黃遷明，劉 斌，陸 婷，王 波，唐松乾，呂煥文，應(yīng)棟川，翟梓安

(中國核動力研究設(shè)計院核反應(yīng)堆系統(tǒng)設(shè)計技術(shù)重點實驗室，成都 610213)

中子能譜測量是中子探測學(xué)的重要組成部分[1-4]，主要用于獲取準確的中子能譜信息，通過相應(yīng)解譜算法的研究，可在一定程度上提高實驗測量的精度，且解譜算法性能的提高有助于在有限測量條件下降低探測系統(tǒng)硬件的要求，在各類核裝置的設(shè)計和運行、輻射防護計量學(xué)和屏蔽驗證、核軍備控制以及反恐等應(yīng)用中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。近年來，在核不擴散和核軍備反恐安檢的大應(yīng)用背景下，基于中子能譜的核素識別技術(shù)對于核材料準確、高效的識別具有很強的優(yōu)勢[5-9]，國內(nèi)外在中子能譜的解譜方法上進行了廣泛研究。中子能譜測量難度較大，主要面臨中子能譜差異大、中子能量跨度區(qū)間大、伽馬本底干擾、中子場的統(tǒng)計漲落和測量系統(tǒng)噪聲等問題[10-12]。目前中子能譜測量的手段主要有：飛行時間方法[13]、有機閃爍體測量方法[14-19]、多球譜儀方法[20-23]以及多箔活化方法[24-26]等。除飛行時間法外，其余三種測量方法的中子能譜均不能直接獲取，而是需要結(jié)合探測系統(tǒng)的響應(yīng)函數(shù)從測量值中進行解譜獲得，即通過探測器探測到一個輸入能譜，根據(jù)探測器對不同中子的響應(yīng)特性，反推出測量點的真實能譜?，F(xiàn)階段能譜測量的難點主要由探測器測量數(shù)據(jù)統(tǒng)計誤差、測量系統(tǒng)的噪聲干擾、解譜函數(shù)不具有唯一解以及先驗譜的可靠性造成，通過優(yōu)化探測系統(tǒng)和解譜算法能一定程度上提高中子能譜測量精度。

1 國內(nèi)外中子能譜解譜方法研究現(xiàn)狀

1.1 解譜模型

在經(jīng)典的解譜模型中，對于有機閃爍體、多球譜儀以及多箔活化測量系統(tǒng)，探測器測量結(jié)果均可用式(1)所示的第一類Fredholm積分方程表征[27-28]：

(1)

式中，Mi為探測器計數(shù)，對于有機閃爍體測量系統(tǒng)，其為第i道閃爍光子脈沖高度；對于多球譜儀測量系統(tǒng)，其為第i個慢化球?qū)?yīng)的熱中子探測器計數(shù)；對于多箔活化測量系統(tǒng)，其為第i個活化箔輻照結(jié)束后的放射性活度；εi為測量結(jié)果的不確定度，其通常與探測器計數(shù)的統(tǒng)計特性、中子場統(tǒng)計漲落以及測量系統(tǒng)電子學(xué)噪聲等因素相關(guān)；Ri為第i個探測器的中子能量響應(yīng)函數(shù)，對于有機閃爍體測量系統(tǒng)，其為第i道多道不同中子入射產(chǎn)生的閃爍光子脈沖高度分布；對于多球譜儀測量系統(tǒng)，其為第i個慢化球?qū)?yīng)的中子能量響應(yīng)函數(shù)；而對于多箔活化測量系統(tǒng)，其為第i個活化箔對應(yīng)的活化反應(yīng)的多群截面；φ(E)為所要求解的中子能譜。

而求解式(1)面臨諸多困難，包括：(1)方程組不具有唯一解；(2)誤差引起解的劇烈震蕩，從而造成求解的失??；(3)探測器計數(shù)的統(tǒng)計特性、測量系統(tǒng)的噪聲及中子輻射場本底造成求解困難；(4)解的非負值約束、系統(tǒng)響應(yīng)不確定性的傳遞等問題。

因此，該類問題在測量領(lǐng)域被稱為“逆問題”，利用測量系統(tǒng)的響應(yīng)函數(shù)對真實能譜進行倒推成為解譜的新思路。

1.2 響應(yīng)函數(shù)獲取

響應(yīng)函數(shù)的獲取是中子能譜解譜的前提，針對不同的中子能譜測量方式可以制定對應(yīng)的響應(yīng)函數(shù)測量方法，一般有實驗測量方法和理論計算結(jié)合實驗標定方法。

1.2.1實驗測量

在有機閃爍體測量實驗中，通常的手段主要采用單色性較好的加速器中子源結(jié)合飛行時間法對中子能量進行甄別，比如Lawrence等人[29]采用加速器中子源結(jié)合飛行時間窗對EJ-309和EJ-299-33有機閃爍體的響應(yīng)函數(shù)進行測量得到圖1的響應(yīng)函數(shù)。而在多球譜實驗中，主要的實現(xiàn)方法是采用加速器中子源結(jié)合慢化材料以實現(xiàn)不同能量中子的響應(yīng)函數(shù)標定，同樣采用飛行時間方法對中子能量進行甄別，圖2為Pioch等人[30]采用加速器中子源對多球譜儀系統(tǒng)進行能量標定的方案。

圖1 EJ-309和EJ-299-33有機閃爍體相關(guān)能點的系統(tǒng)響應(yīng)函數(shù)

圖2 采用加速器中子源標定多球譜儀能量響應(yīng)方案

1.2.2理論計算結(jié)合實驗標定

在有機閃爍體測量實驗中，Dickens等人[31-32]開發(fā)了基于蒙特卡羅算法的SCINFUL、NRESP7等程序進行閃爍體響應(yīng)函數(shù)計算，但它們僅適用于圓柱幾何，且無法描述復(fù)雜的粒子源分布。2007年，Pozzi等人[33-34]基于MCNP程序開發(fā)了MCNP-PoliMi、MCNP-PHOTRACK等程序，其可對探測器的復(fù)雜幾何結(jié)構(gòu)進行描述且可描述復(fù)雜分布的中子源，其中MCNP-PoliMi程序計算的系統(tǒng)響應(yīng)函數(shù)如圖3所示[33]，由于其采用耦合計算的策略，后處理的工作量十分巨大。

圖3 采用MCNP-PoliMi程序計算的系統(tǒng)響應(yīng)函數(shù)

2014年，Hartwig等人[35-37]建立了基于Geant4程序的有機閃爍體中子物理過程模擬方法，并成功應(yīng)用于EJ-301有機閃爍體的系統(tǒng)能量響應(yīng)函數(shù)及粒子甄別情況的模擬，模擬結(jié)果與實驗結(jié)果吻合較好，如圖4所示[37]。

圖4 EJ-301有機閃爍體系統(tǒng)響應(yīng)Geant4模擬

而在多球譜實驗中，隨著Monte-Carlo計算方法的發(fā)展，采用MCNP和Geant4程序進行多球譜儀系統(tǒng)響應(yīng)函數(shù)計算的研究越來越多，圖5(a)、5(b)為Mares等人[22]采用MCNP對不同熱中子探測器6LiI(Eu)和3He正比計數(shù)管多球譜儀能量響應(yīng)函數(shù)的模擬結(jié)果。Geant4程序由于其具備對高能物理過程的模擬能力，近年來研究者們建立了基于Geant4程序進行多球譜儀系統(tǒng)能量響應(yīng)函數(shù)的計算方法，圖5(c)為Garny等人[38]采用Geant4程序?qū)?0-11～100 MeV能量范圍內(nèi)多球譜儀能量響應(yīng)函數(shù)的模擬。

圖5 多球譜儀系統(tǒng)響應(yīng)函數(shù)MCNP模擬以及Geant4模擬結(jié)果

與有機閃爍體測量方法、多球譜儀測量方法不同，多箔活化測量方法的能量響應(yīng)函數(shù)為多箔活化材料的中子多群活化截面，能量響應(yīng)函數(shù)的獲取本質(zhì)上為活化材料中子多群活化截面的制作。早在1969年，McElroy等人[26]建立了用于SAND程序解譜的640群活化截面。2008年，中國工程物理研究院的鄧勇軍等人[39]針對厚活化箔和活化箔包裹熱中子吸收材料后多群截面的修正方法開展了相關(guān)研究，得到不同厚度(0.048 mm、0.28 mm)Au活化箔640群多群截面和包裹0.5 mm厚度Cd的Au活化箔修正截面，理論和實驗符合較好，如圖6所示。

圖6 179Au活化箔多群截面修正

1.3 解譜不確定度

中子能譜測量的誤差主要來自兩方面：一是輸入數(shù)據(jù)的不確定度，二是用于描述物理過程的數(shù)學(xué)模型近似表示的不確定性以及算法本身缺少唯一解等，一般假設(shè)數(shù)學(xué)模型近似表示的不確定性可以忽略。Manfred Matzke[40]于2002年提出了針對最小二乘法和最大熵方法的中子能譜解譜誤差傳遞方法,最小二乘算法可通過數(shù)學(xué)推導(dǎo)由先驗譜、活化率、截面等信息的協(xié)方差數(shù)據(jù)精確給出中子能譜的不確定度，但該方法限制較多通用性不強，SAND程序的適用性更強，但其中子能譜不確定度相對不完善，通常采用不考慮先驗譜的影響和截面協(xié)方差的蒙特卡羅抽樣方法，或?qū)⑾嚓P(guān)輸入量的不確定度按相關(guān)性為零的假設(shè)進行處理，給出合成不確定度，其他解譜方法的誤差處理方式類似。

2009年，王松林等人[41]在采用多箔活化法測量Am-Be中子源屏蔽輻照腔內(nèi)的中子能譜時，考慮了初始譜引入的誤差、解譜所用的截面誤差。在活化箔片靈敏區(qū)不能覆蓋或覆蓋較弱的能區(qū)，最后的解譜對初始譜有很大的依賴，而在活化箔片靈敏區(qū)覆蓋較好的能區(qū)，最后的解譜對初始譜依賴較小；不同的截面庫之間存在微小差異，一般通過選取合適的截面庫進行解譜，這部分誤差可忽略。

2015年，陳曉亮等人[42]基于廣義最小二乘法開發(fā)了NSAGLS程序并進行了誤差分析，在考慮了輸入譜、核反應(yīng)截面及測量活度不確定度導(dǎo)致的誤差后，解譜效果良好。

2016年，李達等人[43]針對SAND-II程序解譜過程提出了一種基于先驗譜、活化率和截面協(xié)方差的不確定度蒙特卡羅分析方法，首先建立基于線性變換的截面協(xié)方差抽樣方法，然后利用MCNP計算誤差，使用迭代方法估計先驗譜的不確定度，最后結(jié)合活化率的測量不確定度，利用蒙特卡羅抽樣方法計算中子能譜的不確定度，與傳統(tǒng)方法計算的不確定度比較接近。

2 主要解譜算法及程序

中子能譜的解譜方法主要有：廣義最小二乘算法、奇異值分解和正則化算法、最大熵算法、貝葉斯算法、蒙特卡羅算法、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、MLEM算法以及基于壓縮感知理論的中子能譜解譜方法，具體情況列于表1。

表1 常用解譜程序介紹

廣義最小二乘算法由于發(fā)展成熟，目前已有大量解譜程序應(yīng)用，其他解譜方法由于數(shù)學(xué)上的復(fù)雜性以及發(fā)展歷史較短的緣故，基于其開發(fā)的解譜程序較少，而對于其他一些較新的方法，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法以及壓縮感知方法，目前研究者們僅對其建立了相應(yīng)的算法，而未專門開展相關(guān)的程序開發(fā)。

2.1 廣義最小二乘算法

早在1964年，Gold等人[44-45]就提出采用解譜計算值和實驗測量值之間的最小二乘偏差作為求解目標，通過迭代策略的設(shè)置來保證解的非負性進行中子能譜解譜。

2010—2015年，陳曉亮、孫征等人[46-47]基于廣義最小二乘原理對迭代策略進行了修正并開發(fā)了程序NSAGLS和2NP。隨后Chen等人[42]在有機閃爍體測量實驗中采用GRAVEL算法進行了解譜研究，采用GRAVEL程序?qū)y量結(jié)果進行了解譜處理，解譜結(jié)果與參考解基本吻合,如圖7所示。

圖7 GRAVEL算法解譜結(jié)果

Seghour等人[48-49]在2001年采用SAND-II程序?qū)NO例題進行了解譜研究，中國工程物理研究院在2014年開展了采用多箔活化方法對中物院某臨界裝置的中子能譜測量實驗，并采用SAND-II程序?qū)y量結(jié)果進行了解譜研究，得到不超過2%的偏差，證明了SAND-II解譜的準確度，如圖8所示。

圖8 SAND-II程序解譜結(jié)果

廣義最小二乘法通過將計算值和實驗測量值之間的最小二乘偏差作為求解目標，從而將中子能譜解譜問題轉(zhuǎn)化為圍繞先驗值的擬合問題，先驗信息通常作為迭代的初值進行使用。目前應(yīng)用最廣的迭代策略為GRAVEL算法，以GRAVEL算法作為核心的解譜程序主要有SAND系列程序，主要包括SANDC、SAND、SAND-II、MSAND等。廣義最小二乘解譜算法在有機閃爍體、多球譜儀和多箔活化中子能譜測量實驗中進行了廣泛的應(yīng)用，其解譜結(jié)果與參考解吻合較好，對于閃爍體解譜的超定問題，該方法對與矩陣病態(tài)問題的適應(yīng)能力尚有提高空間，解譜結(jié)果呈現(xiàn)出一定的震蕩性；對于多球譜儀以及多箔活化解譜的欠定問題，求解準確程度對迭代的初值依賴性很大。

2.2 最大熵算法

1989年，Weise等人首次將“熵”的概念引入到解譜問題當中[50]，并定義了解譜問題的熵函數(shù)，如(2)式所示：

(2)

式中,φDEF為求解中子能譜的先驗信息，在最大熵算法中稱為預(yù)置譜；φj為所求解的中子能譜，其中j為中子能量分段數(shù)量；S為所求的熵。

1998年，Reginatto[51]采用基于最大熵算法的MAXED程序?qū)Χ嗲蜃V儀測量結(jié)果進行了解譜研究，多球譜儀由8個聚乙烯球組成，對普林斯頓大學(xué)等離子物理實驗室的托卡馬克聚變反應(yīng)堆裝置120 m處中子能譜進行了測量，如圖9(a)所示。解譜結(jié)果靠近預(yù)置譜收斂，但由于測量值與理論值之間存在的偏差，造成解譜結(jié)果也與預(yù)置譜存在一定的偏差。

Reginatto[52]于2002年針對大氣層中～20 km處宇宙射線激發(fā)中子的多球譜儀測量結(jié)果進行了解譜研究，Green等人[53]于2008年采用MAXED程序?qū)铀倨黩?qū)動次臨界裝置的多箔活化測量結(jié)果進行了解譜研究并采用MCNP程序?qū)ρb置中子能譜進行了模擬，祝慶軍等人[54]于2014年采用最大熵算法對多球譜儀測量結(jié)果開展了解譜研究，雄厚華等人[55]于2018年采用多箔活化方法對聚變包層DFLL-TBM中子能譜進行測量，均證實MAXED程序解譜效果與模擬值吻合較好，如圖9(b)、9(c)、9(d)所示。

圖9 MAXED程序解譜結(jié)果

最大熵算法通過求取約束條件下熵值最大的解來實現(xiàn)解譜，從而將解譜問題轉(zhuǎn)化為優(yōu)化問題，該方法可以給出非負、連續(xù)的中子能譜。最大熵方法在多球譜儀和多箔活化測量結(jié)果的解譜中應(yīng)用較廣，其對聚變、裂變以及放射性同位素中子源各種類型的中子能譜也具有較好的適應(yīng)性。最大熵方法最大的特點為先驗信息通過“預(yù)置譜”的方式在熵函數(shù)構(gòu)造中進行使用，因此該方法又被認為是先驗信息與實測信息相干性最小的解譜方法之一。

2.3 貝葉斯算法

2006年，Reginatto等人[56]又提出基于貝耶斯分析方法進行中子能譜解譜，該方法以貝葉斯理論為基礎(chǔ)，將中子能譜解譜問題轉(zhuǎn)化為貝葉斯參數(shù)估計問題進行求解，并對多球譜儀測量結(jié)果進行解譜研究，解譜結(jié)果與Monte-Carlo模擬結(jié)果吻合較好，相對偏差通常小于4%，如圖10所示。

圖10 多球譜儀測量結(jié)果貝葉斯解譜結(jié)果

2018年，Mazrou等人[47]提出將中子注量率按熱區(qū)、超熱區(qū)以及快中子能量區(qū)間采用麥克斯韋分布、1/E分布以及瓦特裂變譜的疊加：

φ=φt+φe+φf

(3)

(4)

式中，at、ae、af分別代表熱區(qū)、超熱區(qū)、快中子能量區(qū)間能量峰的重要性；T0為麥克斯韋分布最可幾能量，取0.025 eV；Ed為超熱區(qū)最低能量，取0.070 7 eV；b和β′分別為控制曲線上升和下降的斜率參數(shù)；α和β分別為描述快譜形狀和峰值的參數(shù)。在他們的研究中采用貝葉斯算法對多球譜儀241Am-Be源中子能譜測量結(jié)果進行解譜，如圖11所示，采用貝葉斯算法解譜結(jié)果與GRAVEL、MAXED等程序結(jié)果吻合較好，但在能量峰值上有細微差別，貝葉斯法中該值比MAXED法、GRAVEL法中稍低，這可能與是否設(shè)置預(yù)置譜和采用不同的解譜方法有關(guān)。采用貝葉斯算法解譜結(jié)果可以達到較高的精度，解譜結(jié)果中子總注量率和劑量率相對偏差小于1%。

圖11 多球譜儀測量241Am-Be源中子能譜

2017年，宋鴻鵠等人[57]采用貝葉斯算法對241Am-Be源中子能譜有機閃爍體測量結(jié)果進行了解譜研究，解譜結(jié)果如圖12所示。在形狀上與ISO的標準譜吻合較好，解譜不確定度與實際源的分布、ISO選取有關(guān)。

圖12 241Am-Be源中子能譜解譜

貝葉斯算法以貝葉斯理論為基礎(chǔ)，通過將中子能譜進行參數(shù)化表征從而將解譜問題轉(zhuǎn)化為基于貝葉斯理論的參數(shù)估計問題，目前的參數(shù)化表征方式主要有將中子注量率按熱區(qū)、超熱區(qū)以及快中子能量區(qū)間采用麥克斯韋分布、1/E分布以及瓦特裂變譜的疊加表征方法。該方法經(jīng)驗性強，在先驗較為充分的情況下可以取得比較精確的結(jié)果，但目前的參數(shù)化表征方式也限定了其使用范圍。

2.4 蒙特卡羅算法

2007年，Bedogni等人[58]提出了采用蒙特卡羅算法進行中子能譜解譜。在貝葉斯參數(shù)化方法的基礎(chǔ)上，增加了蒸發(fā)譜和高斯譜模型對快中子能量分布進行表征，增加了蒸發(fā)譜對高能區(qū)中子能量分布進行表征，代表性的程序為FRUIT。Bedogni等人[59]采用FRUIT程序?qū)?41Am-Be源中子能譜、252Cf自發(fā)裂變中子能譜、252Cf(D2O)中子能譜、12C離子束碰撞中子源能譜、LINAC放療中子能譜以及CERF裝置中子能譜開展了解譜研究，如圖13示。采用蒙特卡羅解譜可以取得較好的解譜效果，解譜結(jié)果與參考解吻合較好。對于241Am-Be源中子能譜，解譜結(jié)果顯得過于光滑，參考解中特征能峰部位有一定的偏差，如圖13所示，表明蒙特卡羅算法可以取得較好的解譜精度，其解譜結(jié)果總注量率與參考解的最大偏差在5%以內(nèi)。

圖13 蒙特卡羅解譜方法求解效果

蒙特卡羅中子能譜解譜算法在對中子能譜參數(shù)化的基礎(chǔ)上，采用蒙特卡羅方法隨機生成可表征中子能譜的參數(shù)集，然后依據(jù)該參數(shù)集表征的中子能譜和測量系統(tǒng)的響應(yīng)函數(shù)計算探測器的計數(shù)并與實驗值進行比較，重復(fù)該過程直至滿足相應(yīng)的收斂。該方法的使用具有很強的經(jīng)驗性，其優(yōu)點為僅需指定中子場類型而無需提供初始能譜，其比較適用于無法通過理論計算獲取初始譜的情況。由于采用蒙特卡羅方法作為迭代策略，該方法需要較長的計算時間，另外該方法解譜結(jié)果也有可能出現(xiàn)不符合物理意義的結(jié)果。

2.5 其他解譜方法

1999年，F(xiàn)reeman等人[60]通過將探測器計數(shù)的計算值與實驗值差值的平方和作為適應(yīng)度函數(shù)，從而將解譜問題等價為可應(yīng)用遺傳算法進行求解的全局優(yōu)化問題，然后采用標準遺傳算法實現(xiàn)解譜。此后Mukherjee、王東等人[61-65]也進行了相關(guān)研究，但該算法始終存在精度較差和能譜不光滑特性。

2002年，Braga等人[66]首次利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對多球譜儀測量結(jié)果進行了中子能譜解譜，其采用三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，應(yīng)用于中子能譜解譜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)均比較簡單且需要大量樣本進行訓(xùn)練，在所求解中子能譜能群數(shù)目較少的情況下可以給出比較好的解，但也容易產(chǎn)生“過擬合”或“擬合不足”等學(xué)習(xí)現(xiàn)象。

2013年，Pehlivanovic等人[67]采用ML-EM算法對特征峰中子能譜、252Cf中子能譜的有機閃爍體測量結(jié)果進行了解譜研究，解譜結(jié)果與參考解基本吻合，但結(jié)果不夠平滑，出現(xiàn)了較多不屬于參考解的錯誤峰值，如圖14所示。2017年，Molina等人[68]使用ML-EM方法對RECH-1反應(yīng)堆中子能譜的多箔活化測量結(jié)果進行了解譜研究，如圖15所示，結(jié)果表明在先驗信息充足的情況下，ML-EM方法可以取得較好的解譜結(jié)果。

圖14 閃爍體中子能譜

圖15 RECH-1反應(yīng)堆

2004—2006年間由Candes、Romberg和Tao等人[69-73]提出了壓縮感知理論，其被認為是對經(jīng)典采樣理論Nyquist-Shannon定理的突破和補充，已廣泛應(yīng)用于信號處理，醫(yī)學(xué)、雷達圖像重建，數(shù)據(jù)壓縮、數(shù)據(jù)傳輸?shù)阮I(lǐng)域。劉斌等人[74]于2019年建立了基于壓縮感知理論的中子能譜解譜方法，對于核反應(yīng)堆屏蔽結(jié)構(gòu)典型中子能譜，解譜結(jié)果與參考解的總注量率相對偏差在4%以內(nèi)，如圖16所示，對于反應(yīng)堆輻照監(jiān)管中多處位置的中子能譜解譜結(jié)果與參考解相對偏差小于2%，說明其對高欠定程度的解譜問題也有較好適應(yīng)性。

圖16 幾種典型中子能譜解譜效果

由于研究起步晚，遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等新興算法的研究成果還比較少，在解譜穩(wěn)定性或精度方面不及最小二乘算法等經(jīng)典算法，但由于新興算法具有較大的解譜精度和擴展?jié)摿Γ裟芙鉀Q現(xiàn)存問題并達到可應(yīng)用的程度，遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等將有望在中子能譜解譜中發(fā)揮重要作用。

3 總結(jié)和展望

文章總結(jié)了中子能譜解譜模型、響應(yīng)函數(shù)獲取方法，以及解譜過程中的誤差產(chǎn)生、處理方法，重點介紹了國內(nèi)外中子能譜測量技術(shù)研究現(xiàn)狀以及中子能譜解譜算法研究現(xiàn)狀，總結(jié)了不同解譜算法的特點，接著介紹了根據(jù)不同解譜算法發(fā)展的解譜程序，對比了不同解譜算法及程序的優(yōu)缺點，并推介了目前最適合用于中子能譜解譜的程序。

針對解譜方法的原創(chuàng)性研究國外研究者占大多數(shù)，國內(nèi)學(xué)者的研究主要集中在跟蹤研究、已有算法應(yīng)用改進以及依據(jù)已有算法開展解譜程序的研發(fā)等方面，對于解譜方法本身突破性的研究，尚有較大的提升空間?，F(xiàn)有解譜程序主要依賴于發(fā)展較早、較成熟的算法開發(fā)，基于最小二乘算法的程序最多，包括SAND系列程序、NSAGLS、ANNs等，基于最大熵算法的有MAXED程序，基于蒙特卡羅算法的有FRUIT程序，功能較強、應(yīng)用最廣泛的還屬SAND系列程序和MAXED程序。

而對于較新的算法，如貝葉斯算法、正則化算法雖然已有較多研究，解譜效果也一般，尚無通用的程序公開，其他諸如遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等尚處于原理研究階段，而遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法具有功能強大、擴展性強的特點，若能解決現(xiàn)在遇到的一些問題，這些新興算法將在中子能譜解譜中發(fā)揮重要作用，這方面還有很多工作可以做，包括解決遺傳算法的解譜結(jié)果不光滑問題、優(yōu)化算法提高求解速度等。

經(jīng)過梳理可發(fā)現(xiàn)，目前大多數(shù)解譜程序都是采用單一解譜算法，尚無綜合多種解譜方法的解譜程序研發(fā)，而就目前對解譜效果的調(diào)研來看，每種解譜方法對特定的中子能譜類型往往具有適用性，比如ML-EM方法對特征峰類型的能譜往往具有很好的適應(yīng)性，正則化算法對于平滑的中子能譜具有很好的適應(yīng)性，尚無對所有中子能譜都有很好適應(yīng)性的解譜方法。因此，開發(fā)包含多種解譜方法的綜合性解譜程序具備較強的應(yīng)用需求，相信隨著中子能譜解譜技術(shù)的發(fā)展，必將在各類核裝置的設(shè)計和運行、輻射防護劑量學(xué)和屏蔽驗證以及核軍備控制和反恐等領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。