基于机器学习算法的四角读出型塑料闪烁体探测器缪子定位与散射成像的模拟研究

作     者：何列 罗思远 张海峰 肖万成 王晓冬 HE Lie;LUO Siyuan;ZHANG Haifeng;XIAO Wancheng;WANG Xiaodong

作者机构：南华大学核科学技术学院衡阳421200 先进核能技术设计与安全教育部重点实验室衡阳421200 

出 版 物：《核电子学与探测技术》 (Nuclear Electronics & Detection Technology)

年 卷 期：2024年第44卷第2期

页      面：253-261页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(No.12275120) 湖湘青年英才(No.2022RC1202) 湖南省自然科学基金(No.2021JJ20006) 中国科学技术部(No.2020YFE0202001) 

主　　题：蒙特卡罗模拟 Geant4 缪子成像 机器学习 

摘      要：宇宙线缪子是存在于自然界中一种穿透力极强的天然射线。目前主流的缪子探测器包括气体探测器和塑料闪烁体条探测器,虽然它们具有高精度,但成本较高且结构复杂。本研究基于四角读出的塑料闪烁体探测器,利用长短时记忆网络(LSTM)算法和密度聚类的DBSCAN算法的定位。使用Geant4仿真软件构建大面积(800 mm×800 mm)的四角读出塑料闪烁体缪子成像系统,对模拟数据实现缪子位置重建与成像结果。首先,采用LSTM算法作为探测器上的缪子定位方法,通过与实验中已获得的400 mm×400 mm探测器重建入射位置图像的结果比较以验证本研究模拟方法的可靠性,结果表明,模拟得到的位置分辨可达到厘米级。其次,利用DBSCAN算法对钨块构建的“U“S“C三种形状模型的PoCA散射成像结果进行聚类优化,实现对钨块成像点与噪点的区分,使得成像结果更有区分度,为缪子探测器系统的构建提供新的思路与方向。