【技术实现步骤摘要】
一种基于BP神经网络和蒙特卡洛算法的γ射线剂量测量方法
本专利技术涉及核工程技术和辐射防护
，具体涉及一种基于BP神经网络和蒙特卡洛算法的γ射线剂量测量方法。
技术介绍
核电等现场γ射线的监测和剂量评估是辐射防护工作的重要内容，准确地确定辐射场剂量能够帮助工作人员正确采取应对措施，保障人员的健康和安全。由于现场源项情况复杂，γ射线能量存在从低能到约7-8MeV高能的较广范围，对于常规非组织等效或非空气等效的探测器，用于剂量测量时的能量响应补偿办法一直是研究的热点和挑战之一。目前常用的能量响应补偿办法主要有两种：一种是通过探测器结构优化从硬件角度进行补偿，另一种是对探测器获得的脉冲幅度谱数值处理从计算角度进行软补偿。软补偿方法通常是在探测器测量能谱信息的基础上构造能谱和剂量的函数关系，常用的方法如G(E)函数加权积分法、解谱法等。目前使用的软补偿方法一般会涉及到很多能谱学和剂量学中的数学方程和物理内涵，参数选择对人为经验和处理技巧的依赖性导致计算复杂和结果不确定性高等缺点。本专利技术基于BP神经网络和蒙特卡洛算法建立的γ射线剂量测量方法可以有效解决该问题。专利...
【技术保护点】
1.一种基于BP神经网络和蒙特卡洛算法的γ射线剂量测量方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1.采用常规使用的便携式NaI(Tl)γ谱仪作为模拟计算和实测使用的探测系统，利用MCNP软件对便携式NaI(Tl)γ谱仪结构进行建模；S2.通过MCNP软件模拟计算获得1～9MeV不同入射能量单能光子Ei的沉积能谱f(E，Ei)，建立单能光子Ei的沉积能谱f(E，Ei)与周围剂量当量值的映射关系，并对单能光子Ei的沉积能谱f(E，Ei)做可靠性验证；S3.基于叠加原理利用单能光子Ei的沉积能谱f(E，Ei)构造多能量混合谱独立同分布样本，构造方法为随机抽样式，利用抽样个数的动态...
【技术特征摘要】
1.一种基于BP神经网络和蒙特卡洛算法的γ射线剂量测量方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1.采用常规使用的便携式NaI(Tl)γ谱仪作为模拟计算和实测使用的探测系统，利用MCNP软件对便携式NaI(Tl)γ谱仪结构进行建模；S2.通过MCNP软件模拟计算获得1～9MeV不同入射能量单能光子Ei的沉积能谱f(E，Ei)，建立单能光子Ei的沉积能谱f(E，Ei)与周围剂量当量值的映射关系，并对单能光子Ei的沉积能谱f(E，Ei)做可靠性验证；S3.基于叠加原理利用单能光子Ei的沉积能谱f(E，Ei)构造多能量混合谱独立同分布样本，构造方法为随机抽样式，利用抽样个数的动态自适应调整建立值域分布均匀的样本；S4.采用能谱叠加对应的处理过程计算多能量混合谱的剂量，即由组成混合谱的单能光子Ei的沉积能谱的剂量当量值乘上对应的系数求得多能量混合谱的剂量；S5.将模拟及叠加构造得到的能谱、剂量值作为训练样本，根据训练样本的输入参数、输出参数确定BP神经网络层数，设计BP神经网络结构；S6.利用BP神经网络逼近任意非线性函数的能力对训练样本进行学习，建立能谱及对应剂量的计算模型，使预测剂量的输出值与目标值相对偏差在±3％以内；S7.利用该探测器进行现场能谱的测量，并利用训练好的BP神经网络结构直接将测量谱换算为周围剂量当量，无需进行能响补偿。2.一种如权利要求1所述的基于BP神经网络和蒙特卡洛算法的γ射线剂量测量方法，其特征在于，步骤S2中建立单能光子Ei的沉积能谱f(E，Ei)与剂量映射关系的具体方法如下：对模拟的沉积能谱f(E，Ei)做归一化处理，给出测量系统对单位注量光子在每道内的计数响应；根据ICRP报告建议的转换系数插值计算单能响应谱对应的周围剂量当量值Hi，从而建立单能光子的沉积能谱与剂量的映射关系。3.一种如权利要求1所述的基于BP神经网络和蒙特卡洛算法的γ射线剂量测量方法，其特征在于，步骤S2中，可靠性验证的具体方法如下：利用相同测量条件下探测器对6...
【专利技术属性】
技术研发人员：李国栋，陈法国，韩毅，杨明明，
申请(专利权)人：中国辐射防护研究院，
类型：发明
国别省市：山西,14
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