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作者：郑洪龙;冯昊筠;庹先国;石强;韩强;刘崎;牟煜璇;王洲;苟睿;李宇浩;
单位：四川轻化工大学;中国核动力研究设计院;
摘要：层析γ扫描技术(Tomographic Gamma Scanning,TGS)是目前最为先进的桶装放射性废物γ无损检测技术之一,对于投影数据欠采样条件下的TGS图像反演,传统迭代算法不再适用。本文将基于压缩感知理论的MLEM-TVM算法应用于废物桶TGS图像反演中,在传统MLEM算法迭代的基础上增加TVM迭代过程,提高投影数据欠采样条件下的TGS图像反演的准确性。结合阵列碲锌镉探测器的TGS系统、桶内介质与核素,利用蒙特卡罗程序MCNP5开展废物桶TGS扫描实验模拟,分别采用MLEM算法和MLEM-TVM算法反演桶内介质线衰减系数分布图像和核素活度分布图像,结果表明:MLEM-TVM算法反演桶内介质线衰减系数分布图像的均方差约为MLEM算法的0.18倍,信噪比约为MLEM算法的2.19倍,同时MLEM-TVM算法反演桶内核素~(137)Cs、~(60)Co总活度值也比MLEM算法更加接近实际值。该方法在兼具较高的TGS检测效率、较好的核素识别能力和成像质量方面具有一定参考意义。
关键词：放射性废物桶;;层析γ扫描;;迭代算法;;图像反演
基金资助：国家自然科学基金(42204179,42374227);; 四川省科技计划项目(2024NSFSC1358);; 四川轻化工大学研究生创新基金(Y2024300);; 核测量方法与智能装备“652”科研创新团队(SUSE652A001)资助
