【仪表网 研发快讯】近日，山东大学威海前沿交叉科学研究院刘健教授团队与中国科学院等离子体物理研究所合作，在伽马能谱智能重建问题上取得重要进展。该研究提出了一种基于主-副网络结构的新型光谱重建方法，利用编码解码网络显著提升了伽马能谱反演的精度和稳定性，为聚变等离子体中的快离子能量与空间分布诊断提供了更可靠的工具。相关成果以“Gamma ray spectrum inversion based on master-secondary encoder-decoder network”为题，发表于国际知名期刊Computer Physics Communications。山东大学教授刘健为论文通讯作者，中国科学技术大学博士研究生胡润都为论文第一作者。中国科学院等离子体物理研究所副研究员周瑞杰、研究员胡立群为合作作者。
伽马能谱诊断是测量聚变装置中快离子行为的关键技术，但传统重建方法面临两大挑战：一是反演过程具有高度病态性，微小测量误差会导致结果严重失真；二是现有迭代算法(如ML-EM和Gold算法)在高噪声环境下性能显著下降。为解决这些问题，研究团队创新性地设计了主-副网络结构，将复杂的能谱反演分解为两个更易处理的子任务。副网络负责预测能谱的最大值，主网络则基于U-Net结构完成归一化重建，大幅降低了学习难度。
该方法在噪声环境下的重建精度比传统算法提升40%，高低能段均表现出优异的稳定性，最大幅值识别误差降低2个数量级。尤为关键的是，团队通过智能数据增强技术，在实验数据不足的情况下，利用模拟数据生成和人工调优构建了高质量训练集，使神经网络能够高效学习复杂的非线性映射关系。
该成果不仅为聚变诊断提供了更精准的工具，也为解决其他高病态反演问题(如医学成像、遥感探测等)提供了新思路。该研究成果获国家磁约束聚变能研究发展计划、等离子体几何算法模拟器(GAPS)项目以及中国科学院青年创新促进会资助。
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