アルファ放出放射性核種を検出するための連続空気モニターであって、前記モニターは、各チャンネル中の測定された計数をラドン娘生成物に因る予測された計数と比較するチャンネル毎の統計学的試験を実行し、及び前記予測された計数からの偏差があれば、この偏差が統計学的に有意であるか否かを決定することによって、複数のチャンネルの1つにおける各検出されたアルファ計数のエネルギーを測定及び記録し、及びラドンの存在に因る計数を補正する、連続空気モニター。前記モニターが、アルファ放出が起こったか否かを決定するための定期的な複数チャンネル試験を実行する、請求項1に記載の連続空気モニター。前記統計学的試験が、キュリー許容限界試験Curriecriticallimittestである、請求項1又は2に記載の連続空気モニター。前記モニターが、所定の総数の計数を測定及び記録する、請求項1から3のいずれかに記載の連続空気モニター。前記モニター内の空隙中のアルファ粒子のエネルギー損失を補正するために、検出器中に蓄積されたエネルギーがベーテブロッホ式に従って修正される、請求項1から4のいずれかに記載の連続空気モニター。連続空気モニター中のラドンガスの存在を補正する方法であって:複数のチャンネルの1つにおける各検出されたアルファ計数のエネルギーを記録する工程;各チャンネル中の測定された計数をラドン娘生成物に因る予測された計数と比較するチャンネル統計学的試験によってチャンネルを実行する工程;及び前記予測された計数からの偏差があれば、この偏差が統計学的に有意であるか否かを決定する工程を含む方法。アルファ放出が起こったか否かを決定するための定期的な複数チャンネル試験を実行する更なる段階を含む、請求項6に記載の方法。本発明の主な目的は、安全な場合での堅牢性を証明することを容易にするハードウェア及びソフトウェアの両方を単純化し及び最小化し、並びに検出器でのフォールスアラームの数を減少させることである。従って、本発明は、アルファ放出放射性核種を検出するための連続空気モニターであって、該モニターは、各チャンネル中の測定された計数をラドン娘生成物に因る予測された計数と比較するチャンネル統計学的試験によってチャンネルを実行し、及び該予測された計数からの偏差があれば、この偏差が統計学的に有意であるか否かを決定することによって、複数のチャンネルの1つにおける各検出されたアルファ計数のエネルギーを測定及び記録し、及びラドンの存在に因る計数を補正する、連続空気モニターを提供する。放出は、先行技術において合計残差を招く順次の減算ではなく、統計学的技術によるラドン曲線当てはめからの異常として検出される。このため、CAMは、現在、フォールスアラームの一定の確率で作動できる。このことは、ラドン濃度を変更するにもかかわらず、ALARPレベルを常時操作することを意味する。この利点は、それぞれの及び全ての場所にそれぞれの及び全てのCAMについてアラームレベルを経験的に設定する必要がないことである。このことは、フォールスアラームに対する非常に高い免除をもたらす。該検出技術は、先行技術よりも洗練されているので、上記のラドン曲線当てはめ及び減算は、理想的である必要はなく、典型的には連続空気モニターによって遭遇した少数の計数による起こる不確実さを甚だしく悪くしない程度に十分によいものであればよく、単純化された曲線当てはめはソフトウェア計算の数及び複雑性を軽減する。フィルターと検出器との不可避の空隙は、検出器に蓄えられたアルファエネルギースペクトルを非線形に歪める。非線形湾曲に補正することは有利である。該空隙中の損失を補正することは、検出されたピークエネルギーをこの理論的エネルギーに戻すだけでなく、各低エネルギーテイルを、各々が同じnの値を有するスケール化enx式に適合させる。複数のn値を減少させることは計算を軽減しソフトウェアを単純化するだけでなく、先行技術に必要であった計算を廃棄できるようになる。補正は、ベーテブロッホ式を空隙の厚さに適用することによって実施する。該補正を実施する際には、チャンネル番号とフィルターから発光されたアルファエネルギーとの直線関係があるので、ユーザーによる解釈は容易となる。即ち、発表されたエネルギーに関連付けられる発光エネルギーの点から、得られたエネルギースペクトルを直接測れるようになり、このことはアクチニドの迅速な同定を可能にする。上で述べたように、スケール化された複数の同じ指数関数enxnは3つの曲線全てについて同一である。を有する3つのラドン曲線の全てに適合できるようになる。監視の範囲を限定することは一般に有利である。このことは、例えば、他のアクチニドアイソトープが方法に存在しないウランプラントにおいて当てはまる。このことは、エネルギーを例えば3MeV未満に下げることができるのでより高いエネルギーを無視できることを意味している。制限された範囲のエネルギーを超えて監視が必要とされるにすぎない場合には、3つ曲線は全て同一の指数関数を使用しているので、対象の範囲を超えてラドン曲線を適合させる必要がもはやなく、必要とされるソフトウェア計算の数を減少させる。該技術の効率をさらに高めるために、スペクトルは、一定の時間間隔ではなく一定の計数間隔で収集する。このことは、各スペクトルが公知の総計数を有しているので、操作を必要とする数の範囲が限定され、計算をより簡単にする。このことはまた、メモリがシステムによって使用される必要がより少ないことを意味している。事象のない定常状態では、不変のスペクトルを記録し及び保存する要求がない。反対に、計数が急激に変化することがある事象では、データは、該時間間隔で非常に多く発生するので、失われることがない。一定の時間ではなく固定計数を使用することは、最低検出可能放射能LDAがこの平方根ではなくラドン濃度に直接比例することになり、密封及び管理された領域で見られるような人工的に低いバックグラウンドで感度を増加させることをも意味する。さらに、時間依存的交差スペクトル分析は必要ない。全ての分析は、ラドン濃度を急に変えることによって起こるフォールスアラームに対する大いに改善された免除をもたらす1つのスペクトルで実施する。本発明を以下の図面を参照して説明する。図1は、典型的な検出器を示す。空気は、孔スクリーン12を通してポンプによって引き込む10。塵中のアクチニドは、該スクリーン上に蓄積し、検出器14で検出する。空隙はエネルギーを弱めるので、最高の読み値は最短のパスと同じであり、検出器は最高エネルギーのこのピークと共に、所定の粒子スペクトルを記録する。ラドンの存在下では、生成される固体を導く崩壊は、方法で作製された粒子process-createdpartculatesに起因しない崩壊を引き起こすことがあり、上で特定されたように、検出器は、ピークが検出されることになるか否かを考慮することから削除されるべきラドンに因る特徴的な3つのピーク群を記録する。本発明の装置は、測定計数が曲線当てはめラドン計数に比べて統計的に有意であるか否かを見るために、3.20MeVと5.80MeVとの間の66チャンネルの各々を個別に試験することによって放出を検出する。曲線当てはめ計数は内挿ラドンバックグラウンドであるので、この値を任意のチャンネルで測定された計数から差し引くことにより、該チャンネルでの任意の放出計数の正味計数を与える。各正味計数は、キュリー限界制限試験を用いて統計的有意性を試験する。一例として:正味計数は、該チャンネル中の内挿バックグラウンドの2倍の平方根の1.645倍より大きい場合には、統計的に有意であると考えられる。1.645のキュリー係数は、所定のチャンネル中の正味計数が正規統計偏差を超える確率p=0.05又は20の可能性のうちの1を与える。CAMでは、任意のアクチニドエネルギーピークは、パスの多様性に因る関連した低エネルギーテイルを有し、アルファエネルギーは、空隙を通ってなくなる。検出装置が、隣接チャンネル中の異常を探す場合には、これは多数のチャンネル中の無作為分散異常ではなくアクチニドの特性であるので、検出全体は、先行技術によって達成され得るものを超えて相当に改善できる。ランダム偏差の結果としてのキュリー限界を同時に妨害するm個の隣接チャンネルの1群の確率は、以下である:P=pm式中、p=1つのチャンネル妨害の確率この例では、0.05m=群中のチャンネルの数本発明の装置では5。しかしながら、本発明の装置は、繰り返し試験を行い、これによってn個のチャンネル全体に渡るm個のチャンネル群を取り除くので、合計n-m回の試験を実施し、このことは、次式のランダム偏差によって起こる5つの隣接キュリー妨害の確率を上げる:P=n-mpm式中、n=チャンネルの総数この例では66である。最後の式を用いて、繰り返す5つの隣接チャンネル妨害試験は、検出された異常が20中1から約52.459中1までの正規統計偏差に因る1つのチャンネル確率を変化させ、この値は、p、m及びnの好適な値を選択することによって必要に応じて調整できる。本発明の装置内の方法のメカニクスは、チャンネル正味計数によってチャンネルを統計的に試験するので、キュリー妨害フラッグCurrieviolationflagとしての1の値を有意ストアと考えることである。個々のチャンネル試験と同時に、キュリー妨害フラッグのm個のチャンネルの定期的付加は、m個の隣接チャンネルが妨害されることを検索するためにも実施される。総数m個のキュリー妨害フラッグの繰り返しが起こる場合には、有効な異常が発見され、該群の上流のエネルギーがアルファ放出のピークエネルギーであると考えられる。放出検出は、簡単な減算よりむしろ、内挿されたラドンスペクトルと測定スペクトルとの統計的比較によって実施されるので、該システムは、フォールスアラームの固定確率で作動し、各装置は、ALARPレベルで作動するための環境の変化に連続的に適応する。図4からわかるように、2つの曲線当てはめを使用した。第1の曲線当てはめは、指数関数のデフォルト値を使用し、3.2MeVから5.8MeV領域内のデータが実際の又は起こり得る放出を含むか否かを決定するためのキュリー試験を行う。2つの隣接キュリー妨害が発見される場合には、該2つの隣接する妨害のうちの最高のものからの12のチャンネルの全てを、第2曲線当てはめのための指数関数の最適値を選択する試験から除く。これは、内挿ラドンバックグラウンドとして使用される第2曲線当てはめである。空隙補正:フィルター上の塵から離れるアルファ粒子を検出する前に、該粒子は、先ず、約4mmの空隙、検出器表面上の耐光性アルミニウムウィンドウ、及びシリコン不感層を横断しなければならない。これらの層の各々は、非線形式にアルファ粒子エネルギーを減弱するブラッグ曲線。層を横断するアルファ粒子エネルギー損失は、ベーテブロッホ式を用いて見積もることができる:式中、-dE/dx=エネルギー損失と距離との比J/mz=イオン電荷の電子電荷に対する比アルファについて、z=2qe=電子への電荷約1.602×10-19Cεo=自由空間の誘電率約8.854×10-12F/mA=横断する物質の原子番号Z=横断する物質の質量数ρ=横断する物質の密度kg/m3NA=アボガドロ数SI単位で約6.022×1026me=電子の質量約9.109×10-31kgv=イオン挿入速度c=光の速度約2.998×108m/sβ=v/c。ベーテブロッホ式で要求されるイオン挿入速度vm/sは、ローレンツ式を用いてこのエネルギーMeVから得られる。v=速度m/sc=光の速度約2.998×108m/sqe=電子電荷約1.602×10-19CEMeV=イオンエネルギーMeVmion=イオンの質量アルファについて約6.695×10-27kg。空隙中の損失が主な損失であるが、検出器によって検出されるフィルターから離れるCAM中のアルファ粒子は3つの異なった層を横断しなければならない:空隙典型的には4.5mm、窒素として合理的に概算できる。検出器の光耐性ウィンドウ典型的には200μmアルミニウム検出器の不感層典型的には500μmシリコン。エネルギー損失の割合は挿入エネルギーに依拠するので、これらの層は、各々におおよそ適用されるベーテブロッホ式で順次形成されなければならない。アルファは該物質を通じて通常のパスをとるにすぎないのでピーク中のピークチャンネル計数を生成するアルファに当てはまる。、エネルギー損失の割合は該層の厚さに渡って計算されると推定される。例として、5MeVアルファは、4.5mm空気層を横断し、4.25MeVのエネルギーが出ていくので、750keVの損失を被る。該アルファは、次いで、4.25MeVのエネルギーを有するアルミニウム層に入り、4.17MeVのエネルギーが出ていくので、200μmを横断する80keVの損失を被る。最後に、該アルファは、4.17MeVのエネルギーを有するシリコン不感層に入り、3.98MeVのエネルギーが出ていくので、500μmを横断する190keVの損失を被る。これらの順次の計算は、挿入エネルギーの予測スペクトル全体のために行う必要がある。図5は、空隙が優位であるが、検出器損失は無視できないことを示す。3つのベーテブロッホ式の先の関連は非常に扱いにくいが、一度計算すると、検出器によって検出されたエネルギーに対するフィルターを離れる初期アルファエネルギーのグラフはプロットでき、2つのエネルギーに関する非常により簡略化された補正式を作成するために曲線当てはめできる。本発明による装置について、式は以下の通りである:式中、Ee=フィルターからの発光エネルギーMeVEd=検出器に蓄積されたエネルギーMeV。この二次補正式は、ADCの前にアナログドメインで実行できるが、ドリフトが常に問題となる。最も安定な解決策は、検出器における蓄積スペクトルのエネルギービンをフィルターから発光された必要スペクトルのビンにリサンプルすることである。典型的なCAMは、0MeVから10MeVまでのスペクトルを250チャンネルに分割するので、各チャンネルは40keV幅である。従って、Ch0とCh1との間の遷移は40keVで起こり、Ch1とCh2との間の遷移は80keVで起こるなどである。よって、1つのスペクトルのための全ての遷移は他のスペクトルのために計算することができ、このことは、この計数がどこで作動するかを決定する非線形索引表をもたらす。CAM内では、計算は、エネルギーではなくチャンネル番号に基づく。該索引表を用いる個々のチャンネル計算の一例として、アウトプットチャンネル69は、69.00と70.00にこの上限及び下限の積分値を有するが、該チャンネルに向かう蓄積エネルギーは、ADCチャンネル30.93で始まり、ADCチャンネル32.17で終了する。アウトプットチャンネル69に割り当てられた計数は以下の通りである:インプットチャンネル30から得られた計数=31-30.93×チャンネル30中の計数インプットチャンネル31から得られた計数=チャンネル31中の総計数インプットチャンネル32から得られた計数=32.17-32×チャンネル32中の計数。実施例は、各アウトプットチャンネルフィルターからの発光スペクトルは、3つの特定されたADCチャンネル検出器に蓄積されたスペクトルの3つの事前に計算した割合の合計であることを示している。スペクトルをアップデートする毎に、完全な空隙補正スペクトルを構築するまで、索引テーブルを用いるリサンプリング方法を、必要とされるアウトプットチャンネルの各々に順次適用する。このことは、256ものチャンネル計算が存在することを意味しているが、各々が非常に単純であるので、該方法は速い。先述の式によって明らかなように、アルファ粒子によって被るエネルギー損失は、エネルギーに関して非線形である。この重要性は、3MeVのエネルギーを有するアルファ粒子が7MeVのエネルギーを有する粒子よりも多いエネルギー損失を被ることであり、このため、7.68MeVラドン娘ピークの低エネルギーテイルは6.08MeVラドン娘ピークの低エネルギーテイルとは異なった形状を有し、曲線をenx形式での式に当てはめた時に異なったn値が各々ラドン娘ピークに必要とされる。従って、空隙中の損失を補正することは、検出されたピークエネルギーをこの理論的エネルギーに戻すだけでなく、各低エネルギーテイルを、各々が同一のn値を有するスケール化enx式に適合させる。複数のn値を減じることは計算を軽減させ、ソフトウェアを単純化するだけでなく、先行技術に必要であった計算を無視できることにもなる。観察された6.08MeVラドンピークは7.68MeV及び8.78MeVピークの両方の低エネルギーテイルに位置するので、正確な曲線減算を得るために3つのピークの全てを適合することが先行技術において必要であった。しかしながら、新規発明において、6.08MeV曲線は、同一の指数関数曲線の異なったスケーリング合計になるので、直接に適合でき、より高いエネルギー曲線を明確に適合させる必要はもはやない。従って、限定された範囲おそらく、3.2MeVから5.8MeVを超えてアクチニドを検索する必要があるにすぎない場合には、曲線当てはめ計算の数及び複雑性は、単にラドン曲線を5.8MeVの高さに当てはめ、さらに計算を軽減させることによって、相当に減ずることができる。検出器を離れる計数は、ビンにこのエネルギーを分類し、これによって保存され及びカウントされる。このようにして、エネルギースペクトルに対する計数を、後の分析のために設定する。当業者には明らかであろうが、スペクトルをリフレッシュするためにデータを加え、及び古いデータを除くことによって、スペクトルをアップデートする方法は、LDAを最小限にする鍵である。先行技術は、一定の時間間隔におけるスペクトルを記載し、保存スペクトル中の複数の時間範囲を用いて、短期的事象、中期的事象、及び長期的事象を分析した。本発明では、本装置は、一定の計数間隔でスペクトルをアップデートすることによって、固定した統合計数で維持された30のスペクトルの回転ドラムメモリを使用する。各アップデートでは、最も古い30のスペクトルを削除し、最も新しいものと交換する。このようにして、固定数の新しい計数を加え、同一数の古い計数を差し引く。分析されるスペクトルはラドン濃度に関係なく固定数の計数を含むので、数の範囲を限定し、スケール化された整数計算の実行を容易にする。従って、ソフトウェアが単純化される。スペクトルは一定の計数間隔でアップデートするので、最大の効率でメモリを使用する。データ収集及び保存は正確にデータ生成と一致するからである。CAMの製品寿命は典型的には20年であり、多くの読み/書きサイクルを許容するメモリを必要とするため、メモリ最適化は重要である。メモリスティックで使用されるメモリの種類は安価であるが、必要とされる数の読み/書きサイクルを許容できない。メモリの各領域がサイクルの安全数追加のソフトウェア複雑性のみで使用されることを確実にするため、必要とされる数の読み/書きサイクルを許容できるメモリが必要とされる追加の費用、又はより大きな低い品質メモリのメモリ管理が必要とされる。従って、必要とされるメモリの量を最小限にすることは重要である。低いラドン計数を有する建造物では、本発明の装置は、非常にゆっくりとラドンスペクトルを蓄積し、一方、別の建造物では、10倍の速度で収集できるが、この2つの統合スペクトルは非常に似ている。しかし、急激な高い活性放出があった場合には、本発明の装置は、必要なだけ多くのスペクトルを収集し、このことは詳細な事象後分析を可能にする。両方の場合に、各スペクトルに関連したタイムスタンプは、時間に依存した計算を可能にする。一定の時間間隔でスペクトルを発生する慣用的なCAMは、バックグラウンド活性の平方根に逆比例するLDAを有し、このことは正規分布の標準偏差がこの平方根に等しいという事実から直接導かれる。効率的には、装置は、一部の複数のバックグラウンドの標準偏差を超えると、異常を検出できる。本発明の装置は一定のスペクトルサイズで稼動するので、一定の数の計数で異常を検出する傾向がある。しかし、固定データセットはバックグラウンド活性に対して逆比例する可変時間に渡って収集したので、本発明の装置は、この平方根ではなくバックグラウンド活性に直接比例するLDAを有すると理解される。実用面では、このことは、低いバックグラウンド環境で、一定の計数間隔スペクトル上で稼動する本発明のアルゴリズムの装置が一定の時間間隔スペクトルを操作するものよりも感度が高いことを意味する。統計的法則はごまかしがきかず、低いバックグラウンド環境の改善は、高いバックグラウンドでのより低いパフォーマンスという負担を負う。分析は、複数のスペクトルを検討する先行技術ではなく、1つのアップデートされたスペクトルのみで実施するので、ラドン濃度の急激な変化は無視される。ドアの開放に因るラドン濃度の急激な変化が、フォールスアラームが起こる原因としてよく知られている。