Gammacalib V3.0  γ探测器无源效率刻度软件

Gammacalib V3.0 γ探测器无源效率刻度软件

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具体成交价以合同协议为准
2023-02-25 07:14:27
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产品简介

一、产品介绍

详细介绍


一、产品介绍

无源效率刻度软件Gammacalib V3.0是用于半导体γ射线探测器无源效率刻度的产品。软件几何和材料建模能力强大,计算精度高,速度快,界面简单,使用方便。其核心算法的正确性经过了200多块不同形状和能量体源的实验测量结果检验。


二、Gammacalib V3.0的性能

l 采用功能强大的CAD软件建模,支持三维激光扫描建模,实现对任意形状的体源的三维可视化快速建模。

l 可定制30余种模板。

l 放射源到探测器的距离可以为0到无穷远。

l 刻度的能量范围3keV10MeV

l 具有级联符合相加校正功能。

l 积分控制精度可以人为调节,软件默认值为3%200块体源实验结果的相对误差,在45keV80 keV一般不大于10%80keV7MeV不大于5%

l 效率刻度曲线计算时间:计算时间小于5秒。

l 中、英文界面。


三、无源效率刻度的基本原理

γ探测器无源效率刻度方法示意图

为任意体源,为源的一个微元,为探测器端面相对于所张区域,为探测器侧面相对于所张区



域。假设源的能量为的粒子的发射率为中单位体积内方向发射的能量为的粒子的发射










率。




 





为探测器端面对所张立体角,的小量。设在立体角内从












发射出的粒子,未经过能量损失到探测器上表面,在探测器内的峰探测效率为;设在









立体角内从发射出的粒子穿透屏蔽层(包括源的自吸收层),且没发生能量损失的穿透率为












。则源发射出的能量为粒子在探测器端面的探测效为:









                          1


 






同理,设为探测器侧面对所张立体角,的无穷量。则源发射出的










能量为的粒子在探测器侧面的探测率为:




                          2













  探测器对源的能量为的粒子的探测效率为:





                               3











从公式(1)、(2)和(3)可以看出,为了获得任意体源发射出的能量为的光子探测效率,需要完















成如下工作:





















1)确定探测器和体源的几何模型和材料模型;









2)计算体积中任意点向探测器发射的任意方向的能量为的粒子的直穿穿透率,即计算每条













射线在到达探测器以前的路径上经过的材料长度和宏观截面;











  (3)计算体积中任意点向探测器发射的任意方向的能量为的粒子在探测器内的探测效率,即














  进行探测器表征;





















  (4)计算公式(1)和(2)所示的积分。



 

   要实现对任意体源的无源效率刻度,则需要完成如下工作:


  (1)建立探测器的几何模型和材料模型;













  (2)表征探测器,即建立空间中任意点发射出的射线的探测效率的角分布;








  (3)实现体源的计算机快速三维建模;






  (4)实现公式(1)和(2)的快速积分。














四、相对于实验刻度的优点


l 无需使用放射源进行效率刻度,无需管理和处置放射源,无需放射源许可证;















l 避免污染实验室,节省经费;















l 精度高,快速省时,可以在短时间内得到可靠的结果;














l 强大的几何建模能力,适用于任意几何形状;













l 除适用于常规样品外,还适于刻度非常规或难处理的样品,如:水泥、钢铁、气体、土壤、空气、过滤器、树脂
















等,适于任意材料、任意密度、任意外形尺寸大小的样品;


















l 适用于任意基底材料和屏蔽材料;














l 适用于任意准直器和屏蔽;














l 节省样品制备时间,由软件根据样品情况精确建模、刻度,不用花大量时间制备样品;














l 可进行大尺度样品测量,避免采样过程可能导致的样品不具有代表性的问题;















l 快速测量,可节省采样、包装、运输、制备样品、实验室测量的时间和费用;














l 避免由于采样而可能面临的事故风险,如对高温、高压力、高腐蚀性、高放射性物体的采样,登高爬梯,等等;














l 避免对难以采样的对象进行采样,如深层水泥、钢材、土壤、容器内的放射性物品垃圾、管道、地面等等。









五、Gammacalib V3.0的典型界面











2 级联符合相加校正效率刻度因子计算界面


























测量马林杯内放射性物质示意图






























典型的效率刻度曲线



























复杂体源建模界面




















六、Gammacalib 软件计算准确性的验证


        采用六种规格样品:马林杯(容积1L)、圆柱体(Φ50×50mm)、立方体(40×40×40mm)、球体Φ50mm、锥体















(底面Φ50mm,高50mm)和平面滤纸,如图8所示。对于体源,每个测量位置的样品量不同,实际样品规格达到




















200块以上。



















实验采用的样品源规格图

























 测量位置(如图9)选择放射源在探测器轴向、45°方向和水平方向3个方向上测量,轴向和水平方向到探测器表面中



















的距离分别为0cm10cm25cm40cm45°方向到探测器的距离分别为0cm10×10cm20×20cm






















样品源与探测器相对位置示意图


样品源的能量范围从59.54keV3253.4keV,共18条谱线。
















软件计算结果与实验测量结果的比较表明,在80keV以下,对于各种样品源,相对误差不大于10%,在80keV以上,
















相对误差小于5%













七、Gammacalib 软件订制过程中的探测器表征


每个探测器在订制Gammacalib软件过程中都需要进行表征,表征工作在生产厂家北京中智核安科技有限公司进

















行,图10为表征过程中的测量位置图。表征采用的放射源均可溯源。表1为一探测器表征结果。





























探测器表征测量位置


某探测器表征结果

   

 

 

241Am 59.54keV

137Cs 661.66keV

60Co 1173keV

60Co 1332keV

( 0.0 , 0.165 )

实验结果

0.3401

0.07555

0.04587

0.04109

不确定度(%K=1

0.79

0.91

0.97

0.97

计算结果

0.3563

0.7568

0.04696

0.04224

相对误差(%)

0.28

0.75

2.4

2.8

( 0.0 , 15.0 )

实验结果

0.008721

0.002441

0.001586

0.001442

不确定度(%K=1

0.82

0.87

0.78

0.77

计算结果

0.8692

0.002349

0.001552

0.004014

相对误差(%)

0.3

3.7

2.2

2.8

( 0.0 , 25.0 )

实验结果

0.003412

0.001010

0.000662

0.000604

不确定度(%K=1

0.82

0.86

0.77

0.76

计算结果

0.3403

0.0009581

0.0006358

0.000581

相对误差(%)

0.3

5.1

4.0

3.8

(15.0, 15.0)

实验结果

0.005658

0.001536

0.000988

0.000898

不确定度(%K=1

0.82

0.86

0.77

0.76

计算结果

0.005681

0.001524

0.000994

0.000902

相对误差(%)

0.4

0.8

0.5

0.5

(25.0, 25.0)

实验结果

0.002274

0.0006174

0.0003933

0.0003586

不确定度

%K=1

0.82

0.87

0.77

0.77

计算结果

0.002309

0.0006202

0.0004004

0.0003626

相对误差(%)

1.5

0.5

1.8

1.1

(4.30, -1.50)

实验结果

0.1419

0.04361

0.02766

0.02500

不确定度(%K=1

0.79

0.89

0.89

0.89

计算结果

0.1464

0.4196

0.02721

0.02433

相对误差(%)

3.2

3.8

1.6

2.7

(15.0, -1.50)

实验结果

0.01383

0.003975

0.002525

0.002286

不确定度(%K=1

0.82

0.85

0.76

0.76

计算结果

0.1461

0.004095

0.002623

0.002381

相对误差(%)

5.7

3.0

3.9

4.2

(25.0, -1.50)

实验结果

0.005007

0.001462

0.000938

0.000847

不确定度(%K=1

0.83

0.87

0.78

0.78

计算结果

0.005228

0.001505

0.000971

0.000873

相对误差(%)

4.4

3.5

3.6

3.1

(4.30, -2.50)

实验结果

0.1714

0.05197

0.03249

0.02932

不确定度(%K=1

0.79

0.88

0.89

0.89

计算结果

0.1761

0.050223

0.03208

0.02868

相对误差(%)

2.7

3.4

0.85

2.2

(15.0, -2.50)

实验结果

0.01432

0.004073

0.002593

0.002345

不确定度(%K=1

0.82

0.85

0.76

0.76

计算结果

0.01506

0.004200

0.002695

0.0024409

相对误差(%)

5.2

3.1

3.9

4.1

(25.0, -2.50)

实验结果

0.005057

0.001473

0.000946

0.000859

不确定度(%K=1

0.83

0.87

0.77

0.77

计算结果

0.005270

0.001524

0.000983

0.0008872

相对误差(%)

4.4

3.4

3.9

3.3

 




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