导读:本文包含了能谱数据处理论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:数据处理,射线,神经网络,铀矿,核素,航空,同位素。
能谱数据处理论文文献综述
王瑞刚[1]（2018）在《新型C/O能谱测井数据处理方法研究》一文中研究指出利用测井信息分析已开发油田尤其是已经进行过注水作业的油田的剩余油饱和度对于调整油田开发方案以及提高采收率至关重要。碳氧比能谱测井是套管井分析剩余油饱和度最有效的方法之一,可以在套管井中进行测井作业,能够在套管井中直接区分油层和水层,结果受地层水矿化度影响很小。但是目前的碳氧比能谱测井在数据处理方法上存在着一些问题。首先,传统求纯净非弹谱的方法存在一定的局限性。其次,传统方法的碳氧比没有去除地层骨架中的碳、氧元素的影响,使得传统方法得到的结果有较大误差。本文通过蒙特卡罗方法利用MCNP程序模拟了不同岩性、不同孔隙度和不同含油饱和度的地层非弹性散射伽马能谱以及俘获伽马能谱;提出了新的求纯净非弹谱的方法;对传统能窗法与产额法做了改进;推导了利用去除地层骨架影响之后的流体碳氧干重比求含油饱和度的公式;研究了去除地层骨架影响之后流体碳氧干重比与含油饱和度、孔隙度的关系;对比分析了各种方法的优劣。结果显示:纯净非弹谱获取的新方法克服了固定净谱系数法以及减氢峰法的缺陷,得到的结果更加接近理论值;去除地层骨架影响之后的流体碳氧干重比求得的饱和度的新方法在中高孔隙度地层中比传统方法效果更加显着。(本文来源于《中国石油大学(北京)》期刊2018-05-01）
金亚,郭云,孟悦新[2]（2018）在《基于全谱的能谱数据处理及解谱方法》一文中研究指出本文提出了一种利用全谱数据进行解谱以计算地层中自然放射性元素(钾、铀、钍)含量的方法。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2018年08期）
岳璐璐[3]（2015）在《基于便携式谱仪的能谱数据处理》一文中研究指出NaI(TI)γ数字化便携式能谱仪是近年来研究的一项热门话题,数字化能谱仪较之之前的模拟式谱仪探测效率更高,省去了之前需要将数据后期传输给计算机进行处理的过程有效的实现了实地测量快速检测到结果的目的。便携式的成功实现给测量时带来了更大的方便,并且随着科技的不断发展,各项技术的不断创新,以及嵌入式系统方面研究各项新成果的不断取得,给数字化便携式能谱仪的研究提供了许多的便利。目前,我们研究的这款NaI(TI)γ数字化便携式能谱仪在结合前人经验的基础上,不仅在硬件方面取得了一定的技术革新,在进行数据处理过程中,针对以往的能谱仪对放射性元素含量低,种类繁多时检测结果不准确,以及便携式能谱仪本身测量精度较低的问题进行了深入的研究。本文在分析比较以往的Y能谱数据处理算法的基础上,详细讲述了数字化便携式核素识别谱仪中的能谱数据处理方法,针对NaI(TI数字化便携式)Y能谱仪中的解谱难点,对谱数据的光滑处理,峰位识别算法,独特的核素库的建立,以及最终的核素的定性识别等问题进行了深入的分析、研究,并进行了相关算法的验证。针对便携式仪器的功耗以及CPU计算能力问题,提出了将数据进行主成分分析后再代入BP神经网络中进行分类识别的方法。结果证明这种方法在保证原有置信度的前提下有效的提高了识别效率。同时本文还提出了一种新的直接匹配的方法来定性识别位置核素,通过将实验数据与神经网络的方法对比得出,这种新的方法拥有较高的识别精度,并且相对于神经网络的方法来说,这种新的直接匹配的方法在保证相对的识别精度的前提下,具有识别速度快,易于编程实现等优点。(本文来源于《上海应用技术学院》期刊2015-05-20）
李飞[4]（2015）在《基于蒙特卡罗模拟和人工神经算法的伽马射线能谱数据处理技术》一文中研究指出伽马射线能谱数据处理主要包括能谱数据光滑、寻峰、本底扣除、重峰分解和净峰面积求解等,它是伽马射线能谱仪(或测量系统)不可缺少的关键技术之一。随着伽马射线能谱仪在地质矿产勘查、疾病诊断与治疗、工业过程分析和辐射环境监测等领域的广泛采用,以及当代微电子技术和计算机技术的发展,一些较复杂的能谱数据处理方法和较大计算量的算法,在伽马射线能谱仪上应用和实现已成为可能,使伽马射线能谱仪的性能指标得到很大提升。尤其是以NaI(Tl)闪烁计数为伽马探测器的伽马射线能谱仪,具有伽马射线探测效率高、使用维护方便、仪器成本低、操作简便等显着优点,采用有效的射线能谱数据处理技术可弥补其能量分辨率(对于137Cs的0.661MeV一般为7.5%左右)的不足。本论文以NaI(Tl)伽马射线能谱仪为研究对象,采用蒙特卡罗数值模拟(MCNP5)方法建立能谱仪的单能光子能谱响应,并根据得到的单能光子能谱建立光子能谱响应矩阵;通过建立BP神经网络模型,实现任意能量的单能光子能谱响应矩阵的参数预测;将已知辐射体条件下NaI(Tl)伽马射线能谱仪实测伽马射线能谱数据、第一层BP网络能谱预测参数组合在一起,建立第二层BP神经网络模型,进行任意辐射体环境中NaI(Tl)伽马射线能谱仪实测谱的单能光子能谱预测,从而实现仪器谱的分解;在此基础上,开发基于蒙特卡罗模拟和BP神经网算法的能谱数据处理软件平台,实现以上功能。本文取得了以下的研究成果。1、本文利用MCNP5对不同能量的γ射线在给定仪器和测量条件下建立模型,得到能量范围在0.24MeV~2.62MeV内43种不同能量的单能γ光子能谱数据,通过计算和统计,建立单能光子谱的响应矩阵。2、本文对BP神经网络进行输入向量重定义,提出了输入向量传导公式,以函数作为神经网络输入向量,取代单纯的数值数据;以43个单能光子谱响应矩阵参数为基础,建立BP神经网络进行训练,得到相关系数R2>0.95。通过BP神经网络可实现在一定的能量范围内,拟合任意入射γ射线能量的单能光子谱参数;结合响应矩阵,实现对任意能量单能γ射线的单能光子谱拟合。得到的每道能量箱计数比的最大相对误差为4.57%,平均相对误差为1.82%。3、本文以137组实测数据为基础,全谱各道计数率为输入向量,所有的单能光子谱响应参数和入射射线强度为输出向量,建立第二层BP神经网络并训练,得到相关系数R2>0.95,实现任意能谱的单能光子谱能量-强度分布预测。根据各单能光子谱的能量、强度及其他矩阵响应参数可计算出整条能谱数据,通过合成各个单能光子谱数据得到拟合全谱,并与实测谱进行对比。拟合谱和实测谱全谱计数率最大相对误差为4.58%,平均相对误差为1.76%;单道最大计数率最大相对误差为5%,平均相对误差为3.21%;单道平均计数率最大相对误差为5%,平均相对误差为3.58%。4、本文开发了基于蒙特卡罗方法和改进的神经网络算法为核心射线能谱数据处理与分析软件平台。该软件能自动计算给定仪器下的单能光子谱矩阵参数,可显示并简单操作分析能谱,对给定射线能谱仪实现射线能谱解析。(本文来源于《成都理工大学》期刊2015-04-01）
赵剑锟,陈爽,蒋越,甘媛[5]（2015）在《基于SNIP方法在月球伽马能谱数据处理中的应用》一文中研究指出采用伽玛射线谱仪来探测行星表面的物质成分是一种常规的手段。为了准确获取月表的元素分布特征,需要对伽玛能谱数据进行处理。从伽玛能谱数据的方面出发,提出采用SNIP方法对伽玛能谱数据进行本底扣除,获得了月球表面Th的分布特征,并且与美国的月球勘探者伽玛射线谱仪(LP-GRS)进行比较,结果表明,其分析特征基本一致,同时也存在一些差异。(本文来源于《中国新技术新产品》期刊2015年02期）
何芳[6]（2014）在《傅里叶变换和小波变换在同位素能谱测井数据处理中的应用》一文中研究指出同位素注入剖面能谱测井采集到的同位素能谱存在较大统计涨落,影响测井资料的解释精度。文章介绍了常用的两种信号处理方法——傅里叶变换与小波变换的基本原理,针对同位素注入剖面能谱测井得到的131Ba能谱,分别采用傅里叶变换与小波变换进行了降噪处理,并对两种方法的降噪效果进行了对比。对比结果显示,基于小波变换的降噪方法与传统的傅里叶变换方法相比,降噪效果更好,能谱重建质量更高。现场试验结果证明,同位素能谱经过小波变换处理后,具有比傅里叶变换更好的纵向分辨率。(本文来源于《石油仪器》期刊2014年03期）
刘端[7]（2013）在《射线能谱数据实时处理的GPU算法与实现》一文中研究指出论文来源于863计划资源环境技术领域课题“高精度能谱探测仪器研发”（课题编号：2012AA061803）。现代仪器谱解析，由原来的特征峰解析趋向于全谱解析，计算量大大增加。如何提高数据处理能力减少计算时间成了仪器谱解析的重要指标之一。为了提高仪器谱解析的效率，通常是对算法进行精简优化。但是基于数学方法的精简量非常的有限,并且实际在计算机上的执行效率也不高。另外一种方法，就是有效全面的利用计算机的计算能力。目前计算机多采用双核或者四核CPU，其数据计算能力大大加强。同时系统中拥有用于图像处理的GPU,其具有并行计算的特征。但是目前进行核数据处理软件中，多数仍然采用串行单线程为主，没有完全发挥多数据处理器计算机的计算能力。由于社会对计算力的需要和电子技术的不断发展，如今的电子计算系统中，除了传统的计算设备CPU外，其它的设备如GPU（图形处理器）、DSP也逐渐进入通用计算行列。目前，高端单芯片GPU的单精度浮点处理能力达到了1Tflops/s已超过主流CPU的十倍以上。由于GPU同CPU相比较，具有其独特的数据并行计算能力，GPU目前已经在科学计算领域扮演者越来越重要的角色。但不同厂家不同型号的设备的差异性给开发增加了不少难度，由此出现了一些GPGPU开发环境，如OpenCL、CDUA和DirectCompute等等。相比于其它俩个OpenCL支持设备最为广泛。OpenCL（OpenComputingLanguage；开放运算语言）是一个为了让系统中不同指令集和构架的计算设备联合计算的通用目的并行程序开发的开放标准，它规定了一套标准的应用程序接口API可适用于不同设备。目前常见的如Intel公司的多核CPU、NVIDIA公司的显卡、AMD公司的多核CPU和显卡都可支持。基于极大似然算法的核探测谱线全谱解析，可以很好的区分能量差为2/3半高宽的重迭峰提高能量分辨率。但是由于该算法计算量大、耗时多而制约实际应用。本文作者是采用OpenCL平台，在异构系统中利用GPU的并行运算能力，实现极大似然算法的并行计算。通过测试，在特定平台下该算法可以有效提高运行效率，运行时间约为原有的3.3%，提高了该算法的实际可行性。本论文主要的研究成果为：1.调研了极大似然算法在能谱解析上的应用和OpenCL平台。2.分析了GPU程序执行的特点和极大似然算法在GPU上运行的可行性，研究了OpenCL平台上的GPU编程方式。3.完成了GPU端的极大似然算谱线解析算法。4.测试了该程序进行谱线解析的速度。(本文来源于《成都理工大学》期刊2013-05-01）
刘端,葛良全,张庆贤,谷懿[8]（2013）在《基于OpenCL的显卡加速射线能谱数据处理》一文中研究指出极大似然算法在核探测谱线中能够进行全谱解析,可以有效分解能量差为2/3FWHM重迭峰,但是由于该算法计算量大、耗时多而制约实际应用。这里采用OpenCL(Open Compu-ting Language,开放运算语言)平台,在异构系统中利用GPU的并行运算能力,实现RL算法的并行计算。通过测试,在特定平台下该算法可以有效地提高运行效率,运行时间为原有的1/30,提高了该算法的实际可行性。(本文来源于《物探化探计算技术》期刊2013年02期）
张士红,林子瑜[9]（2012）在《相山铀矿田航空能谱数据图像处理与分析》一文中研究指出航空γ能谱测量是一种快速、有效的铀矿地质普查和找矿的手段。以相山铀矿田为例,利用ArcGIS、ERDASIMAGINE软件平台,将光学色彩空间变化方法——孟赛尔变换等数字图像处理技术引入航空伽玛能谱数据处理中,获得了一套有关相山火山盆地放射总场强度、放射场类型和放射场纯度等特征性能谱信息。这一新的能谱数据处理思路和技术,为相山铀矿田地质勘查提供了新的线索。(本文来源于《东华理工大学学报(自然科学版)》期刊2012年02期）
万建华[10]（2012）在《复杂地形区航空γ能谱数据处理方法研究》一文中研究指出航空γ能谱测量是将γ能谱仪器安装在飞机上探测地面介质辐射的γ射线，并换算出地面放射性元素视含量的一种航空地球物理探测方法，该技术是开展区域性地球物理调查的主要方法之一，在地质填图、矿产勘查及环境监测与评价等领域有着广泛的应用。为了缓解我国矿产资源需求压力，矿产勘查工作逐步向地壳深部及地形条件复杂区推进，而目前的航空γ能谱测量技术主要还是适用于地形条件良好的地区，复杂地形区的航空γ能谱数据处理的方法技术及工作流程的研究还相对欠缺。针对复杂地形对航空γ能谱数据处理的难点，本文通过理论推导与野外实验相结合等方式，开展了谱线噪声降消、散射本底扣除、高度改正、地形改正等数据处理方法技术的研究，并将这些方法初步应用于实际资料的数据处理。通过本文的研究，得出如下一些主要的结论：(1)针对航空γ能谱测量谱线中噪声成分突出的问题，在优选出NASVD方法的基础上进行方法改正，使之适用于航空γ能谱测量的大数据量要求。研究结果表明，NASVD方法能有效地提高测量数据的精度，且放射性元素含量水平越低，测量精度提高的程度越大。同时经过噪声处理后的谱线为进行后续的数据处理打下了良好的基础。(2)采用小波分析方法，综合扣除宇宙射线和地质体等放射源产生的散射谱线，该方法与测量高度无关，从而摆脱了使用地面剥离系数难于有效地剥离空中谱线数据中的康普顿散射成分的问题。(3)研究了多项式指数拟合方法，代替常规的指数拟合方法来进行高度改正，该方法比指数拟合法有更好的适用性，能满足更大测量高度变化范围，提高复杂地形区的高度改正效果。(4)针对地形影响问题，通过对比分析和实验数据检验，地形影响系数方法是目前比较有效的地形改正方法，其中以等效面源方法计算速度较快，当作为进行地形改正处理的首选方法。(5)根据经过新处理流程处理后的放射性元素含量分布图，结合必要的地质图、遥感图等资料对试生产的地质构造特征进行了解释，推断了该区的断裂、岩浆岩、地层等地质构造特征。(本文来源于《中国地质大学(北京)》期刊2012-05-01）
能谱数据处理论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文提出了一种利用全谱数据进行解谱以计算地层中自然放射性元素(钾、铀、钍)含量的方法。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
能谱数据处理论文参考文献
[1].王瑞刚.新型C/O能谱测井数据处理方法研究[D].中国石油大学(北京).2018
[2].金亚,郭云,孟悦新.基于全谱的能谱数据处理及解谱方法[J].电子技术与软件工程.2018
[3].岳璐璐.基于便携式谱仪的能谱数据处理[D].上海应用技术学院.2015
[4].李飞.基于蒙特卡罗模拟和人工神经算法的伽马射线能谱数据处理技术[D].成都理工大学.2015
[5].赵剑锟,陈爽,蒋越,甘媛.基于SNIP方法在月球伽马能谱数据处理中的应用[J].中国新技术新产品.2015
[6].何芳.傅里叶变换和小波变换在同位素能谱测井数据处理中的应用[J].石油仪器.2014
[7].刘端.射线能谱数据实时处理的GPU算法与实现[D].成都理工大学.2013
[8].刘端,葛良全,张庆贤,谷懿.基于OpenCL的显卡加速射线能谱数据处理[J].物探化探计算技术.2013
[9].张士红,林子瑜.相山铀矿田航空能谱数据图像处理与分析[J].东华理工大学学报(自然科学版).2012
[10].万建华.复杂地形区航空γ能谱数据处理方法研究[D].中国地质大学(北京).2012
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