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半导体Si探测器α粒子能谱共性建模解析技术研究

摘要第4-6页
abstract第6-8页
第1章 引言第11-25页
    1.1 研究背景及意义第11-13页
    1.2 国内外研究现状第13-21页
        1.2.1 α粒子能谱探测器的发展现状第13-15页
        1.2.2 α粒子能谱探测器响应函数模型的研究现状第15-17页
        1.2.3 α粒子能谱解析方法的研究现状第17-19页
        1.2.4 α粒子能谱解析程序的研究现状第19-21页
    1.3 课题来源和主要研究内容第21-23页
    1.4 主要研究成果和创新点第23-25页
第2章 α粒子能谱探测物理学基础第25-41页
    2.1 电离辐射第25-26页
    2.2 α衰变和α核素第26-27页
    2.3 α粒子在物质中的能量损失第27-33页
    2.4 半导体Si探测器第33-36页
    2.5 α粒子能谱的形成机理第36-41页
第3章 α能谱探测器响应函数模型及其参数估计研究第41-86页
    3.1 代表性α粒子能谱探测器响应函数模型第41-44页
        3.1.1 L’Hoir模型第41-42页
        3.1.2 W.Watzig模型第42-43页
        3.1.3 G.Bortels模型第43页
        3.1.4 Koskelo模型第43页
        3.1.5 García-Tora?o模型第43-44页
    3.2 α粒子能谱探测器响应函数模型的建立第44-53页
        3.2.1 α粒子能谱探测器响应物理过程分析第44-46页
        3.2.2 α粒子能谱探测器响应函数的建立第46-49页
        3.2.3 符合效应对α粒子能谱的影响第49-52页
        3.2.4 带高能拖尾的EMG-Landau模型第52-53页
    3.3 加权非线性最小二乘能谱拟合方法第53-56页
        3.3.1 基本原理第53-55页
        3.3.2 拟合优度评价参数第55-56页
    3.4 参数初值的估计第56-65页
        3.4.1 基于统计矩的参数初值估计第57-59页
        3.4.2 基于遗传算法的参数初值估计第59-65页
    3.5 不确定性分析第65-68页
        3.5.1 模型参数不确定性第65-66页
        3.5.2 峰面积不确定性第66页
        3.5.3 发射概率不确定性第66-68页
    3.6 EMG-Landau探测器响应函数模型应用测试第68-84页
        3.6.1 IAEA参考α能谱应用测试第68-74页
        3.6.2 EUROMET参考α能谱应用测试第74-76页
        3.6.3 超铀核素α能谱实验及测试第76-84页
    3.7 本章小结第84-86页
第4章 α粒子能谱反卷积解析方法研究第86-106页
    4.1 反卷积迭代方法原理第86-92页
        4.1.1 反卷积基本原理第86-88页
        4.1.2 Boosted-Gold迭代算法第88-91页
        4.1.3 Richardson–Lucy迭代算法第91页
        4.1.4 MAP迭代算法第91-92页
    4.2 探测器响应矩阵的蒙特卡罗建立方法第92-99页
        4.2.1 概述第92页
        4.2.2 基于MCNPX的α粒子能谱探测模型第92-94页
        4.2.3 α粒子蒙卡模拟注量能谱展宽算法第94-96页
        4.2.4 蒙特卡罗模拟建立探测器响应矩阵第96-99页
    4.3 反卷积α能谱解析方法应用对比第99-105页
        4.3.1 不同响应矩阵建立方法的对比第99-101页
        4.3.2 不同反卷积迭代方法的对比第101-105页
    4.4 本章小结第105-106页
第5章 基于Matlab平台的能谱解析程序包开发及应用第106-116页
    5.1 M函数的简要描述第106-107页
    5.2 能谱定性分析函数第107-110页
        5.2.1 谱数据读取第107页
        5.2.2 能量刻度第107-108页
        5.2.3 谱线光滑第108页
        5.2.4 寻峰第108-110页
    5.3 能谱定量分析函数第110-114页
        5.3.1 探测效率刻度第110-111页
        5.3.2 本底扣除第111页
        5.3.3 能谱拟合第111-113页
        5.3.4 反卷积迭代解析第113-114页
    5.4 解析程序包扩展到γ能谱解析中的应用第114-115页
    5.5 本章小结第115-116页
结论第116-118页
致谢第118-120页
参考文献第120-128页
攻读学位期间取得学术成果第128-130页
附录 常见α核素数据第130-132页

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