Modélisation stochastique du signal photonique pour la spectrométrie g

Présentation au sujet: "Modélisation stochastique du signal photonique pour la spectrométrie g"— Transcription de la présentation:

1 Modélisation stochastique du signal photonique pour la spectrométrie g
Thomas Trigano CEA Saclay / ENST Paris

2 Modélisation du signal photonique
Plan La spectrométrie g Définition Etat de l’art Problèmes rencontrés Modélisation du signal photonique Modélisation Application : le problème du désempilement Quelques graphiques et conclusions

3 La spectrométrie gamma : Définitions
Etude des rayonnements photoniques Utilisation du spectre en énergie pour l’identification des radionucléides Applications : environnement, identification de déchets nucléaires Source : Tsoulfanidis, « Detection of Radiation and Measurement », 1995

4 Spectrométrie gamma : état de l’art
Hypothèse : signal photonique connu, on cherche alors le filtre qui maximise le rapport signal à bruit ; on utilise un filtre adapté En pratique, des inconnues existent (forme des impulsions, instants d’arrivée, durées et énergie des impulsions)  filtre adapté modifié

5 Problèmes de la résolution par filtrage adapté
Causalité du filtre adapté Problème pour les forts taux de comptage  compromis S/B-taux de comptage Inconvénient majeur : le filtre adapté dépend des paramètres inconnus que l’on cherche et ne fonctionne que pour des taux de comptage modérés et avec des rapports S/B forts

6 Problèmes inhérents à la spectrométrie gamma
— Problèmes physiques : diffusion Compton, … Source : id. Empilements d’impulsions

7 Modélisation stochastique
Utilisation de 2 processus ponctuels marqués Processus des impulsions poissonnien et homogène Processus ponctuel des séquences d’occupation Processus des impulsions Processus des séquences d’occupation

8 Liens entre les processus
Relations complexes entre les deux processus Avantage : cadre mathématique plus riche

9 Exemple : application des formules précédentes (1)

10 Exemple : application des formules précédentes (2)

11 Conclusion et perspectives
Modélisation adéquate pour le problème du désempilement de spectre Objectifs à terme : trouver une relation entre les deux processus ponctuels, via la densité des marques