放射性核素作为核能技术的重要资源,普遍存在于野外矿井中,铀矿资源的探测、开采技术一直以来都面临着西方发达国家的技术封锁。在铀矿勘探中,γ能谱测井是其中重要的技术手段之一,通过探测器对铀矿中的放射性核素进行探测、收集、整理,将得到的γ能谱进行数据分析便可获得矿井中存在何种放射性核素以及核素的含量。传统γ能谱分析往往需要对能谱进行平滑、寻峰、峰边界划分、本底扣除、分解重叠峰、核素识别、系数修正等一系列处理过程,过程中的每一步都直接影响了定性定量分析的准确度。而传统γ能谱分析通常是对其过程中某一步骤进行优化,其分析的准确度存在较大的误差,且其分析过程繁琐、复杂、计算量大以及所需的专业素质要求较高。为克服传统γ能谱分析的缺陷和不足,本文提出了基于改进RBF神经网络的铀矿γ能谱测井数据解析研究。针对传统γ能谱定量分析过程中步骤繁琐、计算量大等缺点。RBF神经网络模型对数据的处理要求较为简单,仅需要对γ能谱数据进行简单的数据预处理,即可进行铀含量解释。这既有效的降低了复杂地层环境对γ能谱统计涨落的影响,又有效的保留了γ能谱的重要特征。针对RBF神经网络模型中参数选择不当可能对定量分析影响较大的问题。本文通过对RBF神经网络进行参数改进。针对PSO算法容易陷入局部最优及过早收敛的缺陷,对粒子群算法中的惯性权重和学习因子进行改进并进行性能测试。将改进后的PSO算法与RBF神经网络相结合。将RBF神经网络应用于γ能谱的数据分析中,对野外铀矿γ能谱中的放射性核素U、Th进行定量分析,并进行了一定程度的对比。研究结果表明,经RBF神经网络算法解释所得到的U含量值与实验室化学分析解释值的平均相对误差率仅为5%左右。通过与标准本底模型进行对比,模型定量分析的速度更快、泛化能力强,具有较好的实用性。