主动诱发铀部件裂变时间关联信号求解铀部件质量丰度方法研究

铀部件的自发裂变中子和伽马射线发射强度都很弱，宜采用主动诱发技术来完成铀部件的质量、丰度的测量。美国研发了基于中子诱发方式的核材料识别系统进行铀部件的属性测量，通过提取测量特征参数并建立其与核部件属性之间的关联关系，获得铀部件的质量、丰度等属性参数，技术细节未见公开文献报道。国内对中子源诱发铀部件特征参数测量的基本原理进行了初步探索，但其特征参数提取及相应的分析算法还有待于进一步改进与完善，对基于特征参数进行铀部件质量、丰度的识别分析方法还需要深入研究。本项目拟运用随机过程理论及相关方法模拟分析中子诱发铀部件裂变事件时间关联信号的物理特性，利用宏观噪声分析方法对在特定时间段内探测到的裂变事件时间关联信号进行处理，构建自相关函数、互相关函数、自功率谱密度、互功率谱密度、谱密度比等裂变时间关联信号的时域和频域处理结果与被测铀部件属性相关联的回归方程，研究求解铀部件的质量、丰度的方法。

铀部件的自发裂变中子和伽马射线发射强度都很弱，宜采用主动诱发技术来完成铀部件的质量、丰度的测量。美国研发了基于中子诱发方式的核材料识别系统进行铀部件的属性测量，通过提取测量特征参数并建立其与核部件属性之间的关联关系，获得铀部件的质量、丰度等属性参数，技术细节未见公开文献报道。国内对中子源诱发铀部件特征参数测量的基本原理进行了初步探索，但其特征参数提取及相应的分析算法还有待于进一步改进与完善，对基于特征参数进行铀部件质量、丰度的识别分析方法还需要深入研究。本项目运用随机过程理论及相关方法模拟分析中子诱发铀部件裂变事件时间关联信号的物理特性，研究了求解铀部件的质量、丰度的方法，得到了以下研究成果：.通过对主动诱发铀部件裂变的物理过程分析，设计了模拟实验数据生成软件。该软件生成的模拟数据与实际情况相符，包括252Cf源中子发射数据和两个探测器探测到的中子计数数据。解决了实际数据获取困难以及保密性问题。.通过对实验数据的计算，完成了自相关函数、互相关函数、自功率谱密度函数、互功率谱密度函数的计算工作，并采用相应方法对各函数进行分析，提取了能表征铀部件属性的特征参数。通过BP神经网络的方法对特征值与铀部件的质量、丰度之间的关系进行判定。结果显示：（1）在确定了铀部件的形状、质量基础上，可以对其丰度进行较好的判定；（2）在确定了铀部件的形状、丰度基础上，可以对其质量进行较好的判定；（3）仅确定铀部件的形状时，对质量、丰度进行判定无法得出单一的结论。