阵列闪烁探测器层析γ扫描实现桶装核废物检测关键方法研究

The detection of drummed radwaste is an indispensable part of nuclear waste disposal. As an effective method for non-destructive detection of drummed radwaste, Tomographic Gamma Scanning (TGS) still has the fowling problems: low efficiency of TGS scanning, inaccurate estimation of line attenuation coefficient in transmission image reconstruction, low-resolution of the emission reconstruction image, and so on. In this project, we proposed a drummed radwaste detection method based on an array scintillation detectors by using a self-developed drummed radwaste tomographic gamma scanning assay. Aiming at the analysis of low-resolution γ-ray spectrum, the main improvements are as follows. First, the anti-convolution iterative analysis of low-resolution γ-ray spectrum is combined the Monte-Carlo simulation detector spectrum response with different characteristic energy-domain interpolation to construct the energy spectrum response matrix. Second, the Monte Carlo simulation of virtual efficiency calibration is based on the physical process of the accurate construction of the voxel model, the detector geometry model and the γ-ray interaction with the material. Third, the initial value optimization of MLEM algorithm and the adaptive relaxation factor ART algorithm image reconstruction can quickly and accurately realize the reconstruction of the attenuation coefficient, radioactive activity and distribution information of the media lines in the drums. The project will help to improve the efficiency of tomography gamma scanning, enhance the accuracy and speed of transmission and emission image reconstruction, and provide technical means for solving the problems of current radwaste detection.

桶装核废物的检测是核废物处置中必不可少的环节，而作为桶装核废物无损检测的有效方法，层析γ扫描技术应用中主要存在扫描效率低、透射图像重建的线衰减系数误差大、发射图像重建质量低等问题。本项目利用自主研发的桶装核废物层析γ扫描设备，提出基于阵列闪烁探测器实现桶装核废物层析γ扫描的检测方法；针对低分辨率γ能谱的解析，融合蒙特卡罗模拟探测器响应和不同特征响应函数插值，构建能谱响应矩阵，开展反卷积迭代解析低分辨率γ能谱研究；采用极坐标体素划分，在准确构建体素模型、探测器几何模型、γ射线与物质相互作用物理过程基础上，开展蒙特卡罗模拟虚拟效率刻度技术研究；在此基础上，开展初值优化MLEM算法和自适应松弛因子ART算法图像重建研究，实现准确重建桶内介质线衰减系数和放射性活度、分布图像。项目的开展有助于提高层析γ扫描效率、提升透射图像和发射图像重建准确性，为解决当前桶装核废物检测所面临的问题提供技术支撑。

层析γ扫描技术（TGS）能够对非均匀核废物桶进行定性、定量和定位分析，是核废物桶无损检测的有效方法之一。如何提高TGS扫描效率、提升透射图像和发射图像重建准确性是目前该技术应用时亟待解决的关键问题。本项目提出基于扇形阵列闪烁体探测器扫描的检测方式，对低能量分辨率γ能谱解析、探测效率刻度、图像重建方法开展了新方法、新技术和应用研究。主要工作及成果如下：(1)完成TGS检测系统准直器设计、多通道γ能谱仪系统开发和脉冲采集成谱，研发了一种扇形阵列探测器核废物桶TGS检测装置及检测方法；(2)利用蒙卡方法模拟闪烁探测器对不同γ能量的响应函数，通过不同响应函数插值构建能谱响应矩阵，利用反卷积迭代准确解析了低能量分辨率γ能谱；(3)基于蒙卡模拟与极坐标体素划分，建立了一种基于点源空间效率函数的TGS效率虚拟刻度方法，可快速计算系统效率矩阵；(4)建立了用于透射图像重建的MLEM-SBTV算法和NMO-MLEM算法，建立了用于发射图像重建的神经网络ART-ResNet算法和ART-DenseNet算法，通过实验和同类算法对比，验证了改进算法的先进性；(5)开发了核废物桶TGS自动检测软件，实现了γ能谱测量和分析、废物桶TGS检测和分析应用。.项目提出的核废物桶TGS检测装置及检测方法，兼顾经济性和普适性，提高了扫描速度，能谱解析方法准确度高，效率刻度方法简捷，改进图像重建算法进一步提高了TGS图像重建准确性。所提出的新方法对提高核废物桶TGS扫描效率和图像重建准确性具有重要科学意义，相关成果在核废物无损检测中具有较高应用价值和广泛前景。.项目执行期间，共发表学术论文23篇，其中SCI收录15篇，中文核心5篇，EI国际会议论文3篇；申请国家发明专利10项，授权发明专利3项，实用新型专利1项，获登记软件著作权3项；培养硕士研究生7名（其中已毕业5名），毕业博士研究生1名；参加国际国内学术会议10人次；成果作为部分关键支撑材料和研究基础获批国家自然科学基金面上项目1项，青年基金1项，四川省科技厅项目2项。