proatom.ru - сайт агентства ПРоАтом
Журналы Атомная стратегия 2017 год
  Агентство  ПРоАтом. 22 года с атомной отраслью!              
Навигация
· Главная
· Все темы сайта
· Каталог поставщиков
· Контакты
· Наш архив
· Обратная связь
· Опросы
· Поиск по сайту
· Продукты и расценки
· Самое популярное
· Ссылки
· Форум
Журнал
Журнал Атомная стратегия
Подписка на электронную версию
Журнал Атомная стратегия
Атомные Блоги





Обсудим?!
На ГХК открытые бассейны с РАО засыпают грунтом. Ваше отношение?
Поддерживаю такой способ изоляции
Допускаю при научном обосновании
Нужно РАО извлекать, в емкости и в хранилище

Результаты
Другие опросы
Подписка
Подписку остановить невозможно! Подробнее...
Задать вопрос
Наши партнеры
PRo-движение
АНОНС
Вышла в свет книга воспоминаний Михаила Владимировича Шавлова. Авторитет инженера, технического специалиста был в то время в стране на самом достойном уровне, поэтому и страна развивалась высочайшими темпами.
PRo Погоду

Сотрудничество
Редакция приглашает региональных представителей журнала «Атомная стратегия» и сайта proatom.ru. Информация: (812) 438-32-77, E-mail: pr@proatom.ru Савичев Владимир.
PRo Рекламу

[29/05/2018]     Информационная эффективность обнаружителей гамма-источников

Г.Ю.Никольский, ЦНИИ РТК, Санкт-Петербург

Аннотация. Для совершенствования средств радиационного мониторинга природной среды и алгоритмов анализа данных гамма-спектрометрии используется теория информации. Определяется информационная эффективность алгоритмов обнаружения источников сигнала. Обосновывается применение информационных статистик и рекомендации по выбору оптимального последовательного алгоритма и шкалы регистрации спектров.



Введение

Многолетний опыт применения средств гамма-спектрометрии для обнаружения источников излучения связан с применением довольно архаичных методик анализа данных измерений. Для эффективной реализации измерительной информации необходим основанный на выводах современной теории [1,4] выбор методики и компьютерной программы анализа спектров в темпе эксперимента. Как правило, выбор алгоритма сводится к выбору энергетического диапазона, который служит для определения решающей интегральной статистики. Теория измерений позволяет оценить спектрометрическую информацию, которая теряется при интегрировании. При этом используются результаты расчета аппаратурных спектров источников сигнала и фона и проводятся испытания алгоритмов с помощью математических моделей.

Активность источника сигнала задается на уровне, который считается критическим при использовании интегральной статистики, так как обеспечивает превышение фона на два среднеквадратических отклонения. На данном уровне в полной мере выявляется превосходство информационных статистик, определяемых как логарифм условной вероятности или отношения правдоподобия [2].  Применяя информационную статистику можно строить различные алгоритмы: с одним порогом различения сигнала, фона или, так называемый, последовательный алгоритм с двумя порогами. При этом нам необходимо оценивать с помощью общего критерия эффективность реализации априорной информации алгоритмами, проверяемыми в равных условиях.

Предложенный информационный критерий оценки систем радиационного экспресс мониторинга природной среды применим к любым системам фильтрации информации и распознавания полезного сигнала [3]. Физико-математическая модель может служить основой для понимания и моделирования принципов сознательного реагирования человека, а также использоваться при разработках робототехники.

Вычислительная модель

 На основе моделирования эксперимента с использованием измерительно-вычислительной системы выполняются расчетные имитационные испытания и оцениваются характеристики спектрометров-обнаружителей и эффективность алгоритмов обработки регистрируемых спектров. Основой для построения имитационной модели эксперимента, связанного с применением аппаратурных и программных средств обнаружения служат рассчитанные математические ожидания спектров, регистрируемых сцинтилляционными детекторами [2]. Формируется база данных, которая содержит аппаратурные спектры источников сигнала и фона, используемых для формирования случайных спектральных распределений с помощью генератора пуассоновских чисел. Расчетная модель имитирует измерения, выполняемые с помощью сцинтилляционного блока детектирования, в состав которого входят кристалл NaI(Tl) и фотоэлектронный умножитель, преобразующий энергию гамма-квантов в импульсы анодного тока. Следует отметить, что в условиях блиц измерений с экспозицией, составляющей не более одной секунды, спектрометрическая информация представлена незначительным числом импульсов, хаотично распределенных по шкале энергий (амплитуд).

Условия эксперимента на поверхности земли моделируются расчетом суперпозиции спектров фона от природных радионуклидов: 40К, 226Ra, 232Th, которая соответствует усредненному значению мощности дозы: 10 мкР/час [5]. Техногенные радионуклиды: 152Eu и 137Cs рассматриваются в качестве источников сигнала.

Метод последовательного анализа

 При реализации алгоритма ПА [3], рассчитывается функция ценности регистрируемых импульсов:

                    W(Еi ) = ln ( 1 + Xэi / Xфi),                    (1) 

где      i – номерует энергетические каналы; Xэi– спектр источника сигнала с заданной активностью; Xфi  –  спектр  источников фона.

Принципиальная возможность обнаружения источника сигнала со спектром Хэi характеризуется априорной информацией:

где   rim  - измеренные спектры фона или смеси сигнала и фона, m – номер наблюдения, N – число энергетических каналов.

Применяя ПА, мы устанавливаем временные границы экспозиции: 

 t = tmin и  tmax  = М tmin,                         (4)

где М – максимальное число наблюдений, необходимое для принятия решения о наличии или отсутствии источника сигнала.

Для статистики (3) задаются два порога, которые зависят от назначаемых вероятностей ошибочных решений: (aн, bн). Значения порогов Imin и Imax определяются по формулам:

                              Imin = ln[aн / (1- bн)],                       (5)

                              Imax = ln[(1- bн) / aн].                       (6)

Информационная статистика сравнивается с порогами и принимаются следующие решения: отсутствие источника сигнала (гипотеза Н0), если выполняется:

 

По результатам имитации измерений фона определяются ошибки первого рода или вероятности ложных тревог. Ошибки второго рода определяются по данным анализа спектров смеси источников сигнала и фона.

Определяемой по «хвостам» распределений величиной, служащей для оценки качества обнаружения, является апостериорная информация:    

 Ir(a, b)  = (1 – a - b) ln [(1 -- a)×(1 – b) / (a× b)],        (7)

a - ошибка первого рода или вероятность ложного обнаружения (a =Рлт),

b - ошибка второго рода или вероятность пропуска сигнала (b =1- Робн).

Формулой (7) определяется информация, реализуемая алгоритмом.

Алгоритмическая процедура обработки спектров не может увеличить исходную информацию, что выражается неравенством:

                                      I(Тср) >  Ir(a, b),                            (8)

где   Тср= Мср tmin – среднее время, требующееся для принятия решения.

Приведенное неравенство (8) можно заменить равенством:

                           e I(T)  =   Ir(a, b),                            (9)

где  e = Ir(a, b) / I(T)·100% – отношение апостериорной к априорной информации, служащее показателем эффективности алгоритма.

 

Результаты испытаний алгоритмов

Альтернативные алгоритмы обнаружения были исследованы с помощью имитации эксперимента по обнаружению источника со статистически значимым объемом наблюдений (105 – 106). Проверка алгоритмов выполнялась с помощью программы, имитирующей регистрацию спектров, а также их анализ и определение характеристик обнаружителей. Сравнивались три алгоритма обработки данных: последовательный анализ спектров (ПА); критерий Неймана-Пирсона для спектра (С1), для интеграла (ИН).

На основе расчета аппаратурных спектров имитируются измерения детектором 150х50 мм NaJ с энергетическим разрешением 10% от распределенного по бесконечному объему источника. Спектр фона нормируется по интегралу: Сфи = 450 c-1.  Спектры сигнала: 152Eu и фона, представленные на рисунке 1, являются математическими ожиданиями, в соответствии с которыми генерируются случайные реализации в виде дискретных распределений регистрируемых амплитуд импульсов. Информационная статистика определяется с помощью функции ценности W(Ei), которая представлена на рисунке 2 для источника 152Eu.

Рисунок 1.  Спектры гамма-излучения источников фона (верхний график) и сигнала 152Eu, рассчитанные для детектора NaJ 150х50 мм.

Рисунок 2.  Функция ценности для источника сигнала 152Eu.

Регистрируемые при малой экспозиции спектры представляют собой набор из небольшого числа импульсов, раскиданных по множеству каналов. При многоканальной регистрации число каналов может значительно превосходить число импульсов, что приводит к завышению ошибки пропуска сигнала, так как спектры считаются фоновыми. Шкала из 1024 каналов представляется явно избыточной для спектров с разрешением порядка 10%.  Для оптимизации обнаружителя при бедной статистике с ограниченным объемом выборки необходимым условием является выбор оптимального числа каналов.  Информационная знакопеременная статистика безупречно работает в алгоритмах последовательного анализа с двумя порогами, а также при использовании одного порога и одной выборки для принятия решения. 

Однако, ранее эти алгоритмы не испытывались при таких жестких временных условиях. О том, что происходит при малых экспозициях t < 1 с, можно судить по данным расчетов  распределений плотности  вероятности (РПВ), которые смещаются в область отрицательных значений, если для регистрации используется более 100 каналов.  Этот факт объясняется тем, что число регистрируемых импульсов недостаточно для заполнения информативных каналов. В этом случае растет статистический вклад нулей, при которых статистика принимает отрицательное значение.  Результат анализа и решение задачи зависят от произвола при выборе числа каналов спектрометра. Обнаружение сигнала обеспечивается положительными вкладами в статистику от информативных каналов в области фотопиков. Простая оценка показывает, что в малообъемных выборках число регистраций импульсов от источника сигнала становится меньше числа каналов в области фотопиков, и они становятся «поставщиками» отрицательных вкладов в статистику. Заполнить каналы и эффективно развести статистики удается при свертке спектров в шкалу с шагом 60 кэВ/кан (рис. 3).  Предпочтительнее потерять не значительную часть информации из-за свертки, чем оказаться в области отрицательных значений при наличии сигнала.

Испытаны алгоритмы обнаружения 152Eu с заданной активностью вблизи порога обнаружения: 1,7 МБк. Интенсивность сигнала в диапазоне энергий (0,8 – 1,5) Мэв составляет: Is=15 с-1.   Интенсивность фона в этом диапазоне по расчетам составила: Iф=38 с-1. Выборкам для алгоритма ПА соответствует экспозиция: Tэ=tmin=0,5 с, для С1: Tfix =0,8 с. Распределения плотностей вероятности и характеристики обнаружителей рассчитываются, как результат генерации пуассоновских спектров.

Рисунок 3.  РПВ для обнаружителя 152Eu с масштабом шкалы: 60 кэВ/кан.

Превосходство алгоритмов ПА и С1 в сравнении с интегральным на 80% обеспечивается эффективной реализацией спектрометрической априорной информации.

Расхождение фоновой и сигнальной РПВ для интегральной статистики представлено на рисунке 4. Характеристика обнаружения для интегрального алгоритма соответствует превышению фона на 2,2 среднеквадратичных отклонения (СКО), ибо априорная информация рассчитывается не по спектру, а по интегралу.  При тех же условиях алгоритмы С1 и ПА обеспечивают расхождение статистик на 3,6 СКО. При испытаниях алгоритма ПА с заданными значениями αн = βн =0,2 получаем следующие характеристики: Рлт = 0,00079; Рпо= 0,99; Тср =0,56 с; e= 98%.

Для алгоритма С1 получаем: Рлт = 0,001; Рпо= 0,95; Тfix =0,8 с; e= 55%.

Рисунок 4.  РПВ для интегрального обнаружителя 152Eu при использовании диапазона: (0,8 – 1,5) Мэв при tэ=0,8 с.

Информационные статистики обеспечивают эффективное обнаружение источника 152Еu, спектр которого содержит несколько фотопиков. 

В качестве источника поиска довольно часто приходится иметь дело с техногенным радионуклидом 137Cs, в аппаратурном спектре которого имеется единственный информативный фотопик.  Можно предполагать, что в этом случае анализ спектров с помощью информационных статистик не столь эффективен. Окончательные выводы можно сделать на основании результатов статистических испытаний алгоритмов. Для нормировки спектра сигнала 137Cs используется окно: (0,58 – 0,74) Мэв. Заданное значение интенсивности сигнала составляет: Is = 15 с-1 при Аs = 1 МБк. Интегральный обнаружитель характеризуется следующими данными испытаний:

  Рлт = 0,0215; Рпо= 0,846; Тfix =0,8 с; e= 54%.

Для алгоритма ПА при заданных значениях: αн = 0,1; βн = 0,15 получаем следующие характеристики: Рлт = 0,01; Рпо= 0,99; Тср =0,59 с; e= 85%.

Для алгоритма С1 имеем: Рлт = 0,0055; Рпо= 0,936; Тfix =0,8 с; e= 50% [2].

Результаты статистических испытаний алгоритмов ПА и С1 свидетельствуют об их заметном превосходстве. 

Выводы

Оценки эффективности реализации спектрометрической информации, основанные на результатах имитационного моделирования показали, что применение информационных статистик и последовательного алгоритма обеспечивает высокое качество обнаружения, не достижимое при традиционном подходе. Показано, что при бедной статистике необходимым условием повышения эффективности обнаружения является настройка временных параметров алгоритма и выбор оптимального числа каналов регистрации спектров. Введенное понятие информационной эффективности, определяемое как отношение апостериорной к априорной информации, является универсальной характеристикой оценки и анализа систем распознавания сигналов.

 

Литература

 

1. Бурьян В.И., Глаголев В.И., Матвеев В.В. Оптимальные методы обработки информации в многокомпонентной радиометрии. М.: Энергоатомиздат, 1985.

2. Никольский Г.Ю. Оптимизация алгоритмов анализа гамма-спектров в системах радиационного экспресс-мониторинга. АНРИ. №3(70), 2012.

3. Вальд А. Последовательный анализ. М.: ГИ, 1960.      

4. Кульбак С. Теория информации и статистика М.: “Наука”, 1967.

5. Василенко О.И. Радиационная экология. М.: Медицина, 2004.

 

 
Связанные ссылки
· Больше про Экология
· Новость от Proatom


Самая читаемая статья: Экология:
Радиоактивность углей и продуктов их сжигания

Рейтинг статьи
Средняя оценка: 3.75
Ответов: 4


Пожалуйста, проголосуйте за эту статью:

Отлично
Очень хорошо
Хорошо
Нормально
Плохо

опции

 Напечатать текущую страницу Напечатать текущую страницу

"Авторизация" | Создать Акаунт | 4 Комментарии | Поиск в дискуссии
Спасибо за проявленный интерес

Re: Информационная эффективность обнаружителей гамма-источников (Всего: 0)
от Гость на 04/06/2018
Мечта контролирующих органов – иметь скоростные и высокочувствительные приборы, адекватные методики контроля, надежные самопишущие приборы.  Ваша цель – «поймать» выброс? Прочитав статью, можно сделать вывод, что в этом Вы преуспеете. Но это если ветер будут дуть на ваш датчик. Если фон ОС будет невысокий и выброс будет на 2-3 порядка ниже административного уровня. Или (тьфу-тьфу) фон ОС будет одного порядка с административным уровнем.  Аварийные выбросы АЭС и РТ повышают МЭД на многие порядки, и их невозможно не заметить даже самыми примитивными приборами.  В зоне выброса основная проблема – перегрузка прибора и ложный ноль. Ошибка первого рода -пропуск опасности к людям.  Что Вы должны сделать?  На какие вопросы отвечает спектрометрия? Какие недостатки у спектрометрии?  Как потребитель информации, получаемой спектрометрией, имею пожелания, или претензии, как Вам угодно.  Первое – масса ложных сигналов, основанных на перепутывании одной и той же линии. Откройте программы идентификации сигналов многоканальных спектрометров, и вы увидите, что один и тот же пик может быть приписан десятку изотопов. Выбор за лаборантом, или инженером, где как организована работа.  В рутинных делах один раз, десять лет назад, поставили выбор, и дальше никто и не собирается идентифицировать линию. Забывают, что у изотопа линий несколько. Забывают, что изотоп имеет период полураспада. Забывают, что у изотопа есть химические свойства элемента (носителя). Забывают, что изотоп необходимо идентифицировать, а не только измерять.  Я уже многократно писал претензии радиометристам по этому поводу, в том числе и на этом сайте. В очередной раз напоминаю, что радиометрический анализ – это всего лишь окончание радиохимического анализа (радиохимического определения). Это линейка, которая меряет длину морковки, и при этом наклеивает этикетку, что это хрен или дайкон. (Измеряют радий, а выдают результат по рутению). Радиохимический анализ - это связанные воедино химическое поведение неизвестной примеси, период полураспада, скорость счета и энергия излучения.  Второе – точность измерений. Крайне важная задача – определить активность источника, будь то выброс в ОС или паспортизация изделия.  Для получения минимальной погрешности, которая все равно остается колоссальной – 3-5%, при паспортизации проводятся десятки параллельных измерений. Радиометрия остается просто контролем от грубых ошибок. Паспорт содержит измерения МС и/или весового анализа.  И третье по значимости – предел обнаружения. Повысить этот предел – задача, которую решает автор средствами математической обработки полученного сигнала. Но решение такой задачи необходимо или имеет смысл в практике? Ведь это всего лишь характеристика датчика, прибора и методики, показывающая, что мы работаем не в области «показалось/почудилось».  Еще одна задача – скорость выдачи сигнала. Сможет ваша методика дать команду «спасайся, кто может» на 1 сек, или на 15 сек раньше, если установка предупреждающего сигнала стоит на 4000 пределах обнаружения? Если 20 пределов обнаружения – это абсолютно безопасный уровень для грудных младенцев?  Подумайте, какую практическую задачу решает Ваша методика. Кто работает на пределе обнаружения прибора? В какой области человеческой деятельности это необходимо? Чувствительность сегодняшних датчиков с запасом на несколько порядков.  Как всегда, не хватает описания конкретной выполненной работы, которая показывает практическое применение Вашей математической обработки канальных сигналов. Напишите проц к спектрометру и сравните на практике результаты заводского ПО (Канберры, например) и Вашего. 30-40 лет назад радиометристы сами себе делали ПО.  В современной радиометрии масса нерешенных задач. В первую очередь – это тотальный оперативный контроль за всеми вредными производствами. И основная проблема &

Прочитать остальные комментарии...


[ Ответить на это ]


Re: Информационная эффективность обнаружителей гамма-источников (Всего: 0)
от Гость на 06/06/2018
Прикладная цель: обнаружить источник или несколько приоритетных излучателей при секундном контакте. Например грязное транспортное средство проезжает вблизи датчиков. Или, напротив, тр. средство возит спектрометр, разыскивая источник.Были также задачи обнаружения "грязи" в морях. Георгий Никольский


[
Ответить на это ]


Re: Информационная эффективность обнаружителей гамма-источников (Всего: 0)
от Гость на 07/06/2018
Для вашей задачи не нужен спектрометр. Вам необходимо измерять во всем диапазоне, и просто регистрировать все имеющиеся сигналы (дозиметрия). Или Вы хотите машины с рутением пропускать, а с цезием останавливать (радиометрия и спектрометрия)?       Уменьшая количество каналов Вы превращаете спектрометр в дозиметр. Повышая чувствительность, теряете разрешение. Спектрометр стоит 40000, дозиметр 200.   Для использования спектрометра по назначению Вам необходимо остановить транспорт, или остановиться самому.    Дементий Башкиров


[
Ответить на это ]


Re: Информационная эффективность обнаружителей гамма-источников (Всего: 0)
от Гость на 09/06/2018
Каждому свое: питаться кормом,или информацией. ген


[
Ответить на это ]






Информационное агентство «ПРоАтом», Санкт-Петербург. Тел.:+7(812)438-3277
E-mail: info@proatom.ru, webmaster@proatom.ru. Разрешение на перепечатку.
За содержание публикуемых в журнале информационных и рекламных материалов ответственность несут авторы. Редакция предоставляет возможность высказаться по существу, однако имеет свое представление о проблемах, которое не всегда совпадает с мнением авторов Открытие страницы: 0.08 секунды
Рейтинг@Mail.ru