核安全中的辐射成像方法与智能化技术

作     者：魏龙 孔令钦 帅磊 梁秀佐 胡选侯 张译文 王晓明 WEI Long;KONG Lingqin;SHUAI Lei;LIANG Xiuzuo;HU Xuanhou;ZHANG Yiwen;WANG Xiaoming

作者机构：中国科学院高能物理研究所北京市射线成像技术与装备工程技术研究中心北京100049 中国科学院大学核科学与技术学院北京100049 济南中科核技术研究院济南250131 国家原子能机构核技术(核探测与核成像)研发中心北京100049 

出 版 物：《原子核物理评论》 (Nuclear Physics Review)

年 卷 期：2024年第41卷第1期

页      面：94-108页

学科分类：082704[工学-辐射防护及环境保护] 08[工学] 0827[工学-核科学与技术] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(12375307 12005234 12105116) 

主　　题：核安全 辐射成像 智能化 

摘      要：辐射成像是核辐射测量的一项重要内容。在辐射安全领域中典型的辐射成像方法主要包括针孔成像、(空间)编码孔径成像、时间编码成像和康普顿散射成像等,各有其优缺点与适用场景。基于现有成像技术方法上的积累以及先进成像设备研制经验,针对在“更快速、更准确、更大范围内进行辐射探测(成像)的实际需要,本研究探讨了对辐射热点进行三维定位的三种可行性方案、人工智能在辐射热点动态成像、核素识别方面的应用以及辐射成像智能化平台。在辐射热点三维定位的研究方面,通过四目立体成像系统实现了远距离成像场景中放射源100 m距离下小于20%的测距精度,在室内场景中通过三维场景建模和辐射场构建实现了4枚放射源的三维定位。在人工智能算法的应用方面,实现了移动辐射热点的实时定位,可对25 m远处以36 km/h速度移动的14 mCi^(137)Cs放射源进行动态定位追踪。在神经网络核素识别算法研究方面,提出了一种基于先验能量信息的特征增强卷积神经网络,可在低计数和多核素混合的环境下,实现核素的快速识别。在辐射成像智能化平台研制方面,研制了可实现辐射热点检测的加速器隧道环境巡检机器人,并开发了一套车载式辐射应急监测平台,搭载有无人机载、车载、便携式γ相机等多个探测终端,可在辐射应急情况下实现城市区域的快速机动测量。本文所给出的诸多辐射成像智能化技术使得人们可以更快、更精确地获取放射源的空间三维分布与核素信息,为辐射环境评估、辐射防护、核应急演练和决策提供了先进高效的辐射探测技术手段。