TSD-SOFT COMPANY (ТУЛА-СОФТ)
Основные задачи анализа и назначение ПО
Компьютерная помощь и разработка Программного обеспечения
Важнейшими задачами при анализе экспериментальных данных в физике твердого тела обычно являются следующие задачи:
- формонезависимый многоспектровый многофазовый Ритвельд анализ (в первую очередь, для RTOF-спектров - метод времени пролета).
- определение симметрийной структуры порошка (Powder Match)
- автоматический трёхмерный синтез Фурье
- индексация многофазных порошков
- формонезависимая подгонка одно- и многомерных пиков
- различные типы фильтрации данных, математическая статистика, и т.д.
- формонезависимый многоспектровый многофазовый Ритвельд анализ (в первую очередь, для RTOF-спектров - метод времени пролета).
- определение симметрийной структуры порошка (Powder Match)
- автоматический трёхмерный синтез Фурье
- индексация многофазных порошков
- формонезависимая подгонка одно- и многомерных пиков
- различные типы фильтрации данных, математическая статистика, и т.д.
В ядерной физике основные задачи, как правило, это обработка спектров, полученных на разнообразных спектрометрах, идентификация радионуклидов по характерным пикам и определение удельных активностей препаратов. Также немаловажной задачей является правильная градуировка имеющегося спектрометрического прибора по характерным известным элементам (градуировочным образцам), пики которых как правило легко обнаруживаются в спектре градуировке. В гамма-спектрометрии для этих целей обычно используются широко известные радионуклиды Co-60 и Cs-137.
Программа VMRIA (Visual Multiphase RIetveld Analysis) ориентирована на самый широкий класс нейтронно-дифракционных данных от многофазных поликристаллов, как времяпролетных, так и угловых; как прямых, так и Фурье (Reversed Time of Flight) и открыта для всевозможных модификаций и расширений; способна анализировать несколько спектров многофазных структур одновременно (например, измеренных при различных углах); независима от формы пика и может работать как с регулярной формой (Гауссиан, Лоренциан, и т.д.), так и с наиболее экзотичной, заданной, если нужно, графически или таблицей значений.
Для обработки многомерных спектров используется программа VDOMUS - аналог программы VMRIA, схожий с ней по интерфейсу пользователя. Обе программы написаны на языке программирования Pascal в среде Delphi IDE 6/7 и работают в операционной среде Windows 98-Windows 10.
Задача анализа пиков. Задача имеет 2 фазы:
1.качественная, - определение числа пиков в спектре и их приближенных центров (положений);
2.количественная, - построение оценок параметров этих пиков.
Формально метод решения задачи (алгоритм UPEAK) заключается в следующем. Одномерный спектр записывается так:
Для обработки многомерных спектров используется программа VDOMUS - аналог программы VMRIA, схожий с ней по интерфейсу пользователя. Обе программы написаны на языке программирования Pascal в среде Delphi IDE 6/7 и работают в операционной среде Windows 98-Windows 10.
Задача анализа пиков. Задача имеет 2 фазы:
1.качественная, - определение числа пиков в спектре и их приближенных центров (положений);
2.количественная, - построение оценок параметров этих пиков.
Формально метод решения задачи (алгоритм UPEAK) заключается в следующем. Одномерный спектр записывается так:
где fi - полезная компонента; это может быть пик, или экспонента, или другая функция, отличная от нуля только в локальной области; b(x) - функция фона, e(x) - ошибка спектра. Переменная x обычно называется каналом, и измеряется в условных целочисленных единицах x = 1, 2,
Для каждого типа компонент fi строится модель mi(x), также и mb(x). Эти модели могут быть аналитическими функциями или экспериментальными гистограммами, которые параметризуются следующим образом:
Для каждого типа компонент fi строится модель mi(x), также и mb(x). Эти модели могут быть аналитическими функциями или экспериментальными гистограммами, которые параметризуются следующим образом:
Параметры А, P, W, С имеют ясный физический смысл:
1. A - амплитуда (или площадь) компоненты;
2. P - положение (центр) компоненты;
3. W - полуширина компоненты;
4. C - коэффициент линейной зависимости полуширины от канала.
Далее начинается поиск пиков, включающий в себя следующие шаги:
1. Спектр приводится к стандартному масштабу по амплитуде умножением на соответствующий скаляр, и полуширине пиков компрессией по каналам так, чтобы амплитуда не превосходила 1000, а полуширина 6 каналов.
2. Затем осуществляются сглаживание спектра, построение низкочастотной огибающей снизу и вычитание ее из спектра.
3. Далее производится поиск вершин пиков по критерию квази-кривизны: в каждой точке вычисляются величины:
и точки локальных максимумов этой величины xj при условии, что s(xj) > err(xj), где err(x) - максимальный уровень ошибки (с учетом фона) спектра в точке x, принимаются за приближенные положения пиков.
4.Далее производится анализ найденных пиков по критериям чувствительности (отсев слабых пиков) и разрешения (слияние слишком близких).
5.На основе найденных пиков строится расчетный спектр, подгоняемый по амплитуде к s(x), который затем вычитается из s(x).
6.Остаток анализируется на присутствие скрытых наиболее сильных пиков, которые, если обнаружены, добавляются к списку ранее найденных.
Затем выполняется та или иная процедура аналитической подгонки параметрической модели спектра к s(x) в метрике наименьших квадратов или робастной, в результате чего мы получаем оценки параметров A, P,W,C и их погрешности для каждого пика. Дифференцирование по параметрам, необходимое для применения методов подгонки, осуществляется следующим образом:
1. A - амплитуда (или площадь) компоненты;
2. P - положение (центр) компоненты;
3. W - полуширина компоненты;
4. C - коэффициент линейной зависимости полуширины от канала.
Далее начинается поиск пиков, включающий в себя следующие шаги:
1. Спектр приводится к стандартному масштабу по амплитуде умножением на соответствующий скаляр, и полуширине пиков компрессией по каналам так, чтобы амплитуда не превосходила 1000, а полуширина 6 каналов.
2. Затем осуществляются сглаживание спектра, построение низкочастотной огибающей снизу и вычитание ее из спектра.
3. Далее производится поиск вершин пиков по критерию квази-кривизны: в каждой точке вычисляются величины:
и точки локальных максимумов этой величины xj при условии, что s(xj) > err(xj), где err(x) - максимальный уровень ошибки (с учетом фона) спектра в точке x, принимаются за приближенные положения пиков.
4.Далее производится анализ найденных пиков по критериям чувствительности (отсев слабых пиков) и разрешения (слияние слишком близких).
5.На основе найденных пиков строится расчетный спектр, подгоняемый по амплитуде к s(x), который затем вычитается из s(x).
6.Остаток анализируется на присутствие скрытых наиболее сильных пиков, которые, если обнаружены, добавляются к списку ранее найденных.
Затем выполняется та или иная процедура аналитической подгонки параметрической модели спектра к s(x) в метрике наименьших квадратов или робастной, в результате чего мы получаем оценки параметров A, P,W,C и их погрешности для каждого пика. Дифференцирование по параметрам, необходимое для применения методов подгонки, осуществляется следующим образом:
Более подробную информацию о работе программы можно найти в соответствующих статьях автора, представленных на данном сайте и в краткой справке в самой программе, вызываемой нажатием кнопки HELP.
Отметим, что ПО находится в стадии тестирования, поэтому справка, а также документация по работе с программой периодически обновляются.
Отметим, что ПО находится в стадии тестирования, поэтому справка, а также документация по работе с программой периодически обновляются.
Программа Visual Active ориентирована на пользователей, работающих с гамма-спектрами и является, по существу, ответвлением от VMRIA. Математический аппарат VАctive в целом не отличается от описанных выше методов подгонки спектров, используемых в VMRIA. В целом методы аппроксимации (fitting) являются достаточно общими и в той или иной степени используются в различных математических пакетах и приложениях. Особенностью VActive является как алгоритм поиска пиков (мультипик) так и работа с формой пика. Программа может работать как с регулярной формой пика (Гауссиан+фон, описанный полином степени до 5), так и с наиболее экзотичной, заданной, если нужно, графически или таблицей значений (реальная модель пика).
Предусмотрена возможность градуировки спектра, т. е. установления зависимости E=E(channel) энергии гамма квантов от номера канала для оси Ох. Градуировка проводится как правило по известным спектрам (Co-60, Cs-137) с предварительным определением положений центров пиков методом наименьших квадратов (fitting) с помощью программы. Затем вводится анализируемый спектр радионуклида и уточняются параметры его пиков уже в отградуированном масштабе.
Предусмотрена возможность градуировки спектра, т. е. установления зависимости E=E(channel) энергии гамма квантов от номера канала для оси Ох. Градуировка проводится как правило по известным спектрам (Co-60, Cs-137) с предварительным определением положений центров пиков методом наименьших квадратов (fitting) с помощью программы. Затем вводится анализируемый спектр радионуклида и уточняются параметры его пиков уже в отградуированном масштабе.
Автор программы - Злоказов Виктор Борисович, ОИЯИ, г. Дубна Московской Области.
Злоказов Виктор Борисович - доктор физико-математических наук, ведущий научный сотрудник Объединенного института ядерных исследований (ОИЯИ) Дубна, член Нью-Йоркской академии Наук (1995 г. № 45071), Международного философско-космологического общества (МФКО), член редколлегии научно-философского журнала «Философия и Космология».
Основные этапы научной деятельности.
Место работы - ОИЯИ (Дубна), математик, должность - ведущий научный сотрудник. Работал в качестве гостя-ученого в Hahn-Meitner Institute (Берлин) в Германии в 1991, 1992, 1994, 1995, 1996, 1997, 2005, и в Мюнхене на реакторе FRM2 Технического Университета в 2000.
Темы исследований - полный анализ (математика, методы, алгоритмы, программы) экспериментальных распределений: спектров ядерных реакций, сечений и т.д.
Научные интересы: дальнейшее развитие методов для сбора и автоматического анализа экспериментальных данных и программная реализация этих методов.
Общее число публикаций - 170.
Число цитирований в международных журналах - 216 (на 2010г.)
Авторы открыты и готовы к сотрудничеству. Все замечания и предложения принимаются по электронной почте:
Автор математического ядра ПО: Злоказов В. Б., e-mail: zlokazov@jinr.ru
Работа сайта, поддержка: Панков Сергей Евгеньевич, НПО Учебной Техники ТулаНаучПрибор, ОИЯИ, Дубна:
Электронная почта: physexperiment@narod.ru
Отдел программного обеспечения: +7-4872-58-38-35, +7-910-585-55-02
Злоказов Виктор Борисович - доктор физико-математических наук, ведущий научный сотрудник Объединенного института ядерных исследований (ОИЯИ) Дубна, член Нью-Йоркской академии Наук (1995 г. № 45071), Международного философско-космологического общества (МФКО), член редколлегии научно-философского журнала «Философия и Космология».
Основные этапы научной деятельности.
Место работы - ОИЯИ (Дубна), математик, должность - ведущий научный сотрудник. Работал в качестве гостя-ученого в Hahn-Meitner Institute (Берлин) в Германии в 1991, 1992, 1994, 1995, 1996, 1997, 2005, и в Мюнхене на реакторе FRM2 Технического Университета в 2000.
Темы исследований - полный анализ (математика, методы, алгоритмы, программы) экспериментальных распределений: спектров ядерных реакций, сечений и т.д.
Научные интересы: дальнейшее развитие методов для сбора и автоматического анализа экспериментальных данных и программная реализация этих методов.
Общее число публикаций - 170.
Число цитирований в международных журналах - 216 (на 2010г.)
Авторы открыты и готовы к сотрудничеству. Все замечания и предложения принимаются по электронной почте:
Автор математического ядра ПО: Злоказов В. Б., e-mail: zlokazov@jinr.ru
Работа сайта, поддержка: Панков Сергей Евгеньевич, НПО Учебной Техники ТулаНаучПрибор, ОИЯИ, Дубна:
Электронная почта: physexperiment@narod.ru
Отдел программного обеспечения: +7-4872-58-38-35, +7-910-585-55-02
