一种利用贝叶斯分析搜寻本底中弱放射源的方法技术

本发明专利技术公开了一种利用贝叶斯分析搜寻本底中弱放射源的方法，属于辐射测定领域，尤其是弱信号识别领域，目的在于解决弱信号源分析搜索的难题。其包括如下步骤：(1)建立贝叶斯分析模型，根据数据样本与待推断参数的关系，建立似然函数；(2)提供待推断参数的先验分布和数据；(3)通过蒙特卡罗推断，获得参数的推断分布；基于推断分布，得到本底中弱放射源存在的概率。发明专利技术人基于改进后的方法，利用贝叶斯分析对采集的数据进行分析，进而推断源的位置和与探测器运动直线之间的距离，从而给出源是否存在、源的坐标、源强等关键信息。本申请能够用于弱信号的分析搜索，有利于提高搜索效率，得到弱信号的关键信息，具有重要的应用价值。具有重要的应用价值。具有重要的应用价值。

【技术实现步骤摘要】
一种利用贝叶斯分析搜寻本底中弱放射源的方法


[0001]本专利技术涉及辐射测定领域，尤其是弱信号识别领域，具体为一种利用贝叶斯分析搜寻本底中弱放射源的方法。

技术介绍

[0002]在当前国际形势下，核扩散风险依然存在，而全球面对气候变化的挑战也使得核能在能源配置中不可或缺。同时，核燃料交易使得核扩散风险加大。另外，放射源丢失或被盗事件也时有发生。例如，山东省海阳市某水泥有限公司于1998年4月2日，在停产半年后开工检修设备时发现，γ射线料位计的装有
60
Co的铅罐被盗，该源活度为3.7
×
108Bq；该源丢失9天后，在废品收购点找回。2004年2月6日，西北电力建设第一公司在陕西蒲城丢失一枚
137
Cs，该源1969年购于英国，购入时活度为5Ci。
[0003]搜寻放射源或核材料一般可分为两种方式：一种是固定探测器，探测通过物体；另一种是移动探测器，扫描某个给定区域。两种处理方式均涉及到弱信号探测难题，而移动探测器还涉及到本底快速变化的难题。因此，如何实现弱放射源的分析搜索，成为迫切需要解决的难题。
[0004]为此，本申请提供一种利用贝叶斯分析搜寻本底中弱放射源的方法。

技术实现思路

[0005]本专利技术的专利技术目的在于：针对弱信号源分析搜索的难题，提供一种利用贝叶斯分析搜寻本底中弱放射源的方法。专利技术人基于改进后的方法，利用贝叶斯分析对采集的数据进行分析，进而推断源的位置和与探测器运动直线之间的距离，从而给出源是否存在、源的坐标、源强等关键信息。本申请能够用于弱信号的分析搜索，有利于提高搜索效率，得到弱信号的关键信息，具有重要的应用价值。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0007]一种利用贝叶斯分析搜寻本底中弱放射源的方法，包括如下步骤：
[0008]步骤1，建立贝叶斯分析模型，根据数据样本与待推断参数的关系，建立似然函数f(x|θ
i
)；
[0009]步骤2，提供待推断参数的先验分布π(θ
i
)和数据；
[0010]步骤3，通过蒙特卡罗推断，获得参数的推断分布；基于推断分布，得到本底中弱放射源存在的概率。
[0011]所述步骤1中，根据如下公式：
[0012][0013]建立全部待推断参数的似然函数；
[0014]式中，B为本底计数；I0为探测器与放射源距离最近时的探测器探测到放射源的计数；x0为源与探测器运动直线最近的点；d为源与x0的距离。
[0015]所述源与x0的距离d＝M
×
l，表示距离d是步长l的M倍。
[0016]所述全部待推断参数的似然函数为：
[0017][0018]其中，f(x|θ
i
)为θ
i
的似然函数，是θ
i
与样本X之间的函数关系；θ
i
为多维参数，在反演过程中均被视为随机变量；π(θ
i
)是随机变量θ
i
的概率分布，即先验分布。
[0019]所述步骤2中，源与探测器运动直线的距离d为Г分布，将d的分布替换为若干个由小到大的固定数值，并分别推断其它3个参数的分布；然后，根据不同d值下，其它三个参数的变化规律，推断出更具有高的置信度的d值，得到待推断参数的先验分布π(θ
i
)和数据。
[0020]所述步骤3中，利用计算机语言编写蒙特卡罗推断过程，获得参数的推断分布。
[0021]采用本申请，分析了在平行线扫描搜源过程中，探测器沿直线按一定步长采集的放射性信号。分析结果表明，本申请能识别出本底中极弱放射源信号。在测试时，当探测器探测到的源信号平均值为本底平均值30％时，可以准备识别出包含在其中的源信号；当探测器探测到的源信号平均值为本底平均值50％以上时，不仅可以给出探测到放射源信号的结果，还能在高置信度下给出几乎所有放射源的参数信息。
附图说明
[0022]本专利技术将通过例子并参照附图的方式说明，其中：
[0023]图1为探测器搜源几何关系图。
[0024]图2为本底中放射源信号随探测器位置的变化图(源位置在序号150附近)。
[0025]图3为典型的参数分布推断结果。
[0026]图4为不同强度的源信号与本底叠加后的测量值随探测器位置的变化图(本底平均值均为12，图中源信号为本底平均值的100％)。
[0027]图5为不同强度的源信号与本底叠加后的测量值随探测器位置的变化图(本底平均值均为12，图中源信号为本底平均值的50％)。
[0028]图6为不同强度的源信号与本底叠加后的测量值随探测器位置的变化图(本底平均值均为12，图中源信号为本底平均值的30％)。
[0029]图7为探测器探测到的源信号平均值为本底平均值100％时贝叶斯推断给出的源位置x0。
[0030]图8为探测器探测到的源信号平均值为本底平均值50％时贝叶斯推断给出的源位置x0。
[0031]图9为探测器探测到的源信号平均值为本底平均值30％时贝叶斯推断给出的源位置x0。
[0032]图10为M为5时，x0、B、I0的贝叶斯推断结果图。
具体实施方式
[0033]本说明书中公开的所有特征，或公开的所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以以任何方式组合。
[0034]本说明书中公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或具有类似目的的
替代特征加以替换。即，除非特别叙述，每个特征只是一系列等效或类似特征中的一个例子而已。
[0035]实施例1
[0036]1、贝叶斯模型建立
[0037]探测器测量的总计数T是源信号计数S与本底计数B的和，如下式(1)所示：
[0038]T＝B+S
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)。
[0039]给定一探测器，在源探测状态ξ
i
下探测器中源信号S的计数率期望值μ由源强I和距离r决定，令ξ
i
＝I/r2，得到下式(2)：
[0040][0041]式中，A为探测器截面积；η
e
为探测器本征探测效率；D为给定探测器的本征探测特性参数，依赖于探测截面积和本征探测效率。
[0042]源信号计数S服从概率密度分布P。当源信号较弱并且本底计数较少时，由于统计涨落的影响探测器单次测量的实际源信号S服从泊松分布P(j；μ
·
t)，是在源探测状态ξ
i
下的P(j；μ
·
t)分布，得到下式(3)：
[0043][0044]式中，t为测量时间。
[0045]同理，本底计数B同样服从泊松分布，如下式(4)所示：
[0046][0047]式中，ω为本底计数率平均值，t为测量时间。
[0048]因此本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种利用贝叶斯分析搜寻本底中弱放射源的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，建立贝叶斯分析模型，根据数据样本与待推断参数的关系，建立似然函数f(x|θ
i
)；步骤2，提供待推断参数的先验分布π(θ
i
)和数据；步骤3，通过蒙特卡罗推断，获得参数的推断分布；基于推断分布，得到本底中弱放射源存在的概率。2.根据权利要求1所述利用贝叶斯分析搜寻本底中弱放射源的方法，其特征在于，所述步骤1中，根据如下公式：建立全部待推断参数的似然函数；式中，B为本底计数；I0为探测器与放射源距离最近时的探测器探测到放射源的计数；x0为源与探测器运动直线最近的点；d为源与x0的距离。3.根据权利要求2所述利用贝叶斯分析搜寻本底中弱放射源的方法，其特征在于，源与x0的距离d＝M
×
l，表示距离d是步长l的M倍。4.根据权利要求2所述利用贝叶斯分析搜寻本底中弱放射源的方法，其特征在于，所述全部待推断参...

【专利技术属性】
技术研发人员：权利要求书一页说明书五页附图四页，
申请(专利权)人：中国工程物理研究院材料研究所，
类型：发明
国别省市：