通过UMAP-HDBSCAN技术提高液体闪烁中的α/β粒子鉴别能力

《Applied Surface Science Advances》：Enhanced α/β discrimination in liquid scintillation via UMAP-HDBSCAN

本研究提出基于UMAP-HDBSCAN的液体闪烁α/β鉴别方法，通过波形预处理、UMAP三维降维和HDBSCAN聚类实现事件分类，结合随机森林分析波形特征。实验采用241Am和90Sr/90Y混合源验证，该方法相比传统PSD方法具有更优的分离性能和参数鲁棒性。

　　

田一帆|刘浩然|杨志杰|梁俊成|张启生|范富友

中国地质大学，北京，100083，中国

摘要

本研究提出了一种基于UMAP-HDBSCAN的增强型α/β鉴别方法，用于液体闪烁测量。在对采集的原始数据进行波形预处理后，采用均匀流形逼近和投影（UMAP）将数据维度降低到三维，从而实现特征提取和可视化。随后，应用层次密度聚类（HDBSCAN）对α和β事件进行分类。所得到的簇标签也被用来训练随机森林分类器，这不仅有助于分析对鉴别性能有贡献的波形特征，而且在需要时还能有效解决α/β事件中的类别不平衡问题。使用²⁴¹Am和⁹⁰Sr/⁹⁰Y的混合源对方法进行了验证，结果表明与传统的脉冲形状鉴别（PSD）方法相比，该方法在α/β分离性能上有所提升，并且对输入参数的变化具有更好的鲁棒性。

引言

基于液体闪烁的α/β鉴别技术广泛应用于环境放射性分析中，包括与核燃料循环活动相关的放射性核素释放的常规监测（Hou, 2007; Hou et al., 2005; Zhang et al., 2023）、健康相关放射性评估（Fons-Castells et al., 2017; Ridone et al., 2024）以及环境过程研究（Subha Anand et al., 2017）。该技术依赖于α和β粒子与闪烁体相互作用产生的不同比例的延迟荧光成分，从而导致输出脉冲的特征不同。α粒子的较高比电离率使得更多激发分子处于三重态，因此α脉冲的持续时间更长（Brooks, 1979; Horrocks, 1970）。基于这一原理，开发了诸如电荷比较法和零交叉法等脉冲形状鉴别（PSD）技术。这些技术现已广泛应用于PerkinElmer和Hidex公司的商用液体闪烁计数器中（Edler, 2017; Eikenberg et al., 2014; Feng et al., 2017）。然而，在实际应用传统PSD方法时，需要预先定义最佳鉴别参数，例如长门和短门的积分窗口。测量后，还必须手动选择二维能量-PSD图中的感兴趣区域（ROIs）以提取分离后的能量谱。这些参数设置和主观的ROI选择不可避免地引入了偏差，增加了测量复杂性，并且如果配置不当，可能会导致鉴别性能不佳。

近年来，高速数字化仪的发展使得能够记录每个事件的完整波形数据以供后续离线分析（Mini et al., 2014）。借助计算机的强大计算能力，基于脉冲波形的分析方法——如似然估计、卷积神经网络（CNNs）、高斯混合模型（GMMs）和其他机器学习技术——越来越多地被用于液体闪烁计数中的α/β鉴别。与传统方法相比，这些方法能够提取更多用于事件鉴别的信息特征，并在类似的N/γ鉴别任务中表现出更优越的性能（Liu and Shao, 2023; Wang et al., 2022; Zhou et al., 2023）。然而，淬火效应的存在是一个重大挑战。在标记数据集上训练的监督学习模型需要大量准确标记的数据，但由于不同放射性核素和淬火程度的差异，构建这样的标准化数据集特别困难。

本研究提出了一种基于UMAP-HDBSCAN的增强型α/β鉴别方法。与传统PSD技术相比，该方法大大减少了对手动确定鉴别参数的依赖。此外，其无监督框架消除了从涉及多种核素和淬火程度的测量中构建标记参考数据集的需要，从而提高了其在实际应用中的可行性和可扩展性。下面将详细介绍该方法、验证实验及其相应的结果。

方法部分

方法论

本研究分为三个部分：数据采集和预处理、基于UMAP-HDBSCAN的α/β鉴别方法，以及通过随机森林进行的补充分析和验证。详细的处理过程如图1所示。

实验设置

在本实验中，准备了²⁴¹Am和⁹⁰Sr/⁹⁰Y的混合样品。样品装在PerkinElmer公司的20 mL塑料小瓶中，包含15 mL的Ultima Gold AB闪烁体溶液和少量载体溶液。样品测量10分钟后，在配备Intel 14900K CPU的工作站上进行了离线数据处理，编程平台使用Python和MATLAB。在数据处理过程中，采用了传统的PSD方法和其他三种广泛采用的方法

结论与展望

本研究提出了UMAP-HDBSCAN方法，这是液体闪烁测量中α/β鉴别技术的重大进展。该方法比传统的PSD方法具有更优越的性能和鲁棒性，提供了更清晰的决策边界，并消除了手动调整参数的需要。通过将UMAP-HDBSCAN应用于²⁴¹Am和⁹⁰Sr/⁹⁰Y的混合源，验证了其有效性。

特征重要性分析表明，UMAP不仅捕捉到了

CRediT作者贡献声明

田一帆：撰写 – 审稿与编辑，撰写 – 原始草稿，软件开发，方法论研究。刘浩然：撰写 – 审稿与编辑，撰写 – 原始草稿，方法论研究。杨志杰：可视化处理，验证，研究，概念化。梁俊成：方法论研究，资金获取，概念化。张启生：监督工作，正式分析，概念化。范富友：验证工作，资源协调。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能会影响本文所述工作的财务利益或个人关系。

致谢

本研究得到了国家自然科学基金（项目编号：12441508）的支持。