王青山， 王冬阳， 张雄杰， 汤 彬， 吴和喜

核技术应用教育部工程研究中心(东华理工大学)， 江西 南昌 330013

引 言

γ能谱测量与分析是放射性信息获取的重要方式， 在辐射监测、 放射医疗、 岩性分析等领域[1]都有广泛的应用。 实际测量中γ能谱通常会受到环境本底与测量干扰等不可抗力因素的影响， 通常为多种能量和强度不同的γ射线单能谱的叠加， 特别是能量相近的γ射线， 往往以重叠峰的形式出现， 且强度弱的γ谱线又容易被强峰或本底所掩盖， 容易对放射性核素种类的判断及含量的计算造成不利影响。

重叠峰的数值解析技术至关重要， 近年来， 国内外在重叠峰的分解方面进行了较为深入的研究， 如导数法[2]、 正交投影法[3]、 小波分析法[4]、 遗传算法[5-6]、 人工神经网络模型[6]、 纯元素谱剥离[7]、 粒子群算法[8]等方法。 都月[9]等改进了纵向和平分迭代法， 提出优化迭代重叠峰分解方法， 较传统迭代方法其效率提高了66.7%； 黄洪全等[10]利用高斯混合模型结合期望最大化迭代算法进行γ谱重叠峰分解； 周世融等[11]提出了峰锐化法结合双树复小波变换的低分离度重叠峰解析方法， 并实现了分离度为0.34的X荧光光谱重叠峰分解。

目前， 重叠峰的分解方法众多且较为成熟， 但是普遍存在卷积过程复杂、 计算资源消耗大、 结果受算法参数影响较大的弊端， 不适用于测量现场能谱快速解析的实际应用。 本文提出一种快速、 低耗的分解重叠峰的新方法， 为放射性能谱测量中重叠峰的现场分解提供支持。……