基于瞬发伽马中子活化分析技术的中子能谱测量方法研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    U1930125
  • 项目类别:
    联合基金项目
  • 资助金额:
    48.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A31.NSFC-中物院联合基金
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Neutron spectrometry measurement is an important research content in neutron physics. It has important significance and research value in many application fields such as reactor design, neutron cancer treatment and neutron radiation protection. And it has always been a hot topic in frontier research. In order to solve the problems of low energy resolution, limited energy response range and dependence on the initial spectrum in the process of neutron spectrometry measurement, in this project, the Prompt Gamma-ray Neutron Activation Analysis (PGNAA) technique was used to determine the neutron spectrum. If the sample's composition is known, because the reaction cross-sections are varied with neutron energy, the intensities of prompt gamma-rays carry the information about incident neutron energy spectrum. With the gamma-rays recorded by the detector, the neutron spectrum can be determined. Aiming at the n/γ discrimination problem, the effect of background gamma ray can be reduced by studying the effective gamma-rays spectrum processing method. Alternatively, based on the principle of maximizing the effective information difference, Monte Carlo simulation software is used to obtain the response function and to optimize the design of the device. And the corresponding spectrum unfolding method is used to obtain the neutron spectrum by the response function and the measurement results. On this basis, the neutron spectrometry measurement method based on PGNAA technology is formed to realize the fast and accurate measurement of neutron energy spectrum, which provides method basis and theoretical support for the application of PGNAA technology in the field of neutron spectrometry measurement.
中子能谱测量是中子物理学中一项重要的研究内容,在反应堆设计、中子治癌及中子辐射防护等诸多应用领域具有重要意义和研究价值,一直以来都是前沿研究热点。为解决中子能谱测量中能量分辨率低、能量响应区间有限、解谱过程依赖初始谱等问题,本项目基于瞬发伽马射线中子活化分析技术(PGNAA),利用伽马探测器记录中子与被测样品作用过程中放出的瞬发特征伽马射线,反推样品位置处的中子能谱。针对测量过程中的n/γ甄别难题,通过对伽马能谱的有效核信息提取方法的研究,减小背景伽马射线的影响,解决测量中伴随伽马射线干扰的问题。同时,基于有效信息差异最大化的思想,利用蒙特卡罗模拟计算软件,获得其对不同能量中子的响应函数,对测量装置进行优化设计,并建立相应的中子能谱解析方法。在此基础上,形成基于PGNAA技术的中子能谱测量方法,实现中子能谱的快速准确测量的目的,为PGNAA技术在中子能谱测量领域的应用提供方法依据及理论支撑

结项摘要

中子能谱测量是中子物理学中一项重要的研究内容,在反应堆设计、中子治癌及中子辐射防护等诸多应用领域具有重要意义和研究价值,一直以来都是前沿研究热点。.本项目中提出了基于瞬发伽马射线中子活化分析技术中子能谱测量方法,即利用伽马探测器记录中子与物质相互作用过程中在极短时间(约10-14s)内放出的瞬发特征伽马射线,当与中子相互作用的样品的元素及其含量已知,则探测器记录的特征峰计数与样品位置处的中子注量率随能量的分布,即中子能谱相关。通过分析特征伽马射线可以反演入射中子能量的相关信息。.基于上述原理,本项目主要完成了以下三方面工作:.(1)基于双探测器差谱法结合瞬发伽马射线测量,提出了热中子注量率测量方法,并利用镉片和碘化钠探测器搭建了热中子注量率测量装置;.(2)提出了中子-伽马射线转换体的材料选择与结构设计原则,依照该原则搭建了基于高纯锗探测器的中子能谱测量装置,并对不同慢化条件下的Cf-252及DT中子源的中子能谱进行实验测量,并与模拟及活化箔法的测量结果进行对比,一致性良好,验证了该方法的可行性与准确性;.(3)将人工智能算法-粒子群优化法应用于中子能谱解谱,降低了解谱过程对初始预置谱的依赖,并提高了解谱速度与结果的准确性。.本项目建立基于PGNAA技术的新型中子能谱测量方法,明确其中的物理机制,提出了中子-伽马射线转换体设计优化原则,并针对性地建立伽马能谱有效信息获取方法和基于人工智能算法的中子能谱解谱方法。设计并搭建了基于高纯锗探测器和中子-伽马射线转换体的能谱测量装置,对不同慢化条件下的Cf-252中子源及DT中子发生器能谱实现了快速测量与准确重建,实现了在不同应用场景中对中子能谱的快速准确地测量。

项目成果

期刊论文数量(13)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(2)
Development of a compensation system for thermal neutron measurements based on Cd(Cu)-covered NaI(Tl) detectors
基于Cd(Cu)覆盖NaI(Tl)探测器的热中子测量补偿系统的开发
  • DOI:
    10.1016/j.apradiso.2021.109882
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Applied Radiation and Isotopes
  • 影响因子:
    1.6
  • 作者:
    Dong Zhao;Wenbao Jia;Daqian Hei;Can Cheng;Jiatong Li;Meiyi Wang;Mengcheng Qiu
  • 通讯作者:
    Mengcheng Qiu
Metallic materials analysis by DT neutron generator-based inelastic neutron scattering system: Measurement and Monte Carlo simulation
基于 DT 中子发生器的非弹性中子散射系统的金属材料分析:测量和蒙特卡罗模拟
  • DOI:
    10.1016/j.nimb.2022.01.012
  • 发表时间:
    2022-03
  • 期刊:
    Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section B: Beam Interactions with Materials and Atoms
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Can Cheng;Daqian Hei;Wenbao Jia;Qing Shan;Yongsheng Ling;Chao Shi
  • 通讯作者:
    Chao Shi
Dose rate evaluation in a laboratory for prompt gamma neutron activation analysis by Monte Carlo simulation
实验室中通过蒙特卡罗模拟进行瞬发伽玛中子活化分析的剂量率评估
  • DOI:
    10.1007/s10967-020-07510-0
  • 发表时间:
    2020-11
  • 期刊:
    Journal of Radioanalytical and Nuclear Chemistry
  • 影响因子:
    1.6
  • 作者:
    Haoyu Lei;Wenbao Jia;Daqian Hei;Youtao Gao;Can Cheng;Dong Zhao
  • 通讯作者:
    Dong Zhao
Research on the optimization method for PGNAA system design based on Signal-to-Noise Ratio evaluation
基于信噪比评估的PGNAA系统设计优化方法研究
  • DOI:
    10.1016/j.net.2021.12.034
  • 发表时间:
    2021-12
  • 期刊:
    Nuclear Engineering and Technology
  • 影响因子:
    2.7
  • 作者:
    JiaTong Li;WenBao Jia;DaQian Hei;Zeen Yao;Can Cheng
  • 通讯作者:
    Can Cheng
Determining rare-earth elements in aqueous solutions using PGNAA technology
使用 PGNAA 技术测定水溶液中的稀土元素
  • DOI:
    10.1007/s10967-021-08175-z
  • 发表时间:
    2022-01
  • 期刊:
    Journal of Radioanalytical and Nuclear Chemistry
  • 影响因子:
    1.6
  • 作者:
    Yongsheng Ling;Jianwen Chen;Pingkun Cai;Wenbao Jia;Daqian Hei;Jiatong Li;Can Cheng;Qing Shan
  • 通讯作者:
    Qing Shan

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其他文献

地层因素对D-D次生γ源空间分布的影响研究
  • DOI:
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随钻中子伽马密度测井的双源距含氢指数校正方法
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    --
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张焱;汤彬;张雄杰;贾文宝;王仁波;陈若愚;姚泽恩
  • 通讯作者:
    姚泽恩

其他文献

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物料体效应对PGNAA分析精度影响的物理机制研究
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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