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基于Boosted-Gold算法的γ能谱反演分析
文献摘要：
为了利用低能量分辨率探测器γ能谱分析获取未知放射性核素的特征信息,提高γ能谱中重峰及弱峰分析的准确性和有效性,本文开展了基于Boosted-Gold算法的NaI(Tl)探测器γ能谱分析研究.采用MCNPX建立NaI(Tl)探测器模拟模型,获得了维度201×200的探测器响应矩阵.基于Boosted-Gold算法开发了γ能谱反演程序.实验测量了γ源22Na,133Ba和152Eu的探测器响应能谱,并以不同γ射线能量、不同能差(?E)、不同相对强度为条件构建了3组低分辨率模拟γ能谱,结合响应矩阵及反演程序对实测γ能谱和模拟γ能谱进行反演.以IAEA数据库核素标准特征信息对反演结果进行分析.结果表明:Boosted-Gold算法对实测γ能谱特征能量反演误差最大为2.17％(133Ba源0.276MeV),反演强度与标准强度最大差为0.197(152Eu源1.408 MeV).对模拟γ能谱核素特征能量均可准确分析,反演强度与标准强度差值保持在0.01以内;当增强系数p≤14时,Boosted-Gold算法有利于γ放射性核素的定量分析,对于相对强度大于10％的γ射线,该算法具有更好的分析准确性.
文献关键词：
γ能谱分析;响应函数;能谱反演;Boosted-Gold算法
中图分类号：
作者姓名：
张双;贺三军;廖峰;罗万;周芷千;高波;刘丽艳;赵修良
作者机构：
南华大学核科学技术学院, 衡阳 421001
文献出处：
引用格式：
[1]张双;贺三军;廖峰;罗万;周芷千;高波;刘丽艳;赵修良-.基于Boosted-Gold算法的γ能谱反演分析)[J].物理学报,2022(10):151-159
A类：
能谱反演,MCNPX,22Na,响应能谱,276MeV
B类：
Boosted,Gold,反演分析,低能量,能量分辨率,探测器,能谱分析,放射性核素,特征信息,NaI,Tl,模拟模型,响应矩阵,算法开发,实验测量,133Ba,152Eu,线能量,同相,相对强度,低分辨率,IAEA,标准特征,谱特征,特征能量,反演误差,增强系数,响应函数
AB值：
0.269638
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