通过卷积神经网络实现单晶化学气相沉积探测器中的中子-伽马射线鉴别

scCVD钻石探测器系统通过瞬态电流技术测量载流子漂移速度，结合Geant4模拟验证了gamma射线产生三角、双步和矩形信号的特性，并训练卷积神经网络实现中子与gamma射线85%以上的鉴别准确率。

　　

陈久涛|宋玉寿|唐继超|杨森|周瑶|刘慧兰|陈思泽|肖丹

哈尔滨工程大学核科学与技术学院，哈尔滨，150001，中国

摘要

尽管先前有报道称，在单晶化学气相沉积（scCVD）金刚石探测器中，伽马射线信号呈现三角形，但我们的研究还发现了双阶梯形和矩形信号。传统的脉冲形状鉴别（PSD）算法对理想形状的信号表现良好；然而，它们区分测量到的中子和伽马射线信号的能力有限。在这项工作中，我们开发了一个scCVD金刚石探测器系统，并测量了来自α粒子、伽马射线和D-D中子发生器的信号。通过瞬态电流技术（TCT）确定了载流子漂移速度。利用这些速度，结合Geant4模拟和载流子漂移电流模型，模拟了金刚石中的伽马射线和中子信号，模拟结果与测量结果一致。测量结果和模拟结果均证实，伽马射线可以在scCVD金刚石探测器中产生三角形、双阶梯形和矩形信号。此外，还总结了沉积能量分布与伽马射线信号形状之间的关系。最后，使用测量到的伽马射线和中子信号训练了一个卷积神经网络（CNN）模型。通过多个伽马射线源、中子源和另一个scCVD金刚石探测器的实验评估，证明了该模型的鉴别准确率超过85%，表明其具有很强的泛化能力和便携性。

引言

单晶化学气相沉积（scCVD）金刚石具有出色的辐射抵抗能力和优异的光谱特性。scCVD金刚石探测器的广泛应用得益于微波等离子体化学气相沉积技术（Ashfold等人，1994年；Kamo等人，1983年）。目前关于scCVD金刚石的研究主要集中在晶体生长（Arnault等人，2022年；Balmer等人，2009年）、辐射抵抗性（B?ni等人，2022年；Kagan等人，2019年）、载流子迁移率（Pernegger等人，2005年；Pomorski等人，2005年）以及脉冲形状鉴别（PSD）（Cosic等人，2024年；Kobayashi等人，2020年；Nakhostin，2019年；Passeri等人，2020年）方面。PSD的目的是区分α粒子、伽马射线和中子。不同类型的辐射由于与¹²C原子的相互作用机制不同，会产生不同形状的信号。在先前的研究中，α粒子通过金刚石中的点状电离产生矩形信号；伽马射线由于沿路径的连续电离产生三角形信号（Cerv，2016年）；不同能量的中子在金刚石中引发各种反应（Kavrigin等人，2016年）。对于能量低于4.8 MeV的中子，与¹²C核的弹性散射是主要过程，非弹性散射的阈值能量为4.8 MeV。当中子与¹²C核发生弹性散射时，会产生矩形和双阶梯形信号。本文重点讨论快速中子（$$ < 4.8 MeV）和伽马射线的鉴别。

常用的鉴别算法包括基于半高宽（FWHM）的分离方法（Novak等人，2020年）、矩形-三角形最小二乘法（Passeri等人，2020年）和余弦相似性算法（Nakhostin，2019年）。这些算法对理想形状的伽马射线和中子信号具有较高的鉴别准确率。然而，在使用scCVD金刚石探测器进行伽马射线测量时，由于噪声和电子沉积能量的特性，可能会观察到矩形、双阶梯形和不规则信号。这些算法在区分测量到的中子和伽马射线信号方面的能力有限。

瞬态电流技术（TCT）被用于测量scCVD金刚石的载流子特性（Pernegger等人，2005年）。α粒子电离会产生电子-空穴对，在电场作用下向阳极和阴极漂移。由于α粒子的射程较短，载流子主要在电极的一侧积累，因此产生的α信号主要由电子或空穴的漂移形成。通过测量α信号的宽度，可以确定电子和空穴的漂移速度（Pomorski等人，2005年）。此外，还使用卷积神经网络（CNN）对一维时间序列信号进行分类（Jeong等人，2020年；Yoon等人，2022年）。

在这项工作中，我们使用了一种市售的scCVD金刚石探测器开发了一个探测器系统。首先，在低真空环境中，使用²⁴¹Am和²³⁹Pu α源进行了能量校准，并通过TCT测量了scCVD金刚石中的载流子漂移速度。接下来，我们收集了来自¹³⁷Cs和⁶⁰Co源的伽马射线信号以及来自D-D中子发生器的平均能量为3.10 MeV的中子信号。随后，通过Geant4模拟和载流子漂移电流模型获得了scCVD金刚石中的模拟中子和伽马射线信号。模拟信号的形状与测量结果非常吻合。模拟和实验结果均证实，伽马射线可以在金刚石探测器中产生双阶梯形和矩形信号。我们总结了金刚石中沉积能量分布与伽马射线信号形状之间的关系。最后，使用测量到的伽马射线和中子信号训练了一个CNN模型。通过¹³⁷Cs、⁶⁰Co、²²Na和¹⁵²Eu源的伽马射线信号以及来自D-D中子发生器和²⁵²Cf源的中子信号，评估了该模型的鉴别准确率。测量到的伽马射线和中子信号的鉴别准确率超过85%。当应用于另一个scCVD金刚石探测器时，该模型的准确率仍保持在85%以上，证明了其强大的泛化能力和便携性。

节选内容

scCVD金刚石探测器系统

scCVD金刚石探测器（尺寸为4.5 × 4.5 × 0.5 mm³）由Micron Semiconductor Ltd.提供。在金刚石上使用银环氧树脂形成了欧姆接触，以降低阻抗并实现高热稳定性。原始信号通过射频（RF）放大器放大，然后由采样率为2.4 GHz的14位模数转换器（ADC）捕获。RF放大器的增益为20 dB，带宽为1–1000 MHz；ADC的输入电压范围为

伽马射线和中子信号

我们选择了实验和模拟信号中的伽马射线和中子信号进行比较，如图9和图10所示，这些信号具有典型的形状。对于伽马射线信号，除了三角形信号外，还观察到了双阶梯形和矩形信号；模拟信号与实验结果一致。同样，对于中子信号，模拟的双阶梯形和矩形信号也与实验结果相符。

结论

在这项工作中，我们开发了一个scCVD金刚石探测器系统，并收集了α粒子、伽马射线和中子信号。基于²⁴¹Am和²³⁹Pu源，我们进行了能量校准，并通过TCT测量了载流子漂移速度（$$ = (7.0 ± 0.2)×10⁴ m/s，$$ = (5.0 ± 0.1)×10⁴ m/s）。在伽马射线信号中观察到一定数量的双阶梯形和矩形信号，同时还有典型的三角形信号。通过结合载流子漂移电流模型和Geant4模拟，进一步研究了这些信号。

CRediT作者贡献声明

周瑶：资源提供、研究工作。刘慧兰：验证工作、资源提供。陈思泽：资源提供。肖丹：资源提供。陈久涛：撰写初稿、软件开发、方法设计。宋玉寿：撰写、审稿与编辑、项目协调、资金筹集。唐继超：资源提供、研究工作。杨森：资源提供、研究工作

未引用参考文献

Axtmann和Kedem，1965年。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能会影响本文研究的财务利益或个人关系。

数据可用性

数据可应要求提供。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能会影响本文研究的财务利益或个人关系。

致谢

本工作得到了国家自然科学基金（项目编号：12227810）、稳定支持项目（项目编号：WZ220241001）和中国科学院的支持。