Kémia | Felsőoktatás » Náfrádi Gábor - Sugárkárosodás mérése optikai és elektronikai eszközökben, diplomamunka

http://www.doksihu Sugárkárosodás mérése optikai és elektronikai eszközökben Náfrádi Gábor Témavezető: Dr. Pór Gábor egyetemi docens BME Nukleáris Technikai Intézet, Nukleáris Technika Tanszék BME 2010 1 http://www.doksihu Alulírott Náfrádi Gábor kijelentem, hogy a diplomamunkámban foglaltak saját munkám eredményei, és csak a hivatkozott forrásokat használtam fel. Minden olyan részt, amelyet szó szerint, vagy azonos tartalommal, de átfogalmazva más forrásból átvettem, egyértelműen a forrás megadásával megjelöltem. Sugárkárosodás mérése optikai és elektronikai eszközökben Kivonat Náfrádi Gábor diplomadolgozatához A dolgozatban bemutattuk a KFKI–RMKI által fejlesztett a W7X fúziós sztellarátorba szánt EDICAM gyorskamera sugárkárosodásának vizsgálatát, valamint a jövőben a BME Tanreaktorán folyó sugárkárosodási vizsgálatok előkészítését. Bemutattuk az elektronikai eszközben sugárzás hatására

lezajló folyamatokat. Vázoltuk azoknak a sugárforrásoknak a működését, amelyek közvetlenül kapcsolhatók a sugárkárosodási vizsgálatainkhoz. Bemutattuk a p-n átmenet elektromos jellemzőit. Levezettük a p-n átmenet szivárgási áramának térfogati részét, mely a neutronok keltette elektromosan aktív csapdák számán keresztül nő a neutron fluenssel. Bemutattuk a kamera sötét áramú képeinek sugárzás okozta statisztikus viselkedését. Megállapítottam, hogy a növekvő neutron fluenssel lineárisan növekszik a kamera sötét kamera árama, ami összhangban van az irodalom alapján várttal. A növekedés mértéke erősen függ a képek expozíciós idejétől, kis expozíciós idők esetén a kamera szivárgási árama kisebb azonos fluens mellett. Megmutattuk, hogy a kamera alkalmas lehet neutron fluens, fluxus detektálására, változtatható érzékenységgel. Így a kamera alkalmas lehet a kameraport neutron fluensének monitorozására. A

statisztikus vizsgálatokon kívül bevezettem egy módszert, amivel a sötét kamera áramú képeken jelenlévő egyetlen részecske által kiváltott hatásokat lehet detektálni. A módszer az egyes pixelek idősorai közt számított korrelációs együtthatók átlagán és szórásán alapszik. A módszer teszteléséhez készítettem egy MATLAB programot, amit sikeresen teszteltem. A módszeren alapuló MATLAB program segítségével megmutattam, hogy a gamma és a neutronsugárzás is egyaránt képes több pixelre kiterjedő egyetlen részecske által kiváltott hatást létrehozni. Ez fontos lehet a valós alkalmazások során, mikor a megfigyelt jelenség mérete összemérhető, egy, egyetlen részecske által kiváltott hatás méretével. A dolgozat végén bemutattuk az 1MeV neutron ekvivalens fluxus jelentését, valamint a meghatározásához beszerzett detektorok működését. Az 1MeV neutron ekvivalens fluxus meghatározásához szükséges spektrummérést sajnos

nem sikerült még elvégezni. Ez idáig csak egyetlen próbamérést végeztünk a BTI-BDT buborék detektorral. Ezen kívül bemutattuk a jövőben gamma besugárzásoknál használni kívánt gamma dozimétert. 2 http://www.doksihu The radiation damage measurement in optical and electronic devices Abstract of Gábor Náfrádi’s thesis In this thesis we present the radiation damage measurements of the EDICAM high-speed camera which was developed by KFKI RMKI and we also present the preparation for future radiation damage measurements in the BME Training reactor. We presented the radiation induced processes in electronic devices. We described the radiation sources which are directly connected to our radiation damage measurements. We presented the electrical properties of the p-n junction. We deduced the bulk generation current of the p-n junction, which grow with the neutron fluence by the number of the neutron induced electrically active traps. We presented the statistical

behavior of the camera’s dark current images induced by the radiation. I found that the dark current of the camera grows in a linear manner along with the neutron fluence, which is in accordance with the expectations based on relevant literature. The degree of growth is strongly dependent on the exposure times. In the case of short exposure times with the same fluence, the degree of the growth is smaller. We demonstrated that the camera is capable of serving as a neutron flux-fluence detector with variable sensitivity. The camera can be used for monitoring the neutron fluxfluence in the camera port I suggested a method which is able to detect the SEEs on the camera’s dark current images. The method is based on the average and the deviation of correlation coefficients of the camera pixel time series. In order to assess the method I wrote and successfully tested a MATLAB program. With the help of the MATLAB program – which is based on the previously mentioned method - I proved that

the gamma and the neutron radiation can also cause several pixel size SEEs. This result could be of significance in practical applications where the size of the observed phenomena is commensurable with the size of the SEE. Finally we presented the definition of the 1MeV equivalent neutron flux and introduced the detectors which were purchased for these measurements. It will be necessary to conduct a neuron spectrum measurement for the determination of the 1MeV flux, which, unfortunately, has not yet been made. All-in-all only one test measurement was done with the BTI-BDT neutron detector. In addition to this we presented a gamma detector which will be used in future gamma irradiations. 3 http://www.doksihu Tartalomjegyzék Tartalomjegyzék . 1 Bevezető . 5 A sugárkárosodás alapjai . 6 Sugárzás hatásai elektronikai eszközökben. 6 Ionizáció okozta hatás . 6 Atomkilökődések okozta hatás. 7 Egyetlen részecske által kiváltott hatás . 8 Összefoglaló . 9

Sugárforrások . 9 Termonukleáris fúzió . 9 Reaktorok környezete . 11 Elektronikai eszközök . 14 Vezetők. 14 Szigetelők . 14 Félvezetők . 15 P-N átmenet elektromos viszonyai . 16 Szivárgási áram térfogati része. 17 Fotodióda . 20 Végfelhasználói vizsgálatok . 21 Előzmények . 21 Statisztikai vizsgálatok . 24 2ms-os expozíciós idejű neutron besugárzásos képek . 25 20ms-os expozíciós idejű neutron besugárzásos képek . 28 200ms-os expozíciós idejű neutron besugárzásos képek . 31 Összefoglaló . 34 Az eseménydetektáláshoz használt módszer, és matematikai alapja . 35 A módszer . 35 Matematikai alapok . 35 A program . 37 Az adatszerkezet . 37 A program leírása . 38 A program által számított eredmények . 38 Gamma besugárzásos képek. 38 Neutron besugárzásos képek . 58 Összefoglaló . 63 Mérések előkészítése . 64 NIEL skálázási hipotézis . 64 Buborék detektorok: . 65 Buborék detektorok fizikája: . 65 BTI-BDS buborék

detektorok . 67 BTI-BDT buborék detektor . 69 ROTEM AMP-200 . 70 Összegzés . 71 Köszönetnyilvánítás . 72 Irodalom jegyzék . 73 4 http://www.doksihu Bevezető Amióta az ember erős sugárzási terek környezetében él és dolgozik, azóta megfigyelhette, hogy a sugárzás nemcsak az élőszervezetet károsítja, hanem a technikai apparátusát is. Sugárkárosodás az a folyamat, amikor egy eszköz, legyen bármilyen egyszerű (betonacél), vagy legyen bonyolult (digitális kamera), sugárzás hatására nem a megszokott módon viselkedik. Ez a diszfunkció esetlegesen maradandó is lehet Ilyen folyamatokkal értelemszerűen sugárzással terhelt környezetben találkozhatunk. Ilyenek pl: az űr, atomreaktorok aktív zónája, gyorsítók, izotópforrások, spallációs források, fúziós berendezések. A felsorolt sugárforrások környezetében nagyon sokféle sugárzás lehet jelen: alfa, béta, gamma, neutron, proton, röntgen, nehéz ion Tapasztalat, hogy a

sugárkárosodási jelenségek erősen függnek a sugárzás energiájától, fajtájától és intenzitásától. Azért, hogy a nemkívánatos sugárkárosodási jelenségeket megelőzzük, illetve azokat el tudjuk különíteni az egyéb, a mérésünk fő tárgyát képező jelenségektől, vizsgálnunk kell, az egyes eszközök viselkedését különböző sugárzási terekben. Ilyen vizsgálatoknál nemcsak a sugárzások paramétereit kell mérni, hanem egyéb járulékos körülményeket is pl.: hőmérséklet, besugárzási idő, és minden az eszköz közvetlen működését befolyásoló tényezőt. A digitális vizuális megfigyelő rendszerek (kamerák) fejlődése lehetővé tette, hogy széleskörűen elterjedjenek tudományos mérésekben. Ezek az eszközök a félvezető fizika fejlődésével keltek életre. A felhasználási területeik nagyon különbözők, előfordulnak fúziós berendezések közelében, de űrszondákon is. A mi esetünkben egy digitális, a

látható fény tartományában érzékeny monokróm kamera, az EDICAM sugárkárosodási vizsgálatait kellett elvégezni. A kamerát a KFKI RMKI-ban fejlesztik és a Wendelstein 7-X (W7X) fúziós berendezésen fogja a plazmát megfigyelni. Ezt a kamerát vetették alá besugárzásos vizsgálatoknak, melyek során a kamerával felvételeket készítettek. A felvételek vizsgálatával következtetéseket vontunk le a kamera sugárkárosodásával kapcsolatban. A dolgozat célja az elektronikai eszközök sugárkárosodásához kapcsolódó irodalom felkutatása, feldolgozása, ezek alapján a vizsgálatokhoz szükséges eljárások kidolgozása, számítások elvégzése, valamint a BME tanreaktorán a jövőben végzendő besugárzások előkészítése volt. 5 http://www.doksihu A sugárkárosodás alapjai Ebben a fejezetben röviden vázoljuk, milyen hatással van a sugárzás, az elektronikai eszközök működésére, majd bemutatjuk azokat a sugárforrásokat melyek

környezetében ilyen károsodások végbemennek. Sugárzás hatásai elektronikai eszközökben A sugárzás hatásai elektronikai eszközökben három fő csoportra oszthatók a lejátszódó folyamatok és az okozott hatások szerint [1],[2],[3],[4]: • Ionizáció okozta hatás 1 Az ionizáció okozta hatás a neutronok, protonok, nehéz részecskék és a gamma-sugárzás által az elektronikai eszköz anyagában keltett ionizáció eredménye. Ez az ionizáló sugárzás kumulatív eredményeként fellépő károsodás, hiba. Neutronsugárzás közvetlenül nem ionizáló sugárzás, itt a neutron és az anyag atomjai közti reakció után létrejött töltött részecske közvetett ionizációja játszik csak szerepet. • Atomkilökődések okozta hatás 2 Atomkilökődéseket az eszköz anyagában, nagy energiás részecskék, vagy meglökött, másodlagos részecskék okozzák. Ebbe a csoportba tartoznak a részecskék nem ionizáló energia veszteségének a hatásai 3. •

Egyetlen részecske által kiváltott hatás 4 Az úgynevezett egyetlen részecske által kiváltott hatást főként nehéz ionok és neutronok okozzák. Azonnali eszköz zavarhoz vagy tönkremenetelhez vezető hibákat sorolnak ide Ionizáció okozta hatás Ionizáció okozta hatást, az ionizáló sugárzás kumulatív hatásának tekintjük. Szilárd anyagokban az ionizáló sugárzás energiája elektron lyuk párok keltésére fordítódik. Ebben az esetben a valencia sáv (legnagyobb energiájú teljesen betöltött sáv) elektronjai a vezetési sávba (valencia sáv feletti sáv) gerjesztődnek. Bármely ilyen anyag akár szigetelő akár vezető, vagy félvezető, vezetőképessége a normális érték fölé emelkedik. Vezetőkben viszonylag gyorsan megtörténik a töltés kiegyenlítődés. Szigetelőben külső tér alkalmazásával mind az elektronok mind a lyukak mobilizálhatók. Az elektronok nagy mobilitásuk miatt még a szigetelésre használt oxid réteget is

elhagyják. A pozitívan töltött lyukak is mobilak de kisebb mértékben és emiatt a lyukak többsége csapdába kerül az oxid rétegben. Lyukak csapdába kerülése az oxid rétegekben jelentős pozitív többlettöltést jelent, így kialakulhat egy tértöltés, mely zavarokat okozhat, MOS és bipoláris eszközökben. Az elektron lyuk pár keltéséhez szükséges energia elég kicsi, pl.: 18eV SiO 2 -ban [5], ezért ez egy könnyen kialakuló jelenség 1 Total Ionizing Dose (TID) Displacement Damage 3 Non Ionizing Energy Loss (NIEL) 4 Single Event Effect (SEE) 2 6 http://www.doksihu Ionizáció során átadott energiát a dózissal fejezik ki és Gy-ben mérik. Fontos lehet még a dózis teljesítmény is, melyet Gy/s-ben mérnek. Atomkilökődések okozta hatás Az atomkilökődések okozta hatás nagyenergiás részecskék eredménye. Amikor impulzus csere bekövetkezik egy nagy energiás részecske és szilárd test atomja között, akkor a célpont atom nagy

sebességgel elhagyja pozícióját [3]. Őt hívják elsőnek meglökött atomnak 5 A meglökött atom csak akkor hagyja el pozícióját, ha nagyobb energiát kap, mint a kötési energiája E d 6. Maga mögött egy ürességet hagy a rácsban, úgynevezett vakanciát A rácsból eltávolított atom meglökhet további atomokat, így egy kaszkád folyamatot indíthat el. Minden kilökött atom vagy találkozik egy vakanciával, ekkor rekombinálódik, vagy egy rácsközi pozícióba, úgynevezett intersticiális pozícióba kerül. A vakanciák és a kilökött atomok általában mobilak és képesek csoportokat alkotni vagy atomi szennyezőkkel kombinálódni. Félvezetőkben általában az így kialakuló hiba csoportok (vakancia csoport, szennyezővel kombinált vakancia) elektromosan aktívak, akárcsak az intersticiális atomok. Az atomkilökődések hatása jelentkezhet a kisebbségi töltéshordozók élettartamának csökkenésében, a töltéshordozók mozgékonyságának

csökkenésében, effektív többségi töltéshordozó koncentráció csökkenésben, új nívók létrehozásában és így akár típus inverzióban 7. Például szilíciumban az atomok kötési energiája kb:25eV, egy hiba csoport keltéséhez kb.: 5keV szükséges [3] Rugalmas szórást feltételezve, a maximálisan átadható energia az anyag egy atomjának E R ,max . Szilíciumban egy neutron általi Frenkel-pár keltéséhez, azaz egy vakancia és egy intersticiális atom keltéséhez szükséges neutron energia kb.: 185eV [3] Egy hibacsoport létrehozásához, pedig kb: 35keV neutron energia szükséges [3]. Elektronok esetén a következő közelítő relativisztikus képletet használhatjuk: E + 2m0 c 2 , (1) E R ,max = 2 E e e m Si c 2 Frenkel pár keltéséhez kb.:~255keV elektron energia, hibacsoport keltéséhez kb: 8MeV elektron energia kell. A képletben E e jelenti az elektron energiáját, c a fénysebesség, m0 az elektron nyugalmi tömege, m Si a szilícium atom

nyugalmi tömege. Gamma-sugárzás hatását az általa keltett elektronokon keresztül tudjuk figyelembe venni. Gamma-sugárzás háromféle módon képes elektronokat kelteni: fotoeffektussal, Compton szórással, párkeltéssel. Ha figyelembe vesszük a fotoeffektust leíró alapegyenletet: (2) hf = Wki + E m akkor, már kb.:255keV-es gamma foton elegendő lenne a kívánt energiájú elektron keltéséhez. Azonban ha figyelembe vesszük a kölcsönhatási formák hatáskeresztmetszetének energiafüggését, megállapíthatjuk, hogy a fotoeffektusnál ezen az energiatartományon valószínűbb a Compton szórás. A Compton szórásban átadható maximális elektron energia visszaszórás esetén 2ε (3) Ee,max = hν 1 + 2ε 5 Primary Knocked Atom (PKA) A „d” betű a displacement-re azaz elmozdulásra utal 7 Gondoljunk csak neutron a transzmutációs adalékolásra, Neutron Transmutation Doping (NTD). 6 7 http://www.doksihu hν és hν a bejövő foton energiája, mc 2 az

elektron energiája. Ez alapján egy mc 2 255keV-os elektron keltéséhez minimálisan szükséges gamma energia kb.: 413keV Ezeknél a vizsgálatoknál szokás a károsodás mennyiségét atomonkénti elmozdulással jellemezni, ezt DPA 8-val jelölik [6]. Azt mutatja meg, hogy átlagosan egy atom hányszor mozdul el adott fluens alatt. N (4) DPA = d = φ ⋅ t ⋅ σ d , N0 ahol N d az elmozduló atomok száma, N 0 az összes atom száma, φ a részecske-fluxus, t a ahol ε = besugárzás ideje, σ d az elmozdulás hatáskeresztmetszete. Szoktak még DPA FPY 9 értéket is megadni, ami a DPA-nak azaz értéke, ami maximális teljesítmény (fluxus) melletti 1 évnyi üzem után alakul ki. A képletben használt φ és σ d nyilván sugárzás és energia függő mennyiségek. Azért, hogy a különböző részecske sugárzások hatását egységesítve kezeljék, bevezették az úgynevezett NIEL 10 skálázási hipotézist [3]. Egyetlen részecske által kiváltott hatás Egyetlen

részecske által kiváltott hatás megjelenéséhez az eszköznek feszültség alatt kell lennie, tehát ezek csak működés közben lépnek fel. Egyedülálló nagy fajlagos ionizációra képes részecske keresztülhalad a félvezető oxid rétegén, útja mentén nagy számban kelt elektron-lyuk párokat. Az oxidban egy ionizációs csatorna alakul ki Az eszközre kapcsolt feszültség hatására előfordulhat, hogy a keletkezett ionizációs csatornán áram folyik, az oxid így átüt. Az előzőekben a neutront is megneveztük a kiváltó oknak, ez egy kis magyarázatra szorul. Ha a nagy fajlagos ionizációval rendelkező részecske az eszközbe kívülről érkezik, akkor csak a felület közelében történne ionizáció. A neutron könnyedén áthalad az anyagon így képes annak belsejében is reakcióba lépni az eszköz atomjaival. Ha egy ilyen reakcióban nagy fajlagos ionizációjú részecske keletkezik, az már eredményezhet ilyen eseményeket. Több, különböző

fajta egyetlen részecske által kiváltott hatás létezik melyeket a következőképpen csoportosítjuk: tönkremenetelt nem okozó illetve tönkremenetelt okozó egyetlen részecske által kiváltott hatás. Tönkremenetelt nem okozó egyetlen részecske által kiváltott hatás • Egyetlen részecske által kiváltott átmeneti károsodás 11: Ezek átmeneti hatások az elektronikában, melyek valamilyen állapot változást idéznek elő a memóriában, vagy a regiszter bitekben. Nem okoznak tartós károsodást az eszközben Az egész rendszert tekintve viszont képesek tartós kárt okozni 12, ha a rendszer nem képes magához térni egy ilyen esemény után. Ezek a hibák általában egy újraindítással kezelhetők • Egyetlen részecske által kiváltott tranziens 13: Akkor történik, mikor az ionizációból összegyűjtött töltés levezetődik, egy ál-jel formájában az áramkörön keresztül. Jelen 8 Displacement Per Atom, Atomonkénti elmozdulás Full Power

Year, az 1 éves maximális fluxus melletti besugárzás 10 Non Ionising Energy Loss(NIEL) 11 Single-Event Upset (SEU) 12 Single Event Functional Interrupt (SEFI) 13 Single Event Transient (SET) 9 8 http://www.doksihu sugárkárosodási vizsgálatok során, főleg ilyen egyetlen részecske által kiváltott hatással találkoztunk. Tönkremenetelt okozó egyetlen részecske által kiváltott hatás • Egyetlen részecske által kiváltott kapu-átütés 14: Nagy teljesítményű MOSFET-ekben megfigyelhető, mikor egy nehéz ion becsapódik a kapu tartományban, miközben a kapu, nagy feszültség alatt van. Egy átütés történik a szigetelő szilícium-dioxid rétegben, mely lokális túlhevülést és tönkremenetelt okoz a kapu tartományban. • Egyetlen részecske által kiváltott átégés 15: Nagy teljesítményű MOSFET-ekben jelentkezik, amikor egy nehéz ion becsapódásának hatására a forrás és az aljzat közt lokálisan nagy áram fog folyni, az aljzat

átüt, a túlmelegedés tönkreteheti az eszközt. • Egyetlen részecske által kiváltott áramnövekedés 16: Képes megjelenni minden chipben melyben egy parazita PNPN szerkezet található. Egy nehéz ion halad keresztül a két belső tranzisztor átmenet egyikén, és egy thyrisztor szerű szerkezetet kapcsolhat be, így rövidzárat hozhat létre. Ez akár a pozitív és negatív táp feszültség közötti rövidzár is lehet. Összefoglaló Összefoglalva a sugárkárosodás hatásait az eddigiek alapján két nagy csoportot állíthatunk fel. Az egyikben maradandó sugárkárosodást szenvednek a besugárzott céltárgyak, míg a másik esetben a sugárzás csak átmeneti változásokat okoz. Digitális eszközökben az ionizáló sugárzás úgymond csak akkor maradandó, ha az ionizáció rosszkor rossz helyen történik, vagy tértöltés alakul ki, míg a neutron atommaggal való kölcsönhatása során általában maradandó, kumulatív hibákat okoz.

Sugárforrások Azokat a sugárforrásokat fogjuk részletesebben figyelembe venni melyek közvetlenül köthetők a végzett munkához, ezek a fúziós berendezések és az atomreaktorok. Így nem fog szerepelni semmilyen orvosi alkalmazás során használatos sugárforrás, vagy az űrben tapasztalható sugárzások. Termonukleáris fúzió Termonukleáris fúziónak nevezzük azokat a folyamatokat melyek során kis tömegszámú elemek, izotópok egyesülnek nagyobb tömegszámú elemekké, izotópokká magas hőmérsékleten. Ezek a folyamatok energia felszabadulással járnak, amit a kötési energiatömegszám függvény segítségével érthetünk meg (1 ábra) 14 Single Event Gate Rupture (SEGR) Single Event induced Burnout (SEB) 16 Single Event Latchup(SEL) 15 9 http://www.doksihu 1. ábra Az átlagos egy nukleuszra jutó kötési energia a tömegszám függvényében [27] Ilyen folyamatok játszódnak le ellenőrzött körülmények között fúziós berendezésekben.

Manapság többféle fúziós berendezés létezik, itt csak mágneses összetartású fúziós berendezésekről lesz szó. Az inerciális fúzióval és a napban zajló gravitációs összetartással nem foglalkozunk. A két legjobban kutatott mágneses összetartású berendezés a tokamak és a sztellarátor. A tokamakok vákuumkamrája tórusz alakú, mely körbe van véve, toroidális és poloidális tekercsekkel, ezekkel és a plazmában folyatott árammal kialakítják a kívánt mágneses teret a plazmában. A sztellarátorok vákuumkamrája bonyolult csavart alakzat, ezekben nem folyik plazma áram, a mágneses erővonalak helikális megcsavarását külső tekercsekkel oldják meg. Magas hőmérsékletű közegben (<1000keV) termikus egyensúly esetén a fúziós folyamatok hatáskeresztmetszetének maximuma van. Ezen folyamatok közül adott hőmérsékleten a legnagyobb valószínűséggel lezajló fúziós reakció a deutérium-trícium (D-T) reakció. Fontos reakció

még a deutérium-deutérium (D-D) reakció is, hiszen a legtöbb berendezésben még csak ilyen reakció volt. D + T 4He(3.52 MeV) + n(141 MeV) D + D 3He(0.82 MeV) + n(245 MeV) D + D T(1.01 MeV) + p(302 MeV) Mint látható mind a D-D és a D-T reakcióban is keletkezhetnek neutronok, melyek mivel nem töltött részecskék, ezért nagy az áthatolóképességük, a tokamak, sztellarátor vákuumkamráját könnyedén elhagyják. A fúziós berendezés körül elhelyezett diagnosztikák, szerkezeti elemek ezért nagyenergiás neutronsugárzásnak lesznek kitéve. Továbbá neutron aktiváció útján új radioaktív izotópok is keletkezhetnek, melyek bomlását gyakran követi gamma-sugárzás, ami 10 http://www.doksihu ugyancsak jó áthatolóképességű sugárzás. Ha a neutron aktiváció az elektronikus eszközben történik, akkor az aktív mag bomlását követően töltött részecskék is keletkezhetnek, melyek önmagukban is képesek működési zavarokat okozni,

főleg ha a környező elektromágneses tér még gyorsítja is őket. A plazmában jelenlevő töltött részecskék, a fúziós berendezésben jelenlévő elektromos és mágneses térnek megfelelő mozgást végeznek. Ezen töltött részecskék csak a vákuumkamra falával érintkezve okozhatnak károkat a szerkezeti anyagokban, illetve kelthetnek másodlagos nagy áthatolóképességű sugárzást. Reaktorok környezete Atomreaktorokban neutronok keltette atommag hasadások zajlanak le, melyek során energia szabadul fel. Keletkeznek hasadvány magok, neutronok és gamma-sugárzás is Egyetlen hasadás során kb.: 200MeV energia szabadul fel Az itt keletkező neutronok további nehéz atommagokat hasíthatnak, így önfenntartó láncreakciót hozhatnak létre. Ezen az elven működnek a fissziós reaktorok, erőművek. Hasadás során keletkező neutronok spektrumát az úgynevezett Watt-spektrum írja le. A keletkező neutronok átlagos energiája kb: 2MeV, és hasadásonként

2-3 neutron keletkezik. A keletkező neutronok termikus reaktorokban kilépnek az üzemanyagból és a környezet atomjaival ütközve lassulnak, míg a közeg részecskéivel termikus egyensúlyba nem kerülnek. A reaktorban a neutronok energia szerinti eloszlására a neutron spektrum kifejezést használják. A neutron spektrum megmutatja, hogy adott helyen és időben a neutronoknak milyen az energia szerinti eloszlásuk. A reaktortól távol a spektrum egyre jobban lágyul, a termikus energia szintig. A zóna közepéhez közel, a spektrum a legkeményebb, mert nagyenergiás hasadási neutronok is jelen vannak. A spektrum függ a reaktor üzemanyagának összetételétől, ami időben változik, a helytől, hogy éppen egy szabályzórúd közelében vizsgáljuk vagy a zónától távolabbi homogén helyen, függ a reaktor anyagok sűrűségétől, így a hőmérséklettől is. Egy másik fontos jellemzője egy reaktornak a neutron-fluxusa φ (r , t , E ) . A neutron fluxus

megadja, adott helyen időegység alatt, egy egységnyi felületen merőlegesen átmenő, adott energiájú ( E , E + dE ) neutronok számát. Szokás ezt a mennyiséget még spektrális fluxusnak is nevezni, amivel az energiafüggésére utalnak. Neutronokat az energia intervallumok szerint csoportosítani szokás, egy lehetséges csoportosítás látható 1. Táblázatban [7]: 11 http://www.doksihu Neutron energia E n (eV ) Elnevezés, alcsoportosítás Alcsoportok energiatartományai E n (eV ) 0 < En < 1  Ultra hid eg  Nagyon hid eg  Lassú  Hid eg  Termikus   Epitermikus E n < 2 ⋅ 10 −7 2 ⋅ 10 −7 ≤ E n < 5 ⋅ 10 −5 5 ⋅ 10 −5 ≤ E n ≤ 0,025 E n ≈ 0,025 0,025 ≤ E n ≤ 1 1 ≤ E n ≤ 10 6 10 6 < E n < 10 7 10 7 < E n < 5 ⋅ 10 7 5 ⋅ 10 7 < E n < 1010 > 1010  tartalmazza a Közepes   Rezonanciákat Gyors Nagyon gyors Ultra gyors Relativisztikus 1 ≤ E n ≤ 100 1. Táblázat

Neutronok energia szerinti csoportosítása Szilícium alapú eszközök sugárkárosodási vizsgálatai szempontjából az E n ≥ 10keV tartomány a lényeges [8], mert ilyen energiájú neutronok képesek atom elmozdulásos sérüléseket okozni. Fontos megjegyezni, hogy egy atomreaktorban a kialakuló neutron fluxusok bizonyos energia tartományban jóval nagyobbak, mint ami képes kialakulni a fúziós berendezésekben. Ez a különbség vezet oda, hogy reaktorokat előszeretettel használnak fúziós berendezésekbe szánt elektronikai eszközök sugárkárosodási vizsgálataihoz. Azonban látni kell azt is, hogy a nagyenergiás neutron fluxus ami keletkezik a D-T reakcióban, reaktorokban, direkt módon nem reprodukálható. Ez is hozzájárult a NIEL skálázási hipotézis, a keménységi tényező és az 1MeV neutron ekvivalens fluxus bevezetéséhez mellyel a különböző sugárforrások hatásait kezelhetik egységesen. Ezeket a fogalmakat a későbbiekben tisztázzuk.

Atomreaktorok környezetében, nem csak neutronsugárzás van jelen. Említettük, hasadás során gamma-sugárzás is keletkezik, de nem csak itt, hanem a radioaktív hasadási termékek bomlását követően is keletkezik gamma-sugárzás, illetve felaktivált magok bomlását is követheti gamma-sugárzás. Minden olyan elektromágneses sugárzást, amely az atommag gerjesztett állapotának egy alacsonyabb energiás állapotba kerülését követi gammasugárzásnak nevezünk. Mivel a gamma-sugárzás is nagy áthatolóképességű sugárzás ezért a reaktor környezetében, csakúgy, mint a neutronsugárzás mindenhol jelen van. Gammasugárzás többféle módon hat kölcsön a környezetével A legfontosabb kölcsönhatási formái: a fotóeffektus, a Coulomb szórás a párkeltés, küszöbenergiás magreakciók. Ezen reakciók során a gamma-foton energiát veszít, vagy eltűnik, ezért a reaktor környezetében széles gamma spektrummal találkozhatunk. A küszöbenergiás

magreakciók kivételével, az anyagban szabad elektronok (párkeltés esetén pozitron is) keletkeznek, melyek pl.: egy elektronikus rendszerben megjelenve, működési zavarokhoz vezethetnek. A reaktorban lezajló béta bomlások és alfa bomlások során keletkező töltött részecskék rövid hatótávolságuk miatt általában nincsenek közvetlen hatással a besugárzandó elektronikai eszközre. A neutron besugárzás hatására az elektronikai eszközben keletkező aktív magok illetve az ő bomlásukat követő töltött részecskesugárzás viszont közvetlen hatással lehet az 12 http://www.doksihu eszköz működésére. Alfa és béta-bomlást követő, új rendszámú izotópok is létrejöhetnek, melyek befolyásolják az eszköz vezetési tulajdonságait. 13 http://www.doksihu Elektronikai eszközök Ebben a fejezetben tárgyaljuk az elektronikai eszközök felépítéséhez szükséges anyagok vezetési tulajdonságait, valamint a legalapvetőbb félvezető

eszköz a p-n átmenet elektromos tulajdonságait. Ezek után bemutatjuk p-n átmenetben fellépő szivárgás áram viselkedését, valamint a látható fény tartományában érzékeny fotodióda működését. Ezek az ismeretek szükségesek az EDICAM-mal készült sötét kamera áramú képek értelmezéséhez. Vezetők Vezető anyagoknak klasszikusan azokat az anyagokat nevezzük, melyekre, ha töltést viszünk fel, az azonnal egyenletesen oszlik el a vezető felületén. Ezek az anyagok fémek, melyek a periódusos rendszerben a bór-asztácium vonaltól balra helyezkednek el, kivéve a hidrogént. A fémek jellemzően jó hő és áramvezetők. A jó áramvezetési tulajdonságaik a sávszerkezetükkel magyarázhatók. Kristályos anyagokban az atomok periódikusan, egymáshoz közel helyezkednek el. Az atomhoz kötött elektronok hullámfüggvényei átfednek A Pauli-elv miatt az atomi elektronhéjak felhasadnak, egymáshoz közeli energiaszintekre, melyek energiában sűrűn

helyezkednek el, együtt egy energiasávot alkotnak. 0K hőmérsékleten az elektronok a lehető legmélyebb állapotokat töltik be. A legmagasabb energiájú elektronokkal teljesen betöltött sávot szokás valencia sávnak nevezni. Ebben a sávban az elektronok még kötött állapotban vannak, azaz az elektronok a kristályrács atomjaihoz kötöttek, lokalizáltak. Az energiasávok között úgynevezett tiltott sávok helyezkedhetnek el, itt nincsenek elektronállapotok. A valencia sáv feletti energia sávot szokás, vezetési sávnak nevezni, mely nem lokalizált. Ebben a sávban található elektronok a kristály egy kollektív elektronfelhőjeként viselkednek, az elektronok szabadnak tekinthetők. Fémek esetén lehetséges, hogy a valencia és a vezetési sáv átfedi egymást (nincs tiltott sáv), vagy a tiltott sávval elválasztott vezetési sávban is vannak elektronok, akár 0K-en is. Tehát mind a két esetben mindig vannak elektronok a vezetési sávban. Ezeknek az

elektronoknak nagy a mobilitásuk, elektromos tér hatására könnyedén elmozdulnak, részt vesznek a vezetésben. Elektronikai eszközökben az összes vezetéket jellemzően fémek alkotják Szigetelők Kristályos szigetelők esetében a vezetési tulajdonságokat ugyancsak a sávszerkezettel lehet magyarázni. Szigetelőkben a valencia sáv felett mindig található tiltott sáv, melyben nincsenek megengedett elektronállapotok. A tiltott sáv legfőbb jellemzője a szélessége ( WG ) Szigetelők esetén a tiltott sáv szélességére közelítőleg igaz, hogy WG ≥ 4eV . A tiltott sáv felett található a vezetési sáv, mely üres 0K-en. A vezetési sávba elektronok gerjesztéssel kerülhetnek, de a termikus gerjesztések szobahőmérséklet közelében nem elegendőek ehhez. A valencia sávban található elektronok kötöttek, külső elektromos tér hatására sem mozdulnak el, nem vesznek részt a vezetésben. Ilyen anyagokból készülnek az elektronikai eszközök

szigetelő rétegei. Félvezető eszközök esetén a félvezetők oxidjait előszeretettel alkalmazzák szigetelőnek. 14 http://www.doksihu Félvezetők Félvezető anyagok vezetési tulajdonságai ugyancsak a sávelmélettel magyarázhatók, de lényegesen bonyolultabbak az előzőeknél. A félvezetők sávszerkezete a szigetelőkéhez hasonló, a valenciasávot egy tiltott sáv választja el a vezetési sávtól. A lényeges különbség a tiltott sáv szélességében van. A félvezetők tiltott sávszélessége sokkal kisebb, mint a szigetelőké. A legelterjedtebb félvezetők, és tiltott sávszélességük a 2 táblázat találhatók 0Ken és 300K-en: Anyag Tiltott sáv szélessége (eV) 0K 300K Si 1,17 1,11 Ge 0,74 0,66 InSb 0,23 0,17 InAs 0,43 0,36 InP 1,42 1,27 ZnO 3,44 3,2 ZnS 3,91 3,6 CdSe 1,84 1,74 CdTe 1,61 1,44 GaSb 0,81 0,68 GaP 2,32 2,25 GaAs 1,52 1,43 2. táblázat Félvezető anyagok és tiltott sáv szélességük különböző hőmérsékleteken [9]

Félvezetőkben, ha egy elektron a vezetési sávba jut, az eredeti helyén egy elektron hiányt fog hátrahagyni, ezt nevezik lyuknak. Félvezetők esetében a vezetési tulajdonságokért nem csak az elektronok, de a lyukak is felelősek. Külső elektromos tér hatására nem csak az elektronok, de a lyukak is elmozdulnak, áramot hoznak létre. Az elektronok a vezetési sávba gerjesztések útján kerülhetnek, a legegyszerűbben termikus gerjesztések útján. A tiltott sávon való átjutás − WG kbT valószínűsége arányos e kifejezéssel, ahol k B a Boltzmann állandó, T pedig a hőmérséklet. Látható, hogy adott hőmérsékleten az átjutás valószínűsége csak a tiltott sáv szélességétől függ. Azért, hogy megkönnyítsék az elektronok átjutását a vezetési sávba, szokás szennyező, adalék anyagokat keverni a tiszta félvezető anyaghoz. Kétfajta adalékolás lehetséges, az egyiknél úgynevezett donor atomokat, a másiknál akceptor atomokat

alkalmaznak. A donor atomoknak több vegyérték elektronjuk van, mint a tiszta félvezetőnek, az akceptor atomnak pedig kevesebb. A donor atomok így elektron többletet okoznak az anyagban, az akceptor atomok pedig elektron hiányt, lyuk többletet okoznak. Ezek az atomok beülnek a félvezető atomok közé a kristályrácsba és lokálisan új energianívókat hoznak létre. Az akceptor atomok nívói a valencia sáv felett ahhoz közel az eredeti tiltott sávban lokalizáltan helyezkednek el, míg a donor atomok nívói a vezetési sáv alatt ahhoz közel az eredeti tiltott sávban lokalizáltan helyezkednek el. Ezeket a nívókat rendre akceptor és donor nívóknak nevezik. A donor atomokkal adalékolt félvezetőt „n” típusúnak, az akceptorral adalékoltat „p” típusú félvezetőnek nevezik A donor nívóról az elektron sokkal kisebb gerjesztés hatására képes a vezetési sávba jutni, így javítja a vezetési tulajdonságokat, ezt a vezetést nevezik

elektronvezetésnek. Az akceptor nívóra a valencia sáv elektronjai jutnak el könnyen, így a valencia sávot teszik telítetlenné, vezetési sávvá, ezt nevezik lyuk vezetésnek. 15 http://www.doksihu Az n típusú félvezetőben az elektronok a többségi töltéshordozók, a p típusú félvezetőben a lyukak. P-N átmenet elektromos viszonyai Ebben a fejezetben ismertetjük a legalapvetőbb félvezető struktúra elektromos tulajdonságait [10]. Az előzőekben tárgyalt fogalmak szükségesek a legegyszerűbb félvezető eszköz, a p-n átmenet vagy félvezető dióda megértéséhez. Ha veszünk egy p típusú és egy n típusú félvezetőt, majd ezeket fizikai kontaktusba hozzuk egymással, akkor az érintkező felület közelében a lyukak (p típusból) és az elektronok (n típusból) rekombinálódni fognak egymással. Kialakul egy úgynevezett kiürített tartomány, melyben egyensúly esetén nincsenek szabad töltéshordozók. A kiürített réteg két oldalán

potenciál különbség (kontaktpotenciál) alakul ki, mely a töltéshordozók rekombinációjának gátat szab. Ha az egyik típusú félvezető nagyon szennyezett, akkor a kiürített réteg a másik típusba fog inkább benyúlni. Vizsgáljunk meg egy ilyen, erősen szennyezett p + p típusú és egy n típusú félvezető p-n átmenetekor kialakuló elektromos viszonyokat. A kontaktust az x = 0 koordinátánál létesítjük. A számolást az n oldalra mutatjuk be, vékony p réteg esetén Az n oldalon a kiürített réteg vastagságát jelöljük W -vel. Az 0 < x < W tartományon az elektronok töltéssűrűségét ρ el állandónak tételezzük fel. Megoldva a Poisson egyenletet megkaphatjuk a potenciál és térerősség viszonyokat: qN eff ρ el ∂ 2 Φ(x ) , (5) = − = − εε 0 εε 0 ∂x 2 ahol ρ el jelenti a töltéssűrűséget, q az elemi töltés, N eff pedig az effektív adalékolási ( ) koncentrációt jelenti, azaz az ionizált akceptor és donor

atomok számának különbségét. ε 0 a vákuum ε a félvezető anyag dielektromos állandója, Φ ( x ) az elektromos potenciál függvény. Elvégezve az első integrálást: qN eff ∂Φ (x ) (6) = E (x ) = x+C − εε 0 ∂x ∂Φ (W ) adódik. A peremfeltételnek − = E (W ) = 0 -t választva C értéke megkapható. Így az ∂x elektromos térerősségre a következő adódik: qN eff qN eff qN eff (x − W ) . (7) E (x ) = x− W= εε 0 εε 0 εε 0 Az látszik, az elektromos térerősség lineárisan függ a helytől, a p-n átmenetnél, tehát az x = 0 qN eff helyen értéke E (0 ) = − W . Elvégezve a következő integrálást megkaphatjuk a potenciált εε 0 is, peremfeltételnek válasszuk a Φ (W ) = 0 -t: Φ(x ) = − qN eff (x − W )2 . (8) 2εε 0 Ha a p-n átmenetre külső záró irányú előfeszítést is kapcsolunk, akkor az hozzáadódik a kontaktpotenciálból kialakuló feszültségkülönbséghez: (9) Φ( x = 0) = −Vkontakt − Vkülső ,

16 http://www.doksihu tovább növelve a potenciálgátat. Záró irányú előfeszítés esetén a p-n átmeneten nem folyik, vagy csak úgynevezett szivárgási áram folyik. Nyitó irányú előfeszítés esetén a Vkontakt -nál nagyobb feszültségek esetén a p-n átmenet egy ellenállásként működik. A (8)-ból kifejezve a kiürített réteg vastagságát: 2εε 0 (10) (Vkontakt + Vkülső ) W (Vkülső ) = qN eff látható, hogy a réteg vastagság növekszik a záró irányú előfeszítéssel. Záró irányú előfeszítés esetében, az elektromos tér olyan, hogy kiürített réteget hoz létre. A kiürített rétegben mégis folyhat áram. Ezt az áramot szivárgási áramnak nevezik Ideális esetben ezt az áramot a töltéshordozók koncentráció különbsége hajtja, tehát ez egy diffúziós áram. Valóságban azonban a szennyeződések, gyártási hibák, egyéb folyamatok miatt ennek az áramnak több komponense is van. A szivárgási áram egy lehetséges

felbontása sugárkárosodási vizsgálatok esetén: térfogati áram I térfogati , felületi áram I felületi . A felületi áram főként töltött részecske sugárzások esetén adhat jelentős járulékot. Neutronsugárzás esetén a térfogati áram a számottevő. Gamma-sugárzás esetén mind a két komponens jelentős lehet A térfogati áramért főleg a diódában a sugárzás hatására keletkező sáv közepi hibák, elektron-lyuk pár keltése a felelős. A térfogati áram arányos a kiürített réteg vastagságával: (11) I térfogati ∝ W ∝ V . A szivárgási áram fő befolyásoló tényezői: a dióda kialakítása, a sugárzás fajtája, W-értéke, hőmérséklet és relaxációs folyamatok. Szivárgási áram térfogati része Mikroszkopikus és statisztikus fizikai folyamatok segítségével levezetjük a p-n átmenetek szivárgási áramának térfogati részét. A kutatások azt mutatják, hogy sugárzás hatására a félvezető anyagában hibák

alakulhatnak ki. Ezeknek két fő csoportja van, az úgynevezett hiba csoportok 17, illetve a pont hibák 18. A hiba csoportokról nem sokat tudnak de biztos, hogy elektromosan aktívak és befolyásolják a félvezető elektronikai eszközök működését. A pont hibák ennél sokkal jobban ismertek [11]. Termikus egyensúlyban annak a valószínűsége, hogy egy E energiájú elektron állapotot betöltött, az úgynevezett Fermi-Dirac statisztikával van leírva: 1 F (E) = , (12)  E − EF   1 + exp  k BT  ahol E F az elektronok elektrokémiai potenciája, vagy Fermi-energia. Az E = E F estén 1 F ( E F ) = , azaz az elektron állapotok fele betöltött. A Fermi-energia ismeretében a vezetési 2 sáv szabad elektronjainak sűrűsége ( n ) és a valencia sáv szabad lyukainak sűrűség ( p ) számolható. EC , Max n= ∫ dEg C (E)F (E) , (13) EC 17 18 Cluster defects Cluster defects 17 http://www.doksihu p= EV ∫ dEg V (E)F (E) , (14) EV

, Min ahol EC jelenti a vezetési sáv alját, EV a valencia sáv tetejét, EC ,Max a vezetési sáv maximuma, EV ,Min a vegyérték sáv minimuma, g C ,V ( E ) az energia állapot sűrűség a sávokban, V .jelöli a valencia sávot, C pedig a vezetési sávot Ezek az egyenletek nem csak tiszta (instrinsic), de szennyezett félvezetők esetében is igazak maradnak. A szennyezések, hibák egyedül E F -en keresztülhatnak n , p értékére. Ha feltételezzük, hogy a EV − EC = WG >> k BT , azaz a tiltott sávszélesség sokkal nagyobb mint a termikus gerjesztési energia akkor n és p kiszámítható: ahol N C ,V  E − EC ,V  , n, p = N C ,V exp ± F k BT   az effektív állapot sűrűségek a vezetési és a valencia sávban. (15) 3/ 2 * ahol mdC ,dV *  2πmdC  , dV k B T  , (16) N C ,V = 2 2   h   az állapot sűrűségek effektív tömegei a vezetési illetve valencia sávban, h a Planc-állandó. Instrinsic

félvezető esetén adódik, hogy n = p , hiszen minden egyes vezetési sávba gerjesztett elektron helyén keletkezik egy lyuk a valencia sávban. A Fermi-energia ebben az esetben, instrinsic Fermi-energia ( Ei ), számítható az  E − EC N C exp i  k BT   E − EV  = N V exp − i k BT      (17) egyenlet átrendezésével: *  E + EV k BT  mdV E + EV k BT  N V   ,vagy Ei = c Ei = c ln ln *  + (18) + 2 2 2 2  NC   mdC  adódik az instrinsic Fermi-energiára. Az instrinsic töltéshordozó koncentrációra ( ni ), a következőnek adódik:  W  ni = N C N V exp − G  . (19) k T 2 B   Felhasználva az instrinsic töltéshordozó koncentrációt és az instrinsic Fermi-energia kifejezését kiszámíthatók a szabad töltéshordozó koncentrációk, melyre a következő formula adódik:  E − Ei  , n, p = ni exp ± F (20) k BT   továbbá

igaz a tömeghatás törvénye is: ni2 = n ⋅ p . A tömeghatás törvény igaz marad extrinsic félvezetőkre is termikus egyensúlyban. Ha a Fermi-energia ismert, akkor kiszámítható a tiltott sávbeli csapdák betöltöttsége, Ha a csapdák koncentrációja N t és ezek az Et energia szinten találhatók akkor a csapdába található elektronok és lyukak koncentrációja: 1 nt = N t = N t F (Et ) (21)  Et − E F   1 + exp  k BT  18 http://www.doksihu = N t (1 − F (Et )) , (22)    továbbá N t = nt + pt . Meg kell jegyezni, ha egy akceptor nívóra kerül elektron, az semleges lesz, ha pedig lyuk akkor pozitív, illetve ha egy donor nívóra kerül elektron, akkor az negatív lesz, ha pedig lyuk akkor semleges. Ezért a tiltott sávban tárolt effektív töltés N eff a következőképpen adódik: (23) N eff = ∑ pt + ∑ nt . pt = N t 1  E − EF 1 + exp − t k BT  donor akceptor Ezt nevezik effektív szennyező

koncentrációnak. Termikus egyensúlyban az össztöltés 0, azaz (24) 0 = pt − nt + N eff . A tiltott sávközepi csapdák elektron illetve lyuk betöltöttsége számítható statisztikus úton, melyet a Shotkey-Read-Hall statisztikának hívnak [12]. Egy Et energiaszintű csapdának jelöljük a kibocsátási és elnyelési sebességeit s a ,b ,c ,d -vel. s a jelentse az elektron kibocsátás sebességét a vezetési sávba az Et szintről, (25) s a = e n nt , ahol nt az elektron sűrűség az Et szinten, et az elektron kibocsátási tényezője az Et szintnek. sb jelenti egy elektron befogását az Et szinten a vezetési sávból, (26) sb = cn npt , ahol cn az elektron befogási tényező, n a vezetési sáv szabad elektron koncentrációja, pt a Et szint lyuk koncentrációja. sc jelenti az Et szint lyuk befogási sebességét a valenciasávból, (27) sc = c p pnt , ahol c p a lyuk befogási tényező, p a valencia sáv lyuk koncentrációja, nt az Et szint elektron

koncentrációja. s d jelenti az Et szint lyuk kibocsátási sebességét, s d = e p pt , (28) ahol e p a lyuk kibocsátási tényezője, pt a Et szint lyuk koncentrációja. A négy egyenletet fel lehet használni egy differenciálegyenlet felírására, mely meghatározza az Et szint elektron koncentráció változásának sebességét: dnt (29) = − s a + sb − s c + s d . dt Záró irányú előfeszítés esetén a tértöltési tartományban már nem alkalmazhatjuk a (21) és (22) egyenleteket nt és pt meghatározására. Helyette a (29) egyenletet alkalmazhatjuk, és feltehetjük, hogy a tartományban az elektromos tér hatására a szabad töltéshordozó koncentráció közel 0, n ≈ p ≈ 0 . Ezt visszaírva a differenciálegyenletbe kapjuk: dnt (30) = − s a + s d = − e n nt + e p p t . dt Idő független esetben en nt = e p pt , ez esetben ezt a Et -hez tartozó csapda elektron-lyuk pár generációs, keletkezési sebességnek is szokták nevezni Gt = en nt = e p pt

. A keletkezési sebességre pedig a következő adódik: 19 http://www.doksihu Gt = N t ni c p cn . (31)  Et − Ei   Et − Ei   + c p exp −  c n exp k BT   k BT   Ebből látszik, hogy csak az instrinsic Fermi-energiához közeli csapda nívók okoznak számottevő változást a keletkezési sebességben. A Fermi-energia pedig anyagfüggő, ezért előfordulhat, hogy megfelelő anyag választása esetén nem alakulnak ki sávközepi hibák. A keletkezési sebességgel lehet definiálni a tértöltési tartomány térfogati áramsűrűségét jtérfogati mely: (32) jtérfogati = ∑ qGt . csapdákra Ez az áram írja le a besugárzott p-n átmenetek szivárgási áramának térfogati részét, melyről említettük, hogy főleg neutron besugárzásoknál domináns. Az irodalom alapján a szivárgási áram megváltozása arányos a neutronok fluensével, (33) ∆jtérfogati = αΦ , ahol α egy arányossági tényező [13].

Fotodióda A fotodióda egy fény detektálásra alkalmas félvezető eszköz melyet, előszeretettel alkalmaznak CMOS fényérzékeny chipekben. Elektromágneses sugárzások mérésénél két fő mérendő paraméter van. Az egyik a sugárzás intenzitása, a másik pedig a spektruma Spektrum mérés megvalósítható félvezető detektorokkal. Az ilyen detektorok működésének lényege az, hogy a félvezető detektor kiürített rétegében hozzon létre az elektromágneses sugárzás fotonja az energiájával arányos számú töltéshordozót. Ezeket a töltéshordozókat kigyűjtve következtethetünk a sugárzás spektrumára. Az intenzitás mérése is megoldható félvezető detektorokkal. Az elektromágneses sugárzás intenzitásának mérésekor az a fontos, hogy a félvezető detektor kiürített rétegében a beérkező fotonok számával arányos töltéshordozó keletkezzen. Látható fény detektálására alkalmas eszköz a fotodióda, mely egy p-n átmenet vagy

egy p-i-n 19 átmenet. Az eszköz akkor alkalmas látható fény detektálására, ha a fotonok képesek az elektronokat a vezetési sávba gerjeszteni. Ezt a képességét a tiltott sáv szélessége határozza meg. Látható fény kb: 380-750nm-es hullámhossz tartományba esik, azaz fotononként 1,65-3,26eV várható. Látható fény detektálására tehát az 2 táblázatban bemutatott anyagok azon része megfelelő melyekre igaz, hogy WG < E foton . Arról már beszéltünk, hogy minél nagyobb a tiltott sáv szélesség annál kisebbek a termikus gerjesztések hatásai (kisebb a zaj), ezért a Si, GaAs, InP, CdTe tűnik a legkedvezőbbnek. A CMOS technológia megjelenésével a fotodiódák és a hozzá hasonló fotodetektorok nagy szerephez jutottak, hiszen a CMOS szenzor minden pixele tartalmaz egy ilyen fotodetektort és egy aktív erősítőt, mellyel minden dióda különállóan kiolvasható, kezelhető. Ez a párhuzamos kezelhetőség a nagy előnye a CMOS

technológián alapuló képalkotó chipeknek a CCD érzékelőkkel szemben. A fotonok detektálása a diódának az úgynevezett érzékeny térfogatában történik, ez tulajdonképpen a dióda kiürített rétege. Az ezen a tartományon keresztülhaladó foton, elektron-lyuk párokat kelt, ezekre pedig hat a kiürített rétegben lévő elektromos tér, a töltések kigyűjtődnek, elektromos impulzust eredményeznek. Ez az elektromos impulzus a mérni kívánt jel. 19 az „i” az instrinsic szóra utal 20 http://www.doksihu Végfelhasználói vizsgálatok Végfelhasználói vizsgálatokon a kamerával készült képek elemzését értjük, ezeken keresztül szeretnénk információt szerezni a kamera sugárkárosodásáról. Bemutatjuk a vizsgálatok előzményeit, majd a konkrét vizsgálatokat. Két irányban történtek vizsgálatok a kamera képeken. Először a képek statisztikus elemzését mutatjuk be, mellyel a szivárgási áram térfogati részének változását

tanulmányoztuk. Majd ismertetjük a képeken található felvillanások, események azonosítására használt módszert, és módszeren alapuló MATLAB programot. Előzmények A már említett digitális kamera az EDICAM, amit a KFKI RMKI-ban fejlesztenek. Ez egy gyorskamera, amely azt jelenti, hogy rövid expozíciós idejű képeket tud készíteni gyors egymásutánban. A kamera érzékelő eleme egy CMOS chip a Lupa 1300-as [14] A kamera a látható fény tartományában érzékeny. Maximális felbontása 1024*1280-as. A kamera monokróm képeket készít a pixelek fényessége 12 biten digitalizálódik, tehát a teljesen sötét 0-nak a teljesen világos 4095-nak felel meg. Maximális felbontás mellett 450 kép készítésére alkalmas másodpercenként. A kamera moduláris felépítésű, ezekben a vizsgálatokban csak a kamera szenzor modulja (annak prototípusa) volt besugározva, ami magába foglalja a fényérzékelő CMOS chipet, valamint az analóg-digitális

konvertereket (ADC). A kamerát a W7X fúziós sztellarátorban kívánják felhasználni. A kamera a plazmát fogja megfigyelni, a látható fény tartományban. A kamera helye a W7X-ben az úgynevezett kameraport, a vákuumkamra szélén [15]. Ezen a helyen a várható neutron spektrumot és fluxust, valamint a várható gamma-sugárzás spektrumát és dózisát, egy egyszerűsítéseket tartalmazó MCNP modell segítségével n számították [15]. A kapott neutron fluxus 3,5 ⋅1013 , a spektrum, pedig a 2. ábrán cm 2 év Gy látható. A gamma-sugárzásból adódó dózisteljesítmény a kamera pozícióra számítva 17 ,a év gamma spektrum (foton-fluens) a 3. ábrán látható 21 http://www.doksihu 2. ábra Egy évre számított neutron fluens értékek a letargia függvényében, kamera port bejáratánál, árnyékolás nélkül. Az 1MeV feletti és alatti neutronok spektrumának aránya: 1, 128572, míg a termikus neutronoké 3-szor kisebb tehát a neutronok nem

lassulnak le hatékonyan, ezért kemény spektrumunk lesz. Forrás:[15] 1,20E+012 Foton-fluens (p/cm2év) 1,00E+012 8,00E+011 6,00E+011 4,00E+011 2,00E+011 0,00E+000 0 1 2 3 4 5 Energia (MeV) 3. ábra 22 http://www.doksihu Becsült gamma spektrum, a neutron aktivációkból. Kicsivel 1MeV alatt egy erős él látható. Az 1Mev alatti gammák száma 1 nagyságrenddel nagyobb, mint az 1MeV felettieké. Forrás: [15] Különböző irodalmi források különböző értékeket jelöltek meg félvezetőkön alapuló elektronikai eszközök sugárállóságával, sugárzási térben való viselkedésükkel kapcsolatban [16], ezért célszerű volt az EDICAM besugárzásos tesztelését elvégezni. A teszt besugárzásokat a BME oktatóreaktoránál és a BNC 20-ben végezték. A gamma besugárzás a BME oktatóreaktorának besugárzó alagútjában, a zóna középmagasságában történt, melyet előzetesen bemértek [17]. A kamerát és a gamma dózismérőket az alagútba

nyúló függőleges száraz csatornán eresztették le. A kamera pozíciója felett kb: 1m-rel egy bemért pozícióban helyezkedett el a GM-cső mellyel monitorozták a gamma-sugárzás intenzitását. Az EDICAM besugárzása előtt WEB kamera besugárzással tesztelték a besugárzási folyamatot. A WEB kamerával készültek felvételek a besugárzás során, melyek megerősítették az EDICAM tesztelésének szükségességét. Az EDICAM besugárzása során a kamerával statikus képeket készítettek és feljegyezték azok készítési idejét, helyét, expozíciós idejét, a használt gamma detektor jelét valamint még számos információt melyről egy mérőlap tanúskodik [18]. A képek nagy része sötétben készült, azaz a kamera képek a kamera sötét kamera áramú vagy szivárgási áramú képei. Gamma besugárzás során viszonylag kevés azonos körülmények között készült képsorozat készült. A neutron besugárzásokat a BNC-ben végezték a reaktor 5

számú vízszintes csatornájában az úgynevezett BIO csatornában. A besugárzás két lépésben történt (kétfajta szűrőt alkalmaztak), így két különböző fluxussal és spektrummal sugározták n , míg a be a kamerát. Első esetben az 1MeV feletti neutronok fluxusa (5,1 ± 0,7) ⋅10 6 cm 2 s n második estben (1,1 ± 0,12) ⋅10 7 . Az első besugárzás időtartama 44,4 óra míg a második cm 2 s besugárzás időtartama 22,1 óra volt. A kamerát ért 1MeV feletti neutronok teljes fluense: n . Hasonlóan a gamma besugárzáshoz itt is készültek a kamerával statikus képek 1,7 ⋅ 1012 cm 2 melyek adatait, a már említett mérőlap tartalmazza [18]. A neutron besugárzás során készült képek is sötétben készültek, ezek a kamera sötét áramú képei. A besugárzások szünetében is készültek képek a kamerával. A besugárzás menetéről jegyzőkönyv tanúskodik [19] Az eddigi ismereteink alapján, amit a sugárkárosodásról és a kamera

működéséről szereztünk, feltételezhetjük, hogy a kamera sötét kamera áramú képein látható pixelek értéke a következő módon bontható alkotó elemekre: (34) xi (τ , Φ ) = xi ,alap (τ ) + xi ,térfogati (τ , Φ ) + xi , EEH . A képletben xi (τ , Φ ) jelöli az i -edik pixel fényességét, xi ,alap (τ ) a besugárzás nélküli kamera pixelének fényessége, τ az expozíciós idő, xi ,térfogati (τ , Φ ) neutronsugárzás okozta térfogati szivárgási áram változásával arányos fényesség növekedés xi ,térfogati (τ , Φ) ∝ jtérfogati , Φ a kamerát ért neutron fluens, xi , EEH a pixelben esetlegesen fellépő egyetlen részecske által kiváltott hatás okozta fényesség növekedést jelenti. xi (τ , Φ ) megváltozását arányosnak tekintjük neutron sugárzás esetén a szivárgási áram térfogati részének a megváltozásával, ezért a (35) ∆xi (τ , Φ ) = βΦ egyenlőség is fennáll, ahol β a meredekség. 20 Budapest

Neutron Center (BNC) 23 http://www.doksihu Statisztikai vizsgálatok Statisztikai módszerekkel azt vizsgáltuk, hogy a statikus képek fényességének hisztogramja, átlaga, szórása és tapasztalati harmadik, negyedik momentuma, hogyan változik a besugárzás előre haladtával, a fluens növekedésével. A számításokhoz saját készítésű MATLAB programot használunk. Egy kép hisztogramján a kép pixeleinek fényesség szerinti gyakoriságát értjük, normálás nélkül. Egy kép fényességének átlagát a következő módon kaphatjuk meg: n x= ∑x i =1 i , (36) n ahol xi jelöli a kép i -edik pixelének az értékét, n pedig a pixelek számát. A kép fényességének szórásának számítására következő képlet szolgál: s= ∑ (x i − x) 2 i . (37) n −1 A képek fényességének tapasztalati harmadik momentumát vagy ferdeségét γ 1 -el jelöljük és a következőt értjük rajta: n n  xi − x  (38) γ1 =   . ∑ (n − 1)(n

− 2) i =1  s  A ferdeség a kép hisztogramjának a normális eloszláshoz tartozó sűrűségfüggvény alakjától való eltérést jellemzi. Negatív ferdeség esetén a hisztogramnak az alacsonyabb fényesség értékek irányába egy elnyúlt farka található. Pozitív érték esetén ez a farok a nagyobb fényesség értékek irányában jelenik meg. A nullás ferdeség tartozik a normális eloszlás sűrűségfüggvényéhez. A képek fényességének negyedik tapasztalati momentumát vagy lapultságát γ 2 -vel jelöljük és a következőt értjük rajta: 4 (39) n (n − 1)2 . n(n − 1)  xi − x  γ 2= − 3   (n − 2)(n − 3) (n − 1)(n − 2)(n − 3) ∑ s  i =1  A lapultság is a normális eloszlás sűrűségfüggvényéhez hasonlítja a kép hisztogramját. A lapultság értéke normális eloszlás esetén 0. Negatív lapultság esetén a hisztogram laposabb, mint ha normális eloszlás sűrűségfüggvénye lenne, pozitív lapultság

esetén csúcsosabb. A vizsgálatokat három különböző expozíciós idővel készült képekre végeztük el, neutron besugárzásos képekre. Az expozíciós idők a következők voltak: 2ms 20ms és 200ms A kamerával képsorozatok készültek, minden képsorozat kb.: 30 képet tartalmaz A képsorozatokat „.mat” kiterjesztésű fájlok tartalmazzák Gamma besugárzás során kevés azonos körülmények között készült képsorozat készült, nagyon sok különböző expozíciós időt alkalmaztak. Tapasztalatink szerint az expozíciós idő hosszától nagyon erősen függnek a kamera sötét áramú képei, ezért a gamma-sugárzásos képek elemzése a jövőben egy új besugárzásos tesztet igényel. A nyers képeken látszik egy csíkos szerkezet, ez egy ADC hiba miatt jelentkezik. Ezeket az oszlopokat kihagyjuk a további vizsgálatokból A képsorozatok képei közül az első és utolsó kép néha hibás, ezért ezeket elhagyjuk a számításainkból 3 24

http://www.doksihu 2ms-os expozíciós idejű neutron besugárzásos képek Elsőként a 2ms-es expozíciós idővel készült kamera képek statisztikus vizsgálatát mutatjuk be. A 2ms-es expozíciós idejű képek képsorozatra és képekre átlagolt fényesség értékét az 4 ábra mutatja. A besugárzás előrehaladtával a képek átlagértékei növekedtek, méghozzá lineárisan. Az mondható, hogy a fluenssel egyenesen arányosan növekszik a kamera szivárgási árama. Az 1MeV feletti neutronok fluxusa és a képek készítési időpontjai alapján kiszámítottuk az egyes besugárzási szakaszokon (35)-ben szereplő β értékét (3. táblázat) β értéke Első besugárzás (3,169 ⋅ 10 −10 ± 4,327 ⋅ 10 Második besugárzás −12 cm ) n 2 (2,856 ⋅ 10 −10 ± 8,025 ⋅ 10 −12 cm 2 ) n 3. táblázat 2ms-os expozíciós idejű képek esetén β értéke Látható, hogy a besugárzások befejeztével az átlag érték csökkenni kezd, azaz

elkezdődik egy relaxációs folyamat. A képsorozatok átlagos szórását a 5 ábra mutatja A besugárzás hatására a szórás enyhe csökkenést mutat, de a besugárzások végén relaxáció figyelhető meg. A tapasztalt relaxáció a besugárzás szünetében fontos lehet, hisz a W7X-ben sem lesz folyamatos üzem. A kamera képek 2ms-os expozíciós időket alkalmazva, a képek fényességének hisztogramjai, a besugárzás hatására a fényesebb irányba eltolódtak (6. ábra) Ebben az esetben a képsorozatok közepéből emeltük ki egy-egy kép hisztogramját, és azokon szemléltettük a besugárzás hatásait. A hisztogramok lényegében tartották a Gauss eloszláshoz tartozó sűrűségfüggvény alakját, amiről a magasabb momentumok tanúskodnak (7. ábra, 8 ábra). A besugárzás elején létható egy kiszóró pont, ezt a kamera hibájának tudtuk be, és nem a sugárzás hatásának. 25 http://www.doksihu 900 A második besugárzás vége Kép sorozatok

átlagos fényessége 800 Az első besugárzás vége 700 600 500 400 0 0.5 1 1.5 2 2.5 5 Az első kép készítésétől eltelt idő [s] x 10 4. ábra 2ms-es expozíciós idővel készült képek sorozatonkénti átlaga. Az átlagolás a kép készítésének időpontjára is vonatkozik, nem csak a pixelek fényességére. Jelölve van a az első és a második neutron besugárzás vége. 77 76 Képsorozat átlagos szórása 75 74 73 72 71 70 69 68 0 0.5 1 1.5 Az első kép készítésétől eltelt idő(s) 2 2.5 5 x 10 5. ábra 26 http://www.doksihu 2ms-os expozíciós idővel készült képsorozatok átlagos szórása. A függőleges vonalak a besugárzási szakaszok végét jelölik. 6. ábra 2ms-os expozíciós idővel készült képek hisztogramjának jobbra tolódása, a besugárzás előrehaladtával. 2.5 Képsorozatok átlagos ferdesége 2 1.5 1 0.5 0 0 0.5 1 1.5 Az első kép készítésétől eltelt idő (s) 2 2.5 5 x 10

7. ábra 2ms-es expozíciós idővel készült képek átlagos ferdesége, a besugárzás előrehaladtával. 27 http://www.doksihu 50 45 Képsorozatok átlagos lapossága 40 35 30 25 20 15 10 5 0 0 0.5 1 2 1.5 2.5 Az első kép készítésétől eltelt idő(s) 5 x 10 8. ábra 2ms-es expozíciós idővel készült képek átlagos lapossága, a besugárzás előre haladtával. 20ms-os expozíciós idejű neutron besugárzásos képek A 20ms-os expozíciós idejű képek képsorozatra átlagolt átlagértékeit a 9. ábra mutatja A besugárzás hatására képek átlagértékei növekedtek. A növekedést itt is egyenesen arányosnak tekintjük a kamerát ért fluenssel. Szemben a 2ms-es expozíciós képekkel itt az átlagérték növekedése sokkal nagyobb mértékű. Az 1MeV feletti neutronok fluxusa és a képek készítési időpontjai alapján kiszámítottuk az egyes besugárzási szakaszokon (35)-ben szereplő β értékét (4. táblázat) β értéke

Első besugárzás (4,454 ⋅ 10 −10 ± 5,869 ⋅ 10 Második besugárzás −12 cm ) n 2 (4,297 ⋅ 10 −10 ± 1,521 ⋅ 10 −11 cm 2 ) n 4. táblázat 20ms-os expozíciós idejű képek esetén β értéke A besugárzás szünetében itt is megjelenik az átlagértékek csökkenése, a relaxáció. A képsorozatok átlagos szórását a 10. ábra mutatja Ebben az esetben az átlagos szórás szemben a 2ms-os expozíciós idejű képeknél tapasztaltakkal növekszik a besugárzással, a második besugárzásnál már nem is lineárisan. 20ms-os expozíciós időket alkalmazva a hisztogramok eltolódása megfigyelhető, de ezen felül azok laposodása és kiszélesedése is látható (11. ábra) Ebben az esetben a képsorozatok közepéből emeltük ki egy-egy kép hisztogramját, és azokon szemléltettük a besugárzás hatásait. A magasabb momentumok szerint is laposodás figyelhető meg, illetve a ferdeség alapján, a magasabb fényesség irányába a

hisztogramoknak farka van 28 http://www.doksihu (12. ábra, 13 ábra) A harmadik és negyedik momentumban tapasztalható ugrások okát nem ismerjük. 1100 Képsorozatok átlagos fényessége 1000 900 800 700 600 500 400 0 0.5 1 1.5 2 2.5 Az első kép készítésétől eltelt idő (s) 5 x 10 9. ábra 20ms-os expozíciós idővel készült képsorozatok átlagos fényessége. A függőleges vonalak a besugárzások végét jelölik. 95 Képsorozatok étlagos szórása 90 85 80 75 0 0.5 1 1.5 Az első kép készítésétől eltelt idő (s) 2 2.5 5 x 10 10. ábra 29 http://www.doksihu 20ms-os expozíciós idővel készült képsorozatok átlagos szórása. A függőleges vonalak a besugárzások végét jelölik. 11. ábra 20ms-os expozíciós idővel készült képek hisztogramjának jobbra tolódása, laposodása, és kiszélesedése a besugárzás hatására. 0.5 0.45 Képsorozatok átlagos ferdesége 0.4 0.35 0.3 0.25 0.2 0.15 0.1

0.05 0 0 0.5 1 1.5 Az első kép készítésétől eltelt idő (s) 2 2.5 5 x 10 12. ábra 20ms-os expozíciós idővel készült képsorozatok átlagos ferdesége a besugárzás előre haladtával. 30 http://www.doksihu 7 Képsorozatok átlagos lapossága 6 5 4 3 2 1 0 -1 0 0.5 1 2 1.5 Az első kép készítésétől eltelt idő (s) 2.5 5 x 10 13. ábra 20ms-os expozíciós idővel készült képsorozatok átlagos lapossága a besugárzás előre haladtával. 200ms-os expozíciós idejű neutron besugárzásos képek 200ms-os expozíciós idővel készült képek statisztikus jellemzőinek a változása a legdrasztikusabb. Szerencsére valós megfigyeléseket ilyen hosszú expozíciós idővel nem terveznek. Először tekintsük a képsorozatok átlagos fényességének változását (14 ábra) Az eddigi expozíciós időkhöz képest itt a legnagyobb mértékű a változás, az első szakaszon még lineáris a másikon azonban már nem. Az 1MeV feletti

neutronok fluxusa és a képek készítési időpontjai alapján kiszámítottuk az egyes besugárzási szakaszokon (35)-ben szereplő β értékét (5. táblázat) A két β érték nagy eltérésének valószínű oka, hogy a második besugárzás alatt már nem lineáris az összefüggés az átlagos fényesség és a fluens között és a (35) már nem alkalmazható. β értéke Első besugárzás (1,504 ⋅ 10 −9 ± 3,193 ⋅ 10 −11 ) Második besugárzás cm n 2 (1,136 ⋅ 10 −9 ± 7,432 ⋅ 10 −11 ) cm 2 n 5. táblázat 200ms-os expozíciós idejű képek esetén β értéke Az átlagérték, a második besugárzás végére az értékkészlet majd 3/4-ét eléri. A besugárzások befejeztével itt is megjelenik relaxáció. A képsorozatok átlagos szórását tekintve (15 ábra) megállapítható, hogy itt is növekszik a szórás értéke, de hasonlóan az átlagos fényességhez, itt is nagyobb mértékben, mint a 20ms-os képeknél. A hisztogramok teljesen

jobbra tolódtak és kiszélesednek (16. ábra) Ebben az esetben is a képsorozatok közepéből emeltük ki egy-egy 31 http://www.doksihu kép hisztogramját, és azokon szemléltettük a besugárzás hatásait A hisztogramok alakjának számszerű torzulását követhetjük nyomon a 17. ábra-18 ábra- n A ferdeség és a laposság is egy éles emelkedés után egyre jobban csökken, de mindegyik mindvégig pozitív, azaz a hisztogramok a csúcsos irányból egyre jobban ellaposodnak és kezdenek hasonlítani a Gauss eloszláshoz, a harmadik momentum szerint a fényesebb oldalon farkuk található. 2800 2600 Képsorozatok átlagos fényessége 2400 2200 2000 1800 1600 1400 1200 1000 800 0 0.5 1.5 1 2.5 2 Az első kép készítésétől eltelt idő (s) 5 x 10 14. ábra 200ms-os expozíciós idővel készült képsorozatok átlagos fényessége a besugárzás előre haladtával. A függőleges vonalak a besugárzások végét jelölik 400 Képsorozatok

átlagos szórása 350 300 250 200 150 100 0 0.5 1 1.5 Az első kép készítésétől eltelt idő (s) 2 2.5 5 x 10 15. ábra 32 http://www.doksihu 200ms-os expozíciós idővel készült képsorozatok átlagos szórása a besugárzás előre haladtával. A függőleges vonalak a besugárzások végét jelölik 16. ábra 200ms-os expozíciós idővel készült képek hisztogramjának változása a besugárzás hatására. Képsorozatok átlagos ferdesége 2.5 2 1.5 1 0.5 0 0.5 1 1.5 Az első kép készítésétől eltelt idő (s) 2 2.5 5 x 10 17. ábra 33 http://www.doksihu 200ms-os expozíciós idővel készült képsorozatok átlagos ferdesége a besugárzás előre haladtával. 25 Képsorozatok átlagos lapossága 20 15 10 5 0 0 0.5 1 1.5 Az első kép készítésétől eltelt idő (s) 2 2.5 5 x 10 18. ábra 200ms-os expozíciós idővel készült képsorozatok átlagos lapossága a besugárzás előre haladtával. Összefoglaló A

kamera képek statisztikus vizsgálatai azt mutatják, hogy a kamera sötét kamera árama a neutron fluens növekedésével lineárisan növekszik. A növekedés mértéke nagyon erősen függ az expozíciós időtől. Kisebb expozíciós idő esetén kisebb növekedés tapasztalható ugyanolyan neutron fluens hatására. Ez örömteli hír, hiszen a kamera a valóságban akár µs os expozíciós idővel is üzemelhet, és ha a tendencia megmarad, akkor a neutronsugárzás hatása csekély lesz. Továbbá azt is megállapíthatjuk, hogy kis expozíciós idők esetén a képek hisztogramjai a Gauss eloszlásnak megfelelőek. Más jelegű alkalmazás szempontjából azonban hasznos lehet a kamera sötét áramának növekedése, mégpedig ha a kamerát egy neutron fluens-fluxus detektorként képzeljük el, állítható érzékenységgel (expozíciós idő). Neutron fluxus mérésére a képsorozatok átlagos fényesség változásának meredeksége szolgálhat. Ezekhez kalibráció

szükséges, továbbá meg kell érteni a relaxáció folyamatát Ha ezek sikerülnek, a kamera alkalmas lehetne a kameraport sugárterhelésének monitorozására is. Az egyetlen részecske által kiváltott hatások valószínűleg ezt a módszert nem zavarnák, hiszen a fluxus valós alkalmazás során sokkal kisebb lesz, így az egyetlen részecske által kiváltott hatás reakciógyakorisága is lecsökkenne. 34 http://www.doksihu Az eseménydetektáláshoz használt módszer, és matematikai alapja Mint azt már a (34)-es képlet esetében is tárgyaltuk a kamera pixelek értékei több komponensből épülnek fel. Ebben a fejezetben az egyetlen részecske által kiváltott hatás okozta fényességnövekedés ( xi , EEH ) detektálásra kidolgozott módszert és matematikai alapjait ismertetjük. A módszer Képfeldolgozási eljárások nagyon nagy hányada a képeken található alakzatok detektálásával foglalkozik pl.: szegmentálás, foltkeresés, mintaillesztés,

klasszikus és statisztikus alakfelismerés. Ezeknek az alakzatoknak az egymást követő képeken történő összehasonlításával próbálnak meg eseményeket detektálni. A legegyszerűbb eseménydetektálási módszer pl: ha kivonunk két képet egymásból és azokat a helyeket, ahol nagy különbséget tapasztalunk, eseménynek nevezzük. A másik nagy csoportja az esemény-detektálási eljárásoknak, idősorokkal dolgozik. Ilyen eljárásoknál szívesen használnak mozgó átlagoló számításokat, mozgó szórás-számító eljárásokat, trend meghatározást és attól való eltérést, korreláció-számítási módszereket. A módszerek nagyon változatosak lehetnek. A kamera képeken található események detektálására szolgáló módszerünk alapját a matematikában jól ismert korrelációs számítások alkotják. A képeknek ismert a készítési időpontja. Az egyes képek egy-egy mátrixként foghatók fel, ahol minden mátrixelem a digitális kamera egy

pixelének az értékét reprezentálja a kiolvasás pillanatában. A készítési időpontok szerinti sorba rendezés után, egy 3 dimenziós mátrixba (tömbbe) rendezzük a képek mátrixát. Ebben a tömbben az első két dimenzió a pixel két koordinátája, a harmadik az idő koordináta. A harmadik koordináta mentén vizsgálva a tömb elemeit az egyes pixelek idősorait kapjuk meg. A pixelek idősorai közti korrelációs együtthatókat kiszámítva és ezekből mátrixot képezve, megkaphatjuk a pixelek korrelációs együttható mátrixát. Mivel a korrelációs mátrix egy eleme csak két pixel idősorai között ad információt, ezért bevezettük az úgynevezett átlagos korrelációs együtthatót. Az átlagos korrelációs együttható a korrelációs együttható mátrix sorain, vagy oszlopain vett átlagolást jelenti a diagonális elem kihagyásával. Továbbá számítjuk a korrelációs együttható szórását is Az átlagos korrelációs együtthatók és

szórások számítását háromféle módon végezhetjük: a képen egy oszlopba eső pixelek idősorai közt, a képen egy sorba eső pixelek idősorai közt, egy kiterjedt téglalap tartomány összes pixele közt. Az eseménydetektálás egy vagy több diszkriminációs szint beállításával történhet az átlagos korrelációs együtthatók vagy a korrelációs együtthatók szórása szerint. Az eddig ismertetett módon az esemény helyét tudjuk megállapítani a képeken. Az események kezdetének és végének megállapításához az idősorokon csúszó korrelációszámítások szükségesek. Az átlagos korrelációs együttható és szórás időbeli ugrása jelezné az esemény hosszát. Fontos megjegyezni, hogy a módszer egyidejű események detektálására alkalmas. Matematikai alapok A következőkben, a módszerünkben használt matematikai formulák lesznek röviden ismertetve, melyek bővebb leírása és részletesebb tulajdonságaik megtalálhatók az

irodalomban [20]. 35 http://www.doksihu Legyen ξ i és ξ j diszkrét valószínűségi változók. ξ i valószínűségi változók értékét Nszer megmértük, ezeket az értékeket jelöljük xik -val ξ i valószínűségi változó átlagának M (ξ i ) -t nevezzük mely a következő módon adódik: M (ξ i ) = ∑x ik k (40) N A ξ i valószínűségi változó szórásnégyzetének D 2 (ξ i ) -t nevezzük mely a következő módon adódik: 2 (41) D 2 (ξ i ) = M (ξ i ) − M (ξ i ) 2 Ebből a ξ i valószínűségi változó szórása D(ξ i ) egy gyökvonással kapható. ξ i és ξ j valószínűségi változók kovarianciájának cov(ξ i , ξ j ) -t nevezzük és a következőt értjük: [ cov(ξ i , ξ j ) = M (ξ i − M (ξ i )(ξ j − M (ξ j )) ] (42) A Schwarz-féle egyenlőtlenség a ξ i és ξ j valószínűségi változók kovarianciájának abszolút értékére ad becslést: (43) cov(ξ i , ξ j ) ≤ D(ξ i ) D(ξ j ) Definiáljuk a

korrelációs együttható mátrixot a következő módon: cov(ξ i , ξ j ) R(ξ i , ξ j ) = cov(ξ i , ξ i ) cov(ξ j , ξ j ) (44) A Schwarz-féle egyenlőtlenségből és a korrelációs együttható mátrix definíciós képletéből adódik, hogy: (45) R(ξ i , ξ j ) ≤ 1 Szemléletesen a korrelációs együttható két valószínűségi változó együttmozgásáról ad információt. Ha egy mérési helyen a két valószínűségi változó pozitív vagy negatív irányba tér el átlagukhoz képest (együtt mozognak), a korrelációs együttható értékét ezzel növelik. Ha ellentétes irányba térnek el az átlagukhoz képest, akkor ezzel csökkentik a korrelációs együttható értékét. Ha bármelyik a kettő közül éppen az átlagra esik, akkor nem adnak járulékot a korrelációs együtthatóhoz. A módszerünkben a már ismertetett formulákon kívül, bevezettünk további két új mennyiséget. Legyen a ξ i valószínűségi változóhoz hozzárendelve a

K i (ξ i ) mennyiség a következő módon: 1 L (46) K i (ξ i ) = ∑ R(ξ i , ξ j ) L − 1 j , j ≠i Ezt elneveztük ξ i átlagos korrelációs együtthatójának. L jelöli a valószínűségi változók számát. A definícióból látszik, hogy R(ξ i , ξ i ) értéke azonosan 1, ezt nem vesszük figyelembe a K i (ξ i ) mennyiség kiszámításánál, hisz ez torzítaná az átlag képzés eredményét. Az átlagolás így L-1 valószínűségi változón történik. Mivel a Schwarz-féle egyenlőtlenség megmutatta, hogy a korrelációs együtthatók ± 1 közé esnek, ebből következik, hogy az átlagos korrelációs együtthatók is ugyanide esnek. Definiáljuk továbbá a ξ i -hez hozzárendelt S i (ξ i ) mennyiséget a következő módon: 36 http://www.doksihu L S i (ξ i ) = ∑ ( R(ξ , ξ j , j ≠i i j ) − K (ξ i )) 2 (47) L −1 Ezt elneveztük a ξ i -hez tartozó korrelációs együtthatók szórásának. Ebből a képletből is kihagyjuk az

R(ξ i , ξ i ) -hez tartozó mennyiséget, L itt is a valószínűségi változók számát jelenti, és az összegzés itt is L-1 elemen történik. S i (ξ i ) képletéből adódik, és a korábban elmondottakból következik, hogy 0 ≤ S i (ξ i ) ≤ 1 . A módszer működése szempontjából, K i (ξ i ) és a S i (ξ i ) a két legfontosabb mennyiség. A módszer ellenőrzésére írt programban is ezeket a mennyiségeket számítjuk Az egyes pixeleket megfeleltetjük a diszkrét valószínűségi változókkal. Tehát ξ i az i-edik pixelt jelöli. ξ i értékét, a képsorozat hosszának megfelelően, N-szer megmértük Minden kép egy mérést jelent. A program Röviden leírjuk a módszerünk tesztelésére készített program főbb jellemzőit. Ismertetjük a program által használt, adat struktúrát, az egyes bemenő paramétereinek funkcióját, valamint leírjuk egyes működési formáit. Ezt követően a program alkalmazását mutatjuk be gamma majd

neutronsugárzásnak kitett kamera képein, ismertetjük ezek eredményét. Az adatszerkezet Első lépésben tekintsük át az adatstruktúrát, amivel dolgozunk. Korábban már említettük, hogy az EDICAM gyorskamerával készült sötétáramú képeket vizsgáljuk. A besugárzások során készült képsorozatok „mat” kiterjesztésű fájlokban vannak eltárolva. Ez egy MATLAB formátum melyben eltárolásra kerültek a képsorozatban készített képek adatai, úgynevezett „struct” változótípusban. Ez tartalmazza az összes képet mátrix formátumban, azok felbontását (1024*1280) és a pixelek számábrázolását, ami előjeles 32 bites egész szám ábrázolás (int32). Itt 1024 a sorok számát 1280 pedig az oszlopok számát jelöli Továbbá tartalmazza az expozíciós időket, valamint a kép készítésének pontos időpontját. Ha ms-ban szeretnénk megkapni az expozíciós időt, az itt tárolt expozíciós időt el kell osztanunk 40000el. A kép

készítésének időpontja ezred másodperc pontosságig van megjelenítve Egy képsorozatban körülbelül 30 kép szerepel és így, egy „mat” fájl kb.: 60 MB méretű A nyers képeket látszik egy csíkos szerkezet, ez egy ADC hiba miatt jelentkezik. Ezeket az oszlopokat kihagyjuk a további vizsgálatokból. Az egyéb csíkos árnyalatok az ADC-k nem teljesen azonos referencia feszültségei miatt jelentkeznek, de ezek már nem zavaróak a számítások szempontjából, ezért ezeket nem korrigáltuk. A képsorozatok képei közül az első és utolsó kép néha hibás, ezért ezeket elhagyjuk a számításainkból. 37 http://www.doksihu A program leírása A program lényegében egy MATLAB függvény 21. Utolsó verziójának neve: kiszor6m A programnak összesen 8 bemenő paramétere van. Ezek rendre a következők: matfileszam, y1, y2, x1, x2, sory, sorx, fuzve. Ezeknek a megadására szükség van a program elindításához A „matfileszam” jelöli a beolvasásra

szánt képsorozat sorszámát. Ez megegyezik a [18]-ben leírt sorszámmal. Az „y1” és „y2” a képből kiválasztandó ROI22 függőleges, kezdő és vég koordinátáit jelöli. Nyilvánvalóan y1<y2 és bele kell, hogy essenek az 1-től 1024-ig terjedő intervallumba. „x1” és „x2” a ROI vízszintes koordinátáit jelöli Ezekre igaz kell, hogy legyen, hogy x1<x2 és hogy az 1 és a 1280 közé eső intervallumba esnek. A „sory” és „sorx” egy pixel koordinátáit jelöli, ennek a pixelnek a ROI-ba kell esnie. A program ennek a pixelnek külön kirajzolja az idősorát. Az utolsó bemenő adat a „fuzve” egy kétértékű bemeneti adat, vagy 1, vagy bármi más lehet, egyes funkciók aktiválásában van szerepe. A többi bemenő paraméter mindegyikére igaz, hogy pozitív egész számok. ROI alkalmazására szükség van, a számolás mennyiségének csökkentésére, hisz egy képen több mint 1 millió pixel van és így egy sorozatba kb.: 30

millió adat található ROI alkalmazásával természetesen azzal a feltételezéssel élünk, hogy a kép többi része, amit nem vizsgálunk, hasonlóan viselkedik, mint a vizsgált rész. Mivel a ROI változtatható, ezt a feltételezésünket, ha akarjuk, ellenőrizhetjük is. Mint azt már említettük a matematikai alapokban, ξ i az i-edik pixelt jelöli. ξ i értékét, a képsorozat hosszának megfelelően, N-szer megmértük. Ezek alapján kiszámítjuk az egyes pixelekhez rendelt átlagos korrelációs együtthatókat és ezek szórását. A program a számításokat első esetben a ROI oszlopaiban található pixeleken végezi el. A számításokat elvégezhetjük a ROI sorainak pixelein is, valamint a kijelölt ROI összes pixelére, ha a ROI oszlopait egymásután fűzzük és az így kialakult, egyetlen oszlop pixeleire alkalmazzuk. Ez az oszlop-összefűzéses számítási módszer a leginkább erőforrás igényes ezért ezt külön be kell kapcsolni. Ennek

bekapcsolására szolgál a bemeneti paraméterek közt a „fuzve”. Ha ennek „1”-et adunk értéknek akkor végzi el ezt a számítást A kapott átlagos korrelációs együtthatók és a korrelációs együtthatók szórása segítségével a kép pixeleit csoportokba sorolhatjuk, szabadon választható diszkriminációs szintek szerint. A program által számított eredmények Pár egyszerű futtatás eredményét közöljük, preparált illetve nyers képsorozatokra. Bemutatjuk külön a gamma és neutron besugárzásos képekre kapott eredményeket, ezen eredmények segítségével szeretnénk a rámutatni a módszer alkalmazhatóságára. Gamma besugárzásos képek Először vizsgáljuk meg a gamma besugárzásos képeket. A besugárzás elején a képek kevés felvillanó pixelt tartalmaznak, ilyenkor még kicsi a dózisteljesítmény (~92,3mGy/h). Ezeket a felvillanásokat egyértelműen a gamma-sugárzás okozza, hiszen a képek sötétben készültek. A besugárzás

előre haladtával a képeken a felvillanások száma megnő, itt már lényegesen nagyobb a gamma dózisteljesítmény (~3,8Gy/h). Besugárzás végén (~0Gy/h) a képeken eddig 21 22 Function Region Of Interest (ROI): azaz a vizsgálatra szánt tartomány 38 http://www.doksihu látható felvillanások eltűnnek, tehát azt lehet mondani, hogy a gamma-sugárzás hatására a villogó pixelekben nem történt maradandó károsodás. Ezek tehát egyetlen részecske által kiváltott tranziensek. Ezek alapján azt is el lehet mondani, hogy a felvillanások száma független a gamma dózistól, és egyenesen arányos a dózis teljesítménnyel. Ez összhangban van az irodalommal, hisz nagyságrendekkel nagyobb dózisok szoktak problémát okozni [16]. A pixelek idősoráról el lehet mondani, hogy ha nincs felvillanó pixel, akkor a szórásuk kicsi. A kvalitatív elemzés után nézzük meg a program eredményeit. Tekintsük a legnagyobb dózisteljesítményű besugárzás során

készült 28-as sorozatot. Azt várjuk, hogy ha egy időben történnek felvillanások, akkor az ilyen pixelek között nagyobb lesz az átlagos korrelációs együttható, valamint az együtthatók szórása is megnő. Jelen esetben a korrelációs együtthatók szórását használjuk a diszkriminációs szint beállításához. Tapasztalunk is egy időben felvillanó pixeleket. Erről idősoraik vizsgálatával győződtünk meg a diszkriminálás után. A felvillanások időpontja az idősorban nem feltétlenül van egy helyen. Azért tudjuk őket így kiszűrni, mert kellően sok pixelt veszünk egy vizsgálatban és az idősorban elhelyezkedő kiugrások, elegendő számú pixelen jelennek meg. Természetesen ez a módszer sem szűri ki az összes fajta eseményt, hiszen detektálásukhoz bizonyos számúnak jelen kell lennie a mintában. Az idősorok nagyon különbözőek lehetnek, lehetséges olyan, mely nem tartalmaz kiugrást, csak egy kiugrást tartalmaz vagy több

kiugrást is tartalmaz (19. ábra,20 ábra,21 ábra). Pixel idősor. 28mat Koordináták: 859=y 5=x 800 750 Pixel értéke 700 650 600 550 500 26 28 30 32 34 36 38 40 42 Kép készítésének időpontja a sorozat elejétől számítva [sec] 44 19. ábra Egy tipikus kiugrást tartalmazó pixel idősora a 28. sorozatból gamma besugárzás alatt 39 http://www.doksihu Pixel idősor. 28mat Koordináták: 345=y 8=x 540 520 500 Pixel értéke 480 460 440 420 400 380 26 28 30 32 34 36 38 40 42 Kép készítésének időpontja a sorozat elejétől számítva [sec] 44 20. ábra Egy tipikus kiugrásokat tartalmazó pixel idősora, a 28. sorozatból, gamma besugárzás alatt. Pixel idősor. 28mat Koordináták: 155=y 1=x 465 Pixel értéke 460 455 450 26 28 30 32 34 36 38 40 42 Kép készítésének időpontja a sorozat elejétől számítva [sec] 44 21. ábra 40 http://www.doksihu Az átlaga körül szóró pixel idősora, a 28. sorozatból, gamma besugárzás alatt

Kiugrás, felvillanás, illetve esemény alatt nem csak a pozitív változásokat kell érteni, előfordulhat olyan eset, hogy az idősorban egy érték esés van. Az ilyen érték esések is detektálhatóak, ha az átlagos korrelációs együtthatót vagy a korrelációs együtthatók szórását használjuk a diszkriminációra. Ez nagy előnye tud lenni a programnak, hisz némely eljárás csak a pozitív változásokat detektálja. Ilyen felvillanásoknál, ahol az idősor alap szórása nem túl nagy, célravezető a pixelek fényességének szórása alapján történő szűrése is, vagy a két módszer kombinációja. Ez után a képeket preparáljuk abból a célból, hogy az egy idejű eseménydetektáló eljárást, könnyen tesztelhessük. A preparálás alatt azt értjük, hogy a ROI-n belül bizonyos pixelek értékét megváltoztatjuk. A preparálás során a 28-as képsorozatot használjuk Első esetben az 1024 pixel közül minden 20. pixel értékét változtatjuk

meg egy oszlopban, úgy, hogy a pixelek idősorának közepén a pixel értékét a kétszeresére növeljük. A ROI egy 1024*3 területű régió lett kiválasztva. Tehát a pixeleknek az 5%-át preparáltuk Futtatjuk a programot és a korrelációs együttható szórásának diszkriminációs szintjét beállítjuk, 0.28-ra Ez az érték jó határnak tűnt, amikor megvizsgáltuk a pixelekhez rendelt korrelációs együtthatók szórásának mátrixát. A tapasztalat az, hogy egy ilyen 51 preparált pixelt tartalmazó képsorozat esetén, már nagy biztonsággal detektáljuk a preparált pixeleket, kb.:16%-os hibával Ez a hiba a meg nem talált pixelekből és a véletlenül beválogatottakból tevődik össze. Fontos megjegyezni, hogy így még csak azoknak a pixeleknek a helyét határoztuk meg, ahol egyidejű események történtek. Az események időpontját például az idősorok vizsgálatával lehet megállapítani. Vagy, ha tudjuk, hogy a detektálandó esemény kb. milyen

hosszú, akkor egy alkalmas hosszúságú idősorral végezve csúszó számításokat, az esemény kezdő és végpontok is meghatározhatók. Egyelőre ilyen eljárást még nem építettünk bele a programba. Nézzünk egy másfajta preparálást. Változtassuk meg pár pixel értékét egy téglalap alakú tartományban, és hasonlítsuk össze az oszlopokon végzett, illetve sorokon végzett korrelációszámítás eredményét. A számításokhoz itt is a 28-as képsorozatot használtuk A ROI y=1-200, x=1-200 tartományra terjedt ki. A preparációt a 75-85 közti sorok és 50-60 közti oszlopokon végeztük. Az ide eső pixelek idősorát csak a 6 értékükben változtattuk meg, azt a kétszeresére növeltük. A ROI sorainak és oszlopainak a hosszát tekintve ez a változás 5%-át érinti a pixeleknek. Először a soronkénti számítások eredményét vizsgáljuk. A 22 ábrán látható, hogy ebben a tartományban a korrelációs együttható szórása jelentősen

elkülönül a többitől, ezért alkalmas a diszkriminációs szint beállítására. Oszlopokra végzett számolás esetén a korrelációs együtthatók szórása hasonlóan viselkedik (23. ábra) Tehát, mind a két irányban végzett számítás alkalmas a diszkriminációs szint beállítására. 41 http://www.doksihu Pixelek korreláció együtthatójának szórása (sorra) 28.mat ROI: y=1-200x=1-200 A ROI-n belüli pixelszám függőlegesen 1 20 0.9 40 0.8 60 0.7 80 0.6 100 0.5 120 0.4 140 0.3 160 0.2 180 0.1 200 50 100 150 A ROI-n belüli pixelszám vízszintesen 200 0 22. ábra A korrelációs együttható szórása a ROI-ban, sorokra végzett számítás esetén. A mátrix ~(80,65) körüli részén látható a preparáció hatása. A ROI-n belüli pixelszám függőlegesen Pixelek korreláció együtthatójának szórása (oszlopra) 28.mat ROI:y=1-200 ; x=1-200 1 20 0.9 40 0.8 60 0.7 80 0.6 100 0.5 120 0.4 140 0.3 160 0.2 180

0.1 200 50 100 150 A ROI-n belüli pixelszám vízszintesen 200 0 23. ábra 42 http://www.doksihu A korrelációs együttható szórása a ROI-ban oszlopokra végzett számítás esetén. A mátrix ~(80,65) körüli részén látható a preparáció hatása. Nézzük meg az átlagos korrelációs együtthatók viselkedését. A 24 ábrán 25 ábrán láthatóak az átlagos korrelációs együtthatók. Ezek alapján esélytelen a kérdéses tartomány kiszűrése, tehát csak a szórásokra hagyatkozhatunk. Pixelek átlagos korreláció együtthatója (sorra) 28.mat ROI: y=1-200x=1-200 A ROI-n belüli pixelszám függőlegesen 1 20 0.8 40 0.6 60 0.4 80 0.2 100 0 120 -0.2 140 -0.4 160 -0.6 180 -0.8 200 150 100 50 A ROI-n belüli pixelszám vízszintesen 200 -1 24. ábra Az átlagos korrelációs együttható a ROI-ban sorokra végzett számítás esetén. A mátrix ~(80,65) körüli részén látható a preparáció hatása (illetve csak lenne látható).

43 http://www.doksihu Pixelek átlagos korreláció együtthatója (oszlopra) 28.mat ROI: y=1-200 ; x=1-200 A ROI-n belüli pixelszám függőlegesen 1 20 0.8 40 0.6 60 0.4 80 0.2 100 0 120 -0.2 140 -0.4 160 -0.6 180 -0.8 200 50 100 150 A ROI-n belüli pixelszám vízszintesen 200 -1 25. ábra Az átlagos korrelációs együttható a ROI-ban sorokra végzett számítás esetén. A mátrix ~(80,65) körüli részén látható a preparáció hatása (illetve csak lenne látható). Diszkriminációt a korrelációs együtthatók szórása alapján végeztük. Diszkriminációs szintnek próbaként mindkét esetben 0.26-ot állítottunk be A pixelek besorolását a 26 ábrán és a 27. ábrán láthatjuk Mind a két ábrán kivehető a preparált tartomány, de ezeken kívül egyéb pixelek is túllépték a diszkriminációs szintet, hiszen a sugárzás is okozhat a preparáláshoz hasonló idősort. Diszkriminációs szint pontos beállításával ez esetleg

tovább javítható. 44 http://www.doksihu A ROI-n belüli pixelszám függőlegesen Pixelek besorolva kategórákba szórások szerint: 0 1 (sorra) 28.mat y=1-200x=1-200 1 20 0.8 40 0.6 60 0.4 80 0.2 100 0 120 -0.2 140 -0.4 160 -0.6 180 -0.8 200 50 100 150 A ROI-n belüli pixelszám vízszintesen 200 -1 26. ábra Pixelek besorolva a korrelációs együttható szórása szerint, sorra számítva. A fehér tartományok megütötték a diszkriminációs szintet, a szürkék nem. A ROI-n belüli pixelszám függőlegesen Pixelek besorolva kategórákba szórások szerint 0 1 (oszlopra) 28.mat y=1-200 ; x=1-200 1 20 0.8 40 0.6 60 0.4 80 0.2 100 0 120 -0.2 140 -0.4 160 -0.6 180 -0.8 200 50 100 150 A ROI-n belüli pixelszám vízszintesen 200 -1 27. ábra 45 http://www.doksihu Pixelek besorolva a korrelációs együttható szórása szerint, oszlopra számítva. A fehér tartományok megütötték a diszkriminációs szintet a szürkék

nem. Ezután vizsgáljuk meg egyes paraméterek hatását. A továbbiakban is a 28-as képsorozatot használjuk. Mi történik vajon, ha nemcsak a kétszeresére növeljük a pixelek értékét az idősorban, hanem mondjuk az ötszörösére? Ilyenkor kerülünk körülbelül a pixelek a fényesség tartományának a közepére. A többi paramétert változatlanul hagyjuk A tapasztalat az, hogy továbbra is csak a korrelációs együttható szórásában tudjuk a diszkriminációt elvégezni, viszont alkalmazhatunk nagyobb diszkriminációs szintet, így pontosabban kijelölhetjük a preparált tartományt. Tehát az esemény amplitúdója arányos a diszkriminációs szinttel Ha változtatjuk az idősorban a preparált tartomány időtartamát, tehát nem csak egyetlen képen változtatjuk meg a pixelek értéket, akkor is csak a szórás az, ami alapján a besorolást elvégezhetjük. Persze az alkalmazható diszkrimináció küszöb szint növekszik Növeljük meg az oszlopokban és

a sorokban a preparált pixelek arányát. Az eddig 5%ról mondjuk 22,5%-ra A többi paramétert hagyjuk az eredeti állapotban ROI y=1-200, x=1200, az idősor 6 eleme lett megnövelve Ilyen esetben lehetőség nyílik a pixelek besorolását az átlagos korrelációs együttható segítségével elvégezni (28. ábra, 29 ábra), így pontosítható az események kiszűrése, mert így már két mennyiségre tudunk feltételt állítani. Tehát az eseményben érintett pixelek részarányának növelése segíti a pixelek besorolását, és így az esemény helyének megállapítását. Pixelek átlagos korreláció együtthatója (sorra) 28.mat ROI: y=1-200x=1-200 A ROI-n belüli pixelszám függőlegesen 1 20 0.8 40 0.6 60 0.4 80 0.2 100 0 120 -0.2 140 -0.4 160 -0.6 180 -0.8 200 150 100 50 A ROI-n belüli pixelszám vízszintesen 200 -1 28. ábra Pixelek átlagos korrelációs együtthatója, sorokra számítva. Látszik rajt a megnövelt részarányú (22,5%)

preparált tartomány. Ilyen esetben az átlagos korrelációs együttható is alkalmas lehet a besorolás elvégzésére 46 http://www.doksihu Pixelek átlagos korreláció együtthatója (oszlopra) 28.mat ROI: y=1-200 ; x=1-200 A ROI-n belüli pixelszám függőlegesen 1 20 0.8 40 0.6 60 0.4 80 0.2 100 0 120 -0.2 140 -0.4 160 -0.6 180 -0.8 200 100 150 50 A ROI-n belüli pixelszám vízszintesen 200 -1 29. ábra Pixelek átlagos korrelációs együtthatója, oszlopokra számítva. Látszik rajt a megnövelt részarányú (22,5%) preparált tartomány. Ilyen esetben az átlagos korrelációs együttható is alkalmas lehet a besorolás elvégzésére Vizsgáljuk azt az esetet, amikor a preparált pixelek majdnem teljesen kitöltik a ROI-t. A ROI sorai és oszlopai 90%-ban preparált pixeleket tartalmaznak. Ilyen esetben számított átlagos korrelációs együttható látható a 30. ábrán és a 31 ábrán Ezek alapján az mondható, hogy az átlagos

korrelációs együttható alapú besorolás, diszkrimináció a nagyobb preparálási részarány felé használható. Azaz ha a detektálandó esemény nagy százalékban kitölti a ROI-t, nagyban megkönnyíti az esemény felismerését. A korrelációs együtthatók szórása továbbra is alkalmas a diszkriminációra (32. ábra, 33 ábra) 47 http://www.doksihu Pixelek átlagos korreláció együtthatója (sorra) 28.mat ROI: y=1-200x=1-200 A ROI-n belüli pixelszám függőlegesen 1 20 0.8 40 0.6 60 0.4 80 0.2 100 0 120 -0.2 140 -0.4 160 -0.6 180 -0.8 200 50 100 150 A ROI-n belüli pixelszám vízszintesen 200 -1 30. ábra Pixelek átlagos korrelációs együtthatója, sorokra számítva. Látszik rajt a megnövelt részarányú (90%) preparált tartomány. Pixelek átlagos korreláció együtthatója (oszlopra) 28.mat ROI: y=1-200 ; x=1-200 A ROI-n belüli pixelszám függőlegesen 1 20 0.8 40 0.6 60 0.4 80 0.2 100 0 120 -0.2 140 -0.4

160 -0.6 180 -0.8 200 50 100 150 A ROI-n belüli pixelszám vízszintesen 200 -1 31. ábra 48 http://www.doksihu Pixelek átlagos korrelációs együtthatója, oszlopokra számítva. Látszik rajt a megnövelt részarányú (90%) preparált tartomány Pixelek korreláció együtthatójának szórása (sorra) 28.mat ROI: y=1-200x=1-200 A ROI-n belüli pixelszám függőlegesen 1 20 0.9 40 0.8 60 0.7 80 0.6 100 0.5 120 0.4 140 0.3 160 0.2 180 0.1 200 150 100 50 A ROI-n belüli pixelszám vízszintesen 200 0 32. ábra Pixelek korrelációs együtthatójának szórása, sorokra számítva. Látszik rajt a megnövelt részarányú (90%) preparált tartomány A ROI-n belüli pixelszám függőlegesen Pixelek korreláció együtthatójának szórása (oszlopra) 28.mat ROI:y=1-200 ; x=1-200 1 20 0.9 40 0.8 60 0.7 80 0.6 100 0.5 120 0.4 140 0.3 160 0.2 180 0.1 200 50 100 150 A ROI-n belüli pixelszám vízszintesen 200 0 49

http://www.doksihu 33. ábra Pixelek korrelációs együtthatójának szórása, oszlopokra számítva. Látszik rajt a megnövelt részarányú (90%) preparált tartomány Vizsgáljuk még meg a ROI méret változásának hatását, úgy hogy a preparált pixelek arányát oszloponként és soronként 5%-on tartjuk. Erre azt mondhatjuk, hogy a túl kicsi ROI méretek, kevés preparált pixel esetén romlik a diszkrimináció hatékonysága. Vizsgáljuk meg, hogy mire jó az oszlop-összefűzéses számítási módszer. Nyilvánvalóan akkor érdemes használni, ha a képeken az események elhelyezkedése olyan, hogy egy sorba, oszlopba kevés eseményt tartalmazó pixel van. Másik alkalmazási lehetőség, ha ezt olyan események detektálására használjuk, amelyek egyidejűek ugyan, de ellenkező előjelű változást okoznak. Ilyeneknek nyilván más a kialakulásuk, ezért nem érdemes összemosni őket. Preparáljunk így egy adatsort Térben elkülönülve két tartományt

hoztunk létre Az egyikben a pixelek idősorában egy kiugrást hoztunk létre, míg a másik tartományban ugyanekkor egy értékesést. A növekedés a pixelek eredeti értékének kétszeresére történt, a csökkenés a pixelek 1/15-részére. Azért ilyenek az értékválasztások, hogy a szórások körülbelül azonosak legyenek az idősorokban. Ha az oszlopokon illetve a sorokon végzett számítások alapján sorolnánk be a pixeleket, akkor a két tartomány között nem tudnánk, vagy csak nagyon nehezen tudnánk, különbséget tenni, lásd (34. ábra-37 ábra) Pixelek korreláció együtthatójának szórása (sorra) 28.mat ROI: y=1-65x=1-65 1 0.9 A ROI-n belüli pixelszám függőlegesen 10 0.8 0.7 20 0.6 30 0.5 0.4 40 0.3 50 0.2 0.1 60 10 50 40 30 20 A ROI-n belüli pixelszám vízszintesen 60 0 34. ábra Korrelációs együtthatók szórása, sorokra számítva, két különböző, de egyidejű esemény esetén 50 http://www.doksihu Pixelek korreláció

együtthatójának szórása (oszlopra) 28.mat ROI:y=1-65 ; x=1-65 1 0.9 A ROI-n belüli pixelszám függőlegesen 10 0.8 0.7 20 0.6 30 0.5 0.4 40 0.3 50 0.2 0.1 60 10 20 30 40 50 A ROI-n belüli pixelszám vízszintesen 60 0 35. ábra Korrelációs együtthatók szórása, oszlopokra számítva, két különböző, de egyidejű esemény esetén Pixelek átlagos korreláció együtthatója (sorra) 28.mat ROI: y=1-65x=1-65 1 0.8 A ROI-n belüli pixelszám függőlegesen 10 0.6 0.4 20 0.2 30 0 -0.2 40 -0.4 50 -0.6 -0.8 60 10 20 30 40 50 A ROI-n belüli pixelszám vízszintesen 60 -1 36. ábra 51 http://www.doksihu Átlagos korrelációs együtthatók, sorokra számítva, két különböző, de egyidejű esemény esetén Pixelek átlagos korreláció együtthatója (oszlopra) 28.mat ROI: y=1-65 ; x=1-65 1 0.8 A ROI-n belüli pixelszám függőlegesen 10 0.6 20 0.4 0.2 30 0 -0.2 40 -0.4 50 -0.6 -0.8 60 10 50 40 30 20 A ROI-n belüli pixelszám vízszintesen

60 -1 37. ábra Átlagos korrelációs együtthatók, oszlopokra számítva, két különböző, de egyidejű esemény esetén Az oszlop-összefűzéses módszerrel számított, korrelációs együtthatók szórásával is hasonló a helyzet (38. ábra) 52 http://www.doksihu Pixelek korrelációs együtthatójának szórása (fűzött) 28.mat y=1-65x=1-65 1 0.9 A ROI-n belüli pixelszám függőlegesen 10 0.8 0.7 20 0.6 30 0.5 0.4 40 0.3 50 0.2 0.1 60 10 20 30 40 50 A ROI-n belüli pixelszám vízszintesen 60 0 38. ábra Átlagos korrelációs együtthatók szórása, oszlop-összefűzéssel számítva, két különböző, de egyidejű esemény esetén Ilyen esetben az oszlop összefűzéses módszer által számított, átlagos korrelációs együtthatók előjele utal arra, hogy a két egyidejű esemény valószínűleg más forrásból származik (39. ábra) Ennek segítségével végezhető el a besorolás (40 ábra) három tartományba. Látható, hogy az

események közti tartományokban a diszkrimináció nem egyöntetű eredményre jutott, ez nyilván a besugárzásos képek miatt van. 53 http://www.doksihu Pixelek átlagos korrelációs együtthatója (fűzött) 28.mat y=1-65x=1-65 0.4 0.3 A ROI-n belüli pixelszám függőlegesen 10 0.2 20 0.1 30 0 40 -0.1 -0.2 50 -0.3 60 10 20 30 40 50 A ROI-n belüli pixelszám vízszintesen 60 -0.4 39. ábra Átlagos korrelációs együtthatók, oszlop-összefűzéssel számítva, két különböző, de egyidejű esemény esetén. A különbség érzékeltetése céljából a színskála csak -04 és +04 közötti értékeket mutat Pixelek besorolva kategórákba korrelációs együtthatók szerit szerint: -1 0 1 (fűzött) 28.mat y=1-65x=1-65 1 0.8 10 A ROI-n belüli pixelszám függőlegesen 0.6 20 0.4 0.2 30 0 -0.2 40 -0.4 50 -0.6 -0.8 60 10 20 30 40 50 A ROI-n belüli pixelszám vízszintesen 60 -1 40. ábra 54 http://www.doksihu Oszlopok-összefűzésével

számított átlagos korrelációs együtthatók alapján besorolt pixelek, két különböző, de egyidejű esemény esetén. Utolsó preparációként vizsgáljunk egy olyan képsorozatot, mely két homogén tartományból áll. Ezt úgy érjük el, hogy a ROI felében megváltoztatjuk a pixelek értékét, mondjuk a kétszeresére, a másik felében pedig, eredeti értéken hagyjuk a pixeleket. Ezt a változtatást a képsorozat összes képén megejtjük (41. ábra) Preparáljuk a pixeleket úgy, hogy az esemény a két tartomány határán történjen. Az eseményt a pixelek idősorában a 6 időponthoz rendeljük Az esemény egy additív jel lesz, tehát minden pixel értékét ugyanannyival növeljük meg, mondjuk 500-al, mindkét irányban a 80-120-as koordináták között (42. ábra) Így próbáljuk szimulálni azt, hogy a kamera egy valós mérés során eltérő fényességű tartományokat figyel meg, és ezen tartományok határán történik az esemény. Az oszlopokon

végzett számítások azt mutatják, amit vártunk, hogy az esemény szépen látszik, a korrelációs együtthatók szórásán (43. ábra) Mivel kellően nagy preparált területű eseményt választottunk ezért az átlagos korrelációs együttható is alkalmas az esemény megtalálására (44. ábra) A sorokra végzett számítás illetve, oszlop összefűzéses módszer, hasonló eredményre vezet. Egy preparált kép a sorozatból A ROI-n belüli pixelszám függőlegesen 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 20 40 60 80 100 120 140 160 A ROI-n belüli pixelszám vízszintesen 180 200 41. ábra A ROI felén megnövelt értékű tartomány látszik, a másik maradt az eredeti értékén. Az esemény a képen még nincs elhelyezve. 55 http://www.doksihu Egy preparált kép a sorozatból A ROI-n belüli pixelszám függőlegesen 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 20 40 60 80 100 120 140 160 A ROI-n belüli pixelszám vízszintesen 180 200 42. ábra A ROI felén

megnövelt értékű tartomány látszik, a másik maradt az eredeti értékén. Az esemény a kép közepén van elhelyezve. A ROI-n belüli pixelszám függőlegesen Pixelek korreláció együtthatójának szórása (oszlopra) 28.mat ROI:y=1-200 ; x=1-200 1 20 0.9 40 0.8 60 0.7 80 0.6 100 0.5 120 0.4 140 0.3 160 0.2 180 0.1 200 50 100 150 A ROI-n belüli pixelszám vízszintesen 200 0 43. ábra 56 http://www.doksihu Oszlopok pixeleire számított korrelációs együttható szórása. Két homogén de különböző fényességű tartomány határán található esemény látszik az ábra közepén. Pixelek átlagos korreláció együtthatója (oszlopra) 28.mat ROI: y=1-200 ; x=1-200 A ROI-n belüli pixelszám függőlegesen 1 20 0.8 40 0.6 60 0.4 80 0.2 100 0 120 -0.2 140 -0.4 160 -0.6 180 -0.8 200 150 100 50 A ROI-n belüli pixelszám vízszintesen 200 -1 44. ábra Oszlopok pixeleire számított átlagos korrelációs együttható.

Két homogén, de különböző fényességű tartomány határán található esemény látszik, az ábra közepén. Végül a tesztelés után vizsgáljuk meg, hogy a gammasugárzás az egyes pixelekben egymástól függetlenül hoz-e létre felvillanásokat. Ez azt jelentené, hogy azért tudjuk detektálni ezeket a véletlenül kialakuló eseményeket, mert egy nagyméretű ROI-ban átlagosan kellően sok van. Ezt úgy tudjuk eldönteni ha, kisméretű ROI-t alkalmazunk és olyan képsorozatot, ahol kevesebb a felvillanás. Ugyanis ilyenkor azonos eseményt tartalmazó pixeleknek a ROI-ba kerülésének kicsi a valószínűsége. Tehát nagyon kevés olyan ROI-t kellene találnunk melyben a diszkrimináció eredményre vezet. Ilyenkor olyan képet várnánk melyen, ha vannak is egyidejű események azok nem egymás szomszédságában vannak, legalábbis nem nagy számban. Oszlop összefűzéses módszerrel megvizsgáltuk, hogy így tapasztalunk-e eseményeket. A vizsgálatokat

kisebb gammateljesítmény mellett képeken végezzük (7 képsorozat), hogy csökkentsük a véletlen események számát. Több ROI vizsgálata után azt tapasztaltuk, hogy kis területen is fordulnak elő egyidejű események. Több, szomszédos pixelre kiterjedő események (45. ábra) is nagy számban vannak jelen a képeken Ezt az idősorok megvizsgálása is alátámasztja. Tehát azt mondhatjuk, hogy a gamma-sugárzás képes több pixelre kiterjedő egyidejű eseményt létrehozni, és nem csak egyetlen pixelre lokalizált felvillanást. Az oszlop-összefűzéses módszer egy másik alkalmazási lehetőségét, a neutron besugárzásos képeknél tárgyaljuk. 57 http://www.doksihu Pixelek besorolva kategóriákba ált. korr szórás szerit szerint: 0 1 (fűzött) 7mat y=90-100 x=60-70 1 1 0.8 A ROI-n belüli pixelszám függőlegesen 2 0.6 3 0.4 4 5 0.2 6 0 7 -0.2 8 -0.4 9 -0.6 10 -0.8 11 2 8 6 4 A ROI-n belüli pixelszám vízszintesen 10 -1 45. ábra

Oszlop-összefűzéses módszert használva a gammasugárzásnak kitett 7. sorozat képein A diszkriminációt az átlagos korrelációs együttható szórásával végeztük, diszkriminációs szintet 0.28-ra állítva A fehér tartomány megütötte a diszkriminációs szintet, ezek jelölik azokat a pixeleket, ahol egyidejű esemény (kiugrás) történtNeutron besugárzásos képek A gamma-sugárzásnak kitett kamera képei után vizsgáljuk meg a neutron besugárzásnak kitett kamera képeit, hasonlóan az előbbiekhez. Ezeknél a képeknél expozíciós idő függvényében más és más az idősorok jellege. Ezért itt másfajta háttér mellet tudjuk megvizsgálni a program működését, mint a gamma besugárzásos képek esetében. A tesztelési eljárás ismételt bemutatását mellőzzük, azok eredményei azonosak a gamma besugárzásos esetével. 2ms-os expozíciós idejű képek elemzéséhez a 80-as képsorozatot használtuk. A pixelek idősorának szórása, hasonlóan

kicsinek mondható, mint a gamma besugárzásos képek esetén, ha nincs az idősorban felvillanás. A neutronok hatása hasonló eredményeket mutat, mint a gamma besugárzás okozta kiugrások (46. ábra) Az itt is elmondható, hogy a felvillanás nem csak egyetlen pixelt érint, hanem esetleg annak a szomszédait is. Ez látható a 47. ábrán 58 http://www.doksihu Pixel idősor. 80mat Koordináták: 176=y 119=x 700 Pixel értéke 650 600 550 500 450 38 40 42 44 46 48 50 52 Kép készítésének időpontja a sorozat elejétől számítva [sec] 54 46. ábra 2ms-es expozíciós (80.mat) idejű neutron besugárzás során készült képsorozat egyik pixelének idősora. Látszik hogy a felvillanás nem maradandó, tehát ez egy egyetlen részecske által kiváltott hatás (tranziens), amely nem destruktív. 168 170 172 174 X: 119 Y: 176 Index: 671 RGB: 0.159, 0159, 0159 176 178 180 182 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 47. ábra 59

http://www.doksihu Az előző, 46. ábra egy kiugró pixelt mutat Ezen az ábrán annak a pixelnek látható a környezete. Az is látszik, hogy a kiugró pixelek közül ennek a legkisebb az értéke A vízszintes tengely a pixelek x koordinátáit mutatja a függőleges az y koordinátákat. Ez a megfigyelés növeli az ilyen események detektálásának esélyét, hisz egy időben generál több pixelben is kiugrást. Az esemény kialakulásához szükséges pontos időt nem ismerjük, csak azt mondhatjuk, hogy az adott expozíciós időn belül lezajlik. A megoldás ilyen típusú események detektálására a kicsi méretű ROI alkalmazása (nagyságrendileg: 5*5), oszlop összefűzéses számítást alkalmazva. Ha azt feltételezzük, hogy csak az első szomszédokon jelentkezik a neutron becsapódás hatására esemény akkor a 25 pixelből maximum 9 lesz érintett. Ez 36%, ami elég jónak mondható, viszont minden pixel hiánya 4%-ot ront ezen az arányon. Ahhoz, hogy ilyen

számításokat automatikusan el tudjunk végezni csúsztatható ROIt kell használni Egyelőre ilyen funkció nincs a programban Manuális ROI kiválasztás azt mutatta, hogy, a módszer működőképes lehet. Ilyen eljárás fontos lehet, ha a detektálni kívánt eseményünk mérete is 10 pixel nagyságrendű. A nem sugárkárosodásból származó események mérete a kamera előtti optikai leképező elemeken múlik. Ha hasonló mérettartományba esik a két forrásból származó esemény, az problémákat okozhat azok elkülönítésében. A vizsgálatokat a 20ms-os expozíciós idejű képek elemzésével folytatjuk. Ezekhez a 81 képsorozatot alkalmazzuk. Ezekről a képekről elmondható, hogy teljesen máshogy néznek ki, mint az előbbiek. A képsorozaton belül növekedés tapasztalható a pixelek idősorában, azaz a neutron fluens fényesség növelő hatása már ezen a kis időskálán is megmutatkozik. A képeken továbbá találhatók a vártnál nagyobb

fényintenzitású foltok, pixelek (48. ábra), melyek idősora hasonló a többihez, azaz enyhe növekedő trendet mutat az időben (49. ábra), azonban minden képen egyhelyben vannak. Az eredeti képből kivett ROI y=1-200 x=1-200 4000 Pixelek függőleges koordinátái a ROI-n belűl 20 3500 40 3000 60 2500 80 100 2000 A képen található enyhe növekedést mutató világos foltok 120 1500 140 1000 160 500 180 200 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 Pixelek vízszintes koordinátái a ROI-n belűl 48. ábra 20ms-es expozíciós idővel neutron besugárzás közben készült tipikus kép részlet a 81. sorozatból. Láthatók, állandó, kisméretű foltok melyek kilógnak a többi közül A kép csíkosságát nem kell figyelembe venni, ez az ADC-k eltérő referencia feszültsége miatt jelenik meg. A színskálát a jobb láthatóság érdekében változtattuk 60 http://www.doksihu Egy pixel idősora. Pixel koordináták 60y 114x 81mat y=1-200x=1-200

614 612 Pixel értékek 1-4096 610 608 606 604 602 600 598 596 20 25 30 0-ra eltolt időkordináták 35 49. ábra 20ms-es expozíciós idővel készült besugárzás alatti (81.mat) képsorozatban a jellemző idősor. Enyhe emelkedés figyelhető meg a pixel értékében az idő, besugárzás előrehaladtával. Ez látszik az átlag érték emelkedésén is Ezeken a képeken is lehet találni neutronok által okozott felvillanásokat. Találtunk olyan neutronok által keltett eseményt, melynek jóval nagyobb a kiterjedése, mint csak az első szomszédok. A ROI kijelölését itt is manuálisan végeztük, de ezek alapján lehet nagyobb ROI-kat is alkalmaznunk. A diszkriminálást az oszlop összefűzéses eljárással kapott korrelációs együtthatók szórása segítségével végeztük. Az eredeti kép részleten látható az esemény és környezete (50. ábra) A diszkrimináció után látható az esemény valós kiterjedése (51. ábra), ezt az idősorokkal is

ellenőriztük A különálló pixel is megütötte a diszkriminációs szintet, azonban az idősora vizsgálata után a kérdéses időpontban nem tapasztalható kiugrás. A módszer a növekvő trend miatt gyűjtötte ki a pixelt, mint esemény helyét. 61 http://www.doksihu Az eredeti képből kivett ROI y=97-105 x=63-69 4000 Pixelek függőleges koordinátái a ROI-n belűl 1 3500 2 3 3000 4 2500 5 2000 6 1500 7 1000 8 500 9 1 2 3 4 5 6 7 Pixelek vízszintes koordinátái a ROI-n belűl 50. ábra 81. sorozatban található neutron által keltett nem destruktív egyetlen részecske által kiváltott hatás a kamara képen. A bekeretezett régió az, amit a diszkrimináció az 51 ábra- n mutat. A színskálát a jobb láthatóság kedvéért változtattuk meg Pixelek besorolva kategóriákba a korrelációs együttható szórása szerit szerint: 0-1 (fűzött) 81.mat y=97-105 x=63-69 Diszkriminációs szint: 0,26 1 1 0.8 A ROI-n belüli pixelszám

függőlegesen 2 0.6 3 0.4 4 0.2 5 0 6 -0.2 -0.4 7 -0.6 8 -0.8 9 1 2 3 4 5 6 7 -1 A ROI-n belüli pixelszám vízszintesen 51. ábra Oszlop-összefűzéses eljárással számított korrelációs együttható szórása alapján besorolt pixelek. Az 1-es értékűek megütötték a diszkriminációs szintet (026), a többi nem 20ms- 62 http://www.doksihu es expozíciós idővel neutron besugárzás során készült képek alapján a 81. sorozatból Az idősorok alapján, az egyedül álló pixel nem tekinthető egyetlen részecske által kiváltott hatásnak, csak a trend miatt üti meg a diszkriminációs szintet. 200ms expozíciós idejű képeken nem végeztünk ezzel a módszerrel vizsgálatokat, mert ebben az esetben nehéz lenne a szivárgási áram növekedéséből és az egyetlen részecske által kiváltott hatásokat különválasztani, valamint valós alkalmazás során 200ms-es expozíciós idővel nem történnek megfigyelések. Összefoglaló Az

általunk írt program segítségével megmutattuk, hogy átlagos korrelációs együttható és a korrelációs együttható szórása számításán alapuló, esemény detektálási eljárásunk alkalmas egy idejű események helyének detektálására, helyesen megválasztott paraméterek esetén. A paraméterek helyes beállítása céljából különböző példákon mutattuk be a program működését. A módszer alkalmas sugárkárosodásból származó események detektálására. Megállapítottuk, hogy a gammasugárzás is képes több pixelre kiterjedő eseményeket létrehozni csakúgy, mint a neutronsugárzás. Ez a megállapítás előreviheti, kevert gamma és neutron sugárzási térben használt kamera képeinek elemzését. A teszteléshez írt program továbbfejlesztett változata, pedig alkalmas lehet teljesen automatikus eseménydetektálásra, mind az események helyét mind az események időpontját illetően. 63 http://www.doksihu Mérések előkészítése

A jövőben szeretnénk folytatni a kamera, és egyéb elektronikai eszközök besugárzását a tanreaktoron. Tiszta gamma, illetve kevert gamma és neutron besugárzásokat szeretnénk megvalósítani. Félvezető eszközök neutron besugárzásánál a besugárzó hely egy fontos jellemzője az 1MeV neutron ekvivalens fluxusa. Ennek a meghatározásához szükség van a neutron spektrum minél pontosabb ismeretére. A neutron spektrum mérésére általában neutron aktivációs fóliákat szoktak használni, azonban mi úgynevezett buborék detektorokat szeretnénk erre a célra használni, amiket ehhez a méréshez szereztünk be. A neutron spektrum mérésén kívül a gamma dózisteljesítményt is szeretnénk monitorozni, melyre egy új GM-cső alapú dozimétert használnánk. Ebben a fejezetben ismertetjük az 1MeV neutron ekvivalens fluxus jelentését, illetve bemutatjuk a detektorokat. NIEL skálázási hipotézis A NIEL skálázási hipotézist szilícium detektorok

vizsgálata során fejlesztették ki [21]. A NIEL hipotézis szerint az atomok elmozdulásából adódó károsodás lineárisan nő az ezen reakciókban átadott energia mennyiségével, függetlenül a kialakult hibák térbeli eloszlásától és függetlenül az utólagos hőkezelési eljárásoktól. Minden atomi elmozdulással járó kölcsönhatás esetén keletkezik egy PKA meghatározott mozgási energiával ( E R ). Ennek a mozgási energiának azon hányada, amely részt vesz atomi elmozdulással járó károsodás létrehozásában, és nem ionizációra fordítódik, analitikusan számítható és függ magától a mozgási energiától. Ezen energia hányad neve Lindhard-féle megoszlási függvény P(E R ) Ezután bevezethető az úgynevezett atomi elmozdulás hatáskeresztmetszet, vagy sérülés függvény D(E ) . E R , max D (E ) = ∑ σ ν (E ) ν ∫ fν (E , E )P(E )dE R R R , (48) 0 ahol ν jelöli az összes szóba jövő kölcsönhatást a bejövő E

energiájú részecske és a rács atomjai között, σ ν a ν -vel jelölt reakció hatáskeresztmetszete, fν (E , E R ) jelöli annak a valószínűségét, hogy az E energiájú részecske hatására egy E R energiájú PKA keletkezik ν reakció során. Nyilván P(E R < E D ) = 0 Pl: szilícium esetén kis energiákon a neutron befogás valószínűsége megnő, az ezt követő bomlás során kilépő gamma foton visszalöki a magot, mely így E R > E D energiára tehet szert, így a sérülés függvény itt sem nulla (52. ábra). A sérülési függvény segítségével bevezethető az úgynevezett keménységi tényező κ , mely különböző sugárforrások hatékonyságát hivatott összehasonlítani. Megadja mekkora 1MeV-es monoenergiás neutron fluxus szükséges ugyanekkora kár okozásához mint amekkorát az adott fluxusú adott spektrumú sugárforrás okozott. ∫ D(E )φ (E )dE , (49) κ= D(E n = 1MeV ) ⋅ ∫ φ (E )dE ahol φ (E ) a differenciális

csoportfluxus, D(E n = 1MeV ) pedig az 1MeV-es neutronok sérülés függvénye. Az 1MeV neutron ekvivalens neutron fluxus a következő módon számítható: (50) Φ eq = κΦ = κ ∫ φ (E )dE . 64 http://www.doksihu Az látszik, hogy a félvezető anyaga D(E ) -n keresztül, befolyásolja csak az 1MeV ekvivalens fluxus nagyságát. Ezért a besugárzások során a félvezetők ismerete elengedhetetlen 52. ábra 1MeV-es neutronok sérülésfüggvényével normált, sérülésfüggvények különböző részecskékre szilíciumban [21]. Buborék detektorok: Olyan reaktorokban ahol a neutron nyalábot nem vezetik ki neutron vezetőkkel, a neutron spektrum mérésére aktivációs fóliákat szoktak használni [22]. Ezeket a méréseket mi úgynevezett buborék detektorokkal szeretnénk elvégezni, ezek a BTI-BDS és a BTI-BTD detektorok. Buborék detektorok fizikája: Ebben a fejezetben ismertetjük a buborék detektorok működésének fizikai alapjait [23]. Az olyan folyadékot

mely forráspontja feletti hőmérsékleten is folyékony halmazállapotú, túlhevített folyadéknak nevezik. A forrás folyamata elkerülhető egy bizonyos hőmérsékletig, amit túlhevítettségi határnak neveznek. A légköri nyomáson a folyadék túlhevítettsége elérheti a kritikus hőmérséklet 90%-át is. A forrás főként az úgynevezett heterogén szemcseképződésnek tudható be, ahol a szennyezők a folyadékban vagy folyadék szilárd határfelületek elősegítik a fázis átalakulást. Ha a folyadék nem elegyíthető fázissal van körbevéve és a kontakt szög 0o, akkor a folyadék hőmérséklete elérheti túlhevítettségi határát, ahol aztán elkezdődik a heterogén szemcseképződés, és a forrás. A termikus csúcs elmélet segítségével írják le a szemcseképződés folyamatát túlhevített folyadékokban. Az elmélet 65 http://www.doksihu szerint, az ionizáló sugárzás képes lokalizált meleg tartományokat létrehozni, „termikus

csúcsokat”, ezekben a tartományokban a folyadék buborékká robban, a túlhevített folyadék forrása miatt. A látható méretű buborék képződésének két fontos lépése van: az első, hogy egy kritikus méretet elérjen a gőz buborék, a másik hogy a buborék látható mérettartományúvá nőjön. A buborék megjelenéséhez szükséges minimális sugár kiszámításához a következő modellt használják. Egy túlhevített folyadék közegben kialakuló, r sugarú gömb alakú gőzbuborék falán fellépő nyomások a következők: p k a külső folyadék nyomása, p f a felületi feszültségből adódó nyomás és p g a buborék belsejében lévő gőz nyomása. A p k és p f a buborékot akarják összenyomni, míg a p g a buborékot szeretné növelni. A felületi feszültségből adódó nyomás 2σ , (51) pf = r ahol σ a felületi feszültség. Ha a nyomások egyensúlyban vannak akkor 2σ (52) pk + = pg . r Azt a minimális gömbsugarat, ahol ez

kialakulhat, nevezik kritikus sugárnak rc . Az egyenletet átrendezve 2σ 2σ (53) rc = = p g − p k ∆p adódik. Ilyen rc sugarú gőzbuborék nem stabil (szabad energia maximum helye) és bármely perturbáció esetén egy stabil helyzetbe billen. Az rc -nél kisebb sugarú buborékok összeomlanak a felületi feszültségből származó nyomás miatt, az rc -nél nagyobb sugarú buborékok spontán megnőnek és makroszkopikus méretűek lesznek. A minimális energia mely szükséges egy rc méretű buborék kialakulásához a következő képlettel becsülhető 4 H , (54) E min = 4πσ rc2 + π rc3 ρ g 3 M ahol ρ g a gőz sűrűsége, míg H a moláris párolgás hőt, M a moláris tömeget jelentik. A hőmérséklet növekedésével ρ g és H is csökken, míg ∆p növekszik, ezek rc és E min csökkenése irányába vezető folyamatok. Az elmélet felteszi, hogy a szemcseképződéshez szükséges energiát a túlhevített folyadékban, nagyenergiás meglökött ionok

megállása szolgáltatja. Az energia veszteség egy része termikus energiaként jelenik meg, mely elősegíti a lokális gőzképződést. A szemcseképződés akkor indul el, ha a buborék eléri rc értékét, vagy ezzel egyenértékű, ha a túlhevített folyadék hőmérséklete eléri a lokális túlhevítettségi határát. Az effektív hosszúság ( L ) amelyen egy részecskének közölnie kell az energiát, ami a szemcseképződéshez szükséges lineárisan függ rc értékétől. Ha feltesszük, hogy L sokkal rövidebb, mint a részecske úthossza akkor az átadott energia a következőképpen írható le:  dE   dE  (55) E = L   = krc   dx  átl  dx  átl  dE  ahol   részecske megállításához szükséges átlagos erő az L hosszúságú szakaszon, k  dx  átl pedig egy arányossági tényező. Az (54)-es és az (55)-ös képletekből látszik, hogy adott  dE  hőmérsékleten   -re adódik egy küszöb

mely alatt nem lehetséges a szemcseképződés.  dx  átl 66 http://www.doksihu Ez az alapja annak, hogy készíthetők különböző buborék detektorok különböző küszöbenergia érzékenységgel, adott hőmérsékleten. Detektorok válaszának meghatározására a következő modellt használják: n m i j R( E n , T ) = Φ ( E n )V ∑ N i ∑ σ ij Fij ( E n , T ) , (56) R a detektor válaszfüggvénye, Φ ( E n ) az E n neutron energiához tartozó neutron fluxus, V a teljes túlhevített cseppek térfogata, n a túlhevített anyagban található izotópok száma, N i az i -edik izotóphoz tartozó atomsűrűség, a figyelembe vett reakciók száma m , σ ij az i-edik izotóp j -edik reakciójához tartozó hatáskeresztmetszet, Fij ( E n , T ) annak valószínűsége, hogy az i, j -vel meghatározott kölcsönhatásból szemcseképződés lesz. Fij ( E n , T ) számításához meghatározzák az összes reakcióban keletkező ion energia szerinti eloszlását

a neutron energia függvényében. Ezután kiszámítják minden ionra az átlagos megállítási erőt az energia függvényében. Azoknak az ionoknak a részaránya, amelyeknek nagyobb a megállítási erejük mint a szemcseképződéshez szükséges átlagos megállítási erő adja közvetlenül a szemcseképződés valószínűségét az adott reakcióra. Folytonos energiájú neutronforrás esetén, a detektor válasza az R( E n , T ) kifejezés neutron energia szerinti integrálásával kapható meg. BTI-BDS buborék detektorok A BTI-BDS detektor szett egy összesen 36 db detektort tartalmazó spektrométer [24]. A detektorok a 10keV és 20MeV közé eső neutron energia tartományt fedik le. A detektor szett 6 különböző küszöb energiától érzékeny detektortípust tartalmaz. Ezek a küszöbenergiák: 10keV, 100keV, 600keV, 1MeV, 2,5MeV és 10MeV. Korábban megjegyeztük, hogy a 10keV feletti neutron energia tartomány a fontos a sugárkárosodás szempontjából, azaz

a detektorok pont alkalmasak ilyen mérésekhez. Minden küszöbenergiához 6db detektor tartozik A detektorok neutron fluens, illetve neutron dózis meghatározására alkalmasak, az egyes energia tartományokban. A detektor szett tehát egy spektrométer Az egyes buborék detektorokban keletkező buborékok száma arányos az adott energiatartományban lévő neutronok fluensével, dózisával. A detektorok egyenként 16mm átmérőjűek, 80mm magasak és 20g tömegűek A detektorok alaphelyzetben inaktívak, mert a detektorokban túlnyomás uralkodik. A detektorok aktiválása a kupakjuk lecsavarásával történhet meg. Láthattuk, hogy detektorok működése erősen függ a hőmérséklettől, ezeknek a detektorok optimálisan 20  C (±0,5  C ) hőmérsékleten üzemeltethetők. A detektorok többször használatosak, kiolvasás után egy nyomáskamra segítségével (RC-18) a buborékok eltűntethetők a detektorokból. A detektorok rekompresszálás után hűtést

igényelnek. Detektorok egyenként nagyságrendileg 1mSv dózis elnyelésére képesek, biztonságosan (detektor károsodása nélkül). A detektorok érzékenysége 0,1-0,2buborék/μSv, azaz nagyságrendileg 200 buborék képződése lehetséges detektoronként. A detektorok válaszfüggvénye az 53. ábra- n látható 67 http://www.doksihu 53. ábra A BTI-BDS detektorok válaszfüggvényeinek változása az energia függvényében a különböző küszöbenergiás detektorokra [23] A detektorok válaszfüggvényei átfednek, az egyes detektorok által elnyelt fluenst, dózist és így a neutron spektrumot az úgynevezett unfolding technikával kaphatjuk meg. Az unfolding eljáráshoz a következő feltevések szükségesek: • A spektrumot csak 6 oszlopot tartalmazó hisztogrammal közelítjük. • A BDS-10000 detektor által detektált neutronok a 10-20MeV energia tartományban fekszenek. • A hisztogram oszlopain belül a neutron fluens független az energiától.

Jelöljük Ai -vel a buborékok számát az egyes detektorokban. Jelöljük a normalizált választ Ai , azaz a detektor érzékenységgel normalizált érzékenység i buborék szám. Ki kell számítani az átlagos Ri értéket az adott energia küszöbhöz tartozó Ri -vel, mely jelentése Ri = detektorok esetén, ezeket jelöljük R i -vel. A spektrumot közelítő hisztogram egyes tartományaiba eső neutronok számát ( N j ) a következő egyenletek felülről lefelé történő megoldásával kapjuk: 68 http://www.doksihu R 6 = σ 66 ⋅ N 6 (57) R 5 = σ 55 ⋅ N 5 + σ 56 ⋅ N 6 (58) R 4 = σ 44 ⋅ N 4 + σ 45 ⋅ N 5 + σ 46 ⋅ N 6 (58) R 3 = σ 33 ⋅ N 3 + σ 34 ⋅ N 4 + σ 35 ⋅ N 5 + σ 36 ⋅ N 6 (60) R 2 = σ 22 ⋅ N 2 + σ 23 ⋅ N 3 + σ 24 ⋅ N 4 + σ 25 ⋅ N 5 + σ 26 ⋅ N 6 (61) (62) R 1 = σ 11 ⋅ N 1 + σ 12 ⋅ N 2 + σ 13 ⋅ N 3 + σ 14 ⋅ N 4 + σ 15 ⋅ N 5 + σ 16 ⋅ N 6 σ ij súlyfüggvény értékei pedig

megtalálhatók az 6. táblázatban  buborék  σ ij  −2  n ⋅ cm  detektorenergia BDS-10 BDS-100 BDS-600 BDS-1000 BDS-2500 BDS-10000 ij 1 2 1 2 3 4 5 6 (0,01-0,1) MeV 5,00E-06 - 3 (0,1-0,6) (0,6-1,0) MeV MeV 2,50E-05 2,92E-05 2,27E-05 3,14E-05 1,60E-05 6. táblázat σ ij súlyfüggvény értékei 4 5 6 (1,0-2,5) MeV 2,97E-05 3,23E-05 3,27E-05 1,32E-05 - (2,5-10) MeV 4,15E-05 4,47E-05 4,75E-05 3,50E-05 2,99E-05 - (10-20) MeV 4,78E-05 5,09E-05 5,45E-05 5,90E-05 8,70E-05 4,35E-05 A detektorokban kialakuló buborékok szabad szemmel, vagy nagy buborék szám esetén automatikus számláló a (BDR-III) segítségével is megejthető. A BDS detektorok segítségével szeretnénk a neutron spektrumot meghatározni a BME Tanreaktorának besugárzó alagútjában. A mérés sajnos még nem történt meg, az engedélyezési eljárás és detektortartó gyártás elhúzódása miatt. BTI-BDT buborék detektor A BTI-BDT detektor egy kézi dózismérő buborék

detektor, mely a termikus és az epitermikus neutron energia tartományban érzékeny [25]. 149mm magas 19mm átmérőjű 58g tömegű detektor. A gamma-sugárzásra érzéketlen és hőmérséklet kompenzált, azaz 20-37oC között használható. Található rajta egy kézi nyomásszabályozó, mely segítségével aktiválható illetve a keletkezett buborékok is a nyomásszabályozó segítségével távolíthatók el. Termikus illetve epitermikus neutronokra 10:1 arányban érzékeny. Érzékenysége1,9buborék/μSv és maximum, naponta 350 buboréknál több nem keletkezhet benne. Kiolvasása történhet szabad szemmel vagy a BDR-III-al. A BDT detektorok alkalmasak a besugárzó hely termikus/epitermikus arányának meghatározására, és a BDS detektorokkal együtt került volna alkalmazásra. Ezzel a detektorokkal könnyű kezelhetősége miatt végeztünk egy próbamérést, mely célja a detektor működésének kipróbálása, tapasztalatszerzés volt. A mérésről

jegyzőkönyv készült melyet a melléklet tartalmaz. 69 http://www.doksihu ROTEM AMP-200 A ROTEM AMP-200-as egy GM-cső alapú széles dózisteljesítmény tartományban alkalmazható doziméter . 10mSv-150Sv dózisteljesítményű gamma-sugárzás monitorozására alkalmas. Moduláris szerkezetű, két fő részből áll, egy Detektorból és egy számlálóból A detektor és a tápkábele vízálló. A detektor 2,45cm átmérőjű és 14,3 cm magas 131g tömegű, 7,6m hossz kábel tartozik hozzá. A számláló a számítógéphez is csatlakoztatható és egy ingyenes (AMP-View) program segítségével is kezelhető. A detektor a jövőben az elektronikai eszközök besugárzása során a gamma dózisteljesítmény mérésére fog szolgálni a [17]-ben leírtakhoz hasonlóan. 70 http://www.doksihu Összegzés A dolgozatban bemutattuk a KFKI RMKI által fejlesztett a W7X fúziós sztellarátorba szánt EDICAM gyorskamera sugárkárosodásának vizsgálatát, valamint a

jövőben a BME Tanreaktorán folyó sugárkárosodási vizsgálatok előkészítését. Bemutattuk az elektronikai eszközben sugárzás hatására lezajló folyamatokat. Vázoltuk azoknak a sugárforrásoknak a működését, amelyek közvetlenül kapcsolhatók a sugárkárosodási vizsgálatainkhoz. Bemutattuk a p-n átmenet elektromos jellemzőit. Levezettük a p-n átmenet szivárgási áramának térfogati részét, mely a neutronok keltette elektromosan aktív csapdák számán keresztül nő, a neutron fluenssel. Bemutattuk a kamera sötét áramú képeinek sugárzás okozta statisztikus viselkedését. Megállapítottam, hogy a növekvő neutron fluenssel lineárisan növekszik a kamera sötét kamera árama, ami összhangban van az irodalom alapján várttal. A növekedés mértéke erősen függ a képek expozíciós idejétől, kis expozíciós idők esetén a kamera szivárgási árama kisebb azonos fluens mellett. Megmutattuk, hogy a kamera alkalmas lehet neutron fluens,

fluxus detektálására, változtatható érzékenységgel. Így a kamera alkalmas lehet a kameraport neutron fluensének monitorozására. A statisztikus vizsgálatokon kívül bevezettem egy módszert, amivel a sötét kamera áramú képeken jelenlévő egyetlen részecske által kiváltott hatásokat lehet detektálni. A módszer az egyes pixelek idősorai közt számított korrelációs együtthatók átlagán és szórásán alapszik. A módszer teszteléséhez készítettem egy MATLAB programot, amit sikeresen teszteltem. A módszeren alapuló MATLAB program segítségével megmutattam, hogy a gamma és a neutronsugárzás is egyaránt képes több pixelre kiterjedő egyetlen részecske által kiváltott hatást létrehozni. Ez fontos lehet a valós alkalmazások során, mikor a megfigyelt jelenség mérete összemérhető, egy, egyetlen részecske által kiváltott hatás méretével. A dolgozat végén bemutattuk az 1MeV neutron ekvivalens fluxus jelentését, valamint a

meghatározásához beszerzett detektorok működését. Az 1MeV neutron ekvivalens fluxus meghatározásához szükséges spektrummérést sajnos nem sikerült még elvégezni. Ez idáig csak egyetlen próbamérést végeztünk a BTI-BDT buborék detektorral. Ezen kívül bemutattuk a jövőben gamma besugárzásoknál használni kívánt gamma dozimétert. A jövőben szeretnénk az EDICAM gamma és neutron besugárzásos tesztelését elvégezni rövidebb expozíciós idők mellett. Megmérni a reaktor besugárzó alagútjában az 1MeV neutron ekvivalens fluxus nagyságát a BTI-BDS buborék detektorokkal. Vizsgálni szeretnénk a szivárgási áram expozíciós idő függését, kisebb expozíciós idők esetén is, valamint a tapasztalt relaxációs folyamatokat. Szeretnénk tesztelni a kamera fluens és fluxus detektorként történő alkalmazásainak lehetőségét is. Szeretnénk az eseménydetektáló programot még inkább felhasználó baráttá tenni, valamint alkalmassá

tenni az események időpontjának detektálására is. 71 http://www.doksihu Köszönetnyilvánítás Végül szeretnék köszönetet mondani témavezetőmnek Dr. Pór Gábornak, akivel együtt dolgozhattam, munkámat irányította és így lehetőségem nyílt egy modern, manapság is erősen kutatott tudományterületet megismernem. Szappanos Andrásnak akitől a kamera képeket kaptam. Szabó Bálintnak aki segített a detektorok beüzemelésében és kipróbálásában. Hollós Csabának és Osváth Szabolcsnak köszönöm a BTI-BDT detektor próbamérésében nyújtott segítséget. Köszönöm a KFKI RMKI és AEKI dolgozóinak akik részt vettek az EDICAM fejlesztésében és besugárzásában. Ezen felül szeretném megköszönni a Nukleáris Technikai Intézet minden dolgozójának a segítségét és a kellemes munkakörnyezetet. 72 http://www.doksihu Irodalom jegyzék [1] Arkadiusz Kalicki: The measuring station for research of effects of increased radiation on CCD

and CMOS sensors (Radiation Effectcts on Photonics Devices), M.Sc Thesis, Warsaw 2005, TESLA Report 2005-18, 9-12.oldal [2] Claude Leroy, Pier-Giorgio Rancoita: Principles of Radiation Iinteraction in Matter and Detection (2nd Edition), 346. oldal, 558-562 oldal, 380-381 oldal [3] Michaell Moll: Radiation Damage in Silicon Particle Detectors –microscopic defects and macroscopik properties- Phd Thesis Hamburg 1999, 31-36. oldal [4] Molnár József, Fenyvesi András: Fejlesztések a CMS müondetektorainak helyzetérzékelő Fizikai Szemle 2004/2. 47oldal [5] James R. Janesick: Scientific charge-coupled devices 749 oldal [6] http://fti.neepwiscedu/neep423/FALL97/lecture42pdf (20100517) [7] Claude Leroy, Pier-Giorgio: Rancoita Principles of Radiation Iinteraction in Matter and Detection (2nd Edition), 345. oldal [8] Claude Leroy, Pier-Giorgio Rancoita: Principles of Radiation Iinteraction in Matter and Detection (2nd Edition), 347. oldal [9] Kittel, C.:, Introduction to

Solid State Physics, 6th Ed, New York:John Wiley, 1986, p 185. [10] Michaell Moll: Radiation Damage in Silicon Particle Detectors –microscopic defects and macroscopik properties- Phd Thesis Hamburg 1999, 21-25. oldal [11] Michaell Moll: Radiation Damage in Silicon Particle Detectors –microscopic defects and macroscopik properties- Phd Thesis Hamburg 1999, 36-38. oldal [12] Michaell Moll: Radiation Damage in Silicon Particle Detectors –microscopic defects and macroscopik properties- Phd Thesis Hamburg 1999, 42-46. oldal [13] Michaell Moll: Radiation Damage in Silicon Particle Detectors –microscopic defects and macroscopik properties- Phd Thesis Hamburg 1999, 99. oldal [14] http://www.datasheetcatalogorg/datasheet2/5/0wrrhr0yj28dztt3f4gjzrll2afypdf (2010.0517) [15] Sz. Czifrus, K Nagy, G Por: Investigating radiation effects in video cameras of Wendelstein 7X stellarator, BME-NTI 2006, 5-9. oldal [16] Sz. Czifrus, K Nagy, G Por: Investigating radiation effects in video cameras of

Wendelstein 7X stellarator, BME-NTI 2006, 23-28. oldal 73 http://www.doksihu [17] Bódizs Dénes: A videó-kamerák besugárzásához a dózisterek bemérése a BME atomreaktorában NAP jelentés 2007.09 [18] Szappanos András: Mérőlap 2007.0831 BME Tanreaktor Sorszám:001 [19] Videokamera besugárzások a budapesti kutatóreaktor BIO csatornájánál Mérési jegyzőkönyv AEKI-AT-2008-368-01 Budapest, 2008. február [20] Szatmáry Zoltán: Mérések kiértékelése Egyetemi jegyzet Budapest 2005, 49-55. oladal [21] Michaell Moll: Radiation Damage in Silicon Particle Detectors –microscopic defects and macroscopik properties- Phd Thesis Hamburg 1999, 33-35. oldal [22] J. Morin”, JC Arnoud, J David, P Zyromski: Effect of the new ASTM E 722-93 (Si) Kerma displacement data on reactor neutron dosimetry [23] H. Ing, R A Noulty, T D McLean: Bubble detectors-A Maturing Technology, Radiation measurements, Vol. 27 No 1 pp1-11, 1997 [24] BTI: Bubble Detector Spectrometer BDS For Low

Resolution Neutron Spectroscpy MANUAL [25] BTI: BDT Instructions For Use [26] ROTREM: Area Monitor Probes AMP-200 Operating & Maintenance Manual, Document # PRIR91J2.DOC, Version 12-October 2009 [27] http://www.alaskajohncom/physics/charts/binding energyjpg (20100517) 74 http://www.doksihu Detektortartók Az első ábrán a BTI-BDS detektorok tartó szerkezete látszik. A detektortartó anyaga alumínium. A buborék detektorok a detektortartó furataiba fognak elhelyezkedni, a besugárzásuk során. A detektortartót tolórudak segítségével lehet a besugárzó alagútba, a termikus oszlopon keresztül eljuttatni. A második ábrán a BTI-BDT detektor elhelyezésre kialakított tartó látható. Ez az előző tartó tengelyére szerelhető 75 http://www.doksihu 76 http://www.doksihu 77 http://www.doksihu Mérési Jegyzőkönyv Mérés címe: BTI-BDT detektor próbamérése Készítette: Náfrádi Gábor Mérés résztvevői: Szabó Bálint, Hollós Csaba, Osváth

Szabolcs, Náfrádi Gábor Mérés helye: BME tanreaktor Mérés időpontja: 2010.0503 Mérés célja A mérés célja a BTI-BDT detektor kipróbálása. Mérés menete A mérést az intézet egyetlen BTI-BDT detektorával hajtottuk végre. Sugárforrásként a 311 számú Pu-Be forrást használtuk mely névleges aktivitása: A= 3,76GBq. A sugárforrás egy üreges parafin gömbben foglalt helyet. A parafin gömb tetején függőlegesen nyílás található melyen keresztül lehet a forrás elhelyezését megoldani. A mérési elrendezések vázlatát lásd az ábrákon. Az első mérés (A) során a parafin gömb egy asztalon volt elhelyezve, ebben volt a sugárforrás, a nyílás függőlegesen fölfele állt. Ebbe a nyílásba helyeztük el az aktivizált buborék detektort. A nyílás nem volt elég mély, hogy a detektor függőlegesen álljon ezért, a detektor dőlt helyzetben volt. A mérést 15:56 perckor kezdtük és 16:04-ig tartott, összesen 8 perc. Ezután elvettük a

detektort a forrásról A detektort szemmel olvastuk le, a számlát buborék számok: 25buborék, 21 buborék, 19 buborék. Ezek átlaga: 21,66buborék szórásuk: 3,05505buborék. A buborék detektor érzékenysége 1,9buborék/μSv Ezek alapján a detektort ért teljes neutron fluens (11,4±1,607) μSv ugyaneztózisteljesítményben d kifejezve (85,5±12)μSv/h-et kapunk. A leolvasás után elvégeztük a detektor rekompresszíóját, majd vártunk. A második mérés (B) során a Pu-Be forrás az asztalra helyzetük és a paraffin gömböt a nyílásával lefele rá fordítottuk. A detektort aktivizáltuk és a paraffin gömb talpára helyeztük vízszintesen, ügyelve arra, hogy a detektor érzékeny térfogatának közepe a parafin gömb közepénél legyen. A mérést 16:13 kor kezdtük és 16:33 kor fejeztük be, összesen 20 perc A buborékok számlálását szabad szemmel végeztük. A mért buborékszámok: 6buborék, 7 buborék. Ezek átlaga:6,5 buborék, szórásuk 0,707 A

detektor érzékenysége alapján a detektor által elszenvedett neutron dózis (3,42±0,37216) μSv, vagy dózis teljesítményben kifejezve: (10,26±1,11648)μSv/h. A detektort ezut án rekompresszáltuk, majd az alumínium tokjába helyeztük. A kétféle detektor elhelyezést szimulálva, kontroll-méréseket is végeztünk. A méréshez az FH40G-10-es számlálóhoz csatlakoztatott FHT-752-es detektort, alkalmaztuk. Első esetben (C) a paraffint a nyílásával vízszintesen a detektor falához nyomva tartottuk (a forrás a nyílásban volt) és azonnal leolvastuk a dózis teljesítményt. A mért értékek: 41μSv/h, 36μSv/h, 44μSv/h. voltak Átlaguk (40,33333μSv/h, szórásuk 4,041452μSv/h. Második esetben (D) a paraffint a talpával fordítottuk a detektor falához (a forrás a nyílásban volt), majd leolvastuk a detektort. Az így mért dózis teljesítmények: μSv/h, 30 31μSv/h, 38μSv/h. Átlaguk: 33μSv/h szórásuk: 4,358899μSv/h. A reaktor levegőjének

hőmérséklete 24 oC-volt amit a falon elhelyezett hőmérőről olvastunk le, így a BDT detektorok a használható hőmérséklet tartományban voltak 78 http://www.doksihu Mérési eredmények táblázatosan: (A) mérés Buborék detektor Buborék/μSv 1. mérés 25b=13,15μSv 2. mérés 21b=11,05μSv 3. mérés 19b=10μSv Átlag 21,6b=11,4μSv Szórás 3,05505b=1,607 μSv Átlagos dózis (85,5±12)μSv/h teljesítmény (B) mérés Buborék detektor Buborék/μSv 6b=3,15μSv 7b=3,68μSv 6,5b=3,42μSv 0,707b=0,372 μSv (10,26±1,11648) μSv/h (C) mérés FHT-752 μSv/h 41 36 44 40,33333μSv/h 4,041452μSv/h (D) mérés FHT-752 μSv/h 30 31 38 33μSv/h 4,358899μSv/h (40,33±4,04) μSv/h (33±4,358899) μSv/h Mérés eredménye A mérési eredményekből látszik, hogy a buborékdetektoros mérés és a kontroll-mérés az első esetben kétszeres, míg a másodikban háromszoros különbséget mutatott. Ennek legfőbb oka az eltérő mérési geometria, de a BDT detektorok

energia érzékenysége, a rövid mérési idő így rossz statisztika, a szemmel történő leolvasás pontatlansága, és a régi kalibráció is hozzájárulhatott. A mérés a BDT detektorral meglepően egyszerű, látványos a buborékok megjelenése, kényelmes és gyors a buborékok eltávolítása. A jövőbeli mérések szempontjából hasznos tapasztalatokat szereztünk. 79 http://www.doksihu A négy mérési elrendezés vázlata: BTI-BDI (A) mérés BTI-BDT (B) mérés FHT-752 (C) mérés 80 http://www.doksihu FHT-752 (D) mérés 81