被动伽马发射断层扫描的定量成像与燃料棒自动识别

成员国对《不扩散核武器条约》的遵守情况通过核保障监督进行监测。被动伽马发射断层扫描（PGET）系统是国际原子能机构（IAEA）开发的一种新型仪器，用于核查储存在水池中的乏核燃料。先进的图像重建技术对于获得乏燃料组件的高质量横截面图像至关重要，以使 IAEA 视察员能够监测核材料并及时发现其转用。在这项工作中，我们开发了一套软件，用于精确重建乏燃料横截面图像、自动识别存在的燃料棒并估算其活度。由于乏燃料的高活度和自衰减，其测量带来了独特的图像重建挑战。我们实现了一种线性前向模型来模拟探测器对 PGET 内燃料棒的响应。图像重建通过求解正则化线性反问题并使用快速迭代收缩阈值算法（FISTA）完成。我们还实现了传统的滤波反投影方法用于比较，并将两种方法应用于模拟模拟燃料组件的重建图像。反问题方法获得了更高的图像分辨率和更少的重建伪影，均方误差降低了 50%，结构相似性提高了 200%。然后我们使用卷积神经网络自动识别组件类型并从图像中提取棒位置；最终将估算的活度水平与真实值进行比较。所提出的计算方法准确估算了现有燃料棒的活度水平，相关不确定度约为 5%。