Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Основные принципы цифровой обработки сигналов . 16
1.1 История развития цифровых методов обработки сигналов 16
1.2 Общая схема спектрометрического тракта с оцифровщиком. 19
1.3 Критерии выбора оцифровщика формы сигнала . 22
1.4 Программное обеспечение, используемое в цифровой спектрометрии излучений. 32
1.5 Базовые алгоритмы, используемые для цифровой обработки сигналов. 38
1.5.1 Разработка модели спектрометра. 38
1.5.2 Алгоритмы, основанные на Фурье анализе и синтезе. 40
1.6 Алгоритмы для моделирования работы электронных модулей. 48
1.6.1 Задержка импульсов. 50
1.6.2 Быстрый и спектрометрический усилители. 52
1.6.3 Сумматор сигналов. 55
1.6.4 Дискриминаторы импульсов. 56
1.6.5 Время-код преобразование. 60
1.6.6 Схемы отбора совпадений и антисовпадений . 61
1.6.7 Амплитудно-цифровой преобразователь. 62
1.6.8 Одноканальный анализатор. 63
1.6.9 Преобразователь заряд-код. 63
Основные выводы к главе 1. 64
Глава 2. Спектрометр осколков деления на базе двойной ионизационной камеры с сетками Фриша . 65
2.1 Генерация сигналов в импульсной ионизационной камере. 65
2.2 Конструкция спектрометра. 73
2.3 Неэффективность сетки Фриша. 81
2.4 Измерение параметров рабочего газа ИИК . 92
2.5 Амплитудный дефект. 106
2.6 Выделение наложенных сигналов. 109
2.7 Алгоритмы определения энергии, массы и угла вылета осколков деления. 115
2.8 Измерение удельных ионизационных потерь осколков деления и учет потерь энергии в слое - источнике. 125
2.9 Апробация метода. 135
2.9.1 Изучение выходов осколков деления 237Np нейтронами с энергиями 1 и 5 МэВ. 135
2.9.2 Изучение выходов осколков деления 232Th быстрыми нейтронами. 138
2.9.3 Изучение выходов осколков деления 238U быстрыми нейтронами. 139
Основные выводы к главе 2. 145
Глава 3. Спектрометр для прецизионного изучения (п,сс) реакции . 146
3.1 Методы разделения а-частиц по месту рождения и направлению вылета. 147
3.2 Блок схема прототипа спектрометра. 150
3.3 Отработка метода на примере 222Rn. 155
3.4 Блок схема спектрометра для изучения (п,а) реакции на легких ядрах . 160
3.5 Особенности функции отклика детектора при изучении (п,ос) реакции на легких ядрах. 168
3.6 Апробация метода. 174
Основные выводы к главе 3. 177
Глава 4. Спектрометрия излучений сцинтилляционным детектором на основе кристалла CsI(Tl). 178
4.1 Основные свойства CsI(Tl) и особенности формирования сигналов в сцинтилляционном детекторе. 178
4.2 Схема спектрометра для изучения люминесцентных свойств кристалла CsI(Tl). 183
4.3 Спектрометр для изучения тройного деления. 196
4.4 Тестирование спектрометра на спонтанном делении Cf. 203
4.5 Апробация метода. 206 Основные выводы к главе 4. 213
Глава 5. Спектрометрия нейтронов при помощи органических сцинтилляторов и оцифровщика формы импульса . 215
5.1 Схема установки для отработки алгоритмов получения амплитудных распределений и п-у разделения. 215
5.2 Изучение функции отклика спектрометра. 218
5.3 Методы обработки сигналов от органического сцинтиллятора. 221
5.4 Установка для проведения измерений по времени пролета. 230
Основные выводы к главе 5. 233
Глава 6. Некоторые другие применения методов цифровой спектрометрия ядерных излучений . 235
6.1 Спектрометрия у квантов при помощи германиевого детектора. 235
6.2 Измерение энергетических и угловых распределений заряженных частиц камерой без сетки Фриша. 240
6.3 Спектрометрия нейтронов цилиндрическим пропорциональным счетчиком. 246
Основные выводы к главе 6. 252
Заключение 254
Литература 259
- Критерии выбора оцифровщика формы сигнала
- Схемы отбора совпадений и антисовпадений
- Измерение параметров рабочего газа ИИК
- Блок схема спектрометра для изучения (п,а) реакции на легких ядрах
Введение к работе
Ядерная физика - одна из областей науки, возникшая и наиболее динамично развивающаяся на протяжении последних ста лет. Знания, полученные ядерной физикой, существенно повлияли на мировоззрение человечества, прочно вошли в его повседневную жизнь и во многом определили его политическую историю. Действительно, многие положения квантовой механики, теории ядра и элементарных частиц в корне поменяли философские концепции устройства и развития окружающего мира. На базе знаний, полученных ядерной физикой, были развиты современные технологии, позволившие создать атомные электростанции, средства борьбы со страшными заболеваниями, проводить разведку полезных ископаемых и многое другое.
Система знаний в ядерной физике, как и во всех остальных естественных науках, базируется на эксперименте. Прежде всего, на эксперименте проверяется работоспособность, реальность теоретических моделей, возможность их использования для предсказания свойств ядерных объектов, не поддающихся непосредственному измерению. Кроме того, эксперимент может выявить некоторые особенности, уточняющие и развивающие теорию. Специфика объекта исследования в ядерной физике (малые размеры изучаемых частиц и статистическая природа явлений, происходящих в микромире) породила развитие широкого класса новых экспериментальных методов и приборов, которые сильно отличаются от тех, что использовались в классической физике. На протяжении своей истории техника эволюционировала от визуального счета вспышек, возникающих в сцинтилляторе в опытах Резерфорда, до современных многодетекторных, многомерных, полностью автоматизированных спектрометров, позволяющих получить совокупность характеристик изучаемого процесса в одном эксперименте. Нетрудно проследить корреляцию между появлением принципиально новых методических разработок с крупными успехами ядерной физики в целом. Как правило, срок не более одного года разделяет появление новых типов детекторов или разработку электронных устройств и появление публикаций об экспериментах, выполненных с их использованием. Экспериментаторы в кратчайшие сроки находят сильные стороны той или иной методической разработки и начинают использовать ее для получения информации, недоступной до этого. В качестве примера можно привести появление германиевых детекторов, микроканальных пластин, новых типов сцннтилляторов, амшгатудно - цифрового преобразователя, дискриминаторов со следящим порогом, компьютеров и последовавшие за этим эксперименты, принципиально изменившие качество получаемой экспериментальной информации. Не зря практически ни одна крупная конференция, посвященная ядерной физике, не обходится без методической секции.
Однако нельзя не отметить и тот факт, что после бурного развития на протяжении многих лет, начиная с 70-х годов прошлого века, наблюдается некоторый застой в развитии экспериментальных методов ядерной физики. Это выражается в том, что на фоне медленного улучшения качества электронных компонент и выпускаемых детекторов почти нет сообщений о появлении детекторов или электроники нового типа. В наше время для получения новой информации экспериментаторы как правило идут по пути создания дорогих, громоздких, многодетекторных установок, оснащенных огромным количеством электроники. Однако надежность и стабильность существующего на данный момент электронного оборудования ставит на этом пути принципиальный предел. В связи с этим особую актуальность приобретает поиск альтернативных путей, позволяющих получать с большей достоверностью новую физическую информацию от детекторов, уже имеющихся в арсенале экспериментальной ядерной физики.
В настоящей работе представлена деятельность автора по разработке, созданию и испытанию цифровых спектрометров ядерных излучений, алгоритмы обработки цифровых осциллограмм, равно как и опыт эксплуатации этих устройств в реальных физических измерениях.
Актуальность работы.
1. Существует необходимость увеличения снимаемой со спектрометра информации, как о самой частице, так и о процессах, происходящих в детекторе в момент ее регистрации. Данное утверждение тривиально, однако его реализация методами аналоговой электроники весьма проблематична, так как практически все имеющиеся ресурсы уже задействованы. При цифровом способе анализа сигналов появляется возможность использования мощных математических методов, недоступных аналоговой электронике. Это позволяет на новом уровне проводить анализ формы импульса и извлекать из нее дополнительную информацию.
2. Повышение стабильности работы спектрометров. Свойства электронных компонентов, входящих в состав аналоговых спектрометров, меняются в зависимости от условий окружающей среды (температура, влажность, напряжение сети и т.п.) и их возраста. Несмотря на широко развитые системы стабилизации и компенсации проблема остается актуальной практически для любых экспериментов и в особенности для тех из них, в которых число используемых электронных блоков велико. При цифровой обработке сигналов значительная часть работы, выполняемой электронными модулями, передается компьютерным программам. Поэтому стабильность всей системы в целом возрастает.
3. Существует необходимость создания новых алгоритмов для выделения и подавления фоновых событий. В аналоговой электронике были развиты мощные методы подавления фоновых событий. Однако на практике нередко возникает ситуация, когда амплитуды и временные корреляции между импульсами от спектрометра идентичны как для основных, так и для фоновых импульсов. Разница между ними нередко скрывается только в их форме. Определение разницы в длительности сигналов или разницы в структуре сигнала - сложная для аналоговой электроники задача. В то же время методами цифровой обработки сигналов можно выделить фоновые сигналы, детально изучить их отличия от обычных сигналов и создать алгоритм их подавления, наиболее оптимально подходящий для данной экспериментальной установки.
4. Достижение лучшего разрешения спектрометров. Задача улучшения разрешения спектрометра всегда является актуальной. Известны эффекты, которые мешают его улучшению (баллистический дефект, неоптимальная фильтрация сигналов и др.), однако средствами аналоговой электроники это трудно реализовать. Средствами цифровой обработки сигналов можно восстанавливать сигналы и тем самым уменьшать воздействие баллистического дефекта. Кроме того, можно перед началом обработки конкретного сигнала, принимая во внимание особенности его формы, конструировать индивидуальный фильтр, оптимально соответствующий данному сигналу.
5. Задача улучшения функции отклика детектора. Многие детекторы имеют сложную форму функции отклика, что приводит к необходимости проводить сложную процедуру восстановления начального спектра частиц. Так, например, для германиевого детектора у-лучей кроме пиков полного поглощения в спектре присутствуют множество событий, соответствующих комптоновским у-квантам, пики, связанные с утечкой излучений (рентгеновского или аннигиляционного), события, искаженные краевыми и стеночным эффектами. Средствами цифрового анализа формы сигналов можно попытаться выделить разные группы событий и за счет этого упростить функцию отклика спектрометра.
6. Выделение наложенных импульсов. При работе с большими загрузками проблема наложенных импульсов приобретает огромное значение. Наложения способны приводить к просчетам и появлению событий с нереальными значениями амплитуд импульсов. Средствами аналоговой электроники разработаны различные схемы подавления наложенных импульсов. Однако цифровой анализ сигналов дает в руки экспериментатора несравненно большие возможности для поиска наложенных сигналов. Учитывая индивидуальную, для данного детектора, форму сигналов можно значительно повысить загрузочную способность спектрометра.
7. Возможность изучить «предысторию» события. Особенность цифровой регистрации сигналов заключается еще и в том, что экспериментатору доступна для анализа не только область самого сигнала, но и интервал времени, непосредственно предшествующий моменту наступления события. Это, в частности, позволяет изучить особенность поведения нулевой линии до наступления события и учесть эту информацию при обработке данного сигнала. Так, например, при работе со сцинтилляционньїми детекторами, форма сигнала для которых имеет экспоненциальный вид, нередка ситуация, когда исследуемый сигнал находится на «хвосте» предыдущего. Корректный учет этого эффекта позволяет улучшить энергетическое разрешение спектрометра.
8. Обратимость обработки. Нередки случаи, когда из-за ошибки или просто из-за недостатка первичной информации происходит неверный выбор параметров электронных блоков, участвующих в обработке сигналов от детектора. Это может приводить к потере дорогостоящего ускорительного времени, а иногда и к невозможности дальнейшей обработки и интерпретации полученных данных. Это происходит из-за того, что аналоговый процесс обработки данных выполняется непосредственно в течение измерений и необратим. При цифровой обработке сигналов процесс накопления информации и ее обработка разнесены во времени и можно повторять обработку неограниченное количество раз. Кроме того, можно построить такие измерительные системы, в которых параметры для последующих операций определяются непосредственно в процессе обработки. Это позволяет использовать в обработке информацию, которая отсутствует до начала измерений, и за счет этого добиваться более оптимальных характеристик всей системы. Диссертация состоит из шести глав.
В первой главе описаны основные принципы цифровой обработки сигналов. Обоснована техническая реализуемость данных методов применительно к потребностям экспериментальной ядерной физики. Приведена общая схема цифрового спектрометрического тракта. Рассмотрены особенности программного обеспечения для накопления данных и цифровой обработки сигналов. Описаны основные принципы для выбора частоты и разрядности оцифровщика, а также длины цифрового сигнала в зависимости от конкретной физической задачи, стоящей перед экспериментатором. Приведены алгоритмы, моделирующие принцип работы наиболее распространенных модулей, используемых при аналоговой обработке сигналов.
Во второй главе рассмотрена двойная импульсная ионизационная камера с сетками Фриша, предназначенная для спектрометрии осколков деления. Приведены основные рабочие принципы данного детектора. Описана схема спектрометра и алгоритмы, применяющиеся для извлечения физической информации из формы сигналов. Показано, что цифровая спектрометрия позволяет с большей надежностью, чем для аналоговой обработки, получать энергии, массы и углы вылета для каждого осколка. Приведена методика, позволяющая проводить измерения скорости дрейфа электронов в рабочем газе, следить за диффузией электронов и за вероятностью их захвата на электроотрицательных примесях. Проведены измерения удельных ионизационных потерь для осколков разных энергий и масс. Разработан метод, позволяющий напрямую проводить измерения неэффективности сетки
Фриша. Предложен алгоритм для комплексной проверки сигналов на присутствие в них наложений. Приведены результаты измерений энерго 00 ТЭГ! "J ft массово-угловых распределений осколков деления Th, U и Np при разных энергиях возбуждения.
Глава три содержит описание методики для измерения дважды дифференциальных сечений реакции (п,сс) при помощи импульсной ионизационной камеры с сеткой Фриша. Предложена такая конструкция детектора и электроники, при которой мертвое время в основном и мониторном каналах равно при любых загрузках. Показано, что методами цифровой обработки сигналов удается подавить фон от реакций, идущих на компонентах рабочего газа, приблизительно в 30 раз. Дана расшифровка функции отклика детектора при изучении (п,сс) реакции на легких ядрах. Приводятся результаты измерений сечения реакции 10B(n,a)7Li в диапазоне энергий падающих нейтронов от 2.5 до 4.5 МэВ.
В главе 4 описан цифровой спектрометр на базе кристалла CsI(Tl). Описана схема спектрометра и алгоритмы обработки цифровых сигналов. Показано, что при цифровой обработке сигналов с использованием метода наименьших квадратов удается определить вклад и время высвечивания быстрой и медленной компонент, составляющих сіщнтилляционную вспышку. Анализ вклада быстрой компоненты позволил достичь в 2-3 раза лучшего разделения частиц по типу, нежели аналоговые методы. Тонкий сцинтилляционный экран был использован в качестве детектора длиннопробежных частиц, возникающих при тройном делении ядер. Удалось провести детальные измерения спектров легких частиц при спонтанном делении Cf и при вынужденном делении 232Th.
Пятая глава посвящена разработке методики цифрового канала регистрации нейтронов при помощи органического сцинтиллятора (стильбена). Созданный спектрометр позволял проводить как амплитудные, так и временные измерения. Показано, что качество сигналов сильно зависит от типа ФЭУ. Метод корреляционного анализа позволил более эффективно осуществлять разделение нейтронов и у-квантов. Предложен метод восстановления насыщенных сигналов, что позволило увеличить динамический диапазон установки. Показано, что данный метод позволяет эффективно работать при пиковых загрузках до 100 МГц. Точность временной отметки составила лучше 1 не.
Шестая глава посвящена использованию цифровых методов регистрации применительно к германиевому детектору, импульсной ионизационной камере без сетки и пропорциональному счетчику. Показано, что использование цифровых методов позволяет увеличить предельную скорость счета у-квантов германиевым детектором. При этом удается выделять наложенные сигналы, разделенные временным интервалом менее 100 не. Предложен метод анализа сигналов от ионизационной камеры без сетки Фриша, при котором удается определять как энергию частиц, так и угол их вылета из мишени. Применение цифровых методов анализа формы сигналов к пропорциональному счетчику позволило осуществлять эффективное разделение нейтронов и у-квантов и значительно подавить стеночный эффект.
Научная иовизна: Впервые, для регистрации ядерных излучений, на практике были использованы методы цифровой обработки сигналов. Создан уникальный, цифровой спектрометр осколков деления позволяющий одновременно измерять энергию, массу и угол вылета парных осколков. Впервые, в одном подходе, проведено экспериментальное изучение неэффективности сетки Фриша, поведение удельных ионизационных потерь для осколков различных масс и энергий, поведение скорости дрейфа, диффузии и вероятности прилипания электронов в различных газовых смесях. Впервые цифровой спектрометр был использован при изучении массово- энерго - угловых распределений осколков деления как для спонтанного деления так и для деления быстрыми нейтронами. Впервые были разработаны цифровые методы подавления фонов разной природы, что позволило с высокой надежностью выделить и изучать редкие события деления.
Создан уникальный низкофоновый цифровой спектрометр для изучения (п,ос) реакций. Был разработан новый, цифровой метод разделения частиц по месту их возникновения в детекторе, что позволило снизить фон в 30 раз. Был обнаружен и изучен эффект утечки частиц. С использованием спектрометра был получен уникальный набор данных для сечения реакции 10B(n,ct) в диапазоне энергий от 1 до 5.5 МэВ.
Впервые с применением цифровых методов регистрации было проведено прямое изучение времени высвечивания и выходов различных компонент в сцинтилляционной вспышке кристалла CsI(Tl). Для этого кристалла был разработан оригинальный метод разделения частиц по типу основанный на выделении вклада быстрой компоненты математическими методами. Для параметра разделения получено в 2-3 раза лучшее разрешение чем достигнутое аналоговыми методами.
Апробация работы:
Результаты, используемые в работе, были доложены на Международных конференциях: Ленинград 1989, Mich 1991, Lodz 1992, Smolenice 1993, Gatlinburg 1994, Trieste 1997, Casta-Papiernicka 1998, Международных семинарах в Дубне (ISINN) 1994, 1995, 1996, 1997, 1998, 1999, 2000, 2002, 2003, Обнинске 1998, 2000, 2003.
Результаты опубликованы в журналах, трудах конференций, периодических изданиях МАГАТЭ и препринтах института [49, 55, 56, 66, 68, 75, 79, 81, 82, 83, 111, 122-126, 130,142, 143, 145, 148, 150, 196-198, 241, 242, 260, 266-303].
Личный вклад автора:
При непосредственном участии автора: 1) Спроектированы и изготовлены несколько детекторов на основе ионизационных камер. 2) Разработаны алгоритмы и написана библиотека подпрограмм на Фортране для цифровой обработки сигналов от детекторов ядерных излучений. 3) Проведены тестовые измерения на спектрометре осколков деления, спектрометре сс-частиц, спектрометре для изучения тройного деления, сцинтилляционных детекторах на основе CsI(Tl) и стильбена и пропорциональном счетчике. 4) Проведены измерения массово — энерго — угловых распределений осколков деления для Cf(sf), U(n,f), Th(n,f), 237Np(n,f). Измерены выходы тройного деления для 252Cf(sf) и 232Th(n,f). Проведены измерения полного сечения реакции 10В(п,а) для нейтронов в диапазоне энергий от 0.9 до 5.5 МэВ. 5) Изучены люминесцентные свойства кристалла CsI(Tl). 6) Разработан спектрометр быстрых нейтронов на базе кристалла стильбена и оцифровщика формы импульсов.
На защиту выносятся:
1. Разработанный спектрометр осколков деления на базе двойной ионизационной камеры с сетками Фриша и оцифровщика формы импульсов.
2. Методика получения информации об энергиях, массах и углах вылета осколков из цифровых сигналов, снимаемых с двойной ионизационной камеры с сетками Фриша.
3. Методика прямого измерения неэффективности сетки Фриша и внесения соответствующей поправки в форму анодного сигнала.
4. Метод оперативного измерения основных свойств рабочего газа импульсной ионизационной камеры.
5. Метод измерения удельных ионизационных потерь для осколков деления различных масс и энергий.
6. Метод обнаружения наложенных сигналов для ионизационной камеры со слоем, обладающим большой собственной а-активностью.
7. Разработанный спектрометр для изучения дважды дифференциальных сечений (п,а) реакции на базе двойной ионизационной камеры с сетками Фриша и оцифровщика формы импульсов.
8. Метод подавления фона от частиц, рождающихся на компонентах рабочего газа.
9. Метод определения люминесцентных свойств неорганических сцинтилляторов.
10. Метод разделения частиц по типу в сцинтилляторе CsI(Tl).
11. Разработанный спектрометр продуктов тройного деления на базе двойной ионизационной камеры с сетками Фриша, сцинтилляционного экрана из CsI(Tl) и оцифровщика формы импульсов.
12. Метод получения информации об энергии, времени появления и типе частицы из оцифрованных сигналов от органического сцинтиллятора.
13. Метод измерения энергии и угла вылета частиц из оцифрованных сигналов от ионизационной камеры без сетки.
14. Метод цифрового выделения близких наложений сигналов применительно к германиевому детектору у-лучей.
15. Метод спектрометрии нейтронов и выделения фона у-квантов путем анализа цифровых сигналов от пропорционального счетчика.
16. Разработанная библиотека цифровых алгоритмов для эмуляции работы наиболее распространенных в экспериментальной ядерной физике электронных модулей.
Критерии выбора оцифровщика формы сигнала
Сигнал - это физический процесс, содержащий информацию. Физическая природа сигнала может быть весьма различной. Сущность цифровой обработки состоит в том, что физический сигнал (напряжение, ток и т.д.) преобразуется в последовательность чисел, которая затем подвергается математическим преобразованиям в вычислительном устройстве. Трансформированный цифровой сигнал (последовательность чисел) при необходимости может быть преобразован обратно в напряжение или ток. Исходный сигнал от детектора излучений является непрерывной функцией времени. Такие сигналы, определенные во все моменты времени, назьшают аналоговыми. Последовательность чисел, представляющих сигнал при цифровой обработке, является дискретным рядом и может не полностью соответствовать аналоговому сигналу. Числа, составляющие последовательность, являются значениями сигнала в отдельные (дискретные) моменты времени и называются отсчетами сигнала (samples). Как правило, отсчеты берутся через равные промежутки времени Т, называемые периодом дискретизации (или интервалом, шагом дискретизации — sample time). Величина, обратная периоду дискретизации, называется частотой дискретизации (sample frequency). Процесс преобразования аналогового сигнала в последовательность отсчетов называется дискретизацией (цифрованием).
Сигнал, дискретный во времени, но не квантованный по уровню, называется дискретным сигналом. Сигнал, дискретный во времени, и квантованный по уровню, называют цифровым сигналом (выборкой). При обработке сигнала в вычислительных устройствах его отсчеты представляются в виде двоичных чисел, имеющих ограниченное число разрядов. Вследствие этого отсчеты могут принимать лишь конечное множество значений и, следовательно, при представлении сигнала неизбежно происходит его округление. Процесс преобразования отсчетов сигнала в числа называется квантованием по уровню, а возникающие при этом ошибки округления — ошибками (или шумами) квантования. Отметим то важное обстоятельство, что с формальной точки зрения под определение цифровых сигналов попадает широко используемый в ядерной физике объект — частотный спектр событий. Действительно, энергетические, массовые, угловые распределения принято представлять на дискретной шкале измеряемой величины (ось X, каналы), при этом в каждом канале может содержаться целое число, соответствующее числу событий с данным значением измеряемого параметра. Для обработки спектров в ядерной физике была разработана совокупность алгоритмов, базирующаяся в основном на методе наименьших квадратов. Классические приложения ЦОС практически полностью базируются на методах, вытекающих из преобразований Фурье. Исторически сложившееся различие в подходах к обработке цифровых сигналов имеет объективные причины. Действительно, форма спектров, реализующихся в ядерно-физических измерениях, может меняться в широких пределах. Известны непрерывные, линейчатые и смешанные типы спектров. Все они, как правило, не носят периодического характера. Кроме того, многие классические приложения ЦОС требуют проведения обработки в режиме реального времени, в то время как при обработке спектров данное ограничение встречается редко. Это и определило специфику в методах, применяемых для обработки спектров. Однако те же требования имеют место и для сигналов, поступающих от детекторов сигнала. Полученное при квантовании значение входного сигнала может иметь максимальную ошибку, равную цене канала амплитудно-цифрового преобразователя, которая в свою очередь зависит от разрядности АЦП. На рисунке 2 показана ошибка квантования (в), которая равна разнице между исходным аналоговым сигналом (а) и полученным дискретным сигналом (б). Важной особенностью преобразования от аналогового сигнала к цифровому является то, что ошибка квантования ведет себя подобно случайному шуму, который был добавлен к основному сигналу.
Особенностью работы многих АЦП является то, что в процессе преобразования амплитуды в число они кроме случайного шума вносят в цифровой сигнал и систематическое смещение. В зависимости от типа преобразующего АЦП происходит систематическое понижение или увеличение значений относительно уровня входного сигнала (округление до ближайшего целого числа, причем всегда в одну сторону). Однако простая процедура сложения каждого отсчета в цифровом сигнале со случайным числом, изменяющимся в пределах цены канала АЦП, позволяет нивелировать постоянное смещение и сделать шум квантования случайным. В большинстве случаев, квантование приводит только к увеличению вклада случайного шума по отношению к полезному сигналу. Этот аддитивный шум равномерно распределен по амплитуде в пределах канала преобразующего АЦП. Представление эффектов, вносимых дискретизацией в виде случайного шума, который добавляется к любому шуму, уже имеющемуся в аналоговом сигнале, чрезвычайно полезно.
Представим себе аналоговый сигнал с максимальной амплитудой 1.0 В, на который наложен случайный шум с амплитудой 1.0 мВ. При оцифровывании этого сигнала 8-ми разрядным АЦП шум дискретизации может составить 4 мВ. Таким образом, суммарный шум в цифровом сигнале возрастет в 4 раза. Если проделать ту же процедуру, но при помощи 12-и разрядного АЦП, то шум дискретизации составит 0.25 мВ, что пренебрежимо мало по сравнению с уже имеющимся аналоговым шумом. Этот пример наглядно показывает насколько важно правильно Каждый раз при выборе разрядности оцифровщика необходимо найти ответ на три основных вопроса 1) сколько шума - уже имеется в аналоговом сигнале?; 2) сколько шума допустимо иметь в цифровом сигнале?; 3) с каким динамическим диапазоном амплитуд импульсов необходимо работать? Другой важнейшей проблемой является правильный выбор частоты дискретизации. Ясно, что в общем случае представление сигнала набором дискретных отсчетов приводит к потере информации, так как мы ничего не знаем о поведении сигнала в промежутках между отсчетами. Будем считать, что цифрование сигнала проведено корректно в том случае, если из полученного цифрового сигнала можно точно восстановить исходный, аналоговый сигнал. При выборе частоты дискретизации ключевую роль играет теорема дискретизации, часто называемая также теоремой Котельникова (в зарубежных источниках данная теорема называется теоремой Найквиста), и понятие о частоте Найквиста. Согласно этой теореме любой гармонический сигнал может быть адекватно представлен дискретными отсчетами, если его частота меньше половины частоты дискретизации (эта частота называется частотой Найквиста — fN=f}j/2=l/(2T)). Происхождение этих ограничений иллюстрирует рисунок 3. Данный эффект носит название появления ложных частот (aliasing). Ложные частоты способны исказить информацию как в области высоких, так и низких частот. Для предотвращения появления эффекта ложных частот необходимым элементом любой системы, основанной на цифровой обработке сигналов, является аналоговый фильтр высоких частот. Задача этого фильтра -подавить во входном аналоговом сигнале все частоты выше предела, устанавливаемого теоремой дискретизации [11]. При цифровании сигналов от детекторов ядерных излучений необходимо иметь в виду, что каждый компонент, используемый для получения и предварительной обработки сигнала (например, сам детектор, предусилитель, ФЭУ и даже кабель, по которому передается сигнал), имеет свою, ограниченную полосу
Схемы отбора совпадений и антисовпадений
Техника совпадений и антисовпадений - один из важнейших экспериментальных методов ядерной физики и физики элементарных частиц. Она позволяет регистрировать частицы и кванты с заданной между ними корреляцией во времени. Принцип действия схемы совпадения аналогичен логическому действию И, антисовпадений — действию НЕ. Основная характеристика схемы совпадений — время разрешения. Оно определяется как временной интервал, с точностью до которого схема совпадений устанавливает одновременность событий. Как и любой другой логический алгоритм, принцип работы схемы совпадений может быть воспроизведен программным путем. Использовав один из описанных ранее алгоритмов определения начал импульсов, мы можем вычислить модуль разности времен их возникновения. После сравнения полученной величины с временем разрешения схемы совпадения принимается решение о целесообразности принятия или непринятия данного события для дальнейшей обработки. Отметим, что для одного набора сигналов мы можем повторять эту процедуру многократно с различными временами разрешения. Анализ получаемых результатов часто позволяет сделать однозначный вывод о случайности или коррелированное совпадений для разных групп частиц в экспериментальных спектрах. Так многократное увеличение времени разрешения должно привести к пропорциональному увеличению фоновых событий, в то время как число коррелированных событий будет оставаться неизменным. Разностный спектр укажет на области, наиболее подверженные влиянию фона. Заметим, что поскольку оба спектра собираются для одного набора данных, в разностном спектре не могут присутствовать отрицательные отсчеты, как это бывает для независимых экспериментов. 1.6.7 Амплитудно-цифровой преобразователь. Классический амплитудно-цифровой преобразователь представляет из себя довольно сложное устройство, стоимость которого может достигать 10 тысяч долларов США. Основная задача АЦП найти максимальное значение (амплитуду) входного сигнала и сгенерировать в выходном регистре число, пропорциональное этой величине. Как правило, входной сигнал, поступающий на вход АЦП, предварительно обрабатывается спектрометрическим усилителем, при этом происходит его формирование и фильтрация с целью понижения вклада низко и высокочастотных шумов. Существует несколько вариантов аппаратной реализации АЦП. С точки зрения цифровой обработки сигналов задача сводится к поиску максимального значения в одномерном массиве данных.
Задача тривиальна с точки зрения программирования и может быть решена при помощи нескольких операторов на ФОРТРАНЕ. Поскольку программа оперирует с массивом действительных чисел, то выдаваемый ею результат также является действительным. Для того, чтобы полностью воспроизвести алгоритм работы АЦП, необходимо округлить полученное значение до ближайшего целого числа. Однако на практике гораздо удобнее оказывается не прибегать к этому. Как правило, определение амплитуды импульса не является конечной задачей и на последующих стадиях обработки возникает необходимость производить с ней различные математические действия. Округление числа на ранних стадиях вычислений неизбежно приведет к потере точности для результата в целом. Поэтому есть смысл продолжать работать в действительном диапазоне чисел вплоть до момента, когда будет необходимо сформировать окончательный результат вычислений — спектры физически значимых величин. 1.6.8 Одноканальный анализатор. Одноканальный анализатор широко используется в экспериментальной ядерной физике для выделения событий в заданном диапазоне амплитуд импульсов. В том случае, если на его вход поступает импульс, амплитуда которого находится выше нижнего порога и ниже верхнего, на его выходе появится логический импульс. Для воспроизведения алгоритма работы одноканального анализатора средствами цифровой обработки сигналов можно воспользоваться описанным ранее алгоритмом работы АЦП. Для отбора импульсов в заданном амплитудном диапазоне достаточно сравнить амплитуду, выданную подпрограммой ADC, с верхним и нижнем уровнем одноканального анализатора.
В том случае, если значение амплитуды находится между уровнями, подпрограмма выдаст признак равный единице, в противном случае - ноль. Преобразователи заряд - код (QDC) получили распространение для аналогового анализа формы импульсов. Принцип их работы заключается в том, что входной импульс интегрируется в интервале времени, задаваемом внешними (пробирующими импульсами старт - стоп. Т.о. число, выдаваемое QDC по окончании работы, пропорционально площади входного сигнала в интервале между приходом стартового и стопового импульсов. Для анализа формы импульса обычно используются двухмерные спектры с осями полная площадь входного сигнала - площадь сигнала в заданном временном окне. При этом импульсы, одинаковые по амплитуде, но разные по форме, будут располагаться в разных местах на двухмерной поверхности. Этот метод часто используется для разделения частиц по типу [43-44]. Алгоритм
Измерение параметров рабочего газа ИИК
Отметим, что временные характеристики сигналов ионизационной камеры напрямую связаны с величиной скорости дрейфа электронов, образовавшихся в рабочем газе при ионизации. Действительно, время начала, длительность и амплитуда импульса анодного тока напрямую зависит не только от угла вылета частицы и ее тормозной способности, но и от скорости дрейфа электронов. Поэтому как сама величина скорости дрейфа электронов, так и ее стабильность в процессе измерений являются очень важным фактором при расчетах энергии, массы, заряда, угла эмиссии, определении удельных потерь энергии ионизирующей частицы и т.п. Из кинетической теории газов известно, что величина скорости дрейфа электронов зависит от состава рабочего газа, напряженности внешних полей (электрических и магнитных), от температуры и давления газа. К сожалению, контролировать и стабилизировать все эти факторы в процессе эксперимента очень сложно. В частности, при наполнении ионизационной камеры газом с давлением ниже атмосферного происходит заметное изменение временных свойств рабочего газа с течением времени за счет дегазации стенок камеры и накопления электроотрицательных примесей. Эти проблемы отчасти можно решить, используя системы протока рабочего газа, однако такие установки очень дороги, сложны в эксплуатации и не могут гарантировать стабильность скорости дрейфа при замене баллона - источника газа в силу возможной неидентичности состава рабочего газа [84]. Из всего вышесказанного можно сделать вывод, что в случае, когда конечный результат зависит от скорости дрейфа электронов, ее необходимо оперативно измерять в течение всего эксперимента. Идеальна в этом смысле система, которая позволяет совместить процессы основного измерения с измерением скорости дрейфа, т.е. делать это в один и тот же момент времени. Поставленную задачу можно решить с использованием оцифровщика сигналов.
Одновременное измерение сигналов с разных электродов камеры позволяет в деталях проследить за процессом дрейфа и собирания электронов. Метод измерения скорости дрейфа электронов основан на анализе формы сигналов с анода и катода ионизационной камеры. Измерение скорости дрейфа электронов. На рис.22 показаны примеры оцифрованных анодных (верхний рис.), катодных (нижний рис.) зарядовых сигналов и соответствуюпще сигналы анодного тока (средний рис.) для нескольких значений напряжения смещения. В предыдущем параграфе, на рис.16, мы уже определили ряд точек на временной оси, характерных для каждого события (набора из анодного и катодного сигналов): Ts и TQ. Определим еще одну точку Тм как наиболее вероятное время прихода электронов к аноду. Тм вычислялось, как первый момент измеряемого распределения плотности электронов от времени их прихода к аноду. Поскольку для мишени, расположенной на катоде, последние электроны всегда стартуют из околокатодного пространства, то пройденный ими путь равен расстоянию катод-анод (42 мм в данной ионизационной камере), а время их движения однозначно связано со скоростью дрейфа v. Однако дрейф электронов есть процесс статистический, к тому же еще первоначальное распределение электронов размывается за счет диффузии электронов в газе. Действительно, первый электрон может достичь анода, не испытав ни одного взаимодействия с атомами среды! В этом случае время его «дрейфа» будет равно времени пролета катод -анодного промежутка под действием ускоряющего его электрического поля. Последний электрон может прийти к аноду через время, значительно превышающее среднее время дрейфа в силу многократного взаимодействия с атомами среды. Т.о. единственной величиной, по которой можно объективно судить о процессе дрейфа является средняя скорость дрейфа электронов. Вполне вероятно, что существующий разброс в значениях скорости дрейфа, измеренных разными авторами [85-88], может быть объяснен этой причиной. Создав тем или иным путем облако свободных электронов в газе и измеряя время дрейфа по началу сигнала в стоповом детекторе, трудно гарантировать, что срабатывание детектора произошло в нужное время. Как будет показано позже, уширение облака электронов за счет диффузии при определенных условиях может быть сравнимо с пролетным расстоянием. Для определения наиболее вероятного времени дрейфа информацию о прибытии электронов к аноду мы извлекаем из формы импульса тока на аноде.
При использовании малых расстояний сетка-анод можно добиться условий, при которых форма анодного сигнала будет соответствовать плотности электронов в прианодном пространстве (эффект интегрирования анодного сигнала промежутком сетка-анод обсуждался ранее в п.2.2). Для более точного определения момента Тм в измерениях скорости дрейфа отбирались события, в которых угол вылета осколков деления составлял 90 (параллельно плоскости катода). При этом начальное распределение электронов вдоль оси камеры близко к дельта функции, а время нарастания анодного сигнала минимальное из всех возможных. Из измеренного зарядового анодного импульса путем цифрового дифференцирования со сглаживанием восстанавливается импульс анодного тока. На рис.22 видно, что при определенных условиях первоначальное узкое распределение плотности электронов после дрейфа в промежутке катод — сетка превращается в более размытое облако, которое в первом приближении можно аппроксимировать кривой Гаусса. Первый момент этого распределения дает нам наиболее вероятное время дрейфа электронов (точку Тм). Дисперсия импульса тока дает информацию о расширении трека из-за диффузии электронов в газе. До момента начала роста анодного сигнала все образовавшиеся электроны движутся в промежутке катод - сетка и создают постоянный катодный ток. Следствием этого является то, что зарядовый катодный сигнал
Блок схема спектрометра для изучения (п,а) реакции на легких ядрах
Значительные успехи в подавлении фона "газовых" частиц позволили спроектировать и создать спектрометр для изучения (п,а) реакции на легких ядрах. Спектрометр был создан совместными усилиями ГНЦ РФ ФЭИ и JRC IRMM, Гиль, Бельгия. Спектрометр создавался в первую очередь для получения высококачественных данных по сечению реакции 10B(n,ct)7Li в МэВ-ной области энергий нейтронов. Блок- схема детектора и электроники показана на рисунке 65. Детектор состоит из двух импульсных ионизационных камер с общим катодом. Первая камера с сеткой Фриша предназначена для регистрации сс-частиц, вылетающих из твердой мишени, расположенной на катоде. Механические характеристики этой камеры аналогичны описанным в п.2.2. На катод камеры был помещен тонкий, 30 мкг/см2, слой бора с обогащением по 10В - 94%. В качестве рабочего газа на разных ее этапах использовались смеси Аг+10%СН4, Аг+5%С02, Кг+10%СН4 и Кг+5%С02. Вторая камера предназначена для мониторирования нейтронного потока. Это простая плоскопараллельная камера с расстоянием между электродами 3 мм. На катоде этой камеры (в геометрии back to back к основному слою) располагалась спектрометрическая мишень U толщиной 549 мкг/см . Сигналы с общего катода и анода камеры с сеткой усиливались и подавались на входы оцифровщика формы импульса фирмы Signatic модель PDA12A, выполненного в виде компьютерной платы стандарта PCI [151], имеющего два независимых входа. Частота цифрования данной модели оцифровщика составляла 62.5 МГц по каждому входу. Программа, обслуживающая оцифровщик, была создана в среде Lab VIEW. Катодный сигнал, прошедший через дискриминатор со следящим порогом, служил для управления оцифровщиком. Достоинством такой схемы накопления событий служит то, что в ней отсутствуют высокие требования к точности временной привязки. Для любого сигнала, попавшего в рабочее временное окно оцифровщика, истинное время возникновения события может быть измерено путем анализа катодного сигнала. Еще одно преимущество такой схемы накопления заключается в том, что ее срабатывание всегда происходит от катодного сигнала независимо от того, в ,какой из камер (основной или мониторной) произошло событие.
При этом мертвое время спектрометра в обоих каналах одинаково по определению. Рисунок 66. Наборы из анодного и катодного сигналов, типичных для а-частиц (верхний рисунок) и осколков деления (нижний рисунок). Данное обстоятельство особенно важно при проведении прецизионных измерений сечения реакции. Все сигналы, независимо от места их происхождения, записываются на жесткий диск компьютера. На стадии обработки в первую очередь происходит сортировка событий по месту их происхождения. На рисунке 66 показаны сигналы от а-частицы, зарегистрированной в основной камере, и от осколка деления в мониторной камере. В первом случае присутствуют как катодный, так и анодный сигналы. Отличительной особенностью сигналов от осколков деления является отсутствие анодного сигнала. Из-за того, что теряемая осколком энергия многократно превосходит энергию а-частиц, генерируемый ими сигнал часто оказывается насыщенным по амплитуде. Типичный спектр осколочных сигналов показан на рисунке 67. Отличие формы спектра от классической пилообразной формы объясняется эффектом насыщения. Тем не менее, структура спектра такова, что без труда позволяет определить полное число актов деления, произошедших в процессе измерений. Исходный двухмерный спектр амплитуд анодных и катодных сигналов показан на рисунке 68. На рисунках 69 и 70 показаны двухмерные спектры времен прихода последних электронов к аноду - амплитуд анодных сигналов и параметра направления движения а-частицы G - амплитуда анодного сигнала.
Совместный анализ спектров 68, 69 и 70 показывает, что в накопленных данных присутствуют ярко выраженные фоновые компоненты от электронов, возникающих от конверсии у-квантов, приходящих от нейтронной мишени (мягкая часть спектра) и от "газовых" частиц, возникающих за счет (п,а) реакции на 36Аг (правая часть спектра).
