(Luận văn thạc sĩ file word) Nghiên cứu, tối ưu hóa mạch hình thành xung cho đầu dò nhấp nháy trong hệ đo và nhận dạng xung Nơtron gamma

(Luận văn thạc sĩ file word) Nghiên cứu, tối ưu hóa mạch hình thành xung cho đầu dò nhấp nháy trong hệ đo và nhận dạng xung Nơtron gamma(Luận văn thạc sĩ file word) Nghiên cứu, tối ưu hóa mạch hình thành xung cho đầu dò nhấp nháy trong hệ đo và nhận dạng xung Nơtron gamma(Luận văn thạc sĩ file word) Nghiên cứu, tối ưu hóa mạch hình thành xung cho đầu dò nhấp nháy trong hệ đo và nhận dạng xung Nơtron gamma(Luận văn thạc sĩ file word) Nghiên cứu, tối ưu hóa mạch hình thành xung cho đầu dò nhấp nháy trong hệ đo và nhận dạng xung Nơtron gamma(Luận văn thạc sĩ file word) Nghiên cứu, tối ưu hóa mạch hình thành xung cho đầu dò nhấp nháy trong hệ đo và nhận dạng xung Nơtron gamma(Luận văn thạc sĩ file word) Nghiên cứu, tối ưu hóa mạch hình thành xung cho đầu dò nhấp nháy trong hệ đo và nhận dạng xung Nơtron gamma(Luận văn thạc sĩ file word) Nghiên cứu, tối ưu hóa mạch hình thành xung cho đầu dò nhấp nháy trong hệ đo và nhận dạng xung Nơtron gamma(Luận văn thạc sĩ file word) Nghiên cứu, tối ưu hóa mạch hình thành xung cho đầu dò nhấp nháy trong hệ đo và nhận dạng xung Nơtron gamma(Luận văn thạc sĩ file word) Nghiên cứu, tối ưu hóa mạch hình thành xung cho đầu dò nhấp nháy trong hệ đo và nhận dạng xung Nơtron gamma(Luận văn thạc sĩ file word) Nghiên cứu, tối ưu hóa mạch hình thành xung cho đầu dò nhấp nháy trong hệ đo và nhận dạng xung Nơtron gamma(Luận văn thạc sĩ file word) Nghiên cứu, tối ưu hóa mạch hình thành xung cho đầu dò nhấp nháy trong hệ đo và nhận dạng xung Nơtron gamma(Luận văn thạc sĩ file word) Nghiên cứu, tối ưu hóa mạch hình thành xung cho đầu dò nhấp nháy trong hệ đo và nhận dạng xung Nơtron gamma(Luận văn thạc sĩ file word) Nghiên cứu, tối ưu hóa mạch hình thành xung cho đầu dò nhấp nháy trong hệ đo và nhận dạng xung Nơtron gamma(Luận văn thạc sĩ file word) Nghiên cứu, tối ưu hóa mạch hình thành xung cho đầu dò nhấp nháy trong hệ đo và nhận dạng xung Nơtron gamma(Luận văn thạc sĩ file word) Nghiên cứu, tối ưu hóa mạch hình thành xung cho đầu dò nhấp nháy trong hệ đo và nhận dạng xung Nơtron gamma(Luận văn thạc sĩ file word) Nghiên cứu, tối ưu hóa mạch hình thành xung cho đầu dò nhấp nháy trong hệ đo và nhận dạng xung Nơtron gamma(Luận văn thạc sĩ file word) Nghiên cứu, tối ưu hóa mạch hình thành xung cho đầu dò nhấp nháy trong hệ đo và nhận dạng xung Nơtron gamma(Luận văn thạc sĩ file word) Nghiên cứu, tối ưu hóa mạch hình thành xung cho đầu dò nhấp nháy trong hệ đo và nhận dạng xung Nơtron gamma(Luận văn thạc sĩ file word) Nghiên cứu, tối ưu hóa mạch hình thành xung cho đầu dò nhấp nháy trong hệ đo và nhận dạng xung Nơtron gamma(Luận văn thạc sĩ file word) Nghiên cứu, tối ưu hóa mạch hình thành xung cho đầu dò nhấp nháy trong hệ đo và nhận dạng xung Nơtron gamma(Luận văn thạc sĩ file word) Nghiên cứu, tối ưu hóa mạch hình thành xung cho đầu dò nhấp nháy trong hệ đo và nhận dạng xung Nơtron gamma(Luận văn thạc sĩ file word) Nghiên cứu, tối ưu hóa mạch hình thành xung cho đầu dò nhấp nháy trong hệ đo và nhận dạng xung Nơtron gamma(Luận văn thạc sĩ file word) Nghiên cứu, tối ưu hóa mạch hình thành xung cho đầu dò nhấp nháy trong hệ đo và nhận dạng xung Nơtron gamma

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ - Võ Thị Thanh Hà NGHIÊN CỨU, TỐI ƯU HĨA MẠCH HÌNH THÀNH XUNG CHO ĐẦU DÒ NHẤP NHÁY TRONG HỆ ĐO VÀ NHẬN DẠNG XUNG NƠTRON / GAMMA LUẬN VĂN THẠC SĨ VẬT LÝ Khánh Hịa –năm 2022 LỜI CAM ĐOAN Tơi tên Võ Thị Thanh Hà, học viên lớp cao học PHY-2020A-3 chuyên ngành Vật lý nguyên tử hạt nhân Tôi xin cam đoan đề tài nghiên cứu tơi thực hướng dẫn TS Phan Văn Chuân PGS TS Nguyễn Xuân Hải Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chưa công bố cơng trình khác Khánh Hịa, ngày 15 tháng năm 2022 NGƯỜI THỰC HIỆN LUẬN VĂN Võ Thị Thanh Hà LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành đề tài nghiên cứu này, nhận nhiều quan tâm, giúp đỡ từ phía Nhà trường, đồng nghiệp, gia đình bạn bè Lời đầu tiên, tơi xin phép bày tỏ lịng biết ơn sâu sắc đến TS Phan Văn Chuân PGS TS Nguyễn Xuân Hải, hai người Thầy dành nhiều thời gian định hướng, quan tâm, động viên, giúp giải khó khăn tạo điều kiện thuận lợi để tơi hồn thành luận văn Xin chân thành cảm ơn tất thầy giáo, cô giáo cán công nhân viên Viện Hàn lâm Khoa học Công nghệ Việt Nam, Học viện Khoa học Công nghệ Hà Nội, Viện Nghiên cứu Ứng dụng Công nghệ Nha Trang, trường Đại học Đà Lạt , Viện Nghiên cứu hạt nhân Đà lạt giúp đỡ nhiệt tình tạo điều kiện tốt để tơi hồn thành luận văn Xin gửi lời cảm ơn đến gia đình, bạn bè, đồng nghiệp người giúp đỡ tơi, đóng góp ý kiến, chia sẻ tài liệu suốt q trình tơi thực luận văn Khánh Hòa, ngày 15 tháng năm 2022 Người thực luận văn Võ Thị Thanh Hà DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT Chữ viết tắt ANN Tiếng Anh Tiếng Việt Artificial Neural Network Mạng trí tuệ nhân tạo CC Charge Comparison Tích phân điện tích xung CPR Correlation Pattern Recognition Nhận dạng mẫu COM Composite Phương pháp kết hợp FoM Figure of Merits Hệ số phẩm chất FWHM Full Width at Half Maximum Độ rộng nửa chiều cao GSPS Giga- Samples Per Second Tỉ mẫu giây MPS Mega- Samples Per Second Triệu mẫu giây PMT Photomultiplier Tube Ống nhân quang điện PSA Pulse Shaping Amplifier Bộ khuếch đại hình thành xung PSD Pulse Shape Discrimination Phân biệt dạng xung S/N Signal-to-noise ratio Tỉ số tín hiệu có ích / Tỉ số tín hiệu nhiễu ( tạp âm) TCT Threshold crossing time Thời gian vượt ngưỡng Data Files - Technical Data Management Streaming File Tập tin định dạng file nhị phân Zero Crossing Cắt không TDMS ZC DANH MỤC BẢNG Bảng 1.1 Một số phương pháp phân biệt dạng xung nơtron - gamma 14 Bảng 2.1 Các tham số τ1, τ CR-(RC) khảo sát để tối ưu .52 Bảng 3.1 Các giá trị FoM phương pháp ZC CC khảo sát theo giá trị thời lọc Sallen-key 59 Bảng 3.2 Tỉ lệ phân loại xác theo thời lọc Sallen-key cho phương pháp ZC phương pháp CC 62 DANH MỤC HÌNH Hình 1.1 Minh họa cho q trình tán xạ Compton Hình 1.2 Miền tiết diện loại tương tác chủ yếu tia gamma với đầu đo [2] Hình 1.3 Sự phụ thuộc tiết diện tán xạ nơtron hạt nhân hyđrô vào lượng nơtron 11 Hình 1.4 Mô tả sơ đồ khối thiết bị đo xạ sử dụng đầu dị nhấp nháy 12 Hình 1.5 Minh họa cách phân biệt diện tích xung 15 Hình 1.6 Khối hình thành xung (CR)2 - RC .17 Hình 1.7 Đáp ứng đầu hình thành xung CR-(RC)n 18 Hình 1.8 Minh họa phổ phân bố tham số phân biệt nơtron - gamma tính FoM 18 Hình 1.9 Bộ lọc thơng thấp Sallen-Key dạng sơ đồ tổng quát 20 Hình 1.10 Bộ lọc thơng thấp Sallen-Key dạng sơ đồ với hệ số khuếch đại đơn vị 20 Hình 1.11 Khối hình thành xung CR - (RC)2 22 Hình 1.12 Minh họa đáp ứng đầu hình thành xung CR-(RC)2 xung nơtron gamma 23 Hình 2.1 Mơ hình chung cho hệ đo nơtron sử dụng đầu dị nhấp nháy 24 Hình 2.2 Thiết bị DRS4 25 Hình 2.3 Bản mạch DRS4 25 Hình 2.4 Cấu hình thực nghiệm ghi nhận xung từ PMT 26 Hình 2.5 Dạng xung từ anode PMT R9420 số hóa DRS4 27 Hình 2.6 Cấu hình thí nghiệm lấy mẫu xung nơtron/gamma từ PMT đầu dò EJ301 28 Hình 2.7 Bố trí thí nghiệm để ghi nhận xung từ đầu dị chất nhấp nháy EJ301 28 Hình 2.8 Các bước nghiên cứu xác định tham số tối ưu cho lọc hình thành xung CR-(RC)2 30 Hình 2.9 Lưu đồ thuật tốn chương trình mơ trình phát, lọc nhiễu hình thành xung 34 Hình 2.10 Lưu đồ thuật tốn cho phương pháp cắt không 37 Hình 2.11 Mơ hình lọc Sallen-key 39 Hình 2.12 Chương trình khảo sát FoM theo giá trị RC cho lọc Sallen-key 40 Hình 2.13 Khối lọc Sallen-key 41 Hình 2.14 Phương pháp phân biệt dạng xưng dựa tỉ số diện tích/biên độ 41 Hình 2.15 Xung từ a – nốt PMT xung đầu qua lọc Sallen- key 42 Hình 2.16 Phân bố thống kê tham số phân biệt dạng xung phương pháp tỉ số diện tích/ biên độ xung: (a) và(b) với lọc Sallen-key 1ns, (c)và (d) với lọc Sallen-key ns 43 Hình 2.17 Phân bố thống kê tham số phân biệt dạng xung phương pháp cắt không: (a)và(b) với lọc Sallen-key 1ns, (c)và (d) với lọc Sallen-key ns .44 Hình 2.18 Phân bố tham số phân biệt dạng xung theo biên độ xung phương pháp diện tích xung: 45 Hình 2.19 Phân bố tham số phân biệt dạng xung theo biên độ xung phương pháp cắt không: (a) Với lọc Sallen-key ns, 45 Hình 2.20 Hình thành xung CR-(RC)2 46 Hình 2.21 Mơ hình khảo sát CR-(RC)2 Simulink - Matlab 47 Hình 2.22 Khối phát xung PMT 48 Hình 2.23 Thực hàm truyền CR-(RC)2 48 Hình 2.24 Minh họa phương pháp cắt không 49 Hình 2.25 Xung với giá trị CR khác 50 Hình 2.26 Xung với giá trị RC khác 51 Hình 2.27 Kết mô cho cặp tham số (5 ns, 15 ns): 54 Hình 2.28 Các giá trị khảo sát FoM theo thời tầng vi phân ns 55 Hình 3.1 Các tham số tiêu biểu xung lấy mẫu từ PMT đầu dị EJ-301 56 Hình 3.2 Kết thống kê điểm lấy mẫu trước điểm khởi đầu xung .57 Hình 3.3 Thống kê tham số PSD sử dụng lọc Sallen-key có thời ns: 58 Hình 3.4 Các giá trị FoM theo thời lọc Sallen-key 61 Hình 3.5 Tỉ lệ phân loại xác theo tham số lọc Sallen-key cho phương pháp ZC CC 62 Hình 3.6 Kết mô phân biệt dạng xung với tham số hình thành xung tương ứng τ1 = 20 ns,τ = 60 ns 65 Hình 3.7 Kết mô phân biệt dạng xung với tham số hình thành xung tương ứng τ1 = 20 ns,τ = 60 ns 66 Hình 3.8 Kết FoM điểm τ1,τ hình thành xung CR-(RC)2 .67 Hình 3.9 Các giá trị FoM tính với điểm τ1,τ hình thành xung 68 Hình 3.10 Kết mơ xung đầu hình thành xung CR-(RC)2 69 MỤC LỤC MỤC LỤC MỞ ĐẦU CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN TÀI LIỆU 1.1 TỔNG QUAN GHI ĐO NƠTRON BẰNG ĐẦU DÒ NHẤP NHÁY 1.1.1 TƯƠNG TÁC CỦA BỨC XẠ GAMMA VỚI VẬT CHẤT 1.1.1.1 Hiệu ứng quang điện 1.1.1.2 Tán xạ Compton 1.1.1.3 Tạo cặp 1.1.2 TƯƠNG TÁC CỦA BỨC XẠ NƠTRON VỚI VẬT CHẤT 10 1.1.2.1 Tán xạ đàn hồi 10 1.1.2.2 Tán xạ không đàn hồi nơtron 11 1.1.2.3 Phản ứng hạt nhân 11 1.1.3 NGUYÊN LÝ ĐO BỨC XẠ NƠTRON BẰNG ĐẦU DÒ NHẤP NHÁY .11 1.1.4 CẤU TẠO CỦA ĐẦU DÒ NHẤP NHÁY ĐO NƠTRON VÀ MỘT SỐ CHẤT NHẤP NHÁY 12 1.1.4.1 Mơ hình đơn giản detector nhấp nháy 12 1.1.4.2 Các chất nhấp nháy 13 1.1.5 MỘT SỐ VẤN ĐỀ CẦN XỬ LÝ TRONG ĐO NƠTRON BẰNG ĐẦU DÒ NHẤP NHÁY EJ - 301 13 1.2 PHÂN BIỆT DẠNG XUNG NƠTRON VÀ GAMMA TỪ ĐẦU DÒ NHẤP NHÁY EJ-301 14 1.2.1 NGUYÊN TẮC PHÂN BIỆT DẠNG XUNG NƠTRON/ GAMMA CHO ĐẦU DÒ NHẤP NHÁY 14 1.2.2 PHƯƠNG PHÁP SO SÁNH DIỆN TÍCH 15 1.2.3 PHƯƠNG PHÁP CẮT KHÔNG 16 1.2.4 ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ CỦA PHƯƠNG PHÁP PHÂN BIỆT DẠNG XUNG 18 1.3 THIẾT KẾ TỐI ƯU BỘ HÌNH THÀNH XUNG 19 1.3.1 VAI TRỊ CỦA BỘ HÌNH THÀNH XUNG TRONG PHÂN BIỆT DẠNG XUNG 19 1.3.2 BỘ LỌC 20 1.3.3 HÌNH THÀNH XUNG CR-(RC)2 21 CHƯƠNG NGUYÊN VẬT LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 24 2.1 GHI NHẬN BỘ XUNG TỪ ĐẦU DÒ EJ-301 24 2.2 XÂY DỰNG MƠ HÌNH HÌNH THÀNH XUNG CR-(RC)2 29 2.2.1 MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU XÁC ĐỊNH THAM SỐ TỐI ƯU CHO BỘ HÌNH THÀNH XUNG CR-(RC)2 29 2.2.2 XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH MƠ PHỎNG HÌNH THÀNH XUNG LƯỠNG CỰC QUA BỘ CR-(RC)2 32 2.2.3 XÂY DỰNG THUẬT TOÁN PHÂN BIỆT DẠNG XUNG NƠTRON/GAMMA CHO PHƯƠNG PHÁP CẮT KHÔNG 36 2.24 LỌC NHIỄU VÀ HÌNH THÀNH XUNG 38 2.2.5 HÌNH THÀNH XUNG LƯỠNG CỰC 46 2.3 KHẢO SÁT LỰA CHỌN THAM SỐ CHO HÌNH THÀNH XUNG CR-(RC)2 51 CHƯƠNG KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 56 3.1 KẾT QUẢ GHI NHẬN XUNG TỪ ĐẦU DÒ EJ 301 56 3.2 KẾT QUẢ KHẢO SÁT BỘ LỌC SALLEN-KEY 57 3.3 HIỆU QUẢ PHÂN BIỆT DẠNG XUNG CỦA CR-(RC)2 64 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 70 4.1 KẾT LUẬN 70 4.2 KIẾN NGHỊ 71 TÀI LIỆU THAM KHẢO 72 14 0,63 ± 0,07 0,78 ± 0,06 15 0,61 ± 0,06 0,77 ± 0,05 16 0,62 ± 0,08 0,76 ± 0,05 17 0,63 ± 0,11 0,77 ± 0,05 18 0,63 ± 0,07 0,77 ± 0,05 19 0,61 ± 0,08 0,77 ± 0,05 20 0,59 ± 0,07 0,76 ± 0,04 Hình 3.4 trình bày đồ thị biểu biễn giá trị FoM phương pháp ZC CC khoảng thời ÷ 20 ns Sallen-key (mỗi điểm cách ns) Các giá trị FoM tính theo phương pháp ZC (Hình 3.4(a)) có giá trị 0,53 τ = tăng dần, đạt giá trị lớn 0,74 τ = 8ns , giá trị 1ns giảm dần thời tăng giảm xuống 0,59 τ = 20 ns Các giá trị FoM tính theo phương pháp CC, trình bày Hình 3.4(b) Giá trị FoM có giá trị 0,63 τ = 1ns ; giá trị FoM tăng liên tục theo thời τ = 3ns (FoM = 0,77); tiếp tục tăng thời lọc, giá trị FoM gần không thay đổi (FoM = 0,76 ÷ 0,78) (a) (b) Hình 3.4 Các giá trị FoM theo thời lọc Sallen-key: (a) Theo phương pháp ZC, (b) Theo phương pháp CC Từ kết FoM thu phương pháp ZC CC lựa chọn thời tối ưu cho lọc trường hợp τ = 8ns ; đó, giá trị FoM = 0,74 ± 0,06 cho phương pháp ZC FoM = 0,78 ± 0,06 cho phương pháp CC Hình 3.5 biểu diễn kết tính tốn tỉ lệ phân loại xác với thời khác lọc Sallen-key Mỗi điểm đồ thị tính với 50.000 xung gamma (các xung số hóa từ nguồn 60Co) Các xung gamma nhận dạng xác chúng có tham số nhận dạng xung nhỏ ngưỡng phân biệt dạng xung tương ứng với thời thiết lập Mỗi ngưỡng phân biệt dạng xung xác định dựa đồ thị thống kê tham số phân biệt dạng xung phương pháp tương ứng Hình 3.5 Tỉ lệ phân loại xác theo tham số lọc Sallen-key cho phương pháp ZC CC Bảng 3.5 biểu diễn giá trị tính tốn tỉ lệ nhận dạng xác phân biệt dạng xung tập xung gamma Trong khảo sát này, tất điểm sử dụng tập xung đầu vào (50.000 xung - từ nguồn 60Co) tính cho hai phương pháp ZC CC Kết thu cho thấy, tỉ lệ nhận dạng xác tăng nhẹ thời Sallen-key tăng từ đến ns Ở vùng thời lớn ns, tỉ lệ xác hai phương pháp không thay đổi nhiều Trong tồn dải khảo sát, tỉ lệ xác phương pháp ZC cao so với phương pháp CC Bảng 3.2 Tỉ lệ phân loại xác theo thời lọc Sallen-key cho phương pháp ZC phương pháp CC Thời lọc Sallen-key (ns) Tỉ lệ nhận dạng xác phương pháp ZC Tỉ lệ nhận dạng xác phương pháp CC 0,96 ± 0,01 0,92 ± 0,01 0,96 ± 0,01 0,92 ± 0,01 0,96 ± 0,01 0,92 ± 0,01 0,96 ± 0,01 0,92 ± 0,01 0,96 ± 0,01 0,93 ± 0,01 0,97 ± 0,01 0,93 ± 0,01 0,97 ± 0,01 0,93 ± 0,01 0,97 ± 0,01 0,93 ± 0,01 0,97 ± 0,01 0,93 ± 0,01 10 0,97 ± 0,01 0,93 ± 0,01 11 0,97 ± 0,01 0,93 ± 0,01 12 0,97 ± 0,01 0,93 ± 0,01 13 0,97 ± 0,01 0,93 ± 0,02 14 0,97 ± 0,01 0,93 ± 0,01 15 0,97 ± 0,01 0,93 ± 0,01 16 0,97 ± 0,01 0,93 ± 0,01 17 0,97 ± 0,01 0,93 ± 0,01 18 0,97 ± 0,01 0,93 ± 0,01 19 0,97 ± 0,01 0,93 ± 0,01 20 0,97 ± 0,01 0,93 ± 0,01 21 0,97 ± 0,01 0,93 ± 0,01 22 0,97 ± 0,01 0,93 ± 0,01 23 0,97 ± 0,01 0,93 ± 0,01 3.3 HIỆU QUẢ PHÂN BIỆT DẠNG XUNG CỦA CR-(RC)2 Các giá trị FoM tính tốn phương pháp ZC với thời khác hình thành xung CR-(RC)2 Tập FoM thu sở để lựa chọn tham số cho hình thành xung CR-(RC)2 Để thu tập FoM, giá trị thời tầng vi phân CR khảo sát khoảng từ 1÷ 30 ns (các điểm cách ns) Với giá trị thời tầng vi phân CR, 33 giá trị thời tầng tích phân RC-RC khảo sát từ ÷ 160 ns (mỗi điểm cách ns) Mỗi điểm khảo sát tương ứng với cặp τ1,τ với 50.000 xung nơtron/gamma (các xung ghi nhận nguồn 252 Cf) Tham số phân biệt dạng xung (PSD) điểm τ ,τ thống kê tính giá trị FoM tương ứng Hình 3.6 kết mô cho điểm tương ứng với τ1 = 20 ns,τ = 60 ns Hình 3.6 (a) kết phân bố thời gian cắt không theo biên độ xung 50.000 xung Các điểm phân bố cho thấy, điểm tập trung bên trái tương ứng với xung có thời gian cắt không nhỏ hơn; xem xung gamma Các điểm nằm bên phải, tương ứng với xung có thời gian cắt không lớn hơn; xem xung nơtron Hình 3.6 (b) phân bố thống kê theo thời gian cắt khơng kết tính FoM điểm τ1 = 20 ns,τ = 60 ns Phân bố khớp với hai Gauss; phần hình gauss bên trái mô tả phân bố xung gamma; phần hình gauss bên phải mơ tả phân bố xung nơtron (m V) (a) (b) Hình 3.6 Kết mô phân biệt dạng xung với tham số hình thành xung tương ứng τ1 = 20 ns,τ = 60 ns : (a) phân bố tham số thời gian cắt không theo biên độ xung, (b) thống kê thời gian cắt không Kết tính FoM cho 7× 33 điểm ( τ1 ,τ ) trình bày Hình 3.8 Trục nằm ngang biểu diễn giá trị thời thiết lập cho tầng vi phân CR (1 ÷ 30 ns) Trục đứng biểu diễn theo giá trị thời thiết lập cho tầng tích phân RC-RC (1÷160 ns) Các giá trị ghi ô biểu diễn giá trị FoM, tính cho điểm (τ1,τ ) Các giá trị biểu diễn đồ thị theo thang mật độ màu Các giá trị biểu diễn đồ thị cho thấy, vùng tương ứng xác định CR khoảng 10 ns đến 25 ns RC-RC khoảng 40 ns đến 120 ns đạt giá trị cao Theo giá trị CR, giá trị FoM lớn thu từ 0,83 (tương ứng với CR =1ns) đến 0,79 (tương ứng với CR =30 ns) Theo chiều khảo sát tham số RC, giá trị FoM đạt giá trị lớn từ 0,57 (tương ứng với RC = 1ns) đến 0,55 (tương ứng với RC =160 ns) Trong điểm xác định CR = 20 ns RC = 60 ns đạt giá trị FoM lớn (0,89 ± 0,07) Với CR =15 ns giá trị đạt FoM = 0,85 (m V) (a) (b) Hình 3.7 Kết mơ phân biệt dạng xung với tham số hình thành xung tương ứng τ1 = 20 ns,τ = 60 ns : (a) Phân bố tham số thời gian cắt không theo biên độ xung, (b) Thống kê thời gian cắt khơng Kết tính FoM cho 7× 33 điểm ( τ1 ,τ ) trình bày Hình 3.8 Trục nằm ngang biểu điễn giá trị thời thiết lập cho vi phân CR (1 ÷ 30 ns) Trục đứng biểu diển theo giá trị thời thiết lập cho tích phân RC-RC (1÷160 ns) Các giá trị ghi biểu diễn giá trị FoM, tính cho điểm (τ1,τ ) Các giá trị biểu diễn đồ thị theo thang mật độ màu Các giá trị biểu diễn đồ thị cho thấy, vùng tương ứng xác định CR khoảng 10 ns đến 25 ns RC-RC khoảng 40 ns đến 120 ns đạt giá trị cao Theo giá trị CR, giá trị FoM lớn thu từ 0.83 (tương ứng với CR =1ns) đến 0,79 (tương ứng với CR =30 ns) Theo chiều khảo sát tham số RC, giá trị FoM đạt giá trị lớn từ 0,57 (tương ứng với RC = 1ns) đến 0,55 (tương ứng với RC =160 ns) Trong điểm xác định CR = 20 ns RC = 60 ns đạt giá trị FoM lớn (0,89 ± 0,07) Với CR =15 ns giá trị đạt FoM = 0,85 Hình 3.8 Kết FoM điểm τ1,τ hình thành xung CR-(RC) Hình 3.9 kết tính FoM điểm khảo sát theo giá trị thời tầng vi phân CR Với giá trị thời tầng vi phân CR, 33 giá trị thời tầng tích phân mơ Số liệu thu Hình 3.9 cho thấy FoM thời tầng vi phân có hình dạng gần giống nhau, giá trị FoM tăng theo giá trị thời tầng tích phân RC, FoM tăng đến giá trị lớn nhất, giảm dần tiếp tục tăng giá trị thời tầng tích phân Hình 3.9 Các giá trị FoM tính với điểm τ1,τ hình thành xung CR-(RC)2 Hình 3.10 biểu diễn kết hình dạng xung đầu hình thành xung CR-(RC)2 với thời tầng vi phân CR = 20 ns thời tầng tích phân RC = 60 ns Các xung đầu vào gồm xung gamma số hóa từ nguồn Co-60 Các tham số hình dạng xung cho thấy điểm cắt không tương đương nhau, không phụ thuộc vào biên độ xung Thời gian cắt khơng (tính từ điểm khởi đầu xung đầu vào đến điểm cắt không) khoảng 135 ns cho xung gamma, nhiên thời gian cắt khơng cho xung nơtron có giá trị lớn Các giá trị cắt không phân bố khoảng rộng bao trùng biểu diễn Hình 3.10 Một số thời gian cắt khơng gamma có giá trị lớn nằm vùng thời gian cắt không xung nơtron Ngược lại, số xung nơtron có thời gian cắt không nhỏ, nằm vùng xung gamma Hình 3.10 Kết mơ xung đầu hình thành xung CR(RC)2 Chương KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 4.1 Kết luận Đề tài xác định tham số tốt cho hình thành xung áp dụng hệ đo nơtron/gamma sử dụng đầu dò nhấp nháy EJ-301 Các tham số cho lọc nhiễu Sallen-key hình thành xung CR-(RC) mô sở hàm truyền phần mềm MatLab Các xung liệu đầu vào, sử dụng mô khảo sát ghi nhận trực tiếp từ anode - PMT đầu dị EJ-301 thơng qua số hóa DRS4 với tốc độ cao (1000 MSPs) Các nguồn phóng xạ gamma nơtron sử dụng để xây dựng tập xung đầu vào gamma tập xung hỗn hợp nơtron/gamma Các kết đạt luận văn gồm: - Đã xây dựng tập xung số hóa trực tiếp từ PMT đầu dò EJ-301 làm sở liệu đầu vào cho tính tốn mơ khối lọc hình thành xung Bộ xung số hóa lấy mẫu qua DRS4 với tốc độ lấy mẫu 1000 MSPs, độ phân giải 14 bit băng thông 700 MHz cho phép mô lại xung từ anode - PMT có độ xác cao - Xây dựng chương trình, gồm khối: mơ q trình phát xung anodePMT, khuếch đại đảo, lọc Sallen-key thông thấp, hình thành xung CR(RC)2, khối phân biệt dạng xung theo phương pháp ZC CC xây dựng Simulink - Matlab Trong mô phỏng, khối phát xung có nhiệm vụ phát xung tập xung ghi nhận từ PMT đầu dò EJ-301, khối lọc nhiễu Sallen-key mô hàm truyền lọc Sallen- key; khối hình thành xung CR-(RC)2 mơ hàm truyền lọc vi - tích phân; khối phân biệt dạng xung mô hai phương pháp phân biệt dạng xung ZC CC - Khảo sát tham số với mơ hình lọc Sallen-key khảo sát với thời khác Với tham số thời hằng, lọc Sallen-key mô với 50.000 xung nơtron/gamma; đồng thời hiệu phân biệt dạng xung đánh giá thông qua tham số FoM Dựa tham số FoM, thời tối ưu mơ hình nghiên cứu xác định với giá trị RC= ns - Một mô hình hình thành xung CR-(RC)2 với tham số thời vi phân tích phân khác mô Mỗi điểm mô xác định thời vi phân τ1 = C1R1 thời tích phân τ2 = R2C2; với điểm khảo sát, 50.000 xung nơtron/gamma mô cho điểm, đồng thời tham số FoM xác định; ( 7×33 ) cặp tham số (τ1,τ ) mô để đánh giá hiệu phân biệt dạng xung Dựa tham số FoM, cặp tham số tối ưu mơ hình nghiên cứu xác định τ1 = 20 ns τ = 60 ns - Kết nghiên cứu, đánh giá tham số cho lọc Sallen-key hình thành xung C1R1-(R2C2)2 sở để lựa chọn tham số việc xây dựng mạch điện tử tương tự cho hệ đo phân biệt nơtron/gamma sử dụng đầu dò EJ-301 Kết nghiên cứu sở để xây dựng lọc hình thành xung cho hệ đo nơtron/gamma sử dụng đầu dị có đặc tính tương tự với đầu dị EJ-301 4.2 Kiến nghị - Kết nghiên cứu, đánh giá tham số cho lọc Sallen-key hình thành xung C1R1-(R2C2)2 sử dụng làm sở để xây dựng mạch hình thành xung hệ đo nơtron/gamma sử dụng đầu dò EJ-301 Kết nghiên cứu áp dụng cho hệ đo nơtron/gamma sử dụng đầu dị có thuộc tích tương đương với thuộc tính EJ-301 - Với hệ đo sử dụng đầu dị có thuộc tính khác với đầu dị EJ-301, quy trình nghiên cứu để xác định tham số tối ưu cho hình thành xung thực tương tự với quy trình nghiên cứu - Đề tài tiếp tục nghiên cứu theo hướng xác định thông số tối ưu cho hình thành xung kỹ thuật số Kết nghiên cứu ứng dụng hệ đo nơtron/gamma kỹ thuật số TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] A.J Peurrung, 2000, Recent developments in neutron detection, Nuclear Instruments and Methods in Physics Research A, 443, pp.400-415 [2] Glenn F Knoll , 2010, Radiation detection and measurement, 4th Edition, John Wiley & Son, New York [3].S Marrone, D Cano - Ott, N Colona, C Domingo, F Gramegna, E.M Gonzale, F Gunsing, M Heil, F Kappeler, P F Mastinu, P.M Milazzo, T Papaevangelou, P Pavlopoulos, R Plag, R Reifarth, G Tagliente, J.L Tain, K.Wisshak, 2002, Pulse shape analysis of liquid scintillators for neutron studies, Nuclear Instruments Methods Physics Research Section A Accel Spectrometers, Detect Assoc Equipment, 490(1-2), pp 299-307, [4] C Fu, A Di Fulvio, S D Clarke, D Wentzloff, S A Pozzi, and H S Kim, 2018, Artificial neural network algorithms for pulse shape discrimination and recovery of piled-up pulses in organic scintillators, Ann Nuclear Energy, 120, pp 410-421 [5] Phan Van Chuan, Nguyen Xuan Hai, Nguyen Ngoc Anh, Pham Đinh Khang, Nguyen Quang Hưng, Truong Van Minh, Nguyen Duy Ly, 2021, A Composite Method for Improving the Pulse Shape Discrimination Efficiency of a Scintillation Detector Using EJ-301 Liquid IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 70, pp 1-11 [6] E Ronchi, 2009, An artificial neural network based neutron-gamma discrimination and pile-up rejection framework for the BC-501 liquid scintillation detector, Nuclear Instruments Methods Physics Research Section A Accel Spectrometers, Detectors and Associated Equipment, 610(2), pp 534-539 [7] Phan Van Chuan, Nguyen Xuan Hai, 2019, Evaluating four neutrongamma discrimination methods with EJ-301 scintillator Analog Integrated Circuits and Signal Processing, 98(1), pp 75-84 [8] R F Lang, D Masson, J Pienaar, and S Röttger, 2017, Improved pulse shape discrimination in EJ-301 liquid scintillators, Nuclear Instruments Methods Physics, Research Section A Accel Spectrometers, Detectors and Associated Equipment, 856, pp 26-31 [9] R Aryaeinejad, E L Reber, and D F Spencer, 2002, Development of a handheld device for simultaneous monitoring of fast neutrons and gamma rays, IEEE Transactions Nuclear Science, 49(4), pp.1909-1913 [10] C S Sosa, M Flaska, and S A Pozzi, 2016, Comparison of analog and digital pulse-shape-discrimination systems, Nuclear Instruments Methods Physics Research Section A Accel Spectrometers, Detectors and Associated Equipment, 826(May), pp.72-79,doi: 10.1016/j.nima 2016.03.088 [11] Phan Van Chuan, Nguyen Đuc Hoa, Nguyen Xuan Hai, Nguyen Ngọc Anh, Pham Đinh Khang, 2018, A scintillation detector configuration for pulse shape analysis, Nuclear English Technology , 50( 8), pp 1426-1432’ [12].D TAKAKU, T OISHI, and M BABA, 2011 ,Development of NeutronGamma Discrimination Technique using Pattern-Recognition Method with Digital Signal Processing, Program Nuclear Science Technology, 1(0), pp 210-213 [13] M Amiri, V Pienosil, F Cvachovec, Z Matej, and F Mravec, 2015 ,Quick algorithms for real-time discrimination of neutrons and gamma rays, J Radioanalytical Nuclear Chemical, 303(1), pp 583-599 [14] Phan Van Chuan, Nguyen Xuan Hai, Nguyen Ngoc Anh, Pham Đinh Khang , 2021, Application of artificial neural network in neutron/gamma pulse shape discrimination for EJ301 scintillation detector, Science & Technology Development Journal-Engineering and Technology, 4(2), pp 910919 [15] Model 458 Pulse-Shape Analyzer,2000, https://www.ortec-online.com//media/ametekortec/ /552-mnl.pdf [16] Analysis of the Sallen - Key Architecture- Texas Instruments- July 1999- Revised September 2002 [17] B D’Mellow, M D Aspinall, R O Mackin, M J Joyce, and A J Peyton, 2007, Digital discrimination of neutrons and γ-rays in liquid scintillators using pulse gradient analysis, Nuclear Instruments Methods Physics Resesrch Section A Accel Spectrometers, Detectors and Associated Equipment, 578(1), pp.191-197 [18] Nguyễn Đức Hòa, Điện tử hạt nhân , Nhà Xuất Giáo dục Việt Nam, 2012, trang 26-27, trang 63-66 [19] Ngô Quang Huy, Cơ sở vật lý hạt nhân, Viện lượng nguyên tử Việt Nam, 2002 [20] Hamamatsu Photonics K.K Photomultiplier tubes basic and applications Hamamatsu Photonics K K , Third edition [21] S D Jastaniah and P.J Sellin, 2002, Digital pulse shape algorithms for scintillation-Based neutron detectors, IEEE Transactions on Nuclear Science , 49(4) , pp 1824-1828 [22] Rahmat Aryaeinedjad, John K Hartwell, and David F Spencer, 2005, Comparison Between Digital and Analog Phulse Shape Discrimination Techniques for Neutron and Gamma Ray Separation, IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging ... luận văn ? ?Nghiên cứu, tối ưu hóa hình thành xung cho đầu dò nhấp nháy hệ đo nhận dạng xung nơtron/ gamma? ??, với nội dung nghiên cứu cụ thể xác định tham số tốt cho khối hình thành xung hệ đo nhận dạng. .. trọng hệ đo nơtron sử dụng đầu dò nhấp nháy cần nhận diện tín hiệu (hay gọi xung) gamma nơtron gây Việc nhận dạng xung nơtron gamma từ đầu dò nhấp nháy cho phép loại bỏ xung gamma để thu kết đo nơtron. .. TRONG ĐO NƠTRON BẰNG ĐẦU DÒ NHẤP NHÁY EJ - 301 13 1.2 PHÂN BIỆT DẠNG XUNG NƠTRON VÀ GAMMA TỪ ĐẦU DÒ NHẤP NHÁY EJ-301 14 1.2.1 NGUYÊN TẮC PHÂN BIỆT DẠNG XUNG NƠTRON/ GAMMA