intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE

Luận văn Thạc sĩ Vật lý: Khảo sát hiệu suất của detector HPGe với hình học mẫu lớn bằng phương pháp Monte Carlo

Chia sẻ: Light Way | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:105

94
lượt xem
20
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Trong luận văn này, chương trình mô phỏng MCNP được dùng để mô phỏng hệ phổ kế Gamma với detector HPGe tại bộ môn Vật lý Hạt nhân cho các mẫu khối hình trụ và Marinelli. Đối với hình học dạng trụ, các ảnh hưởng của sự tự hấp thụ đến hiệu suất của mẫu đã được nghiên cứu dựa trên khảo sát bề dày bão hòa của mẫu đo có thành phần dạng đất.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Luận văn Thạc sĩ Vật lý: Khảo sát hiệu suất của detector HPGe với hình học mẫu lớn bằng phương pháp Monte Carlo

  1. ðẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ðẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN TRẦN ÁI KHANH KHẢO SÁT HIỆU SUẤT CỦA DETECTOR HPGE VỚI HÌNH HỌC MẪU LỚN BẰNG PHƯƠNG PHÁP MONTE CARLO LUẬN VĂN THẠC SĨ VẬT LÝ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH – 2007
  2. LÔØI CAÛM ÔN Trong quaù trình hoïc taäp taïi Boä moân Vaät lyù haït nhaân, toâi ñöôïc söï höôùng daãn taän tình cuûa thaày coâ giaûng daïy. Chính nôi ñaây ñaõ giuùp toâi tröôûng thaønh trong hoïc taäp. Toâi baøy toû loøng bieát ôn ñeán Thaày höôùng daãn PGS.TS Mai Vaên Nhôn ñaõ höôùng daãn toâi trong quaù trình thöïc hieän luaän vaên. Nhaân ñaây, toâi xin chaân thaønh bieát ôn saâu saéc ñeán GVC ThS. Tröông Thò Hoàng Loan, ngöôøi ñaõ theo doõi suoát quaù trình thöïc hieän Luaän vaên cuûa toâi. Coâ laø ngöôøi giaûng daïy, höôùng daãn nhöõng baøi hoïc ñaàu tieân veà phöông phaùp moâ phoûng Monte Carlo vaø gôïi yù söû duïng chöông trình MCNP (Monte Carlo N – Particle) trong nghieân cöùu ñeà taøi naøy. Toâi xin chaân thaønh caûm ôn ñeán TS. Leâ Vaên Ngoïc vaø TS. Traàn Ngoïc Huøng laø nhöõng ngöôøi thaày ñaàu tieân truyeàn ñaït kieán thöùc veà chöông trình MCNP. Rieâng TS. Leâ Vaên Ngoïc ñaõ daønh thôøi gian quyù baùu ñeå ñoïc, söûa chöõa vaø ñoùng goùp yù kieán cho ñeà taøi. Chaân thaønh caûm ôn ñeán TS. Chaâu Vaên Taïo ñaõ giaûng daïy taän tình trong quaù trình hoïc taäp taïi Boä moân. Thaày ñaõ giaønh thôøi gian ñeå ñoïc vaø ñoùng goùp nhöõng yù kieán quyù baùu ñeå luaän vaên ñöôïc hoaøn thieän hôn. Xin ñöôïc pheùp göûi lôøi bieát ôn chaân thaønh ñeán caùc Thaày Coâ trong hoäi ñoàng ñaõ ñoïc, nhaän xeùt vaø ñoùng goùp nhöõng yù kieán quyù baùu veà luaän vaên naøy. Xin ñöôïc caûm ôn ñeán ThS. Phan Sôn Haûi vaø ThS. Thaùi Myõ Pheâ ñaõ giuùp ñôõ trong vieäc cung caáp caùc maãu ño ñeå coù theå thöïc hieän caùc thí nghieäm. Caûm ôn ñeán caùc thaønh vieân trong nhoùm MCNP cuûa Boä moân Vaät lyù haït nhaân, Coâ Tröông Thò Hoàng Loan, caùc bạn Traàn Thieän Thanh, Phan Thò Quyù Truùc, Traàn Ñaêng Hoaøng vaø ñaëc bieät laø baïn Ñaëng Nguyeân Phöông luoân hoã trôï,
  3. giuùp ñôõ vaø cuøng giaûi quyeát nhöõng vaán ñeà khoù khaên trong suoát quaù trình thöïc hieän luaän vaên naøy. Xin göûi lôøi caûm ôn ñeán caùc Thaày Coâ trong Boä moân Vaät lyù Haït nhaân ñaõ luoân ñoäng vieân, nhaéc nhôû vaø taïo moïi ñieàu kieän ñeå toâi hoaøn thaønh toát luaän vaên. Ñaëc bieät, toâi göûi loøng bieát ôn saâu saéc ñeán ban laõnh ñaïo Tröôøng Ñaïi hoïc Tieàn Giang, nôi toâi coâng taùc ñaõ taïo moïi ñieàu kieän veà thôøi gian, coâng vieäc vaø taøi trôï caùc khoaûn kinh phí trong suoát quaù trình hoïc vaø thöïc hieän luaän vaên. Toâi xin göûi loøng bieát ôn ñeán gia ñình, baïn beø luoân uûng hoä, ñoäng vieân ñeå toâi coù theå hoaøn thaønh Khoaù hoïc.
  4. MUÏC LUÏC Danh muïc caùc kyù hieäu vaø caùc chöõ vieát taét .............................................................. 1 Danh muïc caùc baûng ................................................................................................. 2 Danh muïc caùc hình veõ, ñoà thò .................................................................................. 3 MÔÛ ÑAÀU ................................................................................................................ 5 CHÖÔNG 1: PHÖÔNG PHAÙP MONTE CARLO VAØ CHÖÔNG TRÌNH MCNP ................................................................................................ 9 1.1 Phöông phaùp Monte Carlo ................................................................................ 9 1.2 Giới thiệu chương trình MCNP ....................................................................... 10 1.3 ðặc ñiểm của chương trình MCNP ................................................................. 11 1.3.1. Cấu truùc một input file của MCNP ....................................................... 11 1.3.2. Hình hoïc cuûa MCNP ............................................................................ 11 1.3.3. Döõ lieäu haït nhaân .................................................................................. 13 1.3.4. Moâ taû nguoàn ......................................................................................... 13 1.3.5. Tally ..................................................................................................... 14 1.3.6. Output .................................................................................................. 14 1.4 Sai soá töông ñoái (Relative Error) ................................................................... 15 CHÖÔNG 2: HIEÄU SUAÁT CUÛA HEÄ PHOÅ KEÁ GAMMA VAØ CAÙC PHÖÔNG PHAÙP XAÙC ÑÒNH ..........................................................18 2.1 Hieäu suaát ghi cuûa detector HPGe.................................................................... 18 2.1.1 Khaùi nieäm hieäu suaát ............................................................................... 18 2.1.2 Caùc loaïi hieäu suaát ................................................................................... 18 2.2 Ñöôøng cong hieäu suaát ..................................................................................... 20 2.3 Caùc nhaân toá aûnh höôûng ñeán hieäu suaát cuûa detector ....................................... 21
  5. 2.3.1 Söï phuï thuoäc naêng löôïng cuûa hieäu suaát chænh ..................................... 22 2.3.2 Yeáu toá hình hoïc ño ............................................................................... 23 2.3.3 Hieäu öùng truøng phuøng toång .................................................................. 23 2.3.4 Heä ñieän töû ............................................................................................ 24 2.3.5 Söï töï haáp thuï ........................................................................................ 25 2.4 Caùc phương phaùp xaùc ñònh hieäu suaát ............................................................. 25 2.4.1 Phöông phaùp töông ñoái ........................................................................ 26 2.4.2 Phöông phaùp Monte Carlo .................................................................... 27 2.4.3 Phöông phaùp baùn thöïc nghieäm ............................................................ 30 CHÖÔNG 3: MOÂ HÌNH HOAÙ MCNP HEÄ PHOÅ KEÁ GAMMA DUØNG DETECTOR HPGE ....................................................................... 34 3.1 Moâ taû heä ño ................................................................................................... 34 3.2 Moâ hình hoaù MCNP heä phoå keá gamma ........................................................ 38 3.2.1 Xaây döïng moâ hình .............................................................................. 38 3.2.2 Kieåm tra ñoä tin caäy böôùc ñaàu cuûa chöông trình .................................. 39 3.3 Xaùc ñònh hieäu suaát nguoàn truï ........................................................................ 40 3.4 Xaùc ñònh hieäu suaát nguoàn daïng Marinelli ..................................................... 43 CHÖÔNG 4: XAÙC ÑÒNH HIEÄU SUAÁT ÑÆNH THEO HÌNH HOÏC VAØ MAÄT ÑOÄ MAÃU .............................................................................. 47 4.1 Söï phuï thuoäc cuûa hieäu suaát ñænh theo hình hoïc maãu ño daïng truï ................ 48 4.1.1 Hieäu suaát ñænh theo beà daøy maãu ......................................................... 48 4.1.2 Hieäu suaát theo beà daøy vaø baùn kính maãu ............................................ 51 4.1.3 Hieäu suaát theo maät ñoä maãu ............................................................... 57 4.2 Hieäu suaát theo hình hoïc maãu ño daïng Marinelli ........................................... 60 4.2.1 Hieäu suaát theo hình truï roãng khi thay ñoåi baùn kính vaø chieàu cao ...... 62
  6. 4.2.2 Hieäu suaát theo hình truï roãng khi thay ñoåi maät ñoä ............................... 64 CHÖÔNG 5: XAÂY DÖÏNG CHÖÔNG TRÌNH TÍNH TOAÙN HIEÄU SUAÁT CHO HÌNH HOÏC MAÃU LÔÙN ........................................................ 67 5.1 Xaây döïng chöông trình .................................................................................. 67 5.1.1 Giôùi thieäu chöông trình ..................................................................... 67 5.1.2 Chöùc naêng tính toaùn hieäu suaát maãu hình hoïc daïng truï ...................... 68 5.1.3 Chöùc naêng tính toaùn hieäu suaát maãu hình hoïc daïng Marinelli ............ 69 5.1.4 Chöùc naêng xaây döïng ñöôøng cong hieäu suaát cho hình hoïc daïng truï .... 69 5.1.5 Keát luaän .............................................................................................. 69 5.2 Kieåm tra ñoä tin caäy cuûa chöông trình ............................................................ 70 5.2.1 Kieåm tra hieäu suaát cuûa hình hoïc daïng truï .......................................... 70 5.2.2 Kieåm tra hieäu suaát cuûa hình hoïc daïng Marinelli ................................ 75 KEÁT LUAÄN ...........................................................................................................79 KIEÁN NGHÒ ..........................................................................................................81 Taøi lieäu tham khaûo ................................................................................................ 82 Danh muïc caùc coâng trình ....................................................................................... 84 Phuï luïc ................................................................................................................... 85
  7. 1 DANH MUÏC CAÙC KYÙ HIEÄU VAØ CAÙC CHÖÕ VIEÁT TAÉT Caùc kyù hieäu γ : gamma µ : heä soá suy giaûm cuûa vaät lieäu maãu ε : hieäu suaát ñænh naêng löôïng toaøn phaàn ρ : maät ñoä maãu εr : hieäu suaát töông ñoái E : naêng löôïng gamma h : beà daøy maãu (cm) N : neutron P : photon r : baùn kính maãu (cm) V : theå tích maãu (cm3) Caùc chöõ vieát taét AQCS : Analytical Quality Control Services fS : factor self-absorption (heä soá töï haáp thuï) HPGe : High pure Germanium (Germanium sieâu tinh khieát) MCNP : Monte Carlo N – particle R : Relative error (sai soá töông ñoái) Tally : ñaùnh giaù
  8. 2 DANH MUÏC CAÙC BAÛNG Baûng 1.1: Caùc kieåu ñaùnh giaù (tally) trong MCNP.................................................. 14 Baûng 1.2: Chuù giaûi sai soá töông ñoái R ................................................................... 16 Baûng 3.1: Ñoàng vò phoùng xaï caàn xaùc ñònh hoaït ñoä trong maãu IAEA-375 ............. 40 Baûng 3.2: Caùc giaù trò hieäu suaát tính töø thöïc nghieäm vaø MCNP vôùi maãu hình truï IAEA-375.................................................................................. 42 Baûng 3.3: Caùc giaù trò hieäu suaát tính töø thöïc nghieäm vaø MCNP vôùi maãu daïng Marinelli (3π) IAEA-375................................................................ 45 Baûng 5.1: So saùnh caùc giaù trò hieäu suaát tính baèng chöông trình MCNP vaø chöông trình CalEff vôùi hình hoïc daïng truï ................................................ 71 Baûng 5.2: Hoaït ñoä tính toaùn cuûa maãu chuaån IAEA – 375 ......................................... 73 Baûng 5.3: Hoaït ñoä tính toaùn cuûa maãu Zirconium ....................................................... 74 Baûng 5.4: So saùnh keát quaû hieäu suaát töø chöông trình MCNP vaø chöông trình CalEff vôùi hình hoïc daïng Marinelli .......................................................... 76 Baûng 5.5: Hoaït ñoä tính toaùn cuûa maãu chuaån quaëng Thori ......................................... 77
  9. 3 DANH MUÏC CAÙC HÌNH VEÕ, ÑOÀ THÒ Hình 2.1: Söï phuï thuoäc naêng löôïng cuûa hieäu suaát ñænh ................................... 22 Hình 2.2: Söï hình thaønh ñænh toång phoå gamma cuûa Co-60 .............................. 24 Hình 3.1: Heä ño gamma taïi Phoøng thí nghieäm Boä moân Vaät lyù haït nhaân ......... 35 Hình 3.2: Maët caét doïc cuûa buoàng chì, kích thöôùc ñöôïc tính baèng baèng cm .... 36 Hình 3.3: Maët caét doïc cuûa detector HPGe GC2018, kích thöôùc ñöôïc tính baèng mm .......................................................................................... 37 Hình 3.4: Hình hoïc vaø kích thöôùc cuûa hoäp ñöïng maãu hình truï ........................ 41 Hình 3.5: Hieäu suaát tính töø thöïc nghieäm vaø MCNP ñoái vôùi moät soá vaïch gamma quan taâm cuûa maãu IAEA-375 vôùi hình truï .......................... 42 Hình 3.6: Hình hoïc vaø kích thöôùc cuûa hoäp ñöïng maãu hình hoïc daïng Marinelli .......................................................................................... 44 Hình 3.7: Hieäu suaát tính töø thöïc nghieäm vaø MCNP ñoái vôùi moät soá vaïch gamma quan taâm cuûa maãu IAEA-375 vôùi hình hoïc daïng Marinelli (3π) .................................................................................. 46 Hình 4.1: Söï phuï thuoäc cuûa hieäu suaát ñænh theo beà daøy maãu ño ..................... 49 Hình 4.2: So saùnh söï thay ñoåi hieäu suaát ghi tuyeät ñoái theo beà daøy maãu ño ............................................................................................. 49 Hình 4.3: Söï thay ñoåi cuûa hieäu suaát × beà daøy theo beà daøy maãu ño ................ 51 Hình 4.4: Ñöôøng cong hieäu suaát theo naêng löôïng ñoái vôùi caùc baùn kính maãu khaùc nhau öùng vôùi beà daøy maãu 4 cm........................................ 52 Hình 4.5: Söï thay ñoåi hieäu suaát cuûa ñænh 63.3 keV theo baùn kính maãu öùng vôùi caùc beà daøy maãu khaùc nhau (1; 2; 3; 4; 5 cm) ...................... 52 Hình 4.6: Söï thay ñoåi hieäu suaát theo baùn kính maãu ño öùng vôùi caùc naêng löôïng khaùc nhau vôùi beà daøy maãu 2 cm ............................................ 54
  10. 4 Hình 4.7: Söï thay ñoåi hieäu suaát theo maät ñoä maãu hình truï .............................. 57 Hình 4.8: Söï thay ñoåi tæ leä hieäu suaát theo tæ soá maät ñoä cuûa hình truï (r = 2.65 cm, h = 1.0 cm) .................................................................. 58 Hình 4.9: Maët caét doïc vaø kích thöôùc cuûa maãu hình hoïc daïng Marinelli .......... 61 Hình 4.10: Hieäu suaát theo baùn kính cuûa maãu hình hoïc daïng truï roãng (h1 = 4.0 cm, ρ0 = 1.5 g/cm3) ............................................................. 63 Hình 4.11: Söï thay ñoåi tæ leä hieäu suaát theo tæ soá maät cuûa maãu hình hoïc daïng truï roãng .................................................................................... 64 Hình 5.1: Hình hoïc vaø kích thöôùc cuûa hoäp ñöïng maãu IAEA-375 vaø Zirconium .......................................................................................... 72
  11. 5 MÔÛ ÑAÀU Nghieân cöùu maãu moâi tröôøng laø moät trong nhöõng lónh vöïc ñang ñöôïc quan taâm trong nghieân cöùu haït nhaân ngaøy nay. Coù raát nhieàu phöông phaùp ñöôïc söû duïng ñeå nghieân cöùu maãu moâi tröôøng chaúng haïn nhö phöông phaùp ño ñaïc phaân raõ alpha, beta, gamma, caùc phöông phaùp huyønh quang tia X, phöông phaùp phaân tích kích hoaït neutron, . . . Trong ñoù, caùc phöông phaùp ño ñaïc baèng heä phoå keá gamma ñöôïc öùng duïng raát roäng raõi nhôø vaøo öu ñieåm cuûa noù nhö khaû naêng phaân tích ña nguyeân toá, vieäc xöû lyù maãu khoâng quaù phöùc taïp nhö khi ño alpha hay beta. Söï phaùt trieån cuûa caùc kyõ thuaät cheá taïo tinh theå cuõng nhö kyõ thuaät ñieän töû ngaøy caøng phaùt trieån cuõng ñaõ goùp phaàn laøm cho vieäc öùng duïng phoå keá gamma vaøo nghieân cöùu moâi tröôøng ngaøy caøng roäng raõi. Trong quaù trình khaûo saùt maãu moâi tröôøng baèng heä phoå keá gamma, do hoaït ñoä phoùng xaï töï nhieân trong maãu töông ñoái thaáp (côõ ppm), ñeå soá ñeám ghi nhaän ñuû thoáng keâ caàn phaûi ño vôùi löôïng maãu lôùn vaø thôøi gian ño phaûi daøi. Vieäc chuaån hieäu suaát cho heä phoå keá vôùi caùc maãu moâi tröôøng coù hình hoïc maãu lôùn nhö vaäy laø moät trong nhöõng vaán ñeà ñöôïc quan taâm haøng ñaàu. Coù raát nhieàu phöông phaùp ñöôïc ñöa ra ñeå giaûi quyeát vaán ñeà naøy. Phöông phaùp thoâng thöôøng nhaát laø xaây döïng ñöôøng cong hieäu suaát baèng thöïc nghieäm, tuy nhieân phöông phaùp naøy ñoøi hoûi maãu chuaån phaûi töông töï vôùi maãu ño veà thaønh phaàn hoaù hoïc, hình hoïc maãu cuõng nhö caàn thôøi gian ño khaù daøi ñeå xaây döïng ñöôïc ñöôøng cong hieäu suaát. Ngoaøi ra, khi thay ñoåi caáu hình ño thì phaûi xaây döïng ñöôøng cong hieäu suaát laïi töø ñaàu. Ñeå laøm ñieàu ñoù moät phöông phaùp ñöôïc söû duïng laø thieát laäp caùc bieåu thöùc giaûi tích tính hieäu suaát theo caùc tham soá hình hoïc vaø maät ñoä maãu döïa vaøo caùc soá lieäu thöïc nghieäm ñeå cung caáp cho ngöôøi duøng coâng cuï tính hieäu suaát toång quaùt theo caáu hình ño vaø maät ñoä maãu baát kyø. Caùc coâng trình tieâu bieåu coù theå keå ñeán
  12. 6 nhö Freeman vaø Jenkin (1966) [6] (sau naøy laø Sudarshan vaø Singh (1991)) vôùi coâng thöùc giaûi tích coù tính ñeán tieát dieän töông taùc, Moens vaø coäng söï (1983) [8] vôùi phöông phaùp goùc khoái hieäu duïng, Noguchi vaø coäng söï (1981) [13] vôùi phöông phaùp hieäu suaát ñænh rieâng phaàn, . . . Ngaøy nay, cuøng vôùi söï phaùt trieån cuûa maùy tính, caùc phöông phaùp moâ phoûng, ñaëc bieät laø moâ phoûng Monte Carlo ngaøy caøng trôû neân höõu duïng trong vieäc tính toaùn hieäu suaát nguoàn theå tích. Do vaäy, noù cuõng ñöôïc öùng duïng trong vieäc xaây döïng coâng thöùc giaûi tích tính hieäu suaát cho maãu coù theå tích, caùc coâng trình coù theå keå ñeán nhö coâng trình cuûa Korun vaø coäng söï (1993) [12], Garcia-Talavera vaø Pena (2004) [10], ... Taïi Vieät Nam, moät maët do caùc ñieàu kieän Phoøng thí nghieäm ôû nhieàu nôi khoù khaên, maët khaùc vieäc xaùc laäp ñöôøng cong hieäu suaát chuaån thöïc nghieäm cho caùc maãu raát toán keùm. Do vaäy, vieäc thieát laäp coâng thöùc giaûi tích laø moät trong nhöõng caùch toát nhaát ñeå giaûi quyeát vaán ñeà tính toaùn hieäu suaát, ñoù cuõng chính laø muïc tieâu lôùn nhaát cuûa luaän vaên naøy. Tuy nhieân, vieäc xaây döïng coâng thöùc giaûi tích ñoøi hoûi phaûi coù moät boä döõ lieäu hieäu suaát theo caáu hình ño raát lôùn, khoù coù theå thu ñöôïc baèng phöông phaùp thöïc nghieäm thoâng thöôøng. Do ñoù, chuùng toâi ñaõ söû duïng phöông phaùp Monte Carlo ñeå taïo ra boä döõ lieäu ñuû ñeå cho pheùp xaây döïng coâng thöùc giaûi tích. Trong luaän vaên naøy, chöông trình moâ phoûng MCNP ñöôïc duøng ñeå moâ phoûng heä phoå keá gamma vôùi detector HPGe taïi Boä moân Vaät lyù Haït nhaân cho caùc maãu khoái hình truï vaø Marinelli. Ñoái vôùi hình hoïc daïng truï, caùc aûnh höôûng cuûa söï töï haáp thuï ñeán hieäu suaát cuûa maãu ñaõ ñöôïc nghieân cöùu döïa treân khaûo saùt beà daøy baõo hoøa cuûa maãu ño coù thaønh phaàn daïng ñaát. Treân cô sôû caùc soá lieäu thu ñöôïc veà giaù trò cuûa hieäu suaát phuï thuoäc hình hoïc, kích thöôùc vaø maät ñoä maãu trong daûi naêng löôïng quan taâm (60 – 1600 keV) baèng chöông trình MCNP, chuùng toâi ñaõ tieán haønh xaây döïng coâng thöùc giaûi tích cho caùc
  13. 7 maãu hình hoïc daïng truï vaø Marinelli cho heä phoå keá naøy. Ñaây laø hai loaïi hình hoïc ñöôïc söû duïng phoå bieán nhaát trong khaûo saùt maãu moâi tröôøng. Thöïc söï vieäc xaây döïng coâng thöùc baùn thöïc nghieäm tính hieäu suaát cho caùc maãu theå tích ñaõ ñöôïc khaûo saùt bôûi nhieàu taùc giaû tröôùc ñoù. Tuy nhieân, caùc thoâng soá ñöôïc khaûo saùt laø chieàu cao, baùn kính maãu. Chaúng haïn nhö Noguchi (1981) [13] khaûo saùt theo chieàu cao vaø baùn kính hình truï, Zikovsky (1997) [9] chæ khaûo saùt theo chieàu cao maãu Marinelli, Selim vaø Abbas (2000) [16] khaûo saùt theo beà daøy, baùn kính vaø maät ñoä hình truï, Mostajaboddavati (2006) [11] khaûo saùt theo maät ñoä hình hoïc Marinelli, . . . Luaän vaên naøy hy voïng mang ñeán moät coâng thöùc toång quaùt ñeå tính hieäu suaát cuûa heä phoå keá gamma detector HPGe cuûa Boä moân Vaät lyù Haït nhaân, Tröôøng Ñaïi hoïc Khoa hoïc Töï nhieân, Tp.HCM cho caû hai loaïi hình hoïc daïng truï vaø Marinelli. Beân caïnh ñoù, ñeå giuùp cho vieäc öùng duïng coâng thöùc giaûi tích ñöôïc deã daøng vaø nhanh choùng, moät chöông trình tính toaùn ñaõ ñöôïc vieát baèng ngoân ngöõ laäp trình C++ Builder. Caùc keát quaû hieäu suaát thu ñöôïc töø chöông trình ñöôïc aùp duïng ñeå tính hoaït ñoä coù trong maãu do Trung taâm Kyõ thuaät Haït nhaân TPHCM, Vieän Nghieân cöùu Haït nhaân Ñaø Laït cung caáp. Vôùi muïc ñích neâu treân, noäi dung luaän vaên ñöôïc boá cuïc nhö sau: Chöông 1: Giôùi thieäu sô löôïc veà phöông phaùp Monte Carlo vaø chöông trình MCNP phieân baûn 4C2. Chöông 2: Phöông phaùp xaùc ñònh hieäu suaát vaø caùc yeáu toá aûnh höôûng ñeán hieäu suaát. Chöông 3: Söû duïng chöông trình MCNP ñeå moâ hình hoaù heä phoå keá gamma HPGe taïi Boâ moân Vaät lyù Haït nhaân. Chöông 4: Xaùc ñònh beà daøy baõo hoøa cuûa maãu ño hình hoïc daïng truï. Thieát laäp caùc bieåu thöùc giaûi tích tính hieäu suaát cuûa maãu ño coù hình hoïc daïng truï vaø
  14. 8 Marinelli töø boä döõ lieäu coù ñöôïc baèng phöông phaùp moâ phoûng Monte Carlo söû duïng chöông trình MCNP. Chöông 5: Moät chöông trình tính toaùn hieäu suaát mang teân CalEff (Calculating Efficiency) ñöôïc vieát döïa treân caùc coâng thöùc giaûi tích cho hình hoïc daïng truï vaø Marinelli ñaõ trình baøy trong chöông 4. Sau ñoù thöïc hieän vieäc kieåm ñònh caùc coâng thöùc giaûi tích thoâng qua vieäc söû duïng chöông trình CalEff ñeå tính toaùn hieäu suaát vaø suy ra hoaït ñoä cuûa caùc ñoàng vò phoùng xaï ñoái vôùi moät soá maãu chuaån cuûa IAEA, cuûa Vieän nghieân cöùu haït nhaân Ñaø laït, caùc maãu moâi tröôøng do Trung Taâm Haït nhaân cung caáp, . . . vôùi nhieàu hình hoïc khaùc nhau. Keát quaû ñöôïc so saùnh vôùi giaù trò cuûa chuaån hay giaù trò tính töø moâ phoûng MCNP.
  15. 9 CHÖÔNG 1: PHÖÔNG PHAÙP MOÂ PHOÛNG MONTE CARLO VAØ CHÖÔNG TRÌNH MCNP Giöõa theá kyû 20, söï phaùt trieån cuûa caùc lónh vöïc quan troïng nhö vaät lyù haït nhaân, lyù thuyeát nguyeân töû, caùc nghieân cöùu veà vuõ truï, naêng löôïng, cheá taïo caùc thieát bò phöùc taïp ñoøi hoûi phaûi tieán haønh caùc baøi toaùn lôùn phöùc taïp, khoâng theå giaûi ñöôïc baèng kyõ thuaät coù vaøo luùc baáy giôø. Cuøng vôùi söï phaùt trieån cuûa maùy tính ñieän töû ñaõ laøm xuaát hieän khaû naêng nhaän ñöôïc ñaày ñuû caùc moâ taû ñònh löôïng cuûa caùc hieän töôïng ñöôïc nghieân cöùu vaø phaïm vi giaûi caùc baøi toaùn ñöôïc môû roäng. Treân cô sôû ñoù hình thaønh neân vieäc thöû nghieäm treân maùy tính. Vieäc thöû nghieäm naøy thöïc chaát laø aùp duïng maùy tính ñeå giaûi caùc baøi toaùn, nghieân cöùu caùc keát caáu hay caùc quaù trình, thöïc hieän tính toaùn döïa treân moâ hình toaùn hoïc vaø vaät lyù baèng tính toaùn ñònh löôïng ñoái töôïng ñöôïc nghieân cöùu vôùi caùc tham soá hoùa. Trong chöông naøy chuùng toâi xin ñöôïc giôùi thieäu phöông phaùp Monte Carlo vaø chöông trình MCNP. 1.1 PHÖÔNG PHAÙP MONTE CARLO Phöông phaùp Monte Carlo hay coøn goïi laø phöông phaùp thöû thoáng keâ ñöôïc ñònh nghóa nhö laø phöông phaùp tính baèng caùch bieåu dieãn nghieäm cuûa baøi toaùn döôùi daïng caùc tham soá cuûa moät ñaùm ñoâng lyù thuyeát vaø söû duïng daõy soá ngaãu nhieân ñeå xaây döïng maãu ñaùm ñoâng maø töø ñoù ta thu ñöôïc öôùc löôïng thoáng keâ cuûa caùc tham soá. Noùi caùch khaùc, phöông phaùp Monte Carlo cung caáp nhöõng lôøi giaûi gaàn ñuùng cho caùc baøi toaùn baèng caùch thöïc hieän caùc thí nghieäm laáy maãu thoáng keâ söû duïng soá ngaãu nhieân. Vieäc söû duïng phöông phaùp Monte Carlo coù töø naêm 1873 khi giaù trò haèng soá toaùn hoïc Pi ñöôïc tính baèng thöïc nghieäm. Tuy nhieân, noù chæ thöïc söï coù yù nghóa vôùi söï hoã trôï cuûa caùc maùy tính. Vieäc söû duïng phöông phaùp Monte Carlo ñeå moâ hình hoaù caùc quaù trình vaät lyù ñeå moâ phoûng vaø cho pheùp ñaùnh
  16. 10 giaù caùc heä thoáng phöùc taïp nhö moät toång theå. Vieäc giaûi caùc baøi toaùn chuyeån ñoäng hay töông taùc cuûa moät hay hai photon laø töông ñoái ñôn giaûn, tuy nhieân, khoâng theå giaûi ñöôïc vôùi 1 trieäu hay 1 tæ haït photon maø khoâng coù kyõ thuaät Monte Carlo. Ñoàng thôøi phöông phaùp naøy coøn loaïi boû nhieàu haïn cheá trong thöïc nghieäm vaø cung caáp caùc keát quaû ñaùng tin caäy. 1.2 GIÔÙI THIEÄU CHÖÔNG TRÌNH MCNP [5] MCNP (Monte Carlo N–Particle) laø chöông trình öùng duïng phöông phaùp Monte Carlo ñeå moâ phoûng caùc quaù trình vaät lí haït nhaân ñoái với neutron, photon, electron (caùc quaù trình phaân raõ haït nhaân, töông taùc giöõa caùc tia böùc xạ vôùi vaät chaát, thoâng löôïng neutron, . . .). Chöông trình naøy laø coâng cuï moâ phoûng ñöôïc thieát laäp raát toát cho pheùp ngöôøi söû duïng xaây döïng caùc daïng hình hoïc phöùc taïp vaø moâ phoûng döïa treân caùc thö vieän haït nhaân. Söï phöùc taïp cuûa töông taùc photon cuõng ñöôïc xöû lyù trong chöông trình MCNP. Chöông trình ñieàu khieån caùc quaù trình naøy baèng caùch gieo soá theo quy luaät thoáng keâ cho tröôùc vaø moâ phoûûng ñöôïc thöïc hieän treân maùy tính vì soá laàn thöû caààn thieát thöôøng raát lôùn. MCNP ban ñaàu ñöôïc phaùt trieån bôûi nhoùm Monte Carlo vaø sau naøy bôûi nhoùm Radiation Transport (Nhoùm X-6) cuûa phoøng Vaät lyù Lyù thuyeát ÖÙng duïng ôû Phoøng thí nghieäm quoác gia Los Alamos (Myõ). Nhoùm X-6 caûi tieán MCNP vaø cöù hai hoaëc ba naêm hoï laïi cho ra moät phieân baûn mới. MCNP ñöôïc cung caáp tôùi ngöôøi duøng thoâng qua Trung taâm Thoâng tin Che chaén Böùc xaï (RSICC) ôû Oak Ridge, Tennessee (Myõ) vaø ngaân haøng döõ lieäu OECD/NEA ôû Pari (Phaùp).
  17. 11 1.3 ÑAËC ÑIEÅM CUÛA CHÖÔNG TRÌNH MCNP [4], [5] 1.3.1 Caáu truùc moät input file cuûa MCNP Phaàn input file cuûa chöông trình MCNP ñöôïc xaùc ñònh nhö sau: Tieâu ñeà vaø thoâng tin veà input file (neáu caàn) Cell Cards Surface Cards Data Cards (Mode Cards, Material Cards, Source Cards, Tally Cards, . . .) 1.3.2 Hình hoïc trong MCNP Hình hoïc cuûa MCNP theå hieän laø hình hoïc coù caáu hình 3 chieàu tuyø yù. MCNP xöû lí caùc hình hoïc trong heä toaï ñoä Descartes. MCNP coù moät chöông trình döïng saün ñeå kieåm tra loãi cuûa döõ lieäu ñaàu vaøo, theâm vaøo ñoù khaû naêng veõ hình hoïc cuûa MCNP cuõng giuùp ngöôøi duøng kieåm tra caùc loãi hình hoïc. Söû duïng caùc maët bieân ñöôïc xaùc ñònh treân caùc cell card vaø surface card, MCNP theo doõi söï chuyeån ñoäng cuûa caùc haït qua caùc hình hoïc, tính toaùn caùc choã giao nhau cuûa caùc quyõ ñaïo veát vôùi caùc maët bieân vaø tìm khoaûng caùch döông nhoû nhaát cuûa caùc choã giao. Neáu khoaûng caùch tôùi laàn va chaïm keá tieáp lôùn hôn khoaûng caùch nhoû nhaát, haït seõ rôøi khoûi cell ñang ôû. Sau ñoù, taïi ñieåm giao thu ñöôïc treân beà maët, MCNP seõ xaùc ñònh cell tieáp theo maø haït seõ vaøo baèng caùch kieåm tra giaù trò cuûa ñieåm giao (aâm hoaëc döông) ñoái vôùi moãi maët ñöôïc lieät keâ trong cell. Döïa vaøo keát quaû ñoù, MCNP tìm ñöôïc cell ñuùng ôû phía beân kia vaø tieáp tuïc quaù trình vaän chuyeån. Hình hoïc trong MCNP ñöôïc theå hieän qua caùc cell card vaø surface card.
  18. 12 a. Cell Card: Cell laø moät vuøng khoâng gian ñöôïc hình thaønh bôûi caùc maët bieân (ñöôïc ñònh nghóa trong phaàn surface card). Noù ñöôïc hình thaønh baèng caùch thöïc hieän caùc toaùn töû giao, hoäi vaø buø caùc vuøng khoâng gian taïo bôûi caùc maët. Moãi maët chia khoâng gian thaønh hai vuøng vôùi caùc giaù trò döông vaø aâm töông öùng. Khi moät cell ñöôïc xaùc ñònh, moät vaán ñeà quan troïng laø xaùc ñònh ñöôïc giaù trò cuûa taát caû nhöõng ñieåm naèm trong cell töông öùng vôùi moät maët bieân. Giaû söû raèng s = f(x,y,z) = 0 laø phöông trình cuûa moät maët trong baøi toaùn. Ñoái vôùi moät ñieåm (x,y,z) maø coù s = 0 thì ñieåm ñoù ôû treân maët, neáu s aâm ñieåm ñoù ñöôïc goïi laø ôû beân trong maët vaø ñöôïc gaùn daáu aâm. Ngöôïc laïi, neáu s döông, ñieåm ôû beân ngoaøi maët thì ñöôïc gaùn daáu döông. Cell ñöôïc xaùc ñònh bôûi cell card. Moãi cell ñöôïc dieãn taû bôûi soá cell (cell number), soá vaät chaát (material number), maät ñoä vaät chaát (material density), moät daõy caùc maët coù daáu (aâm hoaëc döông) keát hôïp nhau thoâng qua caùc toaùn töû giao, hoäi, buø ñeå taïo thaønh cell. b. Surface Card: Surface card ñöôïc xaùc ñònh baèng caùch cung caáp caùc heä soá cuûa caùc phöông trình maët giaûi tích hay caùc thoâng tin veà caùc ñieåm ñaõ bieát treân maët. MCNP cuõng cung caáp caùc caùc daïng maët cô baûn chaúng haïn nhö maët phaúng, maët caàu, maët truï, ... (coù taát caû gaàn 30 loaïi maët cô baûn) coù theå ñöôïc keát hôïp vôùi nhau thoâng qua caùc toaùn töû giao, hoäi vaø buø. Coù hai caùch ñeå xaùc ñònh caùc thoâng soá maët trong MCNP: – Cung caáp caùc heä soá caàn thieát thoaû maõn phöông trình maët. Ví duï: P A B C D coù nghóa laø xaây döïng maët phaúng Ax + By + Cz = D. – Xaùc ñònh caùc ñieåm hình hoïc ñaõ bieát treân moät maët maø noù ñoái xöùng quay treân moät truïc toaï ñoä.
  19. 13 1.3.3 Döõ lieäu haït nhaân Caùc baûng döõ lieäu haït nhaân laø nhöõng phaàn khoâng theå thieáu ñöôïc trong chöông trình MCNP. Ngoaøi vieäc söû duïng caùc baûng döõ lieäu coù saün trong MCNP, ngöôøi duøng coøn coù theå söû duïng caùc döõ lieäu ñöôïc taùi taïo töø caùc döõ lieäu goác beân ngoaøi thoâng qua moät chöông trình chuyeån ñoåi chaúng haïn nhö NJOY hay laø caùc döõ lieäu môùi ñöôïc ñöa vaøo trong MCNP bôûi chính baûn thaân ngöôøi duøng. Coù taát caû 9 loaïi döõ lieäu haït nhaân trong MCNP: – Töông taùc neutron coù naêng löôïng lieân tuïc – Töông taùc neutron phaûn öùng rôøi raïc – Töông taùc quang nguyeân töû naêng löôïng lieân tuïc – Töông taùc quang haït nhaân naêng löôïng lieân tuïc – Caùc tieát dieän ñeå tính lieàu cho neutron – Neutron S(α,β) nhieät – Töông taùc neutron, caëp neutron/photon, caùc haït tích ñieän giaû neutron – Töông taùc photon – Töông taùc electron Caùc döõ lieäu haït nhaân ñöôïc ñöa vaøo trong MCNP qua phaàn khai baùo ở material card. 1.3.4 Moâ taû nguoàn MCNP cho pheùp ngöôøi duøng moâ taû nguoàn ôû caùc daïng khaùc nhau thoâng qua caùc thoâng soá nguoàn nhö naêng löôïng, thôøi gian, vò trí vaø höôùng phaùt nguoàn hay caùc thoâng soá hình hoïc khaùc nhö cell hoaëc surface. Beân caïnh vieäc moâ taû nguoàn theo phaân boá xaùc suaát, ngöôøi duøng coøn coù theå söû duïng caùc haøm döïng saün ñeå moâ taû nguoàn. Caùc haøm naøy bao goàm caùc haøm giaûi tích cho caùc phoå naêng löôïng phaân haïch vaø nhieät haïch chaúng haïn nhö caùc phoå Watt, Maxwell vaø caùc phoå
  20. 14 daïng Gauss (daïng theo thôøi gian, daïng ñaúng höôùng, cosin vaø doïc theo moät höôùng nhaát ñònh). 1.3.5 Tally Trong MCNP coù nhieàu loaïi tally tính toaùn khaùc nhau. Ngöôøi söû duïng coù theå duøng caùc tally (ñaùnh giaù) khaùc nhau lieân quan ñeán doøng haït, thoâng löôïng haït, naêng löôïng ñeå laïi. Caùc tally trong MCNP ñaõ ñöôïc chuaån hoaù treân moät haït phaùt ra, ngoaïi tröø moät vaøi tröôøng hôïp ñoái vôùi nguoàn tôùi haïn. Caùc loaïi tally trong MCNP ñöôïc cho trong baûng 1.1. Baûng 1.1 : Caùc kieåu ñaùnh giaù (tally) trong MCNP Kí hieäu Tally Loaïi haït F1 Cường ñoä doøng qua beà maët N, P, E F2 Thoâng löôïng trung bình qua moät beà maët N, P, E F4 Thoâng löôïng trung bình qua moät cell N, P, E F5 Thoâng löôïng tại một ñieåm hay voøng N, P F6 Naêng löôïng ñeå laïi trung bình qua moät cell N, P F7 Naêng löôïng phaân haïch trung bình ñeå laïi trong moät cell N F8 Söï phaân boá ñoä cao xung trong moät cell P, E 1.3.6 Output Ngoaøi caùc thoâng tin veà keát quaû, output file cuûa MCNP coøn coù caùc baûng chöùa caùc thoâng tin toùm taét caàn thieát cho ngöôøi söû duïng ñeå bieát roõ theâm veà quaù trình chaïy moâ phoûng cuûa MCNP. Caùc thoâng tin naøy laøm saùng toû vaán ñeà vaät lí cuûa baøi toaùn vaø söï thích öùng cuûa moâ phoûng Monte Carlo. Neáu coù xaûy ra sai soùt trong khi chaïy chöông trình, MCNP seõ in chi tieát caûnh baùo trong phaàn output ñeå ngöôøi
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2