冯 梅，韦应靖，唐智辉，张庆利，崔 伟，以恒冠

（中国辐射防护研究院，太原 030006）

通道式辐射监测仪在反恐及放射源安全领域已有广泛应用，是出入口辐射监测最主要的手段［1］，其通常采用大面积塑料闪烁体作为探测元件，被测对象从放置在通行口两边的探测器之间通过，当计数高于报警阈值时系统给出报警。塑料闪烁体有个明显的缺陷：其有效原子序数小，阻止本领低，对γ射线的分辨率低，难以实现核素识别［2］。当含有一定量天然放射性核素的物质（如水泥、瓷砖、化肥等）通过时，当其总计数超过报警阈值时，系统也会给出报警，即误报警。首次筛查中，所有的报警事件都要进行二次筛查，以确认威胁是否真的存在，误报警的出现无疑会增加检测的工作量和成本，并造成正常通关的阻碍［3］。为了客观评价通道式放射性监测系统的性能参数，在2016 年，欧洲委员会的联合研究中心和国土安全部开展了非法运输辐射评估计划，测试了包括个人放射性探测器、核素识别仪及通道式放射性监测系统等9种非法运输放射性探测装置。其中，对10种不同型号的通道式放射性监测系统的测试结果表明：30%的仪器误报警率偏高，大部分仪器都很难识别低能放射源（特殊核材料WGPu 和 HEU 的替代核素）［4］。我国现行国家标准《放射性物质与特殊核材料监测系统》（GB/T 24246-2009）中明确规定：“监测系统应能对由具有天然放射性的物质（如钾肥或陶瓷等）引起的系统报警给出提示”，并且“监测系统γ 和中子误报警率均不应大于0.1%（置信度95%）”［5］。能窗法（Energy Windowing）能够降低误报警率，防止车辆等检测对象通行受阻，同时还具有降低车体本底屏蔽对检测结果的影响和应用简单、价格经济等优势，近年来在国外已得到广泛应用。国外有较多关于能窗法用于通道式辐射监测仪的研究，也有商业化的产品［6］，而国内在该技术研究和装置的研制上的公开报道很少。本文用特殊核材料的替代核素、工业放射性核素和天然放射性核素开展了能窗法的应用研究，掌握了实际应用中的三个关键问题：能窗数量、能窗位置及能窗算法。

1 能窗法原理

能窗法是一种基于大面积塑料闪烁体探测技术的谱分析方法，用以降低探测系统对天然放射性物质的误报警率，其最早是在1997年德国人Trost 和Iwatschenko 的专利中提到的。含有一定量天然放射性核素的物质，其放射性水平主要来自40K、238U、226Ra及其子体、232Th及其子体，与本底放射性来源基本一致，所以两者的能谱形状很相似。特殊核材料主要包括233U、235U、239Pu、237Np，这些核素的能谱中低能部分的计数更占优势，这种能谱形状上的差异就是能窗法能够分类识别放射性核素的基础。

能窗法的具体细节因使用的算法不同可以有很大差异，但是所有的算法都是基于同样的原理。最常见的是两个能窗的算法：低能窗是从最低可分辨水平到稍微高于康普顿边缘的位置，高能窗由能谱中剩余部分组成。将相同窗的测量值与本底值比较做出分类放射性核素的判断，最常见的比较算法有三种［7］。

（1）先将每一个能窗的计数归一到高能窗的计数，再将归一的比值与相应的本底值作比较。

式中，NEW是某特定能窗的计数，单位：个；NH是高能窗的计数，单位：个。将计算结果与本底的计算结果比较，采用与总计数阈值算法相似的比较方法：

式中，REW和RB分别是测量值和本底值按照式（1）计算的结果，K是与探测器最小可探测下限相关的常数，σRB是本底计算结果的统计学标准偏差，根据随机变量的标准统计方差传递公式，σRB可以由公式（3）得出：

式中，NLB和NHB分别是本底在高能窗和低能窗的计数，ρ是NLB和NHB的相关系数。

（2）计算各能窗间比值的方式并不是唯一的，另外一种方法如下：

式中，Ni是多能窗算法中第i能窗的计数。

（3）Trost 和Iwaschenko 还提出过另外一种补偿算法：

式中，NL是低能窗计数；RC是补偿比，代表测量谱与本底能谱形状的相似程度，当测量谱与本底谱形状相似或接近时，RC趋近于0。

计算不同能窗之间的比值还可以有几个变更的方法，但是公式（1）、（4）、（5）是最常用的三种方法。实际操作中，研究工作主要集中于需要划分的能窗数量以及能窗边缘的位置，理论上，将能谱分成大量的能窗是可行的，但是划分太多的能窗反而会降低区分目标源的能力。

2 实验装置设计

为了模拟通道式辐射监测仪的工作情景，本文设计了两个尺寸为30 cm×80 cm×200 cm 的探测箱（如图1所示），箱体采用不锈钢结构，箱体各面板采用密封避光设计，光电倍增管的数据输出线、电源线和地线从专用线孔引出，探测器入射窗的材料是3 mm厚的铝板。

图1 实验探测器设计Fig.1 Designing for experiment detector

塑料闪烁体采用SAINT-GOBAIN BC408，尺寸为5.08 cm×50 cm×100 cm，发光强度最大是在入射光波长425 nm 处；光电倍增管采用滨松CR105，直径2英寸；信号采集系统采用ORTEC的电子学插件，数据获取软件采用ORTEC 的MAESTRO。

实验用放射源包括137Cs、60Co、133Ba、57Co、KC（l40K）、天然铀（含99.27%的238U、0.72%的235U）和226Ra。国际原子能机构推荐采用57Co 和133Ba分别替代高浓缩铀（HEU）和核武器级别钚（WGPu）开展仪器测试［8］，57Co 产生的122 keV 和136 keV的γ射线近似HEU中235U产生的144 keV和186 keV的γ射线，133Ba产生的80 keV的γ射线以及能量在 300 keV 到 385 keV 之间的三种 γ 射线与 WGPu 中239Pu 产生的 100 keV 左右的 γ 射线及能量在 330 keV 到 420 keV 间的 γ 射线很接近。放射源主要参数见表1。

表1 实验用放射源参数Table 1 Parameters of experiment radiation sources

3 实验数据获取及处理

使用137Cs、60Co 和133Ba 三种放射源对实验探测器进行能量刻度，得到道址与能量之间的相对线性关系，使用Matlab 软件将能谱数据读取成数组数据，对实验谱数组数据的道址重新分配，从而得到能量与计数之间的关系。完成探测器的能量刻度后，继续获取实验源能谱，特殊核材料的替代核素（57Co 和133Ba）、天然放射性物质（KCl、天然铀和226Ra）和工业放射性核素（137Cs 和60Co）三类源的能谱如图2（a）所示。

图2 实验源能谱Fig.2 Energy spectrum of experiment radiation sources

因实验放射源活度较低，除226Ra 外，其余6种放射源的净计数都比本底低，为了便于能谱形状比较，将226Ra 和本底计数除以10，得到如图2（b）、2（c）和 2（d）所示结果。从图2（b）中可知，57Co和133Ba的计数在低能部分更占优势；从图2（c）中可知，KCl、天然铀和226Ra的能谱形状与本底相似；从图2（d）中可知，137Cs和60Co的计数主要是集中在中高能区域，这种不同能量区间的计数差异为能窗法的运用提供了基础。

4 能窗法数据处理

最简单的能窗法是两个窗，对于图2（a）中的谱：1-750道（137Cs康普顿边缘）为低能窗，剩余的751-2048道为高能窗，求得各放射源在高低能窗的总计数如图3所示（BK为本底）。

图3 高、低能窗计数Fig.3 Counts of high energy and low energy

图4 高、低能窗比值Fig.4 Ratio of high energy and low energy counts

按式（1）的算法对图3 中的计数进行处理得到如图4 所示结果，可以看出57Co 和133Ba 在高低能区计数比值的优势非常明显，远超过了本底和其他两类核素的比值。假设本底在高低能区的计数是不相关的，则本底的标准偏差计算公式可简化为：

将计算值RB=7.184687491，NLB=6628.7，NHB=922.6 带入公式（6）中可得到σRB=0.25，则在公式（2）的比较方法中，天然放射性核素中比值最大的是天然铀 RU=7.614880683，（RU-RB）/σRB=1.72，所以只要将K 值设置在2 的位置上，就能始终保持报警阈值REW大于天然放射性核素的比值，探测系统就不会对其报警，也就有效地降低了系统的误报警率。

对于图2（a）中的谱，三个能窗的划分方法是：1-350 道（133Ba 康普顿边缘）为低能区，351-1450 道（60Co 康普顿边缘）为中能区，1451-2048道为高能区，各能区的总计数如图5所示。

图5 高、中、低能窗计数Fig.5 Counts of high,middle and low energy

图6 低能、高能窗比值Fig.6 Ratio of high energy and low energy counts

图7 低能、中能窗比值Fig.7 Counts of low energy and middle energy

图8 中能、高能窗比值Fig.8 Ratio of middle energy and high energy counts

对图5 的计数按公式（1）的算法处理得到图6、图7和图8的结果，57Co和133Ba的比值与本底相比存在着很大的差异，在公式（2）中选择合适的K值就能区分出特殊核材料、工业核素和天然放射性物质。

四个能窗和五个能窗的划分更加复杂，研究方法类似。从2-5个能窗法研究结果可以看出，在各种算法中，总有某一算法能在对特殊核材料和工业放射性核素报警的同时抑制对天然放射性物质的报警，不同数量能窗算法的报警结果见表2。

表2 不同能窗算法对各放射源的报警结果Table 2 Alarm results of different energy windowing algorithms to different radiation sources

2 个能窗是最简单常用的方法，选择合适的阈值就能将57Co、133Ba 和137Cs 与天然放射性物质加以区分，但是对60Co 和天然放射性物质则没有区分能力。3、4、5 个能窗的方法都能成功区分57Co、133Ba、137Cs、60Co 和天然放射性物质，但是其中的个别算法对60Co 报警的同时也会对KCl报警。

为了进一步验证能窗位置对报警结果的影响（实际应用中可能会有一定的漂移，不能将能窗位置精确定位到某核素的康普顿边缘位置上），在前面三个能窗划分的方法上，将能窗位置分别向低能和高能方向各移50道和100道，并将其核素区分能力与原划分方法进行比较，结果见表3。

表3 不同能窗划分方法对各放射源的报警结果Table 3 Alarm results of different energy windowing dividings to different radiation sources

表中第1种划分是参考了133Ba和137Cs的康普顿边缘的位置，后4 种划分是在第1 种划分的基础上将能窗位置分别向低能和高能区各移50 道和100 道的结果，可见，5 种划分的算法对放射源的报警结果大概一致，都是在将低能区计数归一到其他区域时展现出对133Ba、57Co 和137Cs 三种放射源的报警能力，对中能区和高能区的计数进行归一时展现出对133Ba、137Cs和60Co的报警能力，可见能窗位置在一定范围内的漂移不会对报警结果产生影响。

能窗法自身也存在一定缺陷：对能谱形状与特殊核材料相近的核素很难区分，比如医疗核素，其能谱也是在低能部分的计数更占优势；对与天然放射性核素近似的危险源的探测也是个难题，比如达到一定活度的226Ra，能窗法可能也不会对其报警；能窗法对有屏蔽的核材料的探测也存在问题。所以，能窗法最好和总计数法结合使用，多重报警算法能保证对每个有效信号的报警能力。图9是对两种报警算法结合的一个简单示意，横轴是高低能窗计数的比值，纵轴是各能窗的总计数之和，红线为总计数报警阈值，蓝线为能窗法报警阈值，这样将计数分为了Ⅰ～Ⅳ四个区，假定低于蓝线部分（Ⅰ、Ⅲ区）为天然放射性核素，高于蓝线部分（Ⅱ、Ⅳ区）为特殊核材料，总计数法对Ⅰ区和Ⅱ区的计数都会产生报警，能窗法又显然不会对计数超高的天然放射性物质（Ⅰ区橙色区域）报警，所以应将两种报警算法结合使用，对图中橙色和黄色区域的计数引起关注，保证对每个有效信号的报警能力，同时降低误报警率。

图9 能窗算法和总计数算法结合设置阈值示意图Fig.9 Combination of energy windowing and total count algorithm to set alarm threshold

5 结果与讨论

能窗法是对入射探测器的γ射线能谱的一种简单处理，只能区分核素种类，不能识别核素。基于不同的核素，最优的能窗数量在3 到5 个之间，可以达到降低误报警率的目的，更多的能窗只会导致更加复杂的算法和更多的数据处理时间，反而会降低分类核素的能力。最优的能窗位置是在稍高于康普顿边缘的地方有一个能窗划分，因为康普顿边缘是塑料闪烁体探测器能谱中唯一的识别信息。能窗位置在康普顿边缘左右飘移后（50 道～100 道）对特殊核材料和工业放射性核素的报警能力不会降低。不同的能窗算法之间没有绝对优势，应将各算法结合使用，以达到区分核素种类的目的。鉴于能窗法在区分医疗核素、与天然放射性核素近似的危险源及有屏蔽的核材料方面的缺陷，建议将能窗法和总计数法结合使用，多重报警算法在降低误报警率的同时保证对每个关注核素不漏报。