Analiza datelor gamma spectroscopie in Python ghid practic

Introducere in analiza datelor din spectroscopia gamma

Analiza datelor gamma spectroscopie in Python. In epoca moderna a stiintei datelor, analiza spectrelor obtinute prin gamma spectroscopie este cruciala pentru diverse domenii: de la fizica nucleara, la medicina si monitorizarea mediului. Python, datorita ecosistemului sau, a devenit o alegere potrivita pentru procesarea si interpretarea acestor date. Acest ghid practic explica pasii esentiali in analiza datelor gamma, pornind de la importul datelor, pana la identificarea izotopilor si corectarea fondului de radiatie.

1. Ce este spectroscopia gamma?

Spectroscopia gamma este o tehnica folosită pentru a masura energia si intensitatea fotonilor gamma proveniti de la surse radioactive. Datele rezultate sunt sub forma unui spectru care arata numarul de evenimente detectate pentru fiecare interval de energie. Analiza acestui spectru permite identificarea elementelor radioactive si evaluarea concentratiei acestora intr-o proba.

• Aplicatii in fizica nucleara, monitorizarea mediului si securitate nationala
• Identificarea rapida a izotopilor radioactivi
• Evaluarea nivelului de radioactivitate in materiale sau mostre

2. Fluxul de lucru in analiza spectrelor gamma folosind Python

In continuare, vom parcurge pas cu pas procesul tipic de analiza a spectrelor gamma folosind Python. Sunt prezentate cele mai importante biblioteci si tehnici utilizate in practica.

2.1 Importul si vizualizarea datelor

Analiza incepe prin incarcarea fisierelor de date. In mod uzual, spectrele sunt stocate in formate simple (CSV, TXT) sau formate dedicate, precum CHN sau N42. Folosim biblioteci precum pandas pentru a importa datele si matplotlib sau plotly pentru vizualizarea initiala a spectrului.

• Incarcarea fisierelor de date cu pandas: pandas.read_csv()
• Vizualizarea spectrului cu plt.plot()
• Analiza vizuala a varfurilor si fondului pentru evaluarea initiala a calitatii datelor

2.2 Preprocesarea datelor spectrale

Inainte de analiza propriu-zisa, datele trebuie curatate si transformate. Printre cele mai importante procedee se numara:

• Filtrarea zgomotului folosind smoothers (ex: filtre Savitzky-Golay)
• Corectarea pentru fondul de radiatie cu algoritmi precum SNIP sau metoda polinomiala
• Normalizarea intensitatii pentru compararea precisa intre spectre diferite

2.3 Detectarea si analizarea varfurilor din spectru

Detectarea varfurilor este inima analizei spectrale gamma. Un varf corespunde unei energii specifice, indicand prezenta unui izotop. In Python, algoritmi precum scipy.signal.find_peaks pot fi folositi pentru localizarea automata a varfurilor.

• Setarea pragurilor pentru detectare: inaltime, latime, distanta intre varfuri
• Extragerea energiei corespunzatoare fiecarui varf
• Masurarea ariei varfului pentru cuantificarea intensitatii

3. Calibrarea spectrometrului gamma

Pentru ca datele colectate sa fie relevante, este esentiala calibrarea energiei. Aceasta presupune asocierea canalelor detectorului cu energii cunoscute ale unor surse de calibrare (de ex. Cs-137, Co-60). Odata identificati varfurile de calibrare, se ajusteaza axa de energie a tuturor datelor viitoare.

• Identificarea varfurilor standard
• Folosirea functiilor de regresie polinomiala din numpy.polyfit pentru calibrare
• Aplicarea corectiei asupra spectrelor analizate ulterior

4. Corectia fondului de radiatie

Adesea spectrele includ un fond continuu de radiatie, care mascheaza varfurile de interes. Corectia fondului este o etapa esentiala in gamma spectroscopie. Exista mai multe metode automate si semi-automate, dintre care cele mai populare sunt SNIP, baseline correction sau fit polinomial.

4.1 Implementarea corectiei fondului in Python

Folosind biblioteci ca NumPy si scipy.signal, putem implementa rapid functii pentru identificarea si scaderea fondului.

• Smoothere pentru baza de fond
• Metode iterative de corectie (ex: SNIP algorithm)
• Vizualizarea comparativa cu si fara fond pentru validarea metodei

5. Identificarea izotopilor si cuantificarea radioactivitatii

Dupa ce varfurile au fost detectate, urmeaza asocierea cu izotopii radioactivi din biblioteca spectroscopica cunoscuta (de ex. baza de date IAEA). Procesul implica matcing energetic si comparatie cu energii de emisie caracteristice.

• Folosirea tabelelor de energii gamma pentru izotopii potentiali
• Stabilirea unui prag de toleranta pentru matching (de ex. +/- 2 keV)
• Etichetarea automata sau semi-automata a varfurilor in spectru

5.1 Calculul activitatii radioactive

Intensitatea varfurilor permite calculul activitatii sursei radioactive. Este esential sa se tina cont de eficienta detectorului, timpul de masurare si eventualele atenuari. Python permite automatizarea acestor calcule si generarea de rapoarte automate.

• Calcul arie neta a varfului
• Normalizare la timpul de masurare
• Aplicarea eficientelor detectorului si calculul activitatii finale

6. Automatizare si imbunatatire continua in Python

Un avantaj major al utilizarii Python este posibilitatea de a automatiza complet fluxul de lucru in gamma spectroscopie. Se pot construi pipeline-uri, dashboarduri interactive cu Dash sau Streamlit si se pot integra modele machine learning pentru recunoastere automata a patternurilor.

• Scripting pentru prelucrare in batch a zeci/sute de fisiere
• Rapoarte generate automat, export PDF, excel, sau upload direct pe cloud
• Detectie automata a anomaliilor sau trendurilor suspecte

6.1 Instrumente si biblioteci utile

Pentru a accelera dezvoltarea analizelor de spectroscopie gamma in Python, se recomanda folosirea unor biblioteci gata facute sau dezvoltarea de module proprii in functie de nevoile specifice:

• PyGammaSpec – toolkit dedicat spectroscopiei gamma
• NumPy, pandas, matplotlib – pentru procesarea datelor
• scipy.signal – pentru analiza detaliata a varfurilor
• PeakUtils, lmfit, bslib pentru fitting si baseline correction

7. Exemple avansate – detectie in timp real si integrare IoT

Tehnologiile moderne permit procesarea si analiza in timp real a datelor provenite de la spectroscoape conectate IoT. Python poate primi, procesa si afisa alert in caz de detectie a materialelor radioactive suspecte.

• Procesare streaming cu asyncio sau SocketIO
• Alarme automatizate la depasirea anumitor praguri energetice
• Vizualizare centralizata a retelelor de senzori distribuiti

8. Concluzie

Analiza datelor din spectroscopia gamma folosind Python devine din ce in ce mai eficienta datorita instrumentelor moderne si resurselor open-source. Automatizarea etapelor de import, preprocesare, detectie si cuantificare a izotopilor permite cercetatorilor si specialistilor sa economiseasca timp, sa minimizeze erorile si sa obtina rezultate reproductibile.

Indiferent daca lucrezi in cercetare academica, protectie a mediului sau industrie nucleara, integrarea analizei automate in workflow-ul tau va accelera descoperirile si va creste calitatea interpretarii datelor.

• Python ofera un cadru complet pentru toate etapele analizei gamma
• Bibliotecile existente si comunitatea activa asigura suport atat pentru incepatori cat si pentru avansati
• Analiza automata reduce drastic timpul necesar procesarii unui volum mare de date

Resurse suplimentare

• Articolul original “Exploratory Data Analysis — Gamma Spectroscopy in Python, Part 3”
• Documentatie Python
• Scipy library
• Baza de date IAEA pentru izotopi

Vrei sa aprofundezi analiza datelor?

Cu siguranta ai inteles care sunt noutatile din 2025 legate de data analysis, daca esti interesat sa aprofundezi cunostintele in domeniu, te invitam sa explorezi gama noastra de cursuri dedicate analizelor de date din categoria Data Analytics. Indiferent daca esti la inceput de drum sau doresti sa iti perfectionezi abilitatile, avem un curs potrivit pentru tine.