利用宇宙射线Muon子快速检测重核材料的方法及装置

利用宇宙射线muon子快速检测重核材料的方法及装置
技术领域
1.本发明涉及核检测技术领域，尤其涉及一种利用宇宙射线muon子快速检测重核材料的方法及装置。


背景技术：

2.自诞生以来，核技术一直是世界各个国家的发展重点，直接拥有核武器和拥有核武器开发能力的国家数量大量增加，这间接增大了地区核冲突的风险，严重威胁到国家安全。对此，一方面需要监督核技术的和平安全发展，另一方面需要发展核检测技术，加强对核材料的生产、存储和运输的管控力度，有效打击核材料的非法运输。
3.宇宙射线muon子具有穿透力强、无额外辐照的特点，对于重核材料有显著的库伦散射特性。其原理为当宇宙射线muon子穿过材料时，其多次库伦散射角分布服从均值为零的高斯分布，其分布方差与材料原子序数有关。该方法相比现有重核材料检测技术可以轻易穿透致密物质，对检测人员和待测物质没有辐照危害，是理想的重核物质检测技术。近几年，使用muon子库伦散射角均方根灰度关联分析检测重核材料的方法被提出，该方法不对待测物成像以减少判别重核材料所需探测数据量，但仍需较长时间累计muon子事例，才能达到准确分辨重核物质与检测干扰物，导致耗时长、检测速度慢、效率低。


技术实现要素：

4.鉴于上述的分析，本发明实施例旨在提供一种利用宇宙射线muon子快速检测重核材料的方法及装置，用以解决现有技术中检测分辨待检测材料中是否存在重核物质的方法耗时长、检测速度慢、效率低的问题。
5.一方面，本发明提供了一种利用宇宙射线muon子快速检测重核材料的方法，包括以下步骤：
6.基于多种目标材料的muon子库伦散射角数据集，分别分析获取多种目标材料的muon子探测数据特征集；
7.对多种所述目标材料的muon子探测数据特征集进行分类训练，获得分类模型；
8.利用所述分类模型对待检测材料进行检测，以确定所述待检测材料中是否存在重核物质。
9.进一步的，还包括构建探测系统，具体包括：
10.构建预设体积的探测空间；
11.在所述探测空间内部的上侧和下侧预设距离处分别水平放置有第一组探测装置和第二组探测装置；所述第一组探测装置和第二组探测装置均包括3个muon子探测传感器，3个所述muon子探测传感器以预设间隔纵向水平放置。
12.进一步的，所述基于多种目标材料的muon子库伦散射角数据集，分别分析获取多种目标材料的muon子探测数据特征集的步骤，包括：
13.在所述探测空间内中央位置处未放置目标材料时，进行探测，并利用蒙特卡罗法
计算获取muon子库伦散射角，进而获取空气的muon子库伦散射角数据集；
14.将每一目标材料分别依次放置于中央位置处，分别进行探测，并利用蒙特卡罗法分别计算获取对应的muon子库伦散射角，进而获取每一目标材料的muon子库伦散射角数据集；
15.基于空气的muon子库伦散射角数据集和每一目标材料的muon子库伦散射角数据集，获取每一目标材料的muon子探测数据集；
16.基于每一所述目标材料的muon子探测数据集，计算获得每一目标材料的muon子探测数据特征集，每一目标材料的muon子探测数据特征集包括所述目标材料对应的多组库伦散射角分布均方根、库伦散射角数据占比以及峭度。
17.进一步的，所述获取每一目标材料的muon子探测数据集，包括：
18.随机抽取步骤：从每一目标材料的muon子库伦散射角数据集中随机抽取第一预设个数的muon子库伦散射角；从空气的muon子库伦散射角数据集中随机抽取第二预设个数的muon子库伦散射角；在所述第一预设个数和第二预设个数保持不变的情况下，多次执行随机抽取过程，获取第一探测数据组；
19.按照预设步长、在预设范围内多次调整所述第一预设个数与第二预设个数的比值，根据每次调整获得的新的比值，重复执行所述随机抽取步骤，获取多个对应不同所述比值的探测数据组；
20.所述第一探测数据组和所述多个对应不同所述比值的探测数据组构成了所述每一目标材料的muon子探测数据集。
21.进一步的，所述基于每一所述目标材料的muon子探测数据集，计算获得每一目标材料的muon子探测数据特征集的步骤，包括计算获得每一目标材料muon子探测数据集中每一探测数据组对应的探测数据特征，具体包括：
22.利用极大期望算法估计获得每一探测数据组对应的库伦散射角分布均方根：
[0023][0024][0025]
其中，n表示迭代次数，当更新幅度小于预设值，对应的为所述探测数据组对应的库伦散射角分布均方根，xi表示所述探测数据组中的第i个库伦散射角，i＝1、2、3...n,σ
air
为所述探测数据组对应的空气库伦散射角分布均方根，表示第n次迭代获得的探测数据组对应的库伦散射角分布均方根；
[0026]
利用极大期望算法估计获得每一探测数据组对应的库伦散射角数据占比：
[0027]
[0028]
其中，ρ
em
表示所述探测数据组对应的库伦散射角数据占比；
[0029]
计算获得每一探测数据组对应的峭度：
[0030][0031]
其中，k表示所述探测数据组对应的峭度。
[0032]
进一步的，所述对多种所述目标材料的muon子探测数据特征集进行训练，获得分类模型的步骤，包括：
[0033]
基于每一目标材料的muon子探测数据特征集组成的训练集，采用支持向量机法对每一目标材料进行二分类训练，以得到每一目标材料作为正类时的分类模型函数；
[0034]
每一目标材料作为正类时的分类模型函数为：
[0035]
f(d)＝∑
jaj
yjk(d,dj)+b，
[0036][0037]
d＝(σ
em
,ρ
em
,k)，
[0038]
其中，dj为支持向量机训练得到的第j个支持向量，j＝1,2,3...m，aj表示第j个支持向量对应的参数，b表示支持向量机训练得到的参数，yj为dj对应的分类标签值，d为目标材料的muon子探测数据特征；σ
em
为目标材料的库伦散射角分布均方根，ρ
em
表示目标材料的库伦散射角数据占比，k表示目标材料的muon子探测数据集的峭度。
[0039]
进一步的，所述利用所述分类模型对待检测材料进行检测，以确定所述待检测材料中是否存在重核物质的步骤，包括：
[0040]
探测获得待检测材料的muon子探测数据集，并分析获得待检测材料的muon子探测数据集特征；
[0041]
将待检测材料的muon子探测数据集特征代入每一目标材料对应的分类模型函数获得对应的相似值，并将相似值最大对应的目标材料作为待检测材料的分类结果，并根据所述分类结果判定所述待检测材料中是否存在重核物质。
[0042]
进一步的，所述muon子探测传感器包括相互耦合的第一探测板和第二探测板，所述第一探测板和第二探测板均包括多个平行排列的条形闪烁体，且所述第一探测板中条形闪烁体的排列方向和第二探测板中条形闪烁体的排列方向相互垂直。
[0043]
另一方面，本发明提供了一种利用宇宙射线muon子快速检测重核材料的装置，包括：
[0044]
数据处理模块，基于多种目标材料的muon子库伦散射角数据集，分别分析获取多种目标材料的muon子探测数据特征集；
[0045]
模型建立模块，用于对多种所述目标材料的muon子探测数据特征集进行分类训练，获得分类模型；
[0046]
检测模块，用于利用所述分类模型对待检测材料进行检测，以确定所述待检测材料中是否存在重核物质。
[0047]
进一步的，还包括探测系统；
[0048]
所述探测系统用于，构建预设体积的探测空间；
[0049]
在所述探测空间内部的上侧和下侧预设距离处分别水平放置有第一组探测装置和第二组探测装置；所述第一组探测装置和第二组探测装置均包括3个muon子探测传感器，3个所述muon子探测传感器以预设间隔纵向水平放置。
[0050]
与现有技术相比，本发明至少可实现如下有益效果之一：
[0051]
1、本发明提出的利用宇宙射线muon子快速检测重核材料的方法及装置，通过目标材料的探测数据特征进行模型训练获得分类模型，并根据分类模型对待检测材料进行判别，大量减少了检测所需要的muon子探测数据量，最少只需探测1分钟的muon子事例(muon子库伦散射角)即可，便能够准确识别出待检测材料是否存在重核物质，适用于在各类物流量大的安检场景，便于快速检出是否存在重核物质，从而能够大幅度提高检测速率。
[0052]
2、本发明提出的利用宇宙射线muon子快速检测重核材料的方法及装置，利用支持向量机法基于目标材料的探测数据特征集进行二分类训练获得分类模型，能够有效利用muon子库伦散射角数据，并消除空气噪声的影响，从而能够提高获得的分类模型的分类准确率。
[0053]
3、本发明通过蒙特卡罗法构建不同材料的库伦散射角数据集，并用随机抽样的方法快速获取不同材料的muon子探测数据集，该探测数据集中包含了同种材料多种尺寸对应的特征，根据不同材料的muon子探测数据集可以在不同探测环境中快速获得不同材料的分类模型，无需长时间探测收集muon子数据，便于快速建立重核物质检测系统。
[0054]
本发明中，上述各技术方案之间还可以相互组合，以实现更多的优选组合方案。本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分优点可从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过说明书以及附图中所特别指出的内容中来实现和获得。
附图说明
[0055]
附图仅用于示出具体实施例的目的，而并不认为是对本发明的限制，在整个附图中，相同的参考符号表示相同的部件。
[0056]
图1为本发明实施例利用宇宙射线muon子快速检测重核材料的方法的流程图；
[0057]
图2为本发明实施例探测系统的示意图；
[0058]
图3为本发明实施例第一预设个数与第二预设个数的比值为0.01时，探测系统内部探测装置与目标材料的尺寸大小示意图；
[0059]
图4为本发明实施例第一预设个数与第二预设个数的比值为0.25时，探测系统内部探测装置与目标材料的尺寸大小示意图；
[0060]
图5为本发明实施例三种目标材料(铀、铅、铁)的特征分布的示意图；
[0061]
图6为本发明实施例利用宇宙射线muon子快速检测重核材料的装置的示意图。
[0062]
附图标记：
[0063]
110-探测系统；120-数据处理模块；130-模型建立模块；140-检测模块。
具体实施方式
[0064]
下面结合附图来具体描述本发明的优选实施例，其中，附图构成本技术一部分，并与本发明的实施例一起用于阐释本发明的原理，并非用于限定本发明的范围。
[0065]
本发明的一个具体实施例，公开了一种利用宇宙射线muon子快速检测重核材料的方法。如图1所示，该方法包括以下步骤：
[0066]
s100、基于多种目标材料的muon子库伦散射角数据集，分别分析获取多种目标材料的muon子探测数据特征集。
[0067]
s200、对多种目标材料的muon子探测数据特征集进行分类训练，获得分类模型。
[0068]
s300、利用分类模型对待检测材料进行检测，以确定待检测材料是否存在重核物质。
[0069]
具体的，目标材料包括铀(u)、铅(pb)、铁(fe)，其中，铀为重核材料，铅为与重核材料相近的材料，铁为普通材料，通过计算获取该三种目标材料的探测数据特征并建立分类模型，能够对待检测材料进行准确的辨别和判定。
[0070]
优选的，还包括构建探测系统，如图2所示，具体包括：
[0071]
构建预设体积的探测空间。具体的，可以根据实际应用场景适应性建立对应体积大小的探测空间。示例性的，在地铁或机场安检环境中，可以构建1m
×
1m
×
1m的探测空间。
[0072]
示例性的，可以在探测空间的中央位置处放置目标材料或待检测材料。优选的，在训练获得目标材料的分类模型的过程中，目标材料的厚度设置为10cm。
[0073]
在该探测空间内部的上侧和下侧预设距离处分别水平放置有第一组探测装置和第二组探测装置，其中，预设距离可以根据实际情况进行设定。具体的，第一组探测装置和第二组探测装置均包括3个muon子探测传感器，3个muon子探测传感器均以预设间隔纵向水平放置，示例性的，在探测目标材料时(铀(u)、铅(pb)、铁(fe))，预设间隔设置为10cm。
[0074]
优选的，为了提高建立分类模型的效率，在建立分类模型的过程中，可以在第一探测装置上部居中位置处设置方向垂直向下的muon子发射源。示例性的，设置的muon子发射源的能量为3gev。优选的，在实际应用的过程中，利用天然宇宙射线muon子对待检测材料进行探测，并基于探测数据利用分类模型判定待检测材料中是否存在重核物质。
[0075]
优选的，muon子探测传感器包括相互耦合的第一探测板和第二探测板，优选的，其尺寸为100cm
×
100cm
×
5cm。其中，第一探测板和第二探测板均包括多个平行排列的条形闪烁体，且第一探测板中条形闪烁体的排列方向和第二探测板中条形闪烁体的排列方向相互垂直。因此在空间直角坐标系中，该muon子探测传感器能够同时探测muon子轨迹的x坐标和y坐标，其z坐标能够通过muon子探测传感器的纵向位置确定。
[0076]
muon子入射至两个探测装置上的各muon子探测传感器上，muon子探测传感器能够探测获得muon子的位置坐标，只有每一muon子探测传感器均探测到该muon子的位置坐标，该muon子对应的位置坐标数据才为有效数据。具体的，采用最小二乘法将第一探测装置探测到的3个位置坐标进行拟合获得一条直线，并采用最小二乘法将第二探测装置探测到的3个位置坐标进行拟合获得一条直线，将两条直线的夹角作为muon子的库伦散射角。
[0077]
优选的，利用蒙特卡罗法分析获取多种目标材料的muon子库伦散射角数据，进而获取muon子探测数据特征集的步骤，包括：
[0078]
s110、在探测空间内中央位置处未放置目标材料时，进行探测，并利用蒙特卡罗法计算获取muon子库伦散射角，进而获取空气的muon子库伦散射角数据集。
[0079]
s120、将每一目标材料，即铀、铅、铁，分别依次放置于中央位置处，分别进行探测，并利用蒙特卡罗法分别计算获取对应的muon子库伦散射角，进而获取每一目标材料的muon
子库伦散射角数据集。
[0080]
s130、基于空气的muon子库伦散射角数据集和每一目标材料的muon子库伦散射角数据集，获取每一目标材料的muon子探测数据集。
[0081]
s140、基于每一目标材料的muon子探测数据集，计算获得每一目标材料的muon子探测数据特征集，每一目标材料的muon子探测数据特征集包括该目标材料对应的多组库伦散射角分布均方根、库伦散射角数据占比以及峭度。
[0082]
优选的，获取每一目标材料的muon子探测数据集，包括：
[0083]
随机抽取步骤：从每一目标材料的muon子库伦散射角数据集中随机抽取第一预设个数的muon子库伦散射角；从空气的muon子库伦散射角数据集中随机抽取第二预设个数的muon子库伦散射角；在所述第一预设个数和第二预设个数保持不变的情况下，多次执行随机抽取过程，获取第一探测数据组。优选的，第一预设个数和第二预设个数的和为104个，即1m2的muon子探测传感器上1min内muon子的通量。考虑到在实际探测过程中，探测装置不仅能够探测到穿过目标材料的muon子，还能够探测到未穿过目标材料的muon子，因此分别从目标材料的muon子库伦散射角数据集中和空气的muon子库伦散射角数据集随机抽取组成的目标材料的探测数据集能够更好的模拟实际探测情况，此外，多次随机抽取是为了提高数据的普适性降低其偶然性，从而提高训练的分类模型的准确率。
[0084]
考虑到材料的不同尺寸会影响材料的判别结果，因此按照预设步长、在预设范围内多次调整第一预设个数与第二预设个数的比值ρ，根据每次调整获得的新的比值，重复执行上述随机抽取步骤，获取多个对应不同比值的探测数据组。具体的，第二预设个数实际表征了探测装置的尺寸大小，当给定探测装置的尺寸大小时，第一预设个数实际表征了目标材料的尺寸大小。优选的，预设范围可以设置为0.1～0.4，对应的步长设置为0.01，或者预设范围可以设置为0.01～0.1，对应的步长设置为0.01。示例性的，第一预设个数与第二预设个数的比值为0.01时，对应的探测系统内目标材料材料与探测装置的尺寸大小关系如图3所示，第一预设个数与第二预设个数的比值为0.25时，对应的探测系统内目标材料材料与探测装置的尺寸大小关系如图4所示。
[0085]
优选的，第一探测数据组和多个对应不同比值的探测数据组构成了每一目标材料的muon子探测数据集，即每一目标材料的muon子探测数据集包括多个比值对应的多个探测数据组。
[0086]
优选的，基于每一所述目标材料的muon子探测数据集，计算获得每一目标材料的muon子探测数据特征集的步骤，包括计算获得每一目标材料muon子探测数据集中每一探测数据组对应的探测数据特征，具体包括：
[0087]
利用极大期望算法估计获得每一探测数据组对应的库伦散射角分布均方根：
[0088]
[0089][0090]
其中，n表示迭代次数，当更新幅度小于预设值(即)，对应的为探测数据组对应的库伦散射角分布均方根，xi表示探测数据组中的第i个库伦散射角，i＝1、2、3...n,σ
air
为探测数据组对应的空气库伦散射角分布均方根，表示第n次迭代获得的探测数据组对应的库伦散射角分布均方根。
[0091]
利用极大期望算法估计获得每一探测数据组对应的库伦散射角数据占比：
[0092][0093]
其中，ρ
em
表示探测数据组对应的库伦散射角数据占比。
[0094]
计算获得每一探测数据组对应的峭度：
[0095][0096]
其中，k表示探测数据组对应的峭度。
[0097]
经过上述计算方法能够获得每一目标材料的多组探测数据对应的多组特征(σ
em
,ρ
em
,k)。
[0098]
获取的三种目标材料(铀、铅、铁)的特征分布如图5所示。
[0099]
优选的，对多种目标材料的muon子探测数据特征集进行训练，获得分类模型的步骤，包括：
[0100]
优选的，将每一目标材料muon子探测数据特征集中的一部分作为训练集，另一部分作为校验集。示例性的，对于每个不同的ρ值，取2
×
103组数据特征作为训练集，1
×
102组数据特征作为校验集，则最终获得的总训练集包括6
×
103组数据特征，总校验集包括3
×
102组数据特征。
[0101]
基于总训练集，采用支持向量机法对每一目标材料进行二分类训练，以得到每一目标材料作为正类时的分类模型函数。示例性的，对目标材料铀进行二分类训练，则将铀对应的数据特征标为正类，对应的分类标签值为1，将铅、铁对应的数据特征标为负类，对应的分类标签值为-1。
[0102]
每一目标材料作为正类时的分类模型函数为：
[0103]
f(d)＝∑
jaj
yjk(d,dj)+b，
[0104][0105]
d＝(σ
em
,ρ
em
,k)，
[0106][0107]
其中，dj为支持向量机训练得到的第j个支持向量，j＝1,2,3...m，aj表示第j个支持向量对应的参数，b表示支持向量机训练得到的参数，yj为dj对应的分类标签值，d为目标材料的muon子探测数据特征；σ
em
为目标材料的库伦散射角分布均方根，ρ
em
表示目标材料的库伦散射角数据占比，k表示目标材料的muon子探测数据集的峭度，k(d,dj)表示核函数，t表示矩阵或向量的转置。
[0108]
优选的，还包括利用总检验集对获得的每一目标材料对应的分类模型函数进行校验，以确定分类模型函数的准确性。基于本实施例建立的分类模型，在ρ＝0.01的情况下，对应使用1m
×
1m的muon子探测传感器探测边长为10cm的正方体待检测材料时，对u的分类准确率为98.3％，pb的准确率为99.7％，fe的分类准确率为100％。
[0109]
优选的，利用分类模型对待检测材料进行检测，以确定待检测材料是否为重核材料的步骤，包括：
[0110]
探测获得待检测材料的muon子探测数据集，并分析获得待检测材料的muon子探测数据集特征。
[0111]
将待检测材料的muon子探测数据集特征代入每一目标材料对应的分类模型函数获得对应的相似值，并将相似值最大对应的目标材料作为待检测材料的分类结果，并根据分类结果判定待检测材料中是否存在重核物质，示例性的，获得的最大的相似值对应的目标材料是u，则该待检测材料中存在重核物质，若获得的最大的相似值对应的目标材料是pb或fe，则该待检测材料中不存在重核物质。
[0112]
示例性的，本发明还可以用于20gp规格集装箱的重核物质检测，使用上述方法获取分类模型后，以1m
×
1m的塑料闪烁体探测器为单元阵列，排布形成大面积的muon子探测传感器，以实现对规格为20gp的集装箱进行重核物质检测。
[0113]
利用宇宙射线muon子探测获得待测物体的散射角分布特征(即(σ
em
,ρ
em
,k))，并根据该分布特征利用分类模型进行分类，能够实现重核物质的快速检测。本发明利用天然存在的宇宙射线muon子，不会产生额外辐射，不需要额外放射源，具有简单方便，可靠稳定等优点；宇宙射线muon子能量高，平均能量为3～4gev，主要能量损失方式为电离损失，穿透力好，能够轻易穿透待测物体，不存在被屏蔽无法检测等问题，特别适用于打击核材料走私中有屏蔽物无法有效检测的情况；宇宙射线muon子探测获得的散射角分布特征，与待测物体的材料成分有关，其原子序数越高，散射角的分布特征也越明显，因此应用于重核物质材料检测具有独特优势。
[0114]
本发明的另一个实施例，公开了一种利用宇宙射线muon子快速检测重核材料的装置。
[0115]
由于该装置与上述方法实施例的原理相同，重复之处可以参考方法实施例，在此不再赘述。
[0116]
如图6所示，该装置包括：
[0117]
探测系统110，用于对muon子进行探测获得对应的探测数据。
[0118]
数据处理模块120，基于多种目标材料的muon子库伦散射角数据集，分别分析获取多种目标材料的muon子探测数据特征集。
[0119]
模型建立模块130，用于对多种所述目标材料的muon子探测数据特征集进行分类训练，获得分类模型；
[0120]
检测模块140，用于利用所述分类模型对待检测材料进行检测，以确定所述待检测材料中是否存在重核物质。
[0121]
优选的，探测系统110具体用于，构建预设体积的探测空间。
[0122]
在探测空间内部，中央位置的上侧和下侧预设距离处分别水平放置有第一组探测装置和第二组探测装置。第一组探测装置和第二组探测装置均包括3个muon子探测传感器，3个muon子探测传感器以预设间隔纵向水平放置。
[0123]
与现有技术相比，本发明实施例提出的利用宇宙射线muon子快速检测重核材料的方法及装置，首先，本发明提出的利用宇宙射线muon子快速检测重核材料的方法及装置，通过目标材料的探测数据特征进行模型训练获得分类模型，并根据分类模型对待检测材料进行判别，大量减少了检测所需要的muon子探测数据量，最少只需探测1分钟的muon子事例(muon子库伦散射角)即可，便能够准确识别出待检测材料是否为重核材料，适用于在各类物流量大的安检场景，便于快速检出是否存在重核物质，从而能够大幅度提高检测速率。其次，利用支持向量机法基于目标材料的探测数据特征集进行二分类训练获得分类模型，能够有效利用muon子库伦散射角数据，并消除空气噪声的影响，从而能够提高获得的分类模型的分类准确率。重要的是，本发明通过蒙特卡罗法构建不同材料的库伦散射角数据集，并用随机抽样的方法快速获取不同材料的muon子探测数据集，该探测数据集中包含了同种材料多种尺寸对应的特征，根据不同材料的muon子探测数据集可以在不同探测环境中快速获得不同材料的分类模型，无需长时间探测收集muon子数据，便于快速建立重核物质检测系统。
[0124]
本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于计算机可读存储介质中。其中，所述计算机可读存储介质为磁盘、光盘、只读存储记忆体或随机存储记忆体等。
[0125]
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。