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人工神经网络结合蒙特卡罗模拟的伽马能谱分析

DOI：10.1016/j.nima.2019.163062 期刊：Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment 出版年份：2019 更新时间：2025-09-12 10:27:22
摘要： 中子活化分析已广泛应用于定量分析领域，可检测百万分之一至十亿分之一级别的元素含量。人工神经网络是分析中子活化产生的复杂伽马能谱的有效技术。本研究提出了一种改进的人工神经网络方法用于中子活化伽马能谱分析，并通过测定常见肾结石中的五种微量元素（溴、钠、锌、钾、金）验证了该方法。首先采用蒙特卡罗模拟建立大型训练数据集，随后运用人工神经网络进行化学元素识别分析。定量分析阶段采用5-23-5结构的Levenberg-Marquardt算法人工神经网络，该网络对模拟伽马能谱的分析结果显示：溴、钠、锌、钾、金的估算浓度与真实值偏差分别为1.8%、3.4%、5.4%、2.8%和1.6%。实际伽马能谱分析中，在一水草酸钙型肾结石样本里锌元素的测定偏差最大（28.2%）。
作者： Huseyin Sahiner，Xin Liu
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

研究将人工神经网络与蒙特卡罗模拟相结合，用于分析中子活化分析获得的伽马能谱，特别是用于量化肾结石中的微量元素。

研究成果

该研究成功展示了人工神经网络结合蒙特卡罗模拟在分析中子活化伽马能谱中的应用。采用5-23-5结构的Levenberg-Marquardt算法人工神经网络为肾结石中微量元素的定量分析提供了最优结果，其中锌元素的检测差异最大。该方法为传统能谱分析提供了省时的替代方案，通过改进校正方法和提高测量精度仍有进一步优化潜力。

研究不足

由于锌同位素衰变半衰期较长，该研究在锌浓度估算精度方面存在局限。实验光谱与模拟光谱的校正不够完善，导致实验数据分析时差异较大。该方法需精确质量测量及更高灵敏度的中子活化分析以提高准确性。

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