基于人工智能的液闪TDCR多核素β谱分析方法及系统

本发明属于核辐射测量技术领域，涉及一种基于人工智能的液闪TDCR多核素β谱分析方法及系统。该方法包括：利用蒙特卡罗技术构建液闪探测器谱仪的数值模型，用以模拟单一核素在不同淬灭条件下的能谱响应；采用参数化数据合成算法构建训练数据库；构建多任务混谱解析神经网络模型；利用构建的数据库进行模型的训练；输入实测谱图，利用训练好的神经网络模型实时输出多核素绝对活度、探测器效率、及分解能谱贡献曲线。本发明创新性地融合β连续能谱的微分分布特征与淬灭响应曲线特性，构建具有物理机理约束的神经网络架构，在未知淬灭条件下实现液闪TDCR多核素能谱特征解耦与活度精确求解。