时根据该散射角数据计算出μ子穿过常见高中低原子序数材料目标物的散射角均方根值θ_i，其中i表示常见高中低原子序数材料的种类序号，根据散射角均方根值θ_i建立μ子散射数据完备数据库；

(2)将待识别目标物置于步骤(1)中的宇宙线μ子探测系统模型的探测区域内，计算不同数量μ子穿过待识别目标物的散射角均方根值θ_x，同时利用以下算法计算出θ_x与μ子散射数据完备数据库中θ_i序列之间的灰色关联度γ，γ表示θ_x与μ子散射数据完备数据库中θ_i序列中某个值的相似性，所述灰色关联度γ的计算方法如下：

δ_i＝|θ_x-θ_i|, (1.1)

M＝max|θ_x-θ_i|,m＝min|θ_x-θ_i| (1.2)

其中，i表示材料种类序号，并且i＝(1,2,3,…,m)，ξ表示区分系数，δ_i表示表示θ_i和θ_x差值绝对值，M表示δ_i的最大值，m表示δ_i的最小值，并且ξ∈(0，1)；

(3)根据步骤(2)中所计算的灰色关联度γ，采用决策函数f(x)对待识别目标物进行识别，所述决策函数f(x)具体为：

其中，当f(x)值为1时，待识别目标物为重核材料，当f(x)小于1时，则待识别目标物不是重核材料。

进一步地，步骤(1)中，所述μ子散射数据完备数据库中包括不同尺寸常见高中低原子序数材料目标物的散射角均方根值θ_i数据库，并且在步骤(2)中，待识别目标物的散射角均方根值θ_x选择与跟该待识别目标物的尺寸相同的常见高中低原子序数材料目标物的散射角均方根值θ_i数据库中的θ_i序列进行灰色关联度γ计算。

进一步地，步骤(2)中，所述ξ为0.5。

本发明在实际应用时，选取100组数据分别利用决策函数f(x)对结果进行判定，得到准确率大于95％时需要的检测时间，利用机器学习的回归通过上述三个步骤训练出一个检测模型，具体方法为将待检测目标物与数据库中相同尺寸重核材料数据以及需要的检测时间一一对应起来。

当需要对待检测目标物进行鉴别时，可根据目标物的尺寸选择对应的数据库以及检测时间，利用检测系统测得规定时间的μ子散射数据，并将该μ子散射数据输入到上述训练出的检测模型中即可鉴别目标物的材料种类。

本发明的设计原理在于，宇宙线μ子穿过材料后的散射角近似为一个高斯分布，短时间内获取的少量μ子散射角数据是不完备高斯分布，根据不完备数据特征值与重核材料μ子散射角特征值之前的相似度来判定目标物是否为重核材料。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

(1)本发明设计巧妙，且易于实现，能快速准确判断出密闭容器内是否藏匿有特殊核材料，非常适用于在海关码头及机场对集装箱或其他容器等货物中是否藏匿有重核材料进行检测。

(2)由于宇宙线μ子的角度和能量分布比较随机，传统方法都是通过数理统计来实现对μ子数据的处理，而数量统计需要大量数据，就意味着检测时间耗时较长；而本发明的优势在于首先建立了μ子散射角完备数据库，并利用机器学习先训练出了针对不同尺寸目标物的检测模型，只需按照鉴别不同尺寸目标物所需时间利用探测系统获取相关数据输入模型即可对结果进行判定，在实际操作过程中省去了很多步骤，极大地提高了检测效率。

(3)本发明只需探测μ子的径迹，得到μ子穿过探测区域的散射角数据即可，不必得到μ子能量数据，极大地降低了检测系统成本。

附图说明

图1为本发明具体实例中用到的宇宙线μ子探测系统立体结构示意图。

图2为本发明具体实例中不同时间下区分10×10×10cm³大小的铀、铁及空气的准确率。

图3为本发明具体实例中不同时间下判定屏蔽体是否存在铀块的准确率。

图4为本发明具体实例中探测系统整体结构示意图。

图5为本发明蒙特卡洛软件包Geant4建模图。

图6为本发明中宇宙射线μ子穿过10×10×10cm³不同材料的散射角均方根值。

具体实施方式

下面结合附图说明和实施例对本发明作进一步说明，本发明的方式包括但不仅限于以下实施例。

本发明提供的利用宇宙射线μ子快速识别重核材料的方法，设计巧妙，且易于实现，能快速准确判断出密闭容器内是否藏匿有特殊核材料，非常适用于在海关码头及机场对集装箱或其他容器等货物中是否藏匿有重核材料进行检测。本发明包括以下步骤：

(1)构建宇宙线μ子探测系统模型，将常见高中低原子序数材料目标物置于宇宙线μ子探测系统模型中，利用蒙特卡罗程序包Geant4模拟μ子在宇宙线μ子探测系统模型中输运过程，记录10⁶个μ子穿过宇宙线μ子探测系统模型的探测区域内常见高中低原子序数材料目标物后产生的散射角数据，同时根据该散射角数据计算出μ子穿过常见高中低原子序数材料目标物的散射角均方根值θ_i，其中i表示常见高中低原子序数材料的种类序号，根据散射角均方根值θ_i建立μ子散射数据完备数据库；

(2)将待识别目标物置于步骤(1)中的宇宙线μ子探测系统模型的探测区域内，计算不同数量μ子穿过待识别目标物的散射角均方根值θ_x，同时利用以下算法计算出θ_x与μ子散射数据完备数据库中θ_i序列之间的灰色关联度γ，γ表示θ_x与μ子散射数据完备数据库中θ_i序列中某个值的相似性，所述灰色关联度γ的计算方法如下：

δ_i＝|θ_x-θ_i|, (1.1)

M＝max|θ_x-θ_i|,m＝min|θ_x-θ_i| (1.2)

其中，i表示材料种类序号，并且i＝(1,2,3,…,m)，ξ表示区分系数，δ_i表示表示θ_i和θ_x差值绝对值，M表示δ_i的最大值，m表示δ_i的最小值，并且ξ∈(0，1)，ξ通常设置为0.5；

(3)根据步骤(2)中所计算的灰色关联度γ，采用决策函数f(x)对待识别目标物进行识别，所述决策函数f(x)具体为：

其中，当f(x)值为1时，待识别目标物为重核材料，当f(x)小于1时，则待识别目标物不是重核材料。

本发明在步骤(1)中，所述μ子散射数据完备数据库中包括不同尺寸常见高中低原子序数材料目标物的散射角均方根值θ_i数据库，并且在步骤(2)中，待识别目标物的散射角均方根值θ_x选择与跟该待识别目标物的尺寸相同的常见高中低原子序数材料目标物的散射角均方根值θ_i数据库中的θ_i序列进行灰色关联度γ计算。

本发明中的i表示材料种类，如铀、钚、钨、铅、铜、铁、铝、空气等。

由于宇宙线μ子的角度和能量分布比较随机，传统方法都是通过数理统计来实现对μ子数据的处理，而数量统计需要大量数据，就意味着检测时间耗时较长；而本发明的优势在于首先建立了μ子散射角完备数据库，并利用机器学习先训练出了针对不同尺寸目标物的检测模型，只需按照鉴别不同尺寸目标物所需时间利用探测系统获取相关数据输入模型即可对结果进行判定，在实际操作过程中省去了很多步骤，极大地提高了检测效率。

本发明只需探测μ子的径迹，得到μ子穿过探测区域的散射角数据即可，不必得到μ子能量数据，极大地降低了检测系统成本。

本发明在实际应用时，选取100组数据分别利用决策函数f(x)对结果进行判定，得到准确率大于95％时需要的检测时间，利用机器学习的回归通过上述三个步骤训练出一个检测模型，具体方法为将待检测目标物与数据库中相同尺寸重核材料数据以及需要的检测时间一一对应起来。

当需要对待检测目标物进行鉴别时，可根据目标物的尺寸选择对应的数据库以及检测时间，利用检测系统测得规定时间的μ子散射数据，并将该μ子散射数据输入到上述训练出的检测模型中即可鉴别目标物的材料种类。

本发明的设计原理在于，宇宙线μ子穿过材料后的散射角近似为一个高斯分布，短时间内获取的少量μ子散射角数据是不完备高斯分布，根据不完备数据特征值与重核材料μ子散射角特征值之前的相似度来判定目标物是否为重核材料。

下面以具体的实例对本发明加以详细的说明，如图1-6所示。

实例1

如图1或4所示，上下各为三层MRPC平板探测器，水平放置，用于记录μ子穿过被测物前后的击中位置，以此来计算μ子的入射方向和出射方向，中间为探测区域，放置被检物，本实例的被检测物为一个70×70×70cm³的密封容器，并在该70×70×70cm³的密封容器内放置了一个10×10×10cm³的待测目标物，待测目标物是铀、铁或者空气。根据本发明方法得到不同时间下区分铀和铁以及铀和空气的准确率，结果如图2所示，1分钟可以实现铀和空气100％准确率的区分，4分钟可以实现铀和铁准确率95％以上的区分。图4中每层探测器尺寸为1.2×2.4m2,第三层探测器与第四层探测器之间的距离为1m，每层探测器记录μ子穿过的位置。

实例2

如图1或4所示，上下各为三层MRPC平板探测器，水平放置，用于记录μ子穿过被测物前后的击中位置，以此来计算μ子的入射方向和出射方向，中间为探测区域，放置被检物，本实例在70×70×70cm³的密封容器内放置了一个20×20×20cm³待测目标物，待测目标物是铅或者铁，并且待测目标物壁厚5cm，内部有可能藏匿一个10×10×10cm³的铀块。根据本发明方法得到不同时间下判定待测目标物中是否藏匿有铀块的准确率，结果如图3所示，3分钟可以实现95％准确率判定铁屏蔽体内是否存在铀块，5分钟可以实现95％准确率判定铅屏蔽体内是否存在铀块。图4中每层探测器尺寸为1.2×2.4m2,第三层探测器与第四层探测器之间的距离为1m，每层探测器记录μ子穿过的位置。

上述实施例仅为本发明的优选实施方式之一，不应当用于限制本发明的保护范围，但凡在本发明的主体设计思想和精神上作出的毫无实质意义的改动或润色，其所解决的技术问题仍然与本发明一致的，均应当包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.利用宇宙射线μ子快速识别重核材料的方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)构建宇宙线μ子探测系统模型，将常见高中低原子序数材料目标物置于宇宙线μ子探测系统模型中，利用蒙特卡罗程序包Geant4模拟μ子在宇宙线μ子探测系统模型中输运过程，记录10⁶个μ子穿过宇宙线μ子探测系统模型的探测区域内常见高中低原子序数材料目标物后产生的散射角数据，同时根据该散射角数据计算出μ子穿过常见高中低原子序数材料目标物的散射角均方根值θi，其中i表示常见高中低原子序数材料的种类序号，根据散射角均方根值θ_i建立μ子散射数据完备数据库；

(2)将待识别目标物置于步骤(1)中的宇宙线μ子探测系统模型的探测区域内，计算不同数量μ子穿过待识别目标物的散射角均方根值θx，同时利用以下算法计算出θ_x与μ子散射数据完备数据库中θi序列之间的灰色关联度γ，γ表示θx与μ子散射数据完备数据库中θi序列中某个值的相似性，所述灰色关联度γ的计算方法如下：

δ_i＝|θ_x-θ_i|， (1.1)

M＝max|θ_x-θ_i|，m＝min|θ_x-θ_i| (1.2)

其中，i表示材料种类序号，并且i＝(1,2,3,…,m)，ξ表示区分系数，δ_i表示表示θ_i和θ_x差值绝对值，M表示δ_i的最大值，m表示δ_i的最小值，且ξ∈(0，1)；

(3)根据步骤(2)中所计算的灰色关联度γ，采用决策函数f(x)对待识别目标物进行识别，所述决策函数f(x)具体为：

其中，当f(x)值为1时，待识别目标物为重核材料，当f(x)小于1时，则待识别目标物不是重核材料。

2.根据权利要求1所述的利用宇宙射线μ子快速识别重核材料的方法，其特征在于，步骤(1)中，所述μ子散射数据完备数据库中包括不同尺寸常见高中低原子序数材料目标物的散射角均方根值θ_i数据库，并且在步骤(2)中，待识别目标物的散射角均方根值θ_x选择与跟该待识别目标物的尺寸相同的常见高中低原子序数材料目标物的散射角均方根值θ_i数据库中的θ_i序列进行灰色关联度γ计算。

3.根据权利要求2所述的利用宇宙射线μ子快速识别重核材料的方法，其特征在于，步骤(2)中，所述ξ为0.5。