基于国产微网气体探测器的μ子成像研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11875163
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    66.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A2804.粒子探测技术
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

The technology of cosmic ray muons non-destructing imaging has been used in the field of nuclear material, archaeology and geology, among others. The hi-tech achievements that are obtained by foreign research teams are recently reported in Journal “Nature” and “Science”. It’s essential to make the research on the system of muons non-destructing imaging and its application of engineering in China. The technology of cosmic ray muons non-destructing imaging is considered to be effective and practical in the field of national security, nuclear disarmament and nuclear safety, which is complementary to the current radiation imaging technology. In this project, the Bulk-Micromegas detector with the effective area 20 cm x 20 cm will be used to build a muons imaging system with the spatial resolution of 1 mm. And then, the technology of micro-mesh production and system building will be mastered in this process. Based on APV25 front-end electronics chip, the multi-channel digital acquisition system with low noise can improve the utilization rate of electronics by optimizing the readout channel. The low flux and incomplete angles of muons lead to the long-time imaging and noise point. To improve the image quality, the medical imaging algorithm is put forward. The ROC curve was used to control and evaluate the quality of reconstructed image. In this project, a series of fundamental research on the system of muons imaging will be used to make the identification and the imaging of materials with different atomic numbers.
《Nature》和《Science》杂志近年来多次报道了国外科研团队使用宇宙射线μ子无损成像技术在核材料,考古及地质等应用方面的高新成果,因此国内研究μ子无损成像系统及其在工程应用方面迫在眉睫。μ子成像在国家安全、核武减裁及核电安全领域被视为一项非常有效和实用的检测技术,和当前辐射成像技术形成补充。本项目拟通过使用自主研发有效面积为20cm×20cm的Bulk-Micromegas微网探测器,搭建一台位置分辨率为1mm的μ子成像系统,掌握微网制作工艺和系统搭建的关键技术;基于APV25前端电子学芯片自主研发低噪声的多路数字化采集系统,通过优化读出通道提高电子学的利用率;通过医学成像算法改善u子通量低、角度不完整带来的成像时间长和噪点多的缺陷;使用ROC曲线对重建图像质量进行控制和评估。本项目通过对μ子成像系统的原理和技术展开一系列基础研究,完成不同原子序数材料的鉴别和物质成像。

结项摘要

μ子成像在国家安全、核武减裁及核电安全领域被视为一项非常有效和实用的检测技术,和当前有源辐射成像技术形成补充。本项目组自主研发有效面积为20 cm×20 cm的Bulk-Micromegas微网探测器,对单个探测器的位置分辨、能量分辨以及增益进行了充分测试;同时对多个探测器进行了联合调试和信号一致性测量,确定了最佳的探测器工作条件,最佳触发时间、符合时间窗;搭建了一套由6层探测器组成的缪子成像探测系统,经过实验测试该系统的位置分辨率好于预定指标1mm,实际测试为0.6 mm,的μ子成像系统;通过该研究项目组掌握国产Bulk技术的微网制作工艺和缪子成像系统搭建的关键技术;基于APV25前端电子学芯片开发了自主研发低噪声的多路数字化采集系统,通过优化读出通道提高电子学的利用率;通过医学成像算法改善u子通量低、角度不完整带来的成像时间长和噪点多的缺陷。该项目利用蒙特卡罗模拟软件实现了缪子成像系统的全模拟,开了多种图像重建算法和重建技术,如基于密度聚类优化了重建图像;提出了一种符合径迹密度成像技术,在蒙特卡罗模拟层面进行了充分的验证,实现了物质的四维成像;修正了有限角度成像算法解决了缪子因为入射角度不完备导致重建成像不完整的问题;探索了缪散射成像技术和径迹成像技术的混合成像;开展了重建图像量评估技术,引入了峰值信噪比PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)参数,量化计算了重建图像与参考图像之间像素误差来衡量图像质量好坏。本项目通过对μ子成像系统的原理和技术展开一系列基础研究,完成不同原子序数材料的鉴别和物质成像。

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(1)
Simulation study on photon generation and collection of tower applied to NICA-MPD electromagnetic calorimeter
NICA-MPD电磁量热仪光子产生与收集塔仿真研究
  • DOI:
    10.1088/1748-0221/17/01/t01004
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Journal of Instrumentation
  • 影响因子:
    1.3
  • 作者:
    Xiaoyu Peng;Kun Zhu;Xuantao Ji;Min Xiao;Fengjiao Luo;Yuhe Huang;Jin Zhu;Wangchen Xiao;Siyuan Luo;Lie He;Xiaodong Wang
  • 通讯作者:
    Xiaodong Wang
基于微结构气体探测器对单能和连续谱快中子的模拟解谱
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    物理学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    程凯;魏鑫;曾德凯;季选韬;朱坤;王晓冬
  • 通讯作者:
    王晓冬
Hybrid model for muon tomography and quantitative analysis of image quality
μ子断层扫描混合模型及图像质量定量分析
  • DOI:
    10.1007/s41365-022-01070-6
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Nuclear Science and Techniques
  • 影响因子:
    2.8
  • 作者:
    Si-Yuan Luo;Yu-He Huang;Xuan-Tao Ji;Lie He;Wang-Chen Xiao;Feng-Jiao Luo;Song Feng;Min Xiao;Xiao-Dong Wang
  • 通讯作者:
    Xiao-Dong Wang
应用于NICA-MPD的Shashlik取样型电磁量能器性能模拟
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    核技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    曾德凯;彭肖宇;魏鑫;程凯;季选韬;朱坤;屈国普;胡创业;王晓冬
  • 通讯作者:
    王晓冬
A novel 4D resolution imaging method for low and medium atomic number objects at the centimeter scale by coincidence detection technique of cosmic-ray muon and its secondary particles
一种基于宇宙线μ子及其次级粒子符合探测技术的厘米级中低原子序数物体4D分辨率成像方法
  • DOI:
    10.1007/s41365-022-00989-0
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Nuclear Science and Techniques
  • 影响因子:
    2.8
  • 作者:
    Xuan-Tao Ji;Si-Yuan Luo;Yu-He Huang;Kun Zhu;Jin Zhu;Xiao-Yu Peng;Min Xiao;Xiao-Dong Wang
  • 通讯作者:
    Xiao-Dong Wang

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其他文献

Productivity of multiple fractures in a closed rectangular reservoir
封闭矩形油藏多裂缝产能
  • DOI:
    10.1016/j.petrol.2017.07.023
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Journal of Petroleum Science and Engineering
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    罗万静;王晓冬;汤昌福;冯胤;施二休
  • 通讯作者:
    施二休
三维有序大孔聚苯乙烯的制备及表
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    物理学报,53(10),3311~3315,2004(SCI,EI收录)
  • 影响因子:
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  • 作者:
    仪桂云;董鹏;王晓冬;刘丽霞
  • 通讯作者:
    刘丽霞
计算流体力学在真空技术中的应用
  • DOI:
    10.13385/j.cnki.vacuum.2018.06.11
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    真空
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王晓冬;吴虹阅;张光利;李赫;孙浩;董敬亮;TU Jiyuan
  • 通讯作者:
    TU Jiyuan
TiO_2/碳纳米复合材料的制备及其结构表征
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    河南大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王晓冬;薛肖肖;杨建军
  • 通讯作者:
    杨建军
中枢神经系统损伤后瘢痕治疗的研究进展
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    南通大学学报(医学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    朱俊杰;王晓冬
  • 通讯作者:
    王晓冬

其他文献

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王晓冬的其他基金

基于缪子及其次级粒子符合探测技术的厘米级中低Z物质成像系统研制
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    55 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于Triple GEM结构的高探测效率快中子成像谱仪研究
  • 批准号:
    11605086
  • 批准年份:
    2016
  • 资助金额:
    24.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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AI项目解读示例

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

        graph TD
          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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