.2 Một số phương pháp phân biệt dạng xung nơtron/gamma

STT Phương pháp Miền phân tích

1 Phương pháp cắt khơng

Phân tích trong miền thời gian 2 Phương pháp thời gian tăng (vượt ngưỡng)

3 Phương pháp so sánh diện tích 4 Phương pháp phân tích độ dốc xung 5 Phương pháp mạng nơron 6 Phương pháp sử dụng logic mờ 7 Phương pháp khớp hàm 8 Phương pháp nhận dạng mẫu 9 Phương pháp phân tích độ dốc tần số Phân tích trong miền tần số 10 Phương pháp phân tích thành phần tần số 11 Phương pháp tương quan chéo

12 Phương pháp phân tích Wavelet

1.3.1 Kỹ thuật phân biệt dựa vào thời gian vượt ngưỡng

Hình 1.6 Minh họa phương pháp phân biệt xung nơtron/gamma dựa vào thời gian vượt ngưỡng.

Phương pháp TCT cơ bản dựa trên việc tính thời gian trong khi tín hiệu cao hơn một ngưỡng (hình 1.6) [8,17,30]. Ngưỡng thường được chọn bằng 10% biên độ của mỗi xung. Do các xung gamma có độ dốc sườn sau lớn hơn so với xung nơtron

nên thời gian vượt ngưỡng của xung gamma được kỳ vọng sẽ nhỏ hơn so với xung nơtron. Trong các hệ xử lý số, độ phân giải thời gian vượt ngưỡng của phương pháp này phụ thuộc nhiều vào tốc độ lấy mẫu [8].

Phương pháp TCT dựa trên các tính tốn đơn giản nên có thể ứng dụng cho các hệ đo thời gian thực mà không yêu cầu tài nguyên phần cứng cao. Tuy nhiên, hiệu quả phân biệt nơtron/gamma ở vùng năng lượng dưới 200keVee khơng tốt. Bên cạnh đó, hiệu quả phân biệt xung cũng phụ thuộc nhiều vào độ phân giải và tốc độ lấy mẫu của xung số hóa.

1.3.2 Kỹ thuật phân biệt dựa vào độ dốc xung

Phương pháp PGA dựa vào phép tính độ dốc sườn sau của xung để phân biệt xung nơtron/gamma (hình 1.7). Vì thành phần phân rã chậm do nơtron sinh ra lớn hơn so với gamma nên độ dốc của xung nơtron nhỏ hơn so với xung gamma [15,25,32]. Mỗi xung trong phương pháp độ dốc xung được tính biên độ tại hai thời điểm: điểm thứ nhất sau đỉnh xung tại thời điểm t1 và điểm thứ hai sau đỉnh xung tại thời điểm t2. Nếu độ dốc xung nơtron và gamma khác nhau thì khoảng chênh lệch biên độ của xung neutron (A1) và xung gamma (A2) khác nhau. Thời điểm t1 và

t2 cần được khảo sát để có kết quả tối ưu trên các hệ đo khác nhau.

Do phương pháp PGA chỉ tính tốn dựa vào hai điểm cùng với biên độ xung nên khối lượng tính tốn nhỏ, dễ dàng tích hợp trên các hệ đo thời gian thực mà không yêu cầu phần cứng lớn. Tuy nhiên, phương pháp PGA có hiệu quả phân biệt nơtron/gamma không tốt trong vùng năng lượng dưới 500keVee.

1.3.3 Kỹ thuật phân biệt dựa vào diện tích đi xung

Phương pháp DCI dựa vào phép so sánh diện tích trên phần đi xung (hình 1.8). Vì các xung nơtron có sườn sau giảm chậm hơn so với xung gamma xét trên cùng biên độ, nên diện tích phần đi các xung nơtron được kỳ vọng sẽ lớn hơn so với xung gamma. Phương pháp này đã được đánh giá và so sánh với các phương pháp khác trong nhiều nghiên cứu [6,9,10,55,56]. Trong đó, tham số phân biệt thường được tính là tỉ số giữa diện tích đi với biên độ xung hoặc diện tích tổng của xung. Phương pháp DCI được minh họa trên hình 1.8; trong đó, diện tích tổng của xung được tính từ thời điểm t1 đến thời điểm tối ưu t3 và diện tích đi xung được tích phân từ t2 đến t3.

Hình 1.8 Minh họa phương pháp phân biệt dựa trên diện tích xung. Phương pháp DCI có khối lượng tính tốn khơng q lớn, hiệu quả phân biệt Phương pháp DCI có khối lượng tính tốn khơng q lớn, hiệu quả phân biệt tốt ở vùng năng lượng trên 200keVee. Tuy nhiên vùng năng lượng dưới 200keVee hiệu quả phân biệt giảm nhanh theo ngưỡng năng lượng do ảnh hưởng của nhiễu và các xung chồng chập biên độ thấp.

1.3.4 Phương pháp phân biệt dựa vào khớp với xung chuẩn

Phương pháp SEF (Standard Event Fit) dựa vào các kiểm định thống kê chi-2

giữa các điểm lấy mẫu của xung đo MP (Measuring-Pulse) với các điểm mẫu của

xung tham khảo RPn (Reference-Pulse neutron ) và RPg (Reference-Pulse gamma). Các xung RPn và RPg được xây dựng thường dựa trên việc tính trung bình của các xung nơtron và gamma đã được phân loại bằng phương pháp DCI. Mỗi xung đo sẽ được nhân với một hệ số k để biên độ có cùng biên độ với xung RPg và RPn. Trong đó, đường cơ bản của mỗi xung đo được xác định dựa vào việc tính trung bình từ những điểm nằm trước điểm khởi đầu của xung đo. Thống kê chi-2 được tính giữa xung MP với các xung RPg ( và RPn ( ) trên phần đi của xung (hình 1.9).

Hình 1.9 Các xung RPn, RPg và xung đo từ đetectơ sử dụng trong phương

pháp SEF [57].

Tham số phân biệt xung nơtron/gamma của phương pháp SEF được tính theo (1.3) [32]: 2 2 g N SEF N g PSD A A   (1.3)

Phương pháp SEF có giải thuật tính tốn tương đối đơn giản, khối lượng tính tốn nhỏ [32,57] do đó dễ dàng tích hợp trong các hệ đo thời gian thực. Các kết quả

phân tích trong các nghiên cứu phương pháp SEF đã cho thấy trong vùng năng

lượng thấp (< 200keVee) kết quả phân biệt nơtron/gamma được cải thiện, nhưng không nhiều so với phương pháp DCI.

1.3.5 Phương pháp nhận dạng mẫu

Phương pháp CPR dựa vào tính tốn sự tương đồng giữa xung đo với một xung mẫu (xung tham khảo). Tính tốn này dựa trên cở sở mỗi xung đo được số hóa với n điểm mẫu, được xem như một vector X có n chiều và một xung tham khảo

được xem như vector Y có n chiều [16,60]. Hệ số tương đồng giữa một xung đo với xung tham khảo được tính dựa trên hệ số tương quan giữa vector X với vector Y.

Hình 1.10 mô tả phương pháp CPR với các xung giả định là nơtron, gamma với xung tham khảo.

Hình 1.10 Minh họa phương pháp CPR.

Nếu biểu diễn xung đo và xung tham khảo bằng các vector X và Y có dạng:

1 2 1 2 ( , ,..., ) ( , ,..., ) n n X x x x Y y y y       (1.4)

Hệ số tương quan r giữa X và Y được tính:

. cos . X Y r X Y    (1.5)

Trong đó: X Y. là tích vơ hướng của vectorX và Y , X Y. là tích độ lớn của hai vector.

Khi một xung đo càng tương đồng với xung tham khảo thì hệ số tương quan r càng gần 1 và ngược lại một xung đo càng khác với xung tham khảo thì hệ số tương quan r càng nhỏ hơn 1. Trường hợp chọn xung tham khảo gamma - xung tham khảo được tính trung bình từ các xung đo trên nguồn gamma. Như vậy, các xung có hệ số

r gần 1 được phân loại là xung gamma, các xung có hệ số r nhỏ xa 1 sẽ được phân

loại là xung nơtron. Tham số phân biệt trong phương pháp này thường được tính theo tham số góc tương quan bằng biểu thức (1.4).

1 2 2 1 1 . cos . n i i i n n i i i i x y Acr x y                     , (1.6)

trong đó (rad) là góc tương quan giữa vector X và Y.

Do vậy, phương pháp CPR sử dụng góc tương quan  như một tham số phân

biệt xung nơtron và xung gamma.

Phương pháp CPR có hiệu quả phân biệt tốt hơn so với phương pháp DCI trên vùng năng lượng cao. Tuy nhiên, hiệu quả phân biệt của phương pháp CPR giảm nhanh theo năng lượng trong vùng dưới 200keVee. Bên cạnh đó CPR có khối lượng tính tốn tương đối lớn và giải thuật phức tạp, do đó yêu cầu tài nguyên phần cứng tương đối lớn để thực hiện.

1.3.6 Phương pháp phân biệt dùng biến đổi wavelet

Phương pháp WTM (Wavelet Traform Method) sử dụng biến đổi wavelet cho các tín hiệu xung biển diễn trong miền thời gian thành một hàm của các biến tỷ lệ (a) và dịch chuyển (b); được thực hiện bởi (1.7) [33,59].

* 1 ( , ) ( ) f t b W a b f t dt a a            (1.7)

Trong đó: f(t) là hàm biểu diễn xung đo của đetectơ theo thời gian;  là một hàm wavelet mẹ có trung bình cộng bằng 0 và  1; * là liên hiệp phức của hàm wavelet mẹ.

Có nhiều lựa chọn hàm wavelet mẹ  , do đó có nhiều cách tính hàm W a bf( , ). Một hàm tỉ lệ P(a) được định nghĩa như (1.8) [59].

2 0 1 ( ) ( , ) 1 b n f j j b P a W a b n     (1.8)

Trong đó1nblà số điểm được mẫu được phân tích.

Hình 1.11a biểu diễn các xung nơtron và gamma được chuẩn hóa và các hàm tỉ lệ P(a) theo tham số a tương ứng với xung nơtron và gamma hình 1.11b.

Hình 1.11 (a) Các xung nơtron và gamma trung bình được chuẩn hóa biên độ. (b) Các hàm tỷ lệ P(a) tương ứng trong phân tích wavelet [33].

Trong phương pháp WTM, tham số D được định nghĩa là tỉ số giữa biên độ của các hàm tỉ lệ; được tính theo (1.9). ( ) ( ) l j j P a D P a   (1.9)

Trong đó: P(al) là biên độ của hàm tỉ lệ; ( j)

j

P a

 là tổng biên độ của tất cả các điểm của hàm tỉ lệ.

Do biên độ của các hàm tỉ lệ tương ứng với xung nơtron và gamma khác nhau, nên để phân biệt xung nơtron/gamma bằng phương pháp WTM có thể sử dụng các tham số ∆D, ∆S và ∆A [18,60].

1) Phân biệt nơtron/gamma sử dụng tham số ∆D được định nghĩa như (1.10).

n

D D D

   (1.10)

Trong đó: Dn và D là tỉ số giữa các hàm năng lượng của xung nơtron và

gamma tương ứng.

2) Phân biệt nơtron/gamma sử dụng tham số ∆S được định nghĩa như (1.11).

n

S S S

   (1.11)

Trong đó: Sn và S là biên độ của các hàm tỷ lệ tương ứng với xung nơtron và gamma.

3) Phân biệt nơtron/gamma sử dụng tham số ∆A được định nghĩa như (1.12).

n

A A A

   (1.12)

Trong đó: An và A là các diện tích của hàm tỷ lệ tương ứng với xung nơtron và gamma.

Do các tham số để phân biệt xung khơng được phân tích trong miền thời gian, nên ít chịu ảnh hưởng của nhiễu điện tử. Trong vùng năng lượng <1000keVee, Phương pháp WTM có hiệu quả phân biệt tốt hơn so với phương pháp DCI. Tuy nhiên, khả năng phân biệt phụ thuộc nhiều vào việc lựa chọn các hàm wavelet mẹ và hiệu quả có thể khác nhau trên các hệ đo nơtron khác nhau [33]. Để đạt được hiệu quả tốt, địi hỏi tốc độ số hóa tương đối cao, khối lượng tính tốn lớn và phức tạp do đó hệ đo cần có tài nguyên phần cứng lớn để thực thi.

Trong nghiên cứu này, bốn phương pháp gồm: thời gian vượt ngưỡng (TCT), phân tích độ dốc xung (PGA), so sánh diện tích xung (DCI) và nhận dạng mẫu (CPR) đã được lựa chọn để đánh giá cho đetectơ nhấp nháy – xây dựng các giải thuật cho hệ đo nơtron nhanh với các lý do:

 Phương pháp DCI: Do phương pháp này đã trở thành tiêu chuẩn cho việc đánh giá các phương pháp PSD và hệ đo nơtron mới [15], nên được dùng làm cơ sở để so sánh hiệu quả phân biệt dạng xung.

 Hai phương pháp TCT và PGA: Là các phương pháp phân tích nhanh, giải thuật đơn giản, phù hợp cho các hệ yêu cầu tốc độ đếm cao [25].

Phương pháp CPR: Là một trong những phương pháp mới được đánh giá có hiệu quả phân biệt cao hơn phương pháp DCI [16]. Trong nghiên cứu này, phương pháp CPR được đánh giá lại với tốc độ số hóa 1GSPS.

1.4 Đánh giá hiệu quả phân biệt dạng xung của các phương pháp

Trong mỗi phương pháp PSD, một tham số được sử dụng để nhận biết sự kiện đó là nơtron hay gamma (tham số PSD). Để biết được hiệu quả phân biệt nơtron/gamma của một phương pháp PSD, các tham số PSD thường được thống kê và có hình dạng của phân bố Gaussian (như hình 1.12).

Hình 1.12 Phổ phân bố tham số PSD nơtron/gamma và tính FoM.

Để đánh giá định lượng hiệu quả PSD của một phương pháp phân biệt nơtron/gamma, hệ số chất lượng FoM (Figure-of-Merits) được sử dụng và định nghĩa như (1.13). n n ch ch FoM FWHM FWHM      (1.13)

Trong đó: ch chn,  là các vị trí đỉnh phân bố của tham số PSD tương ứng với nơtron và gamma;FWHMn,FWHM là độ rộng nửa chiều cao phân bố của nơtron và gamma tương ứng.

Nếu hai đỉnh phân bố ch chn,  cách nhau càng lớn và FWHMn,FWHMcó giá trị càng nhỏ thì FoM thu được càng lớn. Khi đó hai nhóm được phân loại rõ ràng và phương pháp PSD được đánh giá tốt. Ngược lại, nếu hai đỉnh phân bố ch chn, cách nhau càng nhỏ và FWHMn,FWHMcó giá trị càng lớn thì FoM thu được càng nhỏ. Khi đó hai nhóm phân bố có thể chồng vào nhau, xung nơtron và gamma không được phân loại rõ ràng, phương pháp PSD được đánh giá không tốt. Do vậy, trong nghiên cứu phân biệt dạng xung nơtron/gamma, tham số FoM được sử dụng để đánh giá và so sánh hiệu quả phân biệt giữa các phương pháp PSD khác nhau.

1.5 Kỹ thuật DSP và công nghệ FPGA trong thiết kế, chế tạo hệ đo nơtron

Kỹ thuật xử lý tín hiệu số và cơng nghệ mảng linh kiện lập trình có vai trị quan trọng trong thiết kế các hệ đo nơtron bằng kỹ thuật số. Khả năng xử lý mềm dẻo, cho phép thực hiện các giải thuật phức tạp của DSP và FPGA tỏ ra rất phù hợp với mục tiêu thiết kế hệ đo nơtron chất lượng cao. Nhiều nhiệm vụ phức tạp trên một hệ đo nơtron như: phân biệt nơtron/gamma, nhận diện xung chồng chập, lọc nhiễu, hình thành xung, v.v. có thể được thực hiện bằng kỹ thuật DSP trong FPGA hoặc trên máy tính [15,61]. Một ưu điểm trong các hệ xử lý tín hiệu số là khả năng biến đổi các xung số mà khơng làm tăng thêm nhiễu trên các tín hiệu.

Mơ hình tiêu biểu cho hệ đo nơtron sử dụng kỹ thuật DSP và cơng nghệ FPGA được trình bày trên hình 1.13. Tín hiệu được sử dụng trong kỹ thuật DSP địi hỏi được số hóa ở tốc độ cao [10]. Các bộ biến đổi Flash ADC hay ADC cấu trúc đường ống hiện nay có thể đáp ứng và kết nối với FPGA trong các hệ xử lý này [6,10,61]. Khi một xung từ đetectơ được số hóa thành n mẫu (xung số), các hệ xử lý số có thể biến đổi, xử lý các xung dựa trên các phép tốn xử lý tín hiệu số. Trong hệ đo như vậy, máy tính sẽ thực hiện giải thuật phân biệt dạng xung, xử lý, dựng phổ

xử tín hiệu số cho các hệ đo nơtron hiện nay thường được thực hiện trên hai mô hình sau:

 Xử lý xung số trên máy tính: tín hiệu số được lưu trữ trong một bộ đệm FIFO trên bản mạch FPGA để truyền về máy tính. Các khối chức năng cho hệ đo nơtron như: hình thành xung, phân biệt dạng xung, nhận dạng xung chồng chập, phân tích biên độ, dựng phổ, v.v. được thực hiện ngay trên máy tính.

 Xử lý xung số trên FPGA: tín hiệu xung sau khi số hóa được lọc nhiễu bằng phương pháp số và lưu trữ trong bộ đệm FIFO cho các khâu xử lý tiếp theo trên FPGA. Các khối chức năng cho hệ đo nơtron như: hình thành xung, phân biệt nơtron/gamma, nhận dạng chồng chập, thống kê số đếm, v.v. được tích hợp ngay trong FPGA. Số hóa xung TKĐ Lọc nhiễu Bộ nhớ đệm FIFO Hình thành xung Điều khiển trung tâm

Giao tiếp máy tính Máy tính

Phân biệt dạng xung neutron/gamma Nhận dạng xung chồng chập Phân tích biên độ Báo xung đến Đếm xung nơtron Đếm xung gamma Đếm xung tổng FPGA

Hình 1.13 Mơ hình hệ đo nơtron sử dụng kỹ thuật DSP và công nghệ FPGA. Đối với mơ hình xử lý xung trên máy tính, do tài ngun phần cứng trên máy Đối với mơ hình xử lý xung trên máy tính, do tài nguyên phần cứng trên máy tính thường rất lớn, nên thích hợp cho các phương pháp xử lý xung yêu cầu tài nguyên phần cứng lớn. Tuy nhiên, tốc độ đếm của các hệ theo mơ hình này bị hạn chế do tồn bộ số liệu số hóa của xung đo phải chuyển về máy tính thơng qua một cổng giao tiếp với tốc độ giới hạn. Ngoài ra, máy tính cịn bị chia sẻ trong một số ứng dụng khác có thể làm chậm q trình xử lý.