Pulse Classification与Saturated-Waveform Reconstruction技术在SLEGS伽马光束线上用于LaBr3(Ce)探测系统的动态范围扩展

《IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering》：Pulse Classification and Saturated-Waveform Reconstruction for Dynamic-Range Extension of a LaBr3(Ce) Detection System at the SLEGS Gamma Beamline

　　

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摘要：

为了减轻在1英寸LaBr3(Ce)探测系统中的脉冲饱和和堆积现象，该系统暴露于强度为3和4 MeV的γ射线束下。该系统采用了离线数据处理框架，该框架结合了异常事件分类和饱和波形重建技术。首先，从脉冲形状鉴别（PSD）-能量分布中预选出受饱和影响的候选事件，这些候选事件分别占原始事件的28.70%和25.32%。接着，基于时间域的一阶导数特征进行二次精细分类，进一步去除了残留的堆积事件，从而得到用于后续波形重建的单一饱和脉冲，其占比分别达到99.81%和99.86%。未饱和脉冲被提取出来用于平均波形建模，最终确定双指数（DE）模板为最优脉冲模型。自适应分段加权非线性拟合方法利用未失真的上升沿和尾部样本恢复了饱和区域的波形，成功再现了轻度至中度饱和脉冲以及能量高于11.4 MeV的宽平顶脉冲的波形和峰值幅度。实验结果表明，分别有74.58%和74.47%的重建事件达到了较低的校正卡方误差；在4.3–11.1 MeV范围内的事件中有超过99.9%被稳定重建。所提出的方法将重建的等效能量范围扩展到了大约27 MeV，纠正了能量依赖的PSD漂移，并将事件恢复到以0.343为中心的正常纯伽马射线带，其PSD范围为0.329–0.364。恢复光谱的等效能量分辨率分别达到了44.18%和40.03%，优于传统的宽范围未饱和NaI(Tl)参考探测器。无需对硬件进行修改或升级数字器范围，该框架为高通量伽马射线测量提供了可靠的离线数据恢复解决方案。

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引言

随着辐射探测技术在核物理、粒子天体物理学和核医学成像领域的持续发展和应用，探测任务正越来越多地扩展到极端条件。一方面，为了实现更优越的探测灵敏度，研究人员正在追求极微弱的信号和背景抑制。例如，在超低背景实验中，高纯度锗（HPGe）探测器的目标活性已降低到非常低的水平。另一方面，探测系统也经常被部署在具有极高能量和极高通量的环境中。例如，大型高海拔空气簇射观测站（LHAASO）成功探测到了能量超过100 TeV甚至达到PeV范围的宇宙射线，标志着高能辐射探测领域的新探索。同时，在束流诊断和高负载成像应用中，探测系统需要在每秒数百万（cps）的计数率下保持准确的光谱分辨能力。然而，在这些高能量或高通量条件下，探测系统的整体性能通常受其读出电子设备的限制。特别是对于广泛使用的基于闪烁体的探测系统，入射能量首先被转换为光子，然后通过光电倍增管（PMT）或硅光电倍增管（SiPM）转换为电信号，其线性动态范围从根本上受到PMT/SiPM本身的响应、前置放大器电压限制以及模拟-to-digital转换器（ADC）的位深度的限制。当沉积的能量过高或瞬时通量过大时，相邻脉冲之间的间隔会变短，导致显著的脉冲堆积。此外，过高的瞬时光子密度或信号幅度可能超出电子设备的线性阈值，从而导致脉冲饱和或削波。这种非线性失真不仅会导致峰值信息的丢失和高能光谱的变形，还会改变脉冲形状鉴别（PSD），最终导致粒子识别错误。

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