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管道内LRAD测量关键参数试验与PLS-BP网络校正技术研究

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摘要

随着我国大量核设施退役和三废治理工程的实施,放射性废旧管道日愈增多,需要对退役产生的管道内表面进行α活度测量。由于α粒子穿透力弱,在介质中的射程极短,难以实现从管道外部探测其内表面的α污染情况,传统的表面α污染探测技术(擦拭测量和探针方式测量)具有一定的局限性。针对管道内壁或不规则污染面的α粒子探测要求,如何有效监测该类管道内表面的放射性污染活度,成为α监测技术的难点。
　　 长距离α探测技术(Long Range Alpha Detector,LRAD),作为测量α粒子活度的高灵敏方法被提出,可以实现对异型物件表面污染的无损、快捷及远距离探测,能探测到空气渗透的任何地方,具有广泛的应用前景。
　　 自1991年发展至今,LRAD技术的研究主要应用于废弃管道内表面污染监测,实时监测管道内表面、土壤表面以及氡气等；20世纪末,国内几家单位也开展了此项技术的相关研究工作,对管口LRAD测量技术中影响因素进行了分析研究,积累了一定经验,但是与国外同领域相比,从管口到管道内α污染测量的基础数据非常缺乏,仍需继续加强基础研究和技术开发,如开展被测管管径、管长、测量距离、管道风速(空气流量)等因素对测量系统的影响特征研究等,以保证LRAD测量仪器在我国核设施退役领域的有效应用和全面推广。
　　 放射性测量领域中,非线性问题是影响系统测量精度的关键。LRAD技术测量管道内α污染同样因受到多参数影响,使得测量的电离电流值与α源强度之间表现为明显非线性。造成这种非线性现象的因素(目标α污染物的不均匀性、被测管道管径、管长、管道几何多样性、环境中温湿度变化及管道内空气流量等)均使得依据线性刻度方法所得的测量结果与真实值出现了较大的偏差。因此,针对管道内表面污染测量的要求,探明影响LRAD测量系统的非线性因子,开展非线性校正方法研究将有助于提高LRAD的分析精度,也是一个重要的研究方向。
　　 根据以上待解决的关键问题,在调研国内外LRAD技术现状的基础上,论文以自主开发的LRAD测量系统为工具,以不同强度的239puα面源作为测量对象,开展了管道内表面LRAD测量的关键参数影响特征试验研究以及基于偏最小二乘BP网络的非线性校正方法研究。
　　 论文的主要研究内容及成果如下:
　　 (1)系统开展了管道内LRAD测量关键参数影响特征试验开展了管道内LRAD测量中关键参数系统实验研究,通过模拟管道,将α源置于被测管道内,获得了源强、测量距离、被测管道管径、管长、风速(空气流量)及管道几何等因素对测量结果的影响特征,查明了影响系统测量的特征因子。
　　 (2)建立了参数间影响特征方程在分析单一参数和双参数变化对系统的影响特征基础上,采用合理的数学拟合方法,分别建立了既定条件下放射源、距离、管径、管长及风速(流量)等对系统的影响特征方程。研究表明,放射源强度和距离对系统探测效率的影响特征表现为线性,测试管管径和管长对系统呈多项式规律变化,风速和空气流量对系统的探测效率呈指数规律变化,管道几何对测量系统输出基本无影响。
　　 (3)利用偏最小二乘BP网络对获取的实验数据进行综合非线性预测。
　　 在前期关键参数影响特征研究的基础上,对这些影响因素进行综合考虑,根据所引起的测量值与真实值之间的变化关系,将每个影响因素均作为一个影响因子,提出偏最小二乘BP神经网络分析方法,建立了管道内LRAD测量动态非线性数据预测模型,即偏最小二乘BP网络模型。该模型通过偏最小二乘思想对实验数据进行预处理,提取最大解释变量,然后通过BP网络模型映射测量系统中关键参数与测量结果之间的非线性关系,具有任意精度的泛函逼近能力,可自动修正。结果表明,该模型通过偏最小二乘回归思想和BP神经网络预测模型相结合使用,方法简便有效,预测值与测量值平均相对误差控制在6％以内,大大降低了非线性的影响。
　　 本课题既开展了基础性研究工作,同时在方法和技术上有了一定的创新,最终成果达到了有效校正非线性的目的,建立了一套完整的非线性校正方法。
　　 本文的创新点主要有以下三点:
　　 (1)在国内首次进行了模拟实验,对自主研制的LRAD测量系统开展了系统基础性实验研究工作；
　　 (2)获得了多个影响因素对测量结果的影响特征,并建立了数理特征方程；
　　 (3)提出偏最小二乘神经网络分析方法,建立了影响因素与测量结果的非线性预测模型。
　　 论文从LRAD技术的基础理论出发,通过管道内LRAD测量关键参数影响特征实验,获得了大量宝贵数据,将测试外管管径、管长、空气流量、探测距离等多个参数对测量结果的影响特征进行了系统研究。最后在前期实验结果基础上,基于偏最小二乘BP网络分析方法建立了影响参数与测量结果之间的校正模型。通过管道内LRAD测量系统方法理论及应用研究,为我国核设施退役、环境监测等领域中α活度监测积累了更多数据。

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