《Radiation Measurements》：Summing-induced signal distortion mechanisms and suppression methods in SiPM array gamma spectroscopy detectors
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针对SiPM阵列 summed 输出导致的波形失真问题，本研究提出基于ROC优化的阈值鉴别方法，并验证脉冲面积分析（PAA）可提升能量分辨率至9.40%，优于传统PHA。
王宝|张雄杰|王东阳|董文明|李东|刘世良|张浩然|刘江妮|周海贤|刘奇|王海涛|陈宁|王仁波
中国南昌，铀资源勘探-开采与核遥感国家重点实验室，330013
摘要
脉冲高度分析（PHA）在闪烁γ射线光谱学中得到广泛应用，因为它简单快捷。然而，在使用多通道硅光电倍增管（SiPM）阵列进行信号求和的系统里，PHA容易受到求和架构本身导致的波形失真的影响。这种失真会改变信号形状，显著降低能量分辨率。在本研究中，我们使用一个与NaI(Tl)闪烁体耦合的16通道SiPM阵列，系统地研究了这些异常信号的特性和起源。通过分析脉冲面积与高度的比率分布，我们发现求和引起的失真会导致脉冲形状变宽，并且与单次事件信号轮廓有显著差异。为了解决这个问题，我们引入了一种基于阈值的波形鉴别方法。该方法通过优化接收器操作特性（ROC）曲线来识别和排除异常脉冲，从而在需要保留PHA以提高速度或简化系统的场合下，实际提升了光谱性能。然而，仅靠波形校正无法恢复失真的信号。为了解决这一局限性，我们进一步探索了脉冲面积分析（PAA）作为一种对失真效应不那么敏感的替代方法。实验表明，PAA将能量分辨率提高了24.25%，在662 keV时达到了9.40%。这些发现突显了基于幅度的方法在求和读出架构下的局限性，并表明在适用的情况下，PAA为使用SiPM阵列的紧凑型伽马光谱学提供了更稳健的解决方案。本研究提供了理论见解和实用策略，以减轻现代闪烁探测器中的信号异常问题。
引言
得益于其独特的工作原理和出色的性能，硅光电倍增管（SiPM）近年来引起了广泛的研究兴趣。SiPM被广泛应用于核辐射检测、荧光传感、核医学成像和粒子尺寸表征等领域（Kim等人，2024年；Sato等人，2025年）。高速模数转换器（ADC）和现场可编程门阵列（FPGA）的快速发展促进了辐射检测系统的微型化和数字信号处理的进步（Kumar等人，2024年）。与雪崩光电二极管（APD）相比，SiPM具有多个优点，包括快速响应时间、低工作电压以及不受磁场影响（Bi，2020年；Paveli?等人，2020年）。此外，SiPM在环境监测系统（如大气激光雷达）中表现出色，能够在模拟模式和光子计数模式下有效工作（Agishev等人，2013年）。
最近的制造技术进步激发了对基于SiPM的探测器在能谱测量方面的兴趣。例如，TENMAK开发的一种新型塑料闪烁体与SiPM阵列耦合后，对于626 keV的单能电子实现了25%的能量分辨率（Sadigov等人，2024年）。在使用SiPM-NaI(Tl)耦合探测器的研究中，集成光导后，2×2的SiPM阵列与1英寸NaI(Tl)晶体配合使用，实现了7.7%的能量分辨率；而与2英寸晶体耦合时，662 keV时的分辨率降至10.2%（Huang等人，2017年）。为了克服单个SiPM的有效感光面积有限的问题，通常使用由多个元件组成的阵列来提高检测性能（Hatefi Hesari等人，2021年）。例如，一个64元件的SiPM阵列与Φ3×3英寸的闪烁体和CLYC晶体耦合，并通过单通道跨阻放大器读出，662 keV时的分辨率为6.5%（Huang和Zhang，2021年）。同样，对于一个大面积圆柱形NaI(Tl)闪烁体（3×3英寸），16通道SiPM阵列在662 keV时的能量分辨率为8.8%（Lin等人，2020年）。
在多SiPM探测器配置中通常采用两种主要策略。第一种策略是将每个SiPM独立地与闪烁体晶体耦合，实现像素化检测，这种配置常用于伽马相机和正电子发射断层扫描（PET）等成像系统（D'Adda等人，2024年；Kole等人，2025年）。然而，这种配置的集光效率低，系统复杂度高，成本也较高。相比之下，另一种策略是使用单个闪烁体晶体直接与多个SiPM耦合，检测信号通常通过求和电路获得（Delgado等人，2024年；Shen等人，2022年；Zhang等人，2023年）。虽然这种方法提高了灵敏度并降低了成本，但也存在信号失真和脉冲堆积的问题。脉冲高度分析（PHA）是光电倍增管（PMT）光谱学中一种成熟的技术（Freitas等人，2015年；王强等人，2022年）。但是，当多个SiPM的信号被求和时，PHA容易发生失真，主要是由于同时响应导致的脉冲堆积。这些失真的信号会错误地表示沉积的能量，从而降低能量分辨率。此外，相对较宽的脉冲宽度限制了SiPM阵列在高计数率条件下的性能（Guo等人，2025年）。目前主流的缓解脉冲堆积的方法包括延长恢复时间和在硬件层面使用高阶滤波器，而基于软件的方法通常涉及数字反卷积、堆积建模或人工智能和机器学习等高级算法。同时，脉冲面积分析（PAA）常用于脉冲能量谱测量，其中利用脉冲面积来表征辐射能量，使其对脉冲形状的变化不太敏感（王强等人，2022年）。然而，PAA也存在触发效率低和计算开销高的局限性。
为了解决求和SiPM系统中传统脉冲高度分析的局限性，本研究探讨了基于SiPM阵列的伽马光谱学中由求和引起的异常的形成机制和波形特征。通过使用与NaI(Tl)闪烁体耦合的SiPM阵列进行了一系列实验，来表征由多通道求和产生的异常信号。通过评估脉冲面积与高度的比率，并基于接收器操作特性（ROC）分析优化阈值鉴别方法，我们探索了一种在实际情况下识别和抑制失真信号的方法，同时保留了幅度信息。此外，我们证明了脉冲面积分析（PAA）提供了一种更稳健的替代方案，显著降低了对波形失真的敏感性。以下部分将详细介绍波形分析、鉴别策略以及基于幅度和基于面积的方法之间的能量分辨率比较。
章节摘录
探测器配置
先前的研究探讨了SiPM对闪烁体表面的有效覆盖范围与所得能谱之间的关系（王宝等人，2022年）。基于这些发现，开发了一个专门的实验平台，以便深入研究SiPM的输出信号。实验平台的系统架构如图1所示。当暴露于辐射时，NaI(Tl)闪烁体会发出光子，这些光子被SiPM检测并转换
失真信号特征
在多个SiPM的输出被求和的系统中，导致能量分辨率下降的一个关键因素是原始信号中的波形失真。图6展示了使用Tektronix TDS 2024C数字示波器捕获的典型失真波形，该示波器的带宽为200 MHz，采样率为2 GS/s。从示波器捕获的波形中可以看到高幅度和低幅度信号都存在异常。这些波形通常表现出形状变宽和平坦化的特征
结论
本研究系统地分析了基于SiPM阵列的伽马光谱系统中信号异常的机制，并评估了几种抑制技术。研究表明，基于幅度的脉冲高度分析容易受到信号失真的影响，这会显著降低能量分辨率。尽管基于ROC的阈值处理可以有效地识别和排除部分失真事件，但在完全恢复原始信号谱方面存在局限性，并且依赖于
作者贡献声明
王宝：撰写——初稿，研究，资金获取，正式分析。张雄杰：撰写——审稿与编辑，方法论，资金获取。王东阳：验证，数据管理。董文明：研究，正式分析。李东：数据管理，概念化。刘世良：验证，研究。张浩然：可视化，方法论。刘江妮：验证，研究。周海贤：可视化。刘奇：监督，方法论，资金
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。
致谢
本工作得到了国家科学技术重大项目（深地探测和矿产资源勘探，2024ZD1003004）、国家自然科学基金（U22B2077）、江西省重大科学技术研究与发展（20224AAC01012）、东华理工大学核与地球科学系的“挑战性项目”（2024HDX03, 2024HDX10）以及东华理工大学研究生创新基金（DHYC-202464）的支持。
