摘要：随着反应堆运转、核退役等活动的开展，以及核事故的发生，产生了大量的放射性废物，由于这些废物对人类环境具有极强的危害性，必须对它们做妥善处置，以保证人类生活、生产的安全。在回收、处理或处置这些放射性废物之前，必须对其放射性进行测量，以便分级和确定处理案例。α测量是核辐射测量的重点之一，在核辐射监测领域占有重要地位。特别针对工作现场，需要对α放射性进行准确、快速的测量，由此急需建立一套运用于现场的α探测技术，实现在污染现场进行准确、有效的α污染测量。为了实现现场对α污染的准确、快速测量，课题组自主研制开发了一套基于金硅面垒（sipcon surface barrier，SSB）探测器的便携式α谱仪，并且为谱仪开发了一套真空系统，让探测器在真空条件下工作，避开α粒子与空气进行复杂作用而损失能量，实现对总α活度的准确测量。但对总α活度进行浅析远远不够，还需要对α能谱进行浅析，以便准确浅析样品中α放射性核素的种类和活度。以1987年至今，国外对α能谱的数值浅析取得了重大进展。但传统的α能谱浅析策略都是基于经验公式对α能谱进行拟合，由于α能谱浅析是很复杂的非线性不足，第一步需要给参数设置初始值。需要利用很多策略解决这个不足，首先将线性拟合中的一些参数取先验值，而保持其他所有参数不变。这个历程是一个非常繁复的历程，需要耗费非常大的精力与时间且不一定能取得很好的效果。近年来，探讨者们提出了利用神经网络对能谱进行浅析，人工神经网络（Artificial Neural Net，ANN）不是将实验数据拟合成数学函数，而是通过利用实际样品的α能谱谱峰为模型，再利用ANN对其进行预测训练。但这种探讨策略仍处于初级阶段，相关探讨内容很少。国内对于α能谱浅析技术的探讨很少，而对人工神经网络探讨刚处于起步阶段，制约了α能谱浅析技术的广泛推广运用。本论文针对上面陈述的α能谱浅析技术的关键不足，在调研国内外探讨近况的基础上，依托核地球物理勘探技术仪器开发及运用探讨-国家自然科学基金国家杰出青年科学基金（41025015）与科技部革新策略工作专项（2008IM021500）“现场应急α核素快速浅析系统研制”项目，开展了基于金硅面垒半导体探测器的α能谱浅析技术的系统探讨。论文的主要探讨内容及成果如下：（1）对α谱仪系统进行了能量刻度与效率刻度利用前期实验数据，在不同测量条件下对谱仪系统进行能量刻度与效率刻度，并且浅析探讨了α谱仪在探测具有相同能量而不同强度的放射源时，真空条件对探测效率的影响。结果表明仪器对相同能量的α粒子不同强度的源的探测效率与真空度满足一次指数联系，真空度愈高，仪器的探测效率愈好。（2）探讨比较了α粒子在空气中的能量损失率通过对实验数据处理，得出α粒子在不同真空条件下的能量损失，并且与论述计算值进行比较，结果表明实验值与论述值符合得很好，证明α谱仪的测量值真实、可靠。（3）利用BP网络对获取的实验数据对α能谱的预测。在MATLAB平台上搭建基于L-M算法的BP神经网络，通过对网络的训练学习，实现对感兴趣区域的α谱线的预测。将预测谱线与实验能谱进行比较探讨表明，BPα网络的预测效果良好。（4）基于经验公式的α能谱解谱技术探讨在确定基于经验公式的α能谱解谱解谱模型后，通过尝试的策略，设置模型中各参数的初始值，最终实现对各参数的最优化。将解谱模型运用于实验能谱中，取得较好的拟合效果，相联系数都在0.99以上。最终与基于神经网络的拟合策略进行比较探讨，结果表明神经网络具有其简单、准确的优点，能够更好地运用于α能谱解谱技术中。本课题既开展了基础性探讨工作，同时在策略和技术上有了一定的革新，最终成果达到了对α能谱进行准确预测的目的，建立了一套较准确的α能谱解谱技术。本论文的革新点主要有以下三点：（1）通过实验探讨，总结出α谱仪关键参数（真空条件、不同α粒子能量）对谱仪输出结果的影响特点，并建立相应的刻度模型；（2）将传统的试验策略与先进的数学策略相结合，用于α能谱浅析技术，形成一套完整的复杂α能谱解谱论述与系统。（3）将传统的基于经验公式的α能谱拟合策略与通过神经网络预测的α能谱拟合策略进行比较探讨，获得较好的浅析策略。论文以α能谱测量的基础论述出发，以前期自主研发的便携式α谱仪，以不同表面活度的α面源作为测量对象，以不同真空条件为测量条件的实验数据为基础，对便携式α谱仪在不同真空条件下进行能量刻度与探测效率刻度；然后探讨粒子在不同真空条件下损失的能量，并且与论述计算值进行比较。最后在前期探讨成果基础上，利用神经网络以及基于经验公式的策略对不同真空条件下所取得的α谱进行浅析，为我国核设施退役、环境监测等领域中α活度监测积累了更多数据。关键词：α能谱论文真空条件论文解谱技术论文神经网络论文经验公式论文
摘要4-7
Abstract7-13
第1章 引言13-18
1.1 概述13-14
1.2 国内外探讨情况14-16
1.3 主要内容16-17
1.4 主要成果17-18
第2章 α 能谱测量的基本论述18-31
2.1 α 粒子基础论述18-27
2.1.1 射线介绍18
2.1.2 粒子与物质的相互作用18-20
2.1.3 能量损失的构成20-26
2.1.4 粒子的射程26-27
2.2 α 辐射探测器基础论述27-31
2.2.1 辐射常用探测器27-29
2.2.2 辐射半导体探测器29-31
第3章 便携式 α 能谱仪及性能测试31-39
3.1 便携式 α 能谱仪31-35
3.1.1 测量系统31
3.1.2 测试条件31-32
3.1.3 探测器的选择32-35
3.2 系统性能测试35-39
3.2.1 稳定性测试35-37
3.2.2 系统能量分辨率37-39
第4章 刻度模型的建立与 α 粒子能量损失率39-51
4.1 不同条件下能量刻度和效率刻度模型的建立39-46
4.1.1 能量刻度模型的建立39-41
4.1.2 效率刻度模型的建立41-46
4.1.3 小结46
4.2 不同真空度条件下 α 粒子能量损失率46-51
4.2.1 粒子能量损失率实验及浅析46-48
4.2.2 粒子能量损失率的论述探讨48-50
4.2.3 实验探讨与论述探讨的比较50-51
第5章 α 能谱浅析技术探讨51-67
5.1 BP 神经网络基础论述51-53
5.1.1 BP 神经网络结构51-52
5.1.2 BP 网络的局限性52-53
5.2 基于 BP 神经网络的 α 能谱浅析技术探讨53-59
5.2.1 BP 神经网络的设计53-54
5.2.2 神经网络对谱的拟合历程54-58
5.2.3 小结58-59
5.3 基于经验函数的 α 能谱解谱模型探讨59-66
5.3.1 影响能谱谱形的因素59-60
5.3.2 浅析能谱谱形的经验公式60-62
5.3.3 基于经验公式的简单能谱拟合62-66
5.3.4 小结66
5.4 两种策略比较探讨66-67
结论67-68
致谢68-69
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