Đang tải... (xem toàn văn)
Các thuật toán cơ bản trong phân tích phổ đã được tôi trình bày trong Chương 7 khi nói về việc xây dựng các đường chuẩn cho một hệ phổ kế và một phần trong Chương 5 khi trình bày về thống kê. Mặc dù phần lớn các thông tin hữu ích trong phổ đều có thể được rút ra bằng phương pháp thủ công, nhưng ngày nay việc phân tích phổ chủ yếu được thực hiện bởi các phần mềm máy tính. Trong chương này tôi sẽ trình bày các vấn đề liên quan đến bản chất bên trong của các chương trình phân tích phổ và thảo luận về một vài “cái bẫy” trong đó. Nói một cách rộng hơn, những gì tôi trình bày dưới đây là nguyên lý cơ bản của các chương trình phân tích phổ. Trong quá khứ, các chương trình mấy tính chỉ có thể được cài đặt nên các máy tính lớn. Tuy nhiên, nhờ sự tiến bộ không ngừng của công nghệ , các máy tính cá nhân (PC) có bộ nhớ lớn hơn và tốc độ xử lý cao hơn, do đó các chương trình phân tích phổ có thể được cài đặt và sử dụng trên các máy tính cá nhân. Các chương trình phân tích phổ hiện đại là một gói tổng hợp cung cấp cho người dùng nhiều tính năng khác nhau. Tôi sẽ giới thiệu một số chương trình thương mại thông qua các ví dụ. Thông tin chi tiết về các chương trình mà tôi nhắc tới sẽ ở cuối chương này. Trước khi bắt đầu, chúng ta sẽ cần phải phân biệt các loại khác nhau của các chương trình máy tính hiện có. Khái niệm “phần mềm” sẽ gắn với các chương trình máy tính và khái niệm “phần cứng” gắn với máy tính được cài phần mềm. Một hệ thống MCA được kiểm soát bằng mạch (Hardwire MCA system) có nghĩa là chương trình không được nạp từ nguồn ngoài mà được tích hợp sẵn bên trong phần cứng. Sự phân biệt trên đôi khi không rõ ràng vì một số hệ thống được tích hợp sẵn chương trình bên trong, nhưng các chương trình này lại có thể được cập nhật bằng cách cài đặt phiên bản mới của chương trình, hay nói cách khác là nạp lại phần mềm:•Các bộ mô phỏng MCA chủ yếu phục vụ việc ghi dữ liệu phổ. Chúng mô phỏng lại các chức năng của khối phân tích đa kênh. Canberra System 100 (hết hàng) và ORTEC Maestro 32 là hai bộ mô phỏng MCA tiêu biểu. Các chương trình này cho phép chuẩn năng lượng nhưng không cho phép chuẩn độ rộng và hiệu suất. Tính năng tính diện tích đỉnh và tìm đỉnh có thể được cung cấp nhưng thường thì không chi tiết bằng các chương trình phân tích offline. Ở đây, ta sẽ định nghĩa “offline” là các chương trình làm việc trực tiếp với dữ liệu và hiển thị trên bộ mô phỏng MCA. “Offline” là làm việc với phổ được lưu trong bộ nhớ của máy tính. •Một số chương trình phân tích phổ offline như Sampo 90, FitzPeaks và CompAct có thể thực hiện các phép chuẩn và phân tích phổ thu được từ cả bộ mô phỏng MCA và phổ lưu trong bộ nhớ của các khối phân tích đa kênh. •Một số chương trình tích hợp cả hai tính năng, ghi phổ và phân tích phổ, như GammaVision và Genie 2000 được nhiều phòng thí nghiệm sử dụng. Với chương trình dạng này phổ có thể được phân tích ngay sau khi được ghi trên cùng một chương trình. Các đường chuẩn năng lượng, độ rộng và hiệu suất được xây dựng từ các thông tin cung cấp bởi người dùng.
CHƯƠNG PHÂN TÍCH PHỔ GAMMA BẰNG CHƯƠNG TRÌNH MÁY TÍNH 9.1 GIỚI THIỆU Các thuật tốn phân tích phổ tơi trình bày Chương nói việc xây dựng đường chuẩn cho hệ phổ kế phần Chương trình bày thống kê Mặc dù phần lớn thơng tin hữu ích phổ rút phương pháp thủ công, ngày việc phân tích phổ chủ yếu thực phần mềm máy tính Trong chương tơi trình bày vấn đề liên quan đến chất bên chương trình phân tích phổ thảo luận vài “cái bẫy” Nói cách rộng hơn, tơi trình bày nguyên lý chương trình phân tích phổ Trong q khứ, chương trình tính cài đặt nên máy tính lớn Tuy nhiên, nhờ tiến khơng ngừng cơng nghệ , máy tính cá nhân (PC) có nhớ lớn tốc độ xử lý cao hơn, chương trình phân tích phổ cài đặt sử dụng máy tính cá nhân Các chương trình phân tích phổ đại gói tổng hợp cung cấp cho người dùng nhiều tính khác Tơi giới thiệu số chương trình thương mại thơng qua ví dụ Thơng tin chi tiết chương trình mà tơi nhắc tới cuối chương Trước bắt đầu, cần phải phân biệt loại khác chương trình máy tính có Khái niệm “phần mềm” gắn với chương trình máy tính khái niệm “phần cứng” gắn với máy tính cài phần mềm Một hệ thống MCA kiểm soát mạch (Hardwire MCA system) có nghĩa chương trình khơng nạp từ nguồn ngồi mà tích hợp sẵn bên phần cứng Sự phân biệt không rõ ràng số hệ thống tích hợp sẵn chương trình bên trong, chương trình lại cập nhật cách cài đặt phiên chương trình, hay nói cách khác nạp lại phần mềm: Các mô MCA chủ yếu phục vụ việc ghi liệu phổ Chúng mô lại chức khối phân tích đa kênh Canberra System 100 (hết hàng) ORTEC Maestro 32 hai mô MCA tiêu biểu Các chương trình cho phép chuẩn lượng khơng cho phép chuẩn độ rộng hiệu suất Tính tính diện tích đỉnh tìm đỉnh cung cấp thường khơng chi tiết chương trình phân tích offline Ở đây, ta định nghĩa “offline” chương trình làm việc trực tiếp với liệu hiển thị mô MCA “Off-line” làm việc với phổ lưu nhớ máy tính Một số chương trình phân tích phổ off-line Sampo 90, FitzPeaks CompAct thực phép chuẩn phân tích phổ thu từ mô MCA phổ lưu nhớ khối phân tích đa kênh Một số chương trình tích hợp hai tính năng, ghi phổ phân tích phổ, GammaVision Genie 2000 nhiều phòng thí nghiệm sử dụng Với chương trình dạng phổ phân tích sau ghi chương trình Các đường chuẩn lượng, độ rộng hiệu suất xây dựng từ thông tin cung cấp người dùng Các chương trình tích hợp hệ phổ kế gamma di động đại, số trường hợp, hồn tồn sánh với chương trình chạy máy tính, đặc biệt việc ghi phổ kiểm soát máy tính xách tay Tuy nhiên, phần mềm chạy PC có nhiều cải tiến Một điểm đáng ý phải kết tới tính hiệu chỉnh trùng phùng tổng tích hợp vào GammaVision Genie 2000 Tuy nhiên, phải nói rằng, đa phần cải tiến xuất chương trình xử lý phổ cải tiến bề ngoài, thực tế, thuật tốn bên khơng có thay đổi so với thời điểm sách phát hành lần Thông thường, phần mềm phân tích phổ bán kèm với thiết bị phần cứng Nếu phần mềm tương thích với phần mềm mà kèm, thị trường phần mềm phân tích phổ bị thống trị nhà sản xuất thiết bị Tuy nhiên, có số nhà cung cấp phần mềm, cung cấp phần mềm tốt với giá thành thấp hơn, hoạt động không bị phụ thuộc vào nhà sản xuất phần cứng Các cơng ty thường nhanh chóng đưa vá lỗi người dùng phát thơng báo cho họ biết lỗi chương trình Các cơng ty đặc chế chương trình họ để đáp ứng yêu cầu riêng người mua Chương trình phân tích phổ hoạt động hộp đen Phổ đưa vào, kết đưa người dùng khơng biết q trình xử lý chương trình Các kết chấp nhận giá trị “thực” Những người hiểu biết máy tính có kinh nghiệm lập trình nhìn kết chương trình đưa với nghi ngờ định Một cách lôgic, chương trình máy tính khơng thể làm việc trường hợp Do vậy, người sử dụng chương trình phải giữ ln tỉnh táo trước kết phân tích phổ chương trình đưa Ít nhất, việc hiểu q trình tính tốn – thuật tốn – chương trình máy tính sử dụng giúp cảnh báo nhà phổ học gamma trước vấn đề có nguy sảy Các phần mềm phân tích phổ đại cung cấp nhiều tùy chọn phân tích dễ dàng cấu hình chương trình Người sử dụng nắm chất bên trình xử lý số liệu chương trình hiểu rõ tùy chọn mà chương trình đưa ra, nhờ tùy biến để đưa lựa chọn phù hợp cho thay lựa chọn theo cảm tính để ngun giá trị mặc định chương trình Trong chương này, tơi trình bày cách sơ lược ngun lý đằng sau q trình phân tích phổ Các chi tiết cụ thể nguyên lý không trình bày chúng thay đổi tùy theo chương trình Trong Chương 15, tơi thảo luận cách kiểm tra phê chuẩn phần mềm phân tích phổ Chương trình phân tích phổ lý tưởng phải thực nhiều tác vụ Tối thiểu, chương trình cần phải có khả năng: Xác định vị trí đỉnh phổ Đánh giá diện tích đỉnh phổ, kèm theo độ bất định Tính lượng tia gamma mà đỉnh đại diện Hiệu chỉnh số đếm bị thời gian chết tổng ngẫu nhiên Tiến hành hiệu chỉnh phân rã mẫu từ thời gian tham chiếu và, cần, hiệu chỉnh phân rã mẫu khoảng thời gian đo Chuyển đổi diện tích đỉnh thành hoạt độ (hoặc hàm lượng), hai cách tham chiếu với hàm hiệu suất so sánh trực tiếp với phổ tham chiếu Cao cấp hơn, chương trình xử lý phổ có tính năng: Tạo đường chuẩn hiệu suất, chuẩn độ rộng đỉnh Giải đỉnh chập, cách sử dụng phổ tham chiếu dùng hàm khớp Thực hiệu chỉnh thời gian chiếu xạ thời gian thu thập mẫu cần Đánh giá hoạt độ giới hạn đỉnh cần xác định không phát Nhận diện đồng vị phổ Thực hiệu chỉnh cho hấp thụ gamma mẫu và/hoặc nguồn đầu dò Thực hiệu chỉnh cho số đếm bị trùng phùng thực Đánh giá tất nguồn bất định q trình đo Khơng phải chương trình thực tất nhiệm vụ kể trên, khơng phải q trình phân tích cần thực hết nhiệm vụ trên, nhiên chương trình phân tích thương mại có khả đáp ứng yêu cầu phần lớn người dùng Trong chương này, tơi trình bày chức (trừ phần hiệu chỉnh số đếm trùng phùng tổng (xem Chương 7)) Thông thường, q trình phân tích phổ máy tính gồm ba pha: Thiết lập thư viện liệu cho để chuẩn lượng, chuẩn độ rộng đỉnh, chuẩn hiệu suất để phân tích mẫu Các pha xử lý khác cần tới thư viện khác Sử dụng phổ nguồn tham chiếu để khởi tạo tệp liệu chuẩn lượng, độ rộng hiệu suất Phân tích phổ mẫu cách tham chiếu với liệu thư viện tệp tin chuẩn tạo bước trước Chi tiết pha đưa giản đồ Hình 9.4, 9.9, 9.12 9.13 Trước hết ta xem xét chương trình phân tích xác định vị trí đỉnh phổ 9.2 CÁC PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH VỊ TRÍ ĐỈNH TRONG PHỔ 9.2.1 Sử dụng Regions-Of Interest (ROI) Điểm mấu chốt tất chương trình phân tích phổ nằm khả xác định vị trí đỉnh Tuy nhiên, ta cần phải nhớ mục tiêu phân tích phổ đo số lượng tia gamma ghi dải lượng Để thực mục đích này, khơng cần phải xác định phân bố lượng tia gamma Do vậy, bỏ qua cơng cụ tìm kiếm đỉnh phức tạp, thay vào cung cấp cấp cho chương trình thơng tin trí đỉnh cách chọn vùng cần quan tâm (Regions of Interest – ROI) Cách xác định vị trí đỉnh ROI thường gặp mô MCA chương trình phân tích phổ đầy đủ Bằng cách sử dụng ROI, chương trình tính sau xuất kết diện tích đỉnh thực (đã trừ diện tích phơng liên tục) độ bất định diện tích đỉnh Sử dụng ROI hiển nhiên tùy chọn sử dụng hệ phổ kế gamma Nhiều phòng thí nghiệm đo tia gamma giống nhiều ngày liên tiếp Nếu hệ phổ kế khơng bị trơi dịch, việc sử dụng ROI để định nghĩa vị trí đỉnh đơn giản tiện lợi Đáng tiếc hệ thống MCA cho phép đặt ROIs theo số kênh mà không cho phép đặt ROIs theo lượng Nếu hệ thống MCA cho phép đặt ROIs theo lượng lượng trơi dịch nhỏ phổ bỏ qua Phần lớn chương trình phân tích phổ trang bị tính tìm đỉnh chủ động Mặc dù thủ tục chuẩn lượng cho mô MCA thường đỏi hỏi người sử dụng phải thiết đặt ROIs theo đỉnh tham chiếu, chương trình tiến hành tìm đỉnh chủ động vùng để xác định vị trí đỉnh xác 9.2.2 Xác định vị trí đỉnh dựa vào chênh lệnh số đếm kênh Tìm đỉnh khơng phải việc đơn giản ta tưởng tượng Hình 9.1 cho ta thấy vấn đề việc xác định đỉnh phổ Hình 9.1(a) đỉnh dễ nhận diện Một phương pháp đơn giản để xác định đỉnh sử dụng trực giác, người phân tích phổ quan sát phổ, xác định vùng phổ mà số đếm kênh sau tăng cao so với kênh trước (cao so với thăng giáng thống kê số đếm kênh), tiếp sau vùng vùng mà số đếm kênh sau thấp nhiều so với kênh trước Vùng tương ứng với sườn lên, vùng sau tương ứng với sườn xuống phổ Hai sườn xuất đỉnh phổ Tuy nhiên, phương pháp gặp khó khăn trường hợp Hình 9.1(b) Như ta thấy hình khác biệt thống kê kênh đỉnh khơng lớn, khó nhận diện Tuy nhiên, mắt não người cho phép nhận diện đỉnh cách dễ dàng Thực tế, não loại bỏ bất định thống kê (làm trơn liệu) xác định cấu trúc vùng liệu (đỉnh) Đó sở chương trình tìm đỉnh tự động Hình 9.1 (a) đỉnh dễ nhận diện (b) đỉnh khó nhận diện để minh họa cho giới hạn phương pháp tìm đỉnh đơn giản dựa vào chênh lệch số đếm kênh Các chấm tròn số đếm kênh vạch điểm số liệu khoảng tin cậy 68% (trục x biểu diễn kênh) 9.2.3 Tìm đỉnh phương pháp vi phân Phương pháp tìm đỉnh phổ biến phương pháp vi phân Nhiều năm trước, phương pháp tích hợp vào chương trình có tên gọi SAMPO, trở thành tảng cho chương trình phân tích phổ khác, kể chương trình mà ngày sử dụng Hình 9.2 nguyên lý phương pháp Hình 9.2(a) dạng Gauss đường thẳng song song với trục hồnh (mơ hình cho đỉnh phổ) đường tương ứng với vi phân bậc bậc bậc hai đỉnh gauss Cả hai đường vi phân bậc bậc hai có đặc điểm mà nguyên lý sử dụng để nhận diện đỉnh Ví dụ, đường vi phân bậc đổi dấu vị trí tương ứng với tâm đỉnh, đường vi phân bậc hai đạt giá trị cực tiểu vị trí tương ứng với tâm đỉnh Dạng đường vi phân bậc ba bậc bốn sử dụng để tìm đỉnh, việc sử dụng dạng đường vi phân bậc cao để tìm đỉnh dừng lại mức xem xét, thảo luận Dĩ nhiên đỉnh gamma phổ khơng hồn tồn giống với hàm gauss toán học; chúng phân bố thống kê mà Gauss dạng gần để mô tả Do vậy, khơng thể tính vi phân giải tích, ta phải sử dụng độ lệch gradient để tính vi phân Hình 9.2 (a) Đạo hàm bậc bậc hai đỉnh gauss (b) liệu phổ hàm vi phân bậc hai làm trơn tương ứng (các vùng âm xuất đỉnh Genie-2000, Gamma Vision Fitzpeaks chương trình thương mại sử dụng phương pháp vi phân bậc hai để tìm đỉnh Thuật tốn tiến hành cách lấy liệu, sau làm trơn để loại bỏ bất định thống kê liệu Hình 9.2(b) mơ tả việc áp dụng thuật toán vào liệu thực Hai vùng âm (gạch chéo hình) đường vi phân bậc hai vị trí hai đỉnh gamma tương ứng Trong ví dụ cụ thể này, hai đỉnh nằm cách hai FWHM Dễ thấy rằng, đỉnh nằm gần khó phân biệt Thơng thường, hai đỉnh có kích cỡ thường xác định đơn lẻ hai đỉnh nằm cách khoảng lớn FWHM Các đỉnh nhỏ có xu hướng bị “mờ” nằm cách đỉnh lớn khoảng nhỏ FWHM 9.2.4 Tìm đỉnh phương pháp tương quan Một phương pháp khác, sử dụng phương pháp tìm đỉnh dựa vào tương quan cắt Nguyên tắc phương pháp thể Hình 9.3 Một hàm tìm kiếm, có dạng gaus, quét qua phổ Trong khoảng độ rộng hàm tìm kiếm, giá trị số đếm phổ nhân với giá trị tương ứng hàm tìm kiếm Tổng tích sau tạo thành điểm phổ tương quan Sau trừ lượng tương ứng với thành phần đóng góp phơng liên tục, kênh phổ tương quan có số đếm lớn không đại diện cho kênh vùng đỉnh Kinh nghiệm tác giả cho thấy phương pháp tương quan làm việc tốt dễ cấu hình để tránh nhận diện phải đỉnh giả Tìm kiếm tương quan sử dụng chương trình phân tích phổ CompAct So với phương pháp tìm kiếm đỉnh cách lấy vi phân phổ, phương pháp không cần phải làm trơn phổ để loại bỏ thăng giáng thống kê nội thân bao hàm việc làm trơn phổ Hình 9.3 (a) liệu phổ với hàm tìm kiếm Gaus (b) phổ tương quan thu (vùng dương thể diện đỉnh) Phương pháp tương quan phổ biến không cần phải sử dụng hàm tìm kiếm Gaus, việc sử dụng hàm tìm kiếm gaus có logic định Hàm tìm kiếm thay đổi để phù hợp với cấu trúc liệu cần xử lý Ta đơn giản tính tốn cách sử dụng hàm tìm kiếm chữ nhật với giá trị tích phân (lý tưởng 1) Ưu điểm việc sử dụng hàm tìm kiếm chữ nhật việc tính tốn đơn giản phép lấy tổng số nguyên, thay phải tính tốn với số hữu tỷ trường hợp hàm tìm kiếm hàm gaus Yếu tố giúp cho chương trình phân tích chạy nhanh (Phương pháp trước ORTEC dùng thành công mô MCA sử dụng vi xử lý nhỏ, thời điểm máy tính hiệu cao chưa sẵn có nay.) Oxford Instruments mơ tả thuật tốn tìm đỉnh sử dụng chương trình GammaTrac (khơng phát triển) phương pháp tương quan sử dụng hàm tương quan diện tích khơng thay cho hàm tìm kiếu Gauss Ưu điểm cách làm áp vào phông, phổ tương quan tự động khơng, qua loại bỏ thủ tục trừ phông Hàm làm trơn sử dụng chương trình SAMPO hàm diện tích khơng Trên thực tế, phương pháp tương quan phương pháp vi phân bậc hai giống nhau, hai khái niệm bị trùng lặp 9.2.5 Kiểm tra mức độ thừa nhận đỉnh Trong phương pháp sử dụng để xác định vị trí đỉnh, độ lớn hàm tìm kiếm đỉnh so sánh với vài tham số liên quan tới độ nhạy mà người dùng lựa chọn Nếu độ lớn hàm tìm kiếm không lớn giá trị độ nhạy mà người dùng đưa vào, đỉnh không ghi nhận Tham số độ nhạy liên hệ với độ bất định diện tích đỉnh – đỉnh với độ bất định lớn ngưỡng bị loại bỏ, vài hệ số ngưỡng thực nghiệm cần phải sử dụng Đối với việc tìm đỉnh tự động thuật toán, điều quan trọng tiêu chuẩn độ nhạy phải thiết đặt hợp lý; độ nhạy cao (hệ số độ nhạy thiết đặt chương trình nhỏ) dẫn tới việc kết chứa đỉnh giả Trong độ nhạy q thấp, thuật tốn lại bỏ qua số đỉnh thực trình tìm kiếm Do vậy, sau xác định vị trí đỉnh, chương trình tiến hành vài phép thử để kiểm tra lại xem liệu đỉnh mà chương trình xác định có thực đỉnh hay không Các phép kiểm tra cho phép phân biệt đỉnh thực với mép Compton, đỉnh tán xạ ngược Tuy vậy, số trường hợp, phép kiểm tra dạng đỉnh không loại bỏ đỉnh giả mà loại bỏ đỉnh thực, chẳng hạn đỉnh có dạng khơng rõ ràng (việc xác định FWHM gặp nhiều khó khăn đơi khơng xác) 9.3 PHƯƠNG PHÁP TÌM ĐỈNH DỰA VÀO THƯ VIỆN Có hai cách để thực việc phân tích phổ Các thứ nhất, nhắc tới nhiều phương pháp trình bày phần trước, tiến hành dò đỉnh phổ cách thụ động đo diện tích đỉnh tìm được, từ xác định hạt nhân đo Cách thứ hai người dùng cung cấp cho chương trình danh sách đỉnh tương ứng loại hạt nhân phóng xạ cần đo, chương trình giới hạn việc tìm kiếm đỉnh vùng kỳ vọng rút từ liệu cung cấp người dùng Cách thứ hai gọi phương pháp tìm đỉnh dựa vào thư viện Phương pháp có độ nhạy cao so với phương pháp tìm kiếm thụ động Phương pháp đặc biệt hữu dụng ta cần xác định đồng vị cụ thể mẫu Tuy nhiên , người dùng khơng cảnh báo chẳng may mẫu xuất tồn đồng vị không mong muốn khác Do vậy, phần lớn chương trình thường sử dụng kết hợp hai phương pháp, tìm kiếm dựa vào thư viện tìm kiếm thụ động, để đưa kết tốt 9.4 CHUẨN NĂNG LƯỢNG Chuẩn lượng thao tác thường thực trước tiến hành ghi phổ phần thủ tục thiết lập hệ phổ kế Tôi đưa vào phần mục chuẩn lượng vì, số trường hợp, việc chuẩn lượng MCA thô người dùng cần xây dựng đường chuẩn lượng chỉnh xác trước phân tích phổ Chuẩn lượng bao gồm bước sau đây: (Xem Hình 9.4) Đo phổ nguồn phóng xạ mà ta biết rõ lượng gamma mà phát Cung cấp cho hệ thống biết đỉnh cần đo Cung cấp cho hệ thống giá trị lượng xác đỉnh chọn Phương pháp tham chiếu phổ tiến hành trừ nhân tỷ lệ phổ với phổ khác Sự tham chiếu phổ ảnh hưởng trục tiếp tới liệu phổ khơng khuyến khích sử dụng Một vấn đề thăng giáng thống kê phổ bị tham chiếu không xuất liệu 9.12 PHÂN TÍCH PHỔ MẪU Sau xây dựng đường chuẩn lượng, độ rộng đỉnh hiệu suất ghi, ta tiến hành phân tích phổ để phát định tính định lượng diện đồng vị phổ Toàn thủ tục q trình phân tích phổ đưa lưu đồ Hình 9.12 Hình 9.13 Khơng phải tồn bước q trình phân tích thực chương trình, khơng phải lúc thủ tục phân tích cần phải có đầy đủ tất bước Khi xây dựng đường chuẩn, việc phát đo diện tích đỉnh thực dễ dàng có đỉnh đơn xét tới Khi xử lý phổ mẫu, đỉnh khơng có dạng lý tưởng thuật tốn có mắc “sai lầm” Thuật tốn tốt cần phải có khả xử lý đỉnh có dạng xấu, bị chồng chập với đỉnh khác Hai cách thông dụng để phân tích phổ mẫu là: Lựa chọn số tia gamma đồng vị cần quan tâm tìm kiếm đỉnh phổ Điều thực thông qua thư viện hạt nhân Thư viện chứa thơng tin để sử dụng trình tách đỉnh cần Các tiếp cần có ưu điểm đơn giản thời gian thực nhanh không cảnh báo cho người dùng xuất đồng vị không mong muốn Thông thường phương pháp sử dụng kết hợp với thủ tục tìm kiếm đỉnh Thủ tục tìm kiếm đỉnh quét toàn đỉnh phổ đưa thông tin bổ sung xuất đồng vị không mong muốn Tiến hành xác định toàn đỉnh phổ, sau so sánh với thơng tin thư viện, để xác định đồng vị tương ứng với đỉnh Như thấy, nhận diện đồng vị phức tạp số trường hợp khơng thể thực Hình 9.12 Lưu đồ q trình tìm xác định diện tích đỉnh phổ mẫu Measure sample spectrum: đo phổ mẫu Peak library: thư viện đỉnh Find peak: tìm đỉnh Peak energy: lượng đỉnh Energy calibration curve: đường hiệu suất ghi Measure position: xác định vị trí Measure width: xác định độ rộng đỉnh Width calibration curve: đường chuẩn độ rộng đỉnh Single peak? Có phải đỉnh đơn khơng? Select peak area: lựa chọn vùng đỉnh Measure peak area: đo diện tích Peak stripping: tách đỉnh phương pháp tham chiếu Deconvolution: tách đỉnh phương pháp khớp Peak signification: đỉnh có nghĩa khơng? Calculate upper limit (MDA): tính giới hạn Hình 9.13 Lưu đồ trình biến đổi diện tích đỉnh hoạt độ (tiếp Hình 9.12) Compare with standard spectrum: so sánh với phổ chuẩn Efficiency calibration curve: đường hiệu suất Correction: hiệu chỉnh Live time: thời gian đo thực Decay to start-of-count: trình phân rã trước bắt đầu đo Decay during count: phân rã khoảng thời gian đo Random summing: trùng phùng ngẫu nhiên External attenuation: suy giảm bên mẫu Absorption within source: hấp thụ nguồn Activity or concentration: hoạt độ hàm lượng Isotope identification: nhận diện đồng vị Tuy nhiên, dù phân tích theo cách người phân tích cần nắm số yếu tố chung trình bày 9.12.1 Xác định vị trí đỉnh đo diện tích đỉnh Sau xác định vị trí đỉnh phổ phương pháp mơ tả Phần 9.2, chương trình cần phải xác định xem đỉnh đỉnh đơn hay đỉnh chập Việc xác định thực dựa thông số độ rộng đỉnh - đỉnh có độ rộng lớn so với giá trị ước tính đỉnh chập – dựa xuất đỉnh lân cận Ví dụ, chương trình Genie 2000, khoảng FWHM đỉnh xuất đỉnh khác đỉnh coi đỉnh chập tách theo phương pháp khớp 9.12.2 Các hiệu chỉnh cho diện tích đỉnh trường hợp phơng có đỉnh Nếu đỉnh cần đo nằm vị trí với đỉnh gamma khác phơng tự nhiên (ví dụ, đo 137Cs 60Co mức thấp), ta cần phải tiến hành hiệu chỉnh kết tính diện tích theo cách dành riêng cho trường hợp phơng xuất đỉnh (Xem Chương 5, Phần 5.4.2) Độ bất đỉnh diện tích đỉnh điều chỉnh để tính tới độ bất định hiệu chỉnh phông Ở thời điểm tại, tất chương trình phân tích phổ có tùy chọn hiệu chỉnh diện tích đỉnh trường hợp phơng có đỉnh, chương trình có cung cấp tùy chọn độ bất định hiệu chỉnh không đưa vào kết Trên thực tế, ảnh hưởng vấn đề tới kết phân tích đáng kể trường hợp tốc độ đếm cỡ ngang tốc độ đếm phông đo mẫu môi trường 9.12.3 Các giới hạn hoạt độ cực tiểu ghi nhận Về nguyên lý, diện tích đỉnh cần phải so sánh với giới hạn tới hạn, trình bày chương 5, phần 5.6.1, để đánh giá liệu coi đỉnh hay khơng Nếu diện tích đỉnh vượt qua mức giới hạn tới hạn, diện tích đỉnh sử dụng để tính hoạt độ Nếu khơng lớn mức tới hạn, đỉnh coi “KHƠNG ĐƯỢC GHI NHẬN” giới hạn diện tích đỉnh tính (Chương 5, Phần 5.6.2) Giới hạn sau tính tốn hoạt độ tương tự tất giá trị diện tích đỉnh khác, kết thu gọi giới hạn hoạt độ giá trị hoạt độ tương ứng với giá trị hoạt độ mà khả ghi nhận đạt 95% Trong thực tế, tất chương trình phân tích phổ xử lý thơng qua giá trị diện tích đỉnh trừ phơng mà khơng thực kiểm tra ý nghĩa thống kê đỉnh, kèm theo độ bất định lớn kết Các giá trị sau kiểm tra sử dụng để tính MDA (Genie 2000 cho phép kiểm tra giới hạn tới hạn Tuy nhiên, đỉnh khơng vượt qua phép kiểm tra hồn tồn bị loại bỏ! Thực tế, chương trình tìm đỉnh hồn tồn phát đỉnh thực mà giá trị diện tích cho khơng có nghĩa Trong trường hợp này, cần tới giới hạn trên.) Trong Chương 5, phần 5.6.7 tơi giải thích MDA khơng phải hoạt độ cực tiểu ghi nhận khơng đưa vào vị trí giá trị giới hạn hoạt độ Ta xem cách chương trình phân tích xác định giá trị MDA Giả sử diện tích đỉnh xác định phương pháp lấy tích phân đỉnh thơng thường (Chương 5, phần 5.4), phông đỉnh đánh giá vài kênh lân cận hai phía chân đỉnh Một tính xuất số chương trình phân tích diện tích đỉnh thực khơng vượt qua kiểm tra giới hạn tới hạn, giới hạn (hoặc MDA) đánh giá từ số đếm kênh vùng đỉnh, sử dụng chúng đánh giá phông Điều hiển nhiên sai lầm Hình 5.11 cho thấy số đếm vùng đỉnh với MDA đỉnh nhìn thấy ghi nhận (95%) Trong trường hợp này, phải sử dụng số đếm kênh hai phía đỉnh để đánh giá diện tích đỉnh Nếu ta khơng thể sử dụng kênh vùng đỉnh đo phông đỉnh, làm chúng sử dụng chúng để đánh giá MDA? MAD cần phải đánh giá từ độ bất định giá trị phông đo Như Chương phần trên, mức định thống kê dễ bị nhầm lẫn người sử dụng chương trình thương mại cần phải ý điều GammaVision cung cấp cho người dùng 12 lựa chọn khác đề tính MDA Tuy nhiên cách tính theo phương trình mà tơi đề xuất Chương 5, phần 5.6 không nằm trong danh sách tùy chọn sẵn có chương trình GammaVision (Trong tùy chọn tính MDA GammaVision, “Nurge 4.16 Method” tùy chọn chấp nhận Tài liệu hướng dẫn cung cấp cho ta biết phương trình sử dụng để tính MDA tùy chọn, khơng cung cấp rõ ràng cách tính độ bất định phông.) 9.12.4 Cách đánh giá hoạt độ phương pháp so sánh Hầu hết chương trình phân tích xây dựng để phân tích phổ dựa vào đường chuẩn hiệu suất Chỉ có chương trình mà nhắc tới đây, CompAct, hỗ trợ cho việc phân tích cách so sánh trực tiếp (cần phân biết với phương pháp phân tích so sánh khác, mẫu chuẩn mẫu cần đo đo với cấu hình hình học giống (do đường hiệu suất giống nhau) sau tiến hành so sánh kết để rút giá trị hoạt độ hàm lượng xác.) Thực tế, với nhà phân tích phổ kích hoạt nơtron, đường chuẩn hiệu suất thường khơng có độ xác cao, việc tính tốn giá trị hoạt độ hay hàm lượng theo phương pháp tuyệt đối xác so với phương pháp tương đối (phân tích so sánh) Ngoài vấn đề sai số đường chuẩn hiệu suất, phương pháp tuyệt đối gặp sai số đóng góp thơng lượng nơtron, tiết diện bắt Vì lý này, phân lớn phân tích tiến hành theo phương pháp tương đối, mẫu cần đo mẫu chuẩn chiếu xạ Sau kết cuối rút sau so sánh phổ mẫu chuẩn phỗ mẫu cần đo Trong Chương 7, trình bày ảnh hưởng trùng phùng tổng lên đường chuẩn hiệu suất đo với cấu hình nguồn đầu dò, ta thấy đường chuẩn hiệu suất bị ảnh hưởng mạnh TCS tình ta cần phải thực phân tích dựa phương pháp so sánh, phép đo mẫu mơi trường Khi phân tích so sánh, tốc độ đếm đỉnh mẫu so sánh với tốc độ đếm đỉnh mẫu chuẩn: Trong đại diện cho hoạt độ hàm lượng R đại diện cho tốc độ đếm đỉnh Công thức bỏ qua đóng góp thời gian phân rã hiệu chỉnh khác Các vấn đề thảo luận sau Độ bất định kết cuối tổng hợp độ bất định thành phần công thức (9.10) GammaVision cung cấp cơng cụ giới hạn để thực phân tích so sánh, chương trình đưa tùy chọn tạo đường chuẩn hiệu suất “nội suy” Mẫu chuẩn mẫu cần đo sử dụng đường chuẩn hiệu suất, trùng phùng tổng có ảnh hưởng lên kết bị triệt tiêu so sánh mẫu chuẩn với mẫu cần đo Trong thực tế, thủ tục làm việc tốt 9.12.5 Đánh giá hoạt độ sử dụng đường chuẩn hiệu suất Ngồi chương trình CompAct, tất chương trình lại sử dụng nghịch đảo phương trình (6.13) để chuyển tốc độ đếm đỉnh , thành cường độ nguồn, , tức hoạt độ mẫu, với hiệu suất , tính từ hàm chuẩn hiệu suất Chương trình đưa kết có với độ bất định có xét tới đóng góp độ bất định đo diện tích đỉnh độ bất định q trình nội suy đường hiệu suất 9.12.6 Các hiệu chỉnh độc lập với hệ phổ kế Khi đánh giá hoạt độ, ta cần phải tiến hành hiệu chỉnh lượng số đếm bị số nguyên nhân trình bày chương Tuy nhiên có số số tích chương trình phân tích phổ (số dấu ngoặc phương trình sử dụng để hiệu chỉnh): Phân rã từ mẫu từ kết thúc chiếu đến bắt đầu đo (6.29); Phân rã mẫu khoảng thời gian đo (6.30); Sự tự hấp thụ bên mẫu (6.20); Trùng phùng ngẫu nhiên (6.28); Các hiệu chỉnh nói thường lựa chọn khơng tùy theo phân tích cụ thể Đối với việc hiệu chỉnh phân rã thời gian đo, thời gian bán rã cũa mẫu lớn nhiều so với thời gian đo, ảnh hưởng hiệu ứng lên kết nhỏ Trong trường hợp này, sai số ta gặp phải lớn tính hiệu chỉnh kích hoạt sai số q trình làm tròn số bit nhị phân sử dụng để đại diện cho số thập phân chương trình máy tính Do vậy, thời gian đo nhỏ hơn thời gian bán rã 1000 lần tính hiệu chỉnh nên tắt Lúc này, hiệu chỉnh đóng góp 0.03% trường hợp Hiệu chỉnh tổng ngẫu nhiên thực theo cách trình bày Chương 7, phương trình (7.26) Trong phần lớn trường hợp, hiệu chỉnh nhỏ người ta thường thực cách gần sau: Trong tốc độ đếm trung bình khoảng thời gian đếm (xác định dựa vào tổng toàn số đếm phổ) hệ số hiệu chỉnh thực nghiệm đánh giá dựa phương pháp mô tả Phần 7.6.8 Chương Một số tùy chọn hiểu chỉnh phổ biến cung cấp chương trình phần tích Ví dụ, Genie 2000 cho phép hiệu chỉnh thời gian chiếu mẫu (hoặc thời gian thu thập mẫu) trường hợp khoảng thời gian dài so với thời gian bán rã đồng vị cần đo GammaVision cung cấp tùy chọn hiệu chỉnh cho khác hình học mẫu mẫu chuẩn Điều thực dựa vào bảng hệ số thực nghiệm, cần thận trọng sử dụng Chúng ta thấy chương 8, Phần 8.9 rằng, trùng phùng thực ảnh hưởng đáng kể đến phổ, khác tốc độ đếm hình học không phụ thuộc vào lượng Các hệ số cần phải biết với tia gamma khác ứng với đồng vị cần đo All of the spectrum analysis programs will allowcorrections to be applied to take account of sample weight or volume and various empirical constant scaling factors Sometimes, additional allowances can be included to take into account sources of uncertainty known to the analyst but not to the program I would encourage the use of such facilities There is little point in underestimating the overall uncertainty of an analysis 9.13 NHẬN DIỆN ĐỒNG VỊ Tính nhận diện đồng vị tích hợp vào số chương trình phân tích phổ biển theo nhiều cách khác Có nhiều cách thức để tiến hành nhận diện đồng vị khác nhau, cách tìm kiếm đơn giản, thủ tục phức tạp, khơng xác định dựa việc khớp lượng gamma phổ với lượng gamma thư viện mà phải khớp cường độ phát Dù cách sử dụng, việc nhận diện cần phải thực cách thận trọng, đặc biệt trường hợp đồng vị lạ phát Theo tác giả, trường hợp đồng vị lạ phát phổ, phổ kết cần phải kiểm tra lại nhà phân tích phổ có kinh nghiệm 9.13.1 Các so sánh đơn giản sử dụng bảng Cách đơn giản để nhận diện đồng vị so sánh lượng đỉnh với giá trị lượng có bảng liệu, từ xác định tên đồng vị tương ứng Ví dụ, Maestro32 GammVision sử dụng cách để đưa gợi ý đồng vị tương ứng với vị trí đỉnh Trong lượng gần với lượng đỉnh thư viện chọn để hiển thị Đây thủ tục đơn giản thơ có độ xác thấp Nếu có hai đồng vị có lượng thư viện gần với lượng đỉnh, có giá trị chọn để hiển thị Ví dụ, đỉnh có lượng 122 keV thông báo 152Eu (121.78 keV) 57Co (122 keV) tùy theo đường chuẩn lượng Một cách khác hữu dụng áp dụng so sánh giá trị lượng thư viện với dải lượng quanh lượng đỉnh, chẳng hạn keV, sau thơng báo tồn giá trị 9.13.2 Nhận diện dựa vào nhiều đỉnh Việc so sánh đỉnh thường đưa kết xác, để nhận diện đồng vị tốt hơn, ngồi đỉnh chính, chương trình sử dụng thêm nhiều đỉnh phụ khác, xác suất phát đỉnh để nhận diện đồng vị Ví dụ, Genie 2000 sau nhận diện thô đỉnh, đưa danh sách đồng vị khả dĩ, tiếp tục tiến hành ba bước kiểm tra để nhận diện đồng vị Kết bước kiểm tra thể dạng giá trị độ tin cậy đồng vị nhận diện Các bước dựa lượng đỉnh (so sánh với lượng gần thư viện), tỷ số tia gamma ước đoán với gamma ghi nhận được, tiêu chuẩn thời gian bán rã (các đồng vị có hệ số phân rã lớn có trọng số thấp hơn) Sau đồng vị có hệ số độ tin cậy lớn giá trị ngưỡng độ tin cậy người dùng chọn chấp nhận đồng vị tìm thấy 9.14 BÁO CÁO CUỐI Báo cáo cuối, danh sách bao gồm hoạt độ đồng vị tương ứng với diện tích đỉnh, mục tiêu cần thực trình phân tích phổ Thơng thường cấu trúc tệp tin chứa kết chương trình phân tích xuất khơng đáp ứng xác mà người dùng muốn Báo cáo q dài, khơng đủ dài, thông tin mà người dùng cần khơng cung cấp cách dễ nhìn Tuy nhiên, phần lớn chương trình cho phép người dùng tùy chọn cấu trúc xuất kết Mỗi đồng vị tương ứng với vài đỉnh gamma đo, với độ bất định khác nhau, tùy theo nhiều yếu tố kích thước đỉnh có bị chập khơng Các giá trị cần phải tổng hợp để đưa kết cho đồng vị Ta nên xem kỹ hướng dẫn sử dụng để nắm cách phần mềm thực thi để đưa kết hoạt độ cuối yếu tố xét đến phần độ bất định kết Tất chương trình đưa trung bình trọng số tất các đỉnh tương ứng với đồng vị riêng Tuy nhiên, tất thực theo cách Các hiển nhiên tính trọng số kết đơn cách lấy nghịch đảo phương sai Cách mang tín thống kê thường sử dụng Tuy nhiên cách khơng sử dụng GammaVision Trong chương trình GammaVision, đồng vị nhận diện nhiều đỉnh, giá trị hoạt độ tính từ đỉnh đơn loại bỏ, thay vào chương trình đưa kết cuối cách cộng tổng thương số đếm đỉnh chia cho xác suất phát tương ứng Cách không cho ta giá trị trung bình trọng số Trong thực tế, trọng số áp với tất đỉnh khơng phụ thuộc vào việc đỉnh xác định nào, từ đỉnh đơn hay tách từ đỉnh chập Trong trường hợp nhiều đỉnh đồng vị bị giao thoa tách, khó khăn xuất Nếu trung bình trọng số tính, giá trị tác động đến kết cuối Trong thực tế, thông thường độ bất định đưa dựa phương sai nội giá trị (Xem Chương 5, phần 5.3.2) Sẽ tốt chương trình tính phương sai trọng số (phương sai ngoại) thông báo cho người dùng giá trị phương sai ngoại vượt giá trị phương sai nội Điều giúp cảnh báo cho nhà phân tích phổ số nguồn sai số khác diện kết Trường hợp phức tạp khơng có mà nhiều đồng có đỉnh giao thoa (khơng thể tách) Genie 2000 Sampo 90 sử dụng công cụ nhận diện mang tên “Common Algorithm Nuclide Identification” Công cụ nhận diện đỉnh giao thoa tách trình bình phương cực tiểu nhóm phương trình đồng thời, phương trình ứng với đồng vị, bao gồm tất đỉnh đo Quá trình xử lý thường gặp so với trình tách đỉnh dựa việc tham chiếu với mọt đỉnh khác nhắc tới Phần 9.11 Có số chương trình sử dụng mơ hình “đỉnh chìa khóa” Đỉnh chỉa khóa đỉnh đồng vị thư viện đỉnh báo cờ thư viện Kết luận đưa chương trình dựa việc so sánh kết thu với đỉnh chìa khóa Các kết khơng phù hợp thống kê với giá trị đỉnh chìa khóa bị loại bỏ Hiển nhiên việc lựa chọn đỉnh chìa khóa hợp lý quan trọng Đỉnh chìa khóa phải đỉnh đo cách xác, ổn định tình Tơi (tác giả) có kinh nghiệm việc lựa chọn khơng thích hợp đỉnh chìa khóa dẫn tới việc nhận diện nhầm đồng vị Tổng hai gamma 554.3 keV 618.7 keV 82Br bị nhầm lẫn với đỉnh 1173.2 keV 60Co Trong trường hợp này, 1332.5 keV đỉnh chỉa khóa tốt Khi đồng vị cần đo có chuyển dời nối tầng, tượng trùng phùng tổng ảnh hưởng mạnh, ta cần phải ý lựa chọn đỉnh chìa khóa cho phù hợp để tránh đỉnh xuất trùng phùng tổng Trong trường hợp vậy, đỉnh chìa khóa gặp nhiều sai số, khơng cho kết xác đỉnh có cường độ yếu 9.15 THIẾT LẬP THƯ VIỆN ĐỒNG VỊ VÀ TIA GAMMA Xuyên suốt chương này, thư viện đồng vị tia gamma nhắc tới nhiều lần nhiều tình khác hiển nhiên ta cso thể cần tới vài thư viện để thực phép phân tích phổ đầy đủ - chẳng hạn, thư viện cho chuẩn hóa, thư viện để nhận diện đồng vị, thư viện giao thoa đỉnh mốt số thư viện khác Ta cần phải nhớ lại điềm mà ta trình bày phần trên, thư viện cần phải thiết kết thích hợp với mục đích sử dụng Các thư viện có thơng tin độ phổ cập tia gamma thời gian bán rã cần phải có chất lượng số liệu cao Phụ lục B chưa vài gói liệu khuyến khích sử dụng để phân tích nhiều động vị phổ biến Thư viện cung cấp sẵn nhà sản xuất bên phần mềm thư viện tốt, chúng thường cũ khơng xác Thư viện lượng gamma đòi hỏi độ xác thấp hơn, độ xác xác định vị trí đỉnh hạn chế, thực tế độ xác lượng gamma đưa thư viện không quan trọng, đồng vị phổ biến.Tuy nhiên, báo cáo Blaauw et al (1999), tách đỉnh xác phương pháp khới phụ thuộc vào độ xác lượng tia gamma Tất liệu thu viện đồng vị - lượng, xác suất phát thời gian bán rã – có độ bất định, lý tưởng, ta nên xét tới tất độ bất định Đơi ta xét độ bất định cách đơn giản cách thêm vào độ bất định kết cuối lượng thích hợp 9.16 MUA PHẦN MỀM PHÂN TÍCH PHỔ Ở tác giả không đưa khẳng định phần mềm tốt Phần lớn chương trình phân phối đến người dùng có tính hiệu tương tự Khi xem xét phần mềm, ta không xem xét tới thuật tốn bên mà phải quan tâm đến giao diện Một chương trình có thuật tốn hồn hảo bất tiện sử dụng tùy biến theo nhu cầu người dùng quan tâm Một số điểm ta cần ý chọn mua phần mềm là: Dùng thử phần mềm với phổ bạn thực thủ tục phân tích đầy đủ Kiểm tra theo cách giúp người dùng thấy cách sử dụng phần mềm Qua nhận thấy phần mềm có thuận tiện để sử dụng hay khơng Thử thuyết phục nhà sản xuất phần mềm phân tích phổ chuẩn (xem Chương 15) chương trình, nhà sản xuất không cảm ơn bạn điều này, thuy nhiên câu trả lợi họ đem lại cho người dùng nhiều thơng tin hữu ích Nếu bạn cần chạy thủ tục phân tích/ đếm tự động, kiềm tra việc thiết lập chương trình dàng hay khơng (Việc cần tới hiểu biết định sử dụng batch script hệ thống) Một vài mô MCA không cho phép thiết lập thủ tục tự động cách dễ dàng Maestro 32 cần thực danh sách thủ tục để biên tập dạng đọc Hay GammaVision cho phép bạn điều khiển nhiều đầu dò thời điểm, cho phép bạn thực nhóm lệnh tự động thời điểm Kiểm tra xem việc thiết lập thư viện đồng vị dàng hay không Các thư viện thường lưu trữ dạng tệp tin txt đơn giản thay dạng mã hóa, cấu trúc tệp tin dạng txt có khả tùy biến linh hoạt chỉnh sửa Nói cách khác, tệp tin dạng txt khơng mã hóa dễ xem chỉnh sửa Tuy vậy, cần tới bảo mật, thư viện mã hóa thích hợp Khơng nên quan tâm nhiều đến tính phụ kèm theo phần mềm Với cơng cụ văn phòng soạn thảo văn hay bảng tính có, người dùng thực cách đơn giản mà không cần tới hỗ trợ chương trình phân tích Điều cần quan tâm lõi (thuật tốn) thủ tục chương trình cần phải tốt Thử mượn copy hướng dẫn sử dụng phần mềm mà bạn nghiên cứu thuật tốn Nếu bạn khơng thể hiểu hướng dẫn sử dụng, liệu bạn hiểu chương trình hay khơng? Nếu bạn mua phần mề để chạy máy tính bạn có, bạn cần đảm bảo phần mềm tương thích tốt với phần mềm phần cứng máy bạn Nếu bạn không mua phần mềm từ nhà sản xuất thiết bị phần cứng, bạn cần xem xem liệu phần mềm xử lý tệp tin phổ bạn cách thuận tiện hay không? 9.17 MỘT SỐ CHƯƠNG TRÌNH PHÂN TÍCH PHỔ PHỔ BIẾN Các mơ MCa chương trình phân tích phổ nhắc tới chương bao gồm: Của hãng available.htm) ORTEC (http://www.ortec-online.com/software/software- Maestro-32: Bộ mô MCA sử dụng kèm theo với mô-đun điện tử ORTEC GammaVision: Tích hợp mơ MCA chương trình phân tích phổ hồn chỉnh dùng kết hợp với mô-đun điện tử ORTEC Chạy hệ điều hành Microsoft Window Các nhận xét sách phiên 6.01 ScitiVision: Chương trình phân tích phổ viết dành riêng cho hệ phổ kế dùng đầu dò nhấp nháy From Canberra(http://www.canberra.com/products/831.asp) System 100: mô MCA dùng với ADCs Canberra Chạy hệ điều hành Microsoft Window (hiện khơng phát triển) Genie 2000 (và phiên khác): mơ MCA chương trình phân tích phổ hoàn chỉnh sử dụng với ADC Canberra Các cơng cụ hỗ trợ đa nhiệm đầy đủ Các bình luận phần mềm sách phiên 2.0 SAMPO 90: công cụ phân tích phổ off-line Chạy hệ điều hành Microsoft Windows Hpermet-PC: Chương trình phân (http://www.iki.kfki.hu/nuclear/hypc/index.html) Chương trình JF Computing tích phổ off-line FitzPeaks: Chương trình phân tích phổ off-line (http://www.jimfitz.co.uk/) Từ Nuclear Training Services Ltd CompAct: chương trình đánh giá hoạt độ off-line Dùng cho phân tích kích hoạt nơtron phân tích so sánh thông thường Đường chuẩn hiệu suất không sử dụng (http://www.gammaspectrometry.co.uk/compact) TỔNG HỢP CHƯƠNG Người sử dụng chương trình phân tích phổ nên hiểu cách thức chương trình xử lý số liệu Khi bạn phải tiến hành lựa chọn thơng số phần mềm, bạn nên chọn tùy chọn mà bạn hiểu rõ Khơng nên chấp nhận tùy chọn mặc định bạn không hiểu ý nghĩa Khi mua phần mềm, cố gắng tìm hiểu nhiều Yêu cầu nhà sản xuất chạy thử với phổ, yêu cầu dẫn Khi gặp tình phân tích, tùy chọn phân tích cần phải kiểm tra lại Không chấp nhận kết lạ từ máy tính mà khơng kiểm tra lại Trong q trình phân tích hàng ngày, đồng vị lạ nhận diện, người phân tích cần phải chuyển phổ kết cho người có hiểu biết sâu sắc chương trình phân tích phổ để kiểm tra TÀI LIỆU CHƯƠNG Tài liệu chung: Hướng dẫn sử dụng phần mềm nhà sản xuất Gilmore, G.R (1979) A least squares spectrum fitting method for the measurement of Ge(Li) gamma-ray peak areas,J Radioanal Chem., 48, 91–104 Brown, R.C and Troyer, G.L (1990) A directed-fit approach to estimate the lower limit of detection in a gamma-ray spectrometry system, Radioact Radiochem., 1, 23 36 The above should be read in conjunction with the following letter: Seymour, R (1991) Radioact Radiochem., 2, 4–5 Seymour, R.S and Cox, J.E (1991) Library-Directed versus Peak-Search-Based Gamma-Ray Analysis,Radioact Radiochem., 2, 10–18 • Tách đỉnh phương pháp khớp: Koskelo, M.J and Mercier, M.T (1990) Verification of gamma spectroscopy programs: a standardized approach,Nucl Instr Meth Phys Res., A, 299, 318–321 Blaaw, M (1993) Multiplet deconvolution as a cause of unstable results in gamma-ray spectrometry for INAA, Nucl Instr Meth Phys Res., A, 333, 548–552 • Chuẩn hiệu suất: Gunnink, R (1990) New method for calibrating a Ge detector by using only zero to four efficiency point,Nucl Instr Meth Phys Res., A, 385, 372–376 McFarland, R.C (1991) Behavior of several germanium detector full-energy-peak efficiency curve-fitting functions, Radioact Radiochem., 2, 4–10 Kis, Z., Fazekas, B., Ưstưr, J., Révay, Zs., Belgya, T., Molnár,G.L., and Koltay, L (1998) Comparison of efficiency functions for Ge gamma-ray detectors in a wide energy range.,Nucl Instr Meth Phys Res., A, 418, 374–386 Fazekas, B., Révay, Zs., Ưstưr, J., Belgya, T., Molnár, G.L., and Simonits, A (1999) A new method for determination of gamma-ray spectrometer non-linearity,Nucl Instr Meth Phys Res., A, 422, 469–473 Molnár, G.L., Révay, Zs and Belgya, T (2002) Wide energy range efficiency calibration method for Ge Detectors, Nucl Instr Meth Phys Res., A, 489, 140–159 • Các thuật tốn tìm đỉnh: Black, W.W (1969) Application of correlation techniques to isolate structure from experimental data, Nucl Instr Meth Phys Res., A, 71, 317–327 Routti, J.T and Prussin, S.G (1969) Photopeak method for the computer analysis of gamma-ray spectra from semiconductor detectors,Nucl Instr Meth Phys Res., A, 72, 125–142 Mariscotti, M.A (1967) A method for automatic identification of peaks in the presence of background and its application to spectrum analysis, Nucl Instr Meth Phys Res., A, 50, 309–320 De Geer, L-E (2005) A Decent Currie at the PTS, CTBT/PTS/TP/2005-1, CTBTO Preparatory Commission, Vienna, Austria • Báo cáo hiệu so sánh chéo chương trình: Tài liệu tham khảo chương Blaauw, M., Keyser, R.K and Fazekas, B (1999) Comparison of alternative methods of multiplet deconvolution in the analysis of gamma-ray spectra,Nucl Instr Meth Phys Res., A, 432, 77–89 ... tiết pha đưa giản đồ Hình 9. 4, 9. 9, 9. 12 9. 13 Trước hết ta xem xét chương trình phân tích xác định vị trí đỉnh phổ 9. 2 CÁC PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH VỊ TRÍ ĐỈNH TRONG PHỔ 9. 2.1 Sử dụng Regions-Of Interest... hợp tỷ số diện tích đỉnh cần tách lớn, khoảng cách đỉnh nhỏ FWHM Blaauw et al ( 199 9), sử dụng phổ tham chiếu 199 4 IAEA, so sánh hiệu ba chương trình sử dụng phương pháp xác định diện tích đỉnh... tính cho thích hợp 9. 9 CHUẨN HIỆU SUẤT GHI NĂNG LƯỢNG TOÀN PHẦN Các bước để xây dựng đường chuẩn hiệu suất ghi lượng tồn phần trình bày Chương 7, Phần 7.6 đưa lưu đồ Hình 9. 9 Ở tơi tập trung trình