辐射无处不在，核辐射信号有哪些检测方法？
核辐射检测技术至关重要核辐射探测对核科学技术的发展至关重要。
我们知道原子中心是一个微小的核，其尺寸小至百万分之一厘米的百万分之一，而在这个微小的核内部，核子（中子和质子）以非常大的速度在轨道上移动，可与光速媲美。质子之间也存在强烈的库仑排斥力。
核子之间的存在强大的核力，所以原子核是一个稳定的结合系统。核物理研究的重点便是是对这些核力的起源有基本的了解。通过原子核的辐射的研究和分析，科学家已经了解了很多有关核力和核结构的知识，这些知识对人类文明产生了非常深刻的影响。
人类在二战时期便造出了原子弹，而此前物理学家已经发现了核裂变。核裂变的发现无疑是20世纪最重要的发现之一。核裂变的发现对社会产生的革命性影响也使各国意识到了科学的重要性，而且为科学铺平了道路。
中子和质子不是最基本的粒子，而且具有内部结构，它们被称为夸克。六个夸克和六个轻子构成了物质的基本组成部分。胶子介导的夸克之间产生强相互作用，光子介导的带电粒子之间存在电磁相互作用，夸克和胶子似乎是中子和质子的最终组成部分，但由于强烈的相互作用将它们限制在核子内，因此从未孤立地发现单个夸克。
但是，有一个有趣的理论认为，即在极高的能量密度或重子密度下，夸克和胶子的热致密相有望将单个夸克释放出来。目前，美国布鲁克海文国家实验室的相对论重离子对撞机正在进行实验，以寻找单个夸克的存在。
在核能领域，辐射探测器非常重要，核辐射的探测异常重要。
核电是重要的能源。到目前为止，科学家仅通过裂变过程来利用核能，科学家也希望用磁约束聚变和惯性约束聚变过程实现聚变能。由于核电的大力发展，核安全和核废料的处理特别受公众的关注，地球人也不希望切尔诺贝利事故再次发生。不管是核电还是核物理研究，核辐射的探测都是超级重要的，因为这可以检测核辐射以控制核安全，还能研究核的性质。
核辐射探测器越来越多地应用于核能发电，生命科学，环境科学，空间和等离子体研究，射线照相，地球科学和生物医学科学等领域。所以，核辐射的研究对整个科学领域占了举足轻重的地位。
安检设备如何高效安检？物理学家发现了一种新的晶体，用于入境安全设备和行星探测中。
美国橡树岭国家实验室等正在进行晶体体和辐射检测的研究。科学家提高晶体探测器中使用的晶体的纯度和质量，提高了辐射探测传感器的灵敏度。这种传感器由含碘化锶制成，在受到X射线或伽马射线照射时发出光脉冲，所以这种晶体非常有利于检测X射线和伽马射线。
与入境安全设备的行业标准相比，这些晶体的光输出电势提高了100％。更大的光输出电势有助于减少用于货物检查和监视设备的传感器中的错误。因此这种晶体可以更高效的进行安检。不过这种晶体暂时没有商用，科学家也在试图让这种辐射检测晶体得到大规模商用，那么安检设备就会变得更加灵敏了。
如何检测到核事件信号？在美国华盛顿州里奇兰，一台计算机上的深度神经网络正在处理与国家安全有关的高度复杂的技术数据。即利用计算机AI技术检测核事件和地球波动信号。
这项研究从实验室的浅层地下探究了难以置信的复杂数据集，科学家们在那里可以探测到地球活动中微弱的信号。
泥土下方81英尺的实验室中，厚厚的屏蔽层可抑制来自宇宙射线，电子设备和其它来源的信号，这使科学家能够隔离和解密从地球上任何地方收集到的信号。所以说假如某某地方在进行核试验，那么这个实验室就能检测到，同时地球内部活动的信号也能捕捉到，即便它们很微弱。
例如，当电子的粒子从原子核中发射时，这就是放射性衰变，这个过程通过自然和人类活动不断发生。科学家可以监测核试验活动中氩含量的变化，也可以监测地下水年龄并了解更多有关地球的氩含量的变化。
不过，这种核事件检测工具也会受到干扰，也许是人的脚步声，也许是电话铃声。这些噪音都有自己的特征，科学家需要把这些噪音区分掉。
科学家艾米丽·梅斯是解释此类信号特征的专家，例如，某个事件可能表明某地区进行了地下核试验或含水层正在迅速耗尽时，梅斯会定期检查放射性衰变事件数据，以解释信号，能量，时间，峰值，斜率，持续时间和其他它特征。
深度学习技术提高信号分辨力不过，有些脉冲信号很难解释，区分好数据和坏数据具有挑战性。
但是，计算机的发展给核事件检测带来了新的光明，AI深度学习技术可以帮助科学家区分不同的信号。
自2010年以来，地下实验室中检测到了200万个能量脉冲信息，深度学习技术使用32000个脉冲的干净样本集来训练网络，输入每个脉冲的许多功能并向网络展示如何解释数据。然后向网络提供成千上万的信号，因为深度学习技术可以自学，以区分“好”信号和构成有害噪声的“坏”信号。
训练集学习完毕后，便用训练好的模型测试实际中的脉冲信号，结果令很多人欣慰。机器可以解释很多脉冲信号，超过了专业的科学家。该深度学习程序可以正确分类99.9％以上的脉冲。
当数据嘈杂并且包含大量虚假信号时，人工智能检测的结果仍然让人吃惊。在给定的400个包含噪声的数据中，深度学习分辨出386个真实数据，而传统方法仅仅能分辨出1个。
通过海量数据筛选以寻找有意义的信号的问题具有广泛的含义，并扩展到许多科学领域。一个领域是寻找由暗物质产生的信号，暗物质是我们宇宙中绝大部分物质的起源。另一个领域是自动检测乳腺癌和其它组织异常，促进医学的发展。
深度学习使我们更容易过滤出不想要的坏数据，在核事件信号的检测中发挥了重大作用。
宇宙中也充满了射线，辐射检测技术的进步对研究宇宙射线很重要。科学家一直在寻找一种假定形式的暗物质，即弱相互作用的大颗粒或WIMP。
由于WIMP几乎不与其它粒子相互作用，因此检测它们特别困难。所以减少或过滤掉许多无关的信号非常重要。这时上述所说的深度学习技术便发挥了作用，可以帮助研究人员辨别与区分开噪声信号。
低水平危险辐射源的检测为了支持国防，美国国家核检测局（DNDO）的智能辐射传感器系统（IRSS）计划支持了辐射计数器网络的开发，以检测，定位和识别低水平的危险辐射源。
测试测量值与算法输出相结合，用于提取关键测量值和基准（KMB）数据集。
使用来自室外测试的KMB数据集，研究人员构建了一个边界监视方案，在一个方形区域放置若干检测工具，有一个放射源在该区域内移动。使用IRSS程序开发的粒子过滤器算法处理来自各个计数器和网络的测量数据。
KMB数据集的算法输出清楚地说明了组合所有联网计数器的测量值的好处，在放射源进入区域之前，放射信号在几米之外都被检测到。当使用单个计数器进行检测时，放射源的检测时间要短得多，有时会在内部区域中丢失。通过这种算法，研究人员得到了比较高的检测概率。
不过至于IRSS中的算法具体是啥我们也无需深究，只需知道它们可以提高放射性元素的检测成功率就可以了，有助于提高核能的安全性。
核电核废料掩埋深度测量核电厂会产生大量的放射性废物。这些废物是放射性物质的废料，它们发出放射性射线而污染环境。不过我们很难知道这些废料埋藏在地下的深度，或难以测定这些废料的辐射强度。
核废料一般被埋在混凝土中，核废料可能与混凝土成分相互作用，导致混凝土产生裂缝，随着时间的推移，污染物会更深地渗透到混凝土结构中[。
放射污染物可以通过几种途径最终进入土壤，其中包括地下废物运输管道和存储箱的泄漏，故意将废物埋葬在土壤中以及放射性沉淀物沉淀到土壤中的颗粒中。据报道，苏格兰北部海滩的污染面积约为200000平方米，这是因为当地的铯废料埋藏的非常浅。
科学家也很想知道哪些地方存在核废料污染，污染源有多深。不过定位起来很困难。
定位土壤中废物的主要困难是确定污染物渗透的深度。这是因为这些多孔材料在视觉上不透明。如果发现污染物的渗透程度超出预期，则进行修复是昂贵的，而且会浪费时间。另一方面，如果污染较浅，则会大大增加要处置的废物的体积和成本。
因此，不能过分强调有效的深度剖析方法对核污染的重要性。传统的深度剖析方法包括：日志记录，微钻孔和Core采样。但是，这些方法具有破坏性且耗时，此外，它们的采样空间范围也很有限。
因此很多科学家使用各种远程深度剖析方法。这些方法包括，相对衰减方法和主成分分析（PCA）方法。相对衰减方法利用了测得的放射性核素能谱中两个突出峰（通常是X射线和伽马峰）的衰减的相对差异。
但是，由于X射线的高度衰减，使用X射线照片峰将最大可检测深度限制为小于2 cm。此外，该技术对不能发射足够X射线的放射性核素无效。PCA方法基于非线性回归模型，该模型将导出的变量（称为合成角）与掩埋在地下的放射性核素的深度相关联。
合成角指不同埋深下放射源的一组测量光谱中前两个主要成分之比的反正切。但是，这样的经验模型取决于数据。因此，每当将新光谱添加到原始数据时，模型参数就会发生变化。这使得模型的使用效能比较低。
后来科学家提出了一种基于近似三维线性衰减模型的放射性污染物的远程深度估算方法。仿真和实验结果均表明，与现有的远程技术相比，该方法在混凝土和土壤中的深度剖析能力都有显着提高，从而扩大了其应用范围。
科学家测试了沙子和混凝土中Cs和Co污染物，实验结果表明，和传统方法相比，远程深度估算能力得到了显着提高，可以有效检测核废料污染物的深度。