BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA VẬT LÝ
TRẦN THỊ MỸ DUYÊN
KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP
XÁC ĐỊNH NGUYÊN TỬ SỐ HIỆU DỤNG
CỦA MỘT SỐ LOẠI POLYME
Chuyên ngành: Vật lý học
Tp. Hồ Chí Minh - Năm 2020
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
KHOA VẬT LÝ
XÁC ĐỊNH NGUYÊN TỬ SỐ HIỆU DỤNG
CỦA MỘT SỐ LOẠI POLYME
Cán bộ hướng dẫn: TS. Hoàng Đức Tâm
Sinh viên thực hiện: Trần Thị Mỹ Duyên
LỜI CẢM ƠN
Trong quá trình thực hiện khóa luận, em xin chân thành cảm ơn thầy Hoàng Đức
Tâm. Thầy đã luôn hướng dẫn và truyền đạt nhiều kiến thức cho tôi trong quá trình thực
hiện. Thầy không chỉ truyền đạt những kiến thức khoa học mà còn truyền đạt nhiều giá
trị nhân văn giúp em có thêm tri thức trên con đường tương lai.
Tôi xin gửi lời cảm ơn đến quý thầy cô Khoa Vật lý và trường Đại học Sư phạm đã
hỗ trợ tôi trong quá trình học tập và rèn luyện. Đồng thời, tôi xin cảm ơn các bạn lớp Vật
lý Cử nhân A K42 đã đồng hành cùng tôi và giúp đỡ trong những năm học qua.
Cuối cùng, tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc nhất đến ba mẹ và các thành viên trong gia
đình đã luôn ủng hộ và giúp đỡ tôi để tôi có thể tập trung hoàn thành khóa luận.
i
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
Chữ viết tắt
Tiếng Việt
Tiếng Anh
MCNP6
Chương trình mô phỏng Monte
Monte Carlo N – Particle 6
Carlo 6
Zeff
Nguyên tử số hiệu dụng
Effective atomic number
RD
Độ lệch tương đối
Relative Deviation
CTHH
Cấu tạo hóa học
Chemical formula
ii
DANH MỤC HÌNH VẼ - ĐỒ THỊ
Hình 1.1. Hiệu ứng quang điện ........................................................................................ 3
Hình 1.2. Hiệu ứng Compton và sơ đồ tán xạ của bức xạ gamma lên electron tự do ..... 4
Hình 1.3. Hiệu ứng tạo cặp và hiệu ứng hủy cặp ............................................................. 5
Hình 2.1. Cấu trúc thẻ khai báo ô mạng trong tập tin đầu vào ...................................... 15
Hình 2.2. Cấu trúc thẻ khai báo mặt trong tập tin đầu vào ............................................ 16
Hình 2.3. Cấu trúc thẻ khai bao nguồn trong tập tin đầu vào ........................................ 18
Hình 2.4. Cấu trúc thẻ khai báo vật liệu trong tập tin đầu vào ...................................... 19
Hình 3.1. Sơ đồ mô hình thực nghiệm gamma truyền qua ............................................ 20
Hình 3.2. Mô hình mô phỏng gamma truyền qua trong chương trình MCNP6 ............. 20
Hình 3.3. Thông số của nguồn phóng xạ ....................................................................... 21
Hình 3.4. Phổ năng lượng trước và sau khi xử lý bằng phần mềm Colegram ............... 24
Hình 3.5. Đồ thị so sánh giữa hai phương pháp ............................................................. 27
Hình 3.6. So sánh độ chênh lệch của nguyên tử số hiệu dụng giữa phương pháp tính
trực tiếp với các nghiên cứu khác .................................................................................. 28
Hình 3.7. So sánh độ chênh lệch của nguyên tử số hiệu dụng giữa phương pháp Monte
Carlo với các nghiên cứu khác ....................................................................................... 29
iii
DANH MỤC BẢNG BIỂU
Bảng 2.1. Cấu trúc tập tin đầu vào của chương trình MCNP6 ...................................... 13
Bảng 2.2. Một số mặt được nghĩa trong MCNP6 .......................................................... 16
Bảng 2.3. Các định nghĩa thông số trong MCNP6 ......................................................... 17
Bảng 3.1. Tên gọi, cấu trúc hóa học và mật độ của một số vật liệu polyme ................. 22
Bảng 3.2. Cấu hình và thông số kỹ thuật của đầu dò NaI(Tl) ........................................ 23
Bảng 3.3. Dữ liệu tính toán hệ số suy giảm khối của vật liệu........................................ 24
Bảng 3.4. Bảng so sánh nguyên tử số hiệu dụng giữa hai phương pháp ....................... 26
Bảng 3.5. Bảng so sánh nguyên tử số hiệu dụng với các nghiên cứu khác ................... 27
iv
MỤC LỤC
LỜI CẢM ƠN ................................................................................................................... i
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT .................................................................................ii
DANH MỤC HÌNH VẼ - ĐỒ THỊ ................................................................................ iii
DANH MỤC BẢNG BIỂU ............................................................................................ iv
MỞ ĐẦU .......................................................................................................................... 1
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ NGUYÊN TỬ SỐ HIỆU DỤNG ................................ 3
1.1. Tương tác bức xạ gamma với vật chất ...................................................................... 3
1.1.1. Hiệu ứng quang điện .............................................................................................. 3
1.1.2. Hiệu ứng Compton ................................................................................................. 4
1.1.3. Hiệu ứng tạo cặp .................................................................................................... 5
1.2. Cơ sở lý thuyết .......................................................................................................... 6
1.2.1. Xác định hệ số suy giảm khối ................................................................................ 6
1.2.2. Xác định nguyên tử số hiệu dụng ........................................................................... 8
1.3. Phương pháp xác định nguyên tử số hiệu dụng ........................................................ 9
1.3.1. Phương pháp tính trực tiếp ..................................................................................... 9
1.3.2. Phương pháp Monte Carlo ..................................................................................... 9
1.4. Tóm tắt chương 1 .................................................................................................... 11
CHƯƠNG 2. PHƯƠNG PHÁP MONTE CARLO VÀ CHƯƠNG TRÌNH MCNP6 ... 12
2.1. Phương pháp Monte Carlo ...................................................................................... 12
2.2. Chương trình MCNP6 ............................................................................................. 12
2.3. Cấu trúc tập tin đầu vào .......................................................................................... 13
v
2.3.1. Thẻ khai báo ô mạng (Cell Cards) ....................................................................... 14
2.3.2. Thẻ khai báo mặt (Surface Cards) ........................................................................ 15
2.3.3. Thẻ khai báo dữ liệu (Data Cards) ....................................................................... 17
2.4. Tóm tắt chương 2 .................................................................................................... 19
CHƯƠNG 3. XÁC ĐỊNH NGUYÊN TỬ SỐ HIỆU DỤNG ........................................ 20
3.1. Mô hình mô phỏng .................................................................................................. 20
3.1.1. Mô hình mô phỏng ............................................................................................... 20
3.1.2. Phương pháp xử lý phổ ........................................................................................ 23
3.2. Kết quả và nhận xét ................................................................................................. 24
3.2.1. Xác định hệ số suy giảm khối .............................................................................. 24
3.2.2. Xác định nguyên tử số hiệu dụng ......................................................................... 25
3.3. Tóm tắt chương 3 .................................................................................................... 29
KẾT LUẬN .................................................................................................................... 30
TÀI LIỆU THAM KHẢO .............................................................................................. 31
vi
MỞ ĐẦU
Kiểm tra và đánh giá vật liệu là một trong những vấn đề cần thiết đối với các ngành
trong lĩnh vực khoa học. Hiện nay, một trong những phương pháp kiểm tra được sử dụng
rộng rãi là phương pháp kiểm tra không phá hủy. Phương pháp này dùng để phát hiện
khuyết tật của vật liệu mà không làm ảnh hưởng khả năng sử dụng của vật liệu sau này.
Trong đó, phương pháp chụp ảnh phóng xạ là phương pháp sử dụng tia bức xạ chiếu qua
vật liệu cần kiểm tra và dựa vào sự suy giảm của tia bức xạ khi xuyên qua chiều dày vật
liệu để đánh giá kết cấu vật liệu.
Để đánh giá khả năng che chắn của vật liệu, các nhà khoa học nghiên cứu về các
thông số ảnh hưởng đến sự tương tác giữa các photon với vật liệu, trong đó bao gồm
nguyên tử số hiệu dụng. Hiện nay, có nhiều phương pháp được sử dụng để xác định
nguyên tử số hiệu dụng như phương pháp gamma tán xạ [1-2], gamma truyền qua [3-
4],… Kucuk và cộng sự [4] đã xác định nguyên tử số hiệu dụng, mật độ electron hiệu
dụng cho 5 vật liệu polyme. Trong nghiên cứu, Kucuk sử dụng hệ đo gamma truyền qua
với đầu dò NaI(Tl) tại nhiều mức năng lượng để tiến hành thực nghiệm. Đồng thời, tính
toán các thông số trên bằng lý thuyết để so sánh kết quả với thực nghiệm. Kết qua thu
được là giá trị thực nghiệm phù hợp với giá trị lý thuyết.
Với độ phù hợp cao giữa giá trị lý thuyết với giá trị thực nghiệm trong nghiên cứu
trên, chúng tôi sử dụng một số phương pháp để xác định nguyên tử số hiệu dụng của hợp
chất. Đối tượng được chọn để khảo sát là một số vật liệu polyme (14 loại) vì đây là một
loại vật liệu hợp chất mang tính ứng dụng cao trong đời sống. Bên cạnh đó, chúng tôi sử
dụng phương pháp Monte Carlo cùng phần mềm mô phỏng MCNP6 để mô phỏng mô
hình gamma truyền qua với năng lượng xác định của nguồn 137Cs (0,662 MeV). Từ kết
quả thu được, so sánh giá trị lý thuyết và giá trị mô phỏng với giá trị thực nghiệm từ một
số nghiên cứu khác. Từ đó, đánh giá sự phù hợp của phương pháp lý thuyết và mô hình
mô phỏng được xây dựng trong khóa luận.
1
Ngoài ra, trong nghiên cứu trước đây của Chương và cộng sự [5], Chương sử dụng
tỉ lệ của diện tích đỉnh tán xạ đơn của chất lỏng so với nước để xác định mật độ của môt
số loại chất lỏng. Phương pháp này bỏ qua sự ảnh hưởng của thành phần vật liệu và coi
như mật độ chỉ phụ thuộc vào năng lượng. Sự ảnh hưởng của thành phần vật liệu vào
mật độ cần được đánh giá lại để hoàn thiện dữ liệu. Chúng tôi muốn khảo sát sự ảnh
hưởng của nguyên tử số hiệu dụng của vật liệu vào việc dự đoán mật độ vật liệu. Phương
pháp xác định nguyên tử số hiệu dụng và mô hình mô phỏng trong khóa luận này sẽ là
tiền đề để chúng tôi tiến hành khảo sát trên.
Nội dung khóa luận được chia thành ba chương:
Chương 1 trình bày những tương tác của bức xạ gamma với vật chất, cơ sở lý thuyết
và một số phương pháp để xác định nguyên tử số hiệu dụng.
Chương 2 giới thiệu về phương pháp Monte Carlo và chương trình MCNP6.
Chương 3 trình bày mô hình mô phỏng của mô hình gamma truyền qua, đồng thời,
trình bày và so sánh các kết quả thu được từ các phương pháp.
2
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ NGUYÊN TỬ SỐ HIỆU DỤNG
1.1. Tương tác bức xạ gamma với vật chất
Bức xạ gamma được tạo ra từ quá trình phân rã của các đồng vị phóng xạ và từ sự
tương tác giữa các hạt cơ bản. Bản chất của bức xạ gamma là sóng điện từ mang năng
lượng cao. Khi đi qua vật chất, bức xạ gamma không gây ra hiện tượng ion hóa trực tiếp
như các hạt mang điện mà thường xảy ra ba hiệu ứng: hiệu ứng quang điện, hiệu ứng
Compton và hiệu ứng tạo cặp.
1.1.1. Hiệu ứng quang điện
Hiệu ứng quang điện xảy ra khi bức xạ gamma va chạm với electron quỹ đạo của
nguyên tử và truyền toàn bộ năng lượng cho electron đó khiến electron thoát ra khỏi
nguyên tử. Electron đó được gọi là quang electron. Quang electron được cung cấp động
năng cực đại Ee bằng hiệu của năng lượng bức xạ gamma tới E với năng lượng liên kết
của electron với hạt nhân Elk [6]:
(1.1)
Hình 1.1. Hiệu ứng quang điện
Hiệu ứng quang điện chỉ xảy ra khi năng lượng bức xạ gamma tới phải lớn hơn năng
lượng liên kết của electron với hạt nhân, trong đó, năng lượng liên kết của electron giảm
3
dần theo các lớp K, L, M,… Ngoài ra, hiệu ứng quang điện không xảy ra đối với các
electron tự do vì vi phạm định luật bảo toàn năng lượng và động lượng.
1.1.2. Hiệu ứng Compton
Hiệu ứng Compton là hiện tượng khi bức xạ gamma va chạm với electron lớp ngoài
của nguyên tử, truyền một phần năng lượng khiến electron bật ra khỏi nguyên tử còn bức
xạ gamma bị giảm năng lượng và thay đổi phương bay. Hiện tượng chỉ xảy ra khi năng
lượng bức xạ gamma tới mang giá trị lớn hơn nhiều so với năng lượng liên kết của các
electron lớp K trong nguyên tử. Khi đó có thể bỏ qua năng lượng liên kết của electron
và tán xạ của bức xạ gamma lên electron có thể coi như là tán xạ với electron tự do.
Hình 1.2. Hiệu ứng Compton và sơ đồ tán xạ của bức xạ gamma lên electron tự do
Theo định luật bảo toàn năng lượng và động lượng, thu được công thức năng lượng
gamma sau tán xạ và năng lượng electron sau tán xạ phụ thuộc vào góc bay của gamma
sau tán xạ:
• Năng lượng gamma sau tán xạ [6]:
(1.2)
4
• Năng lượng electron sau tán xạ [6]:
(1.3)
trong đó:
• E là năng lượng gamma trước tán xạ.
• E’ là năng lượng gamma sau tán xạ.
• Ee là năng lượng electron sau tán xạ.
• θ là góc bay của gamma sau tán xạ.
1.1.3. Hiệu ứng tạo cặp
Hiệu ứng tạo cặp là hiện tượng bức xạ gamma mang năng lượng lớn hơn hoặc bằng
hai lần năng lượng nghỉ của electron đi qua điện trường của hạt nhân và
sinh ra một cặp electron-positron.
Hình 1.3. Hiệu ứng tạo cặp và hiệu ứng hủy cặp
5
Theo định luật bảo toàn năng lượng:
(1.4)
Electron sau khi xuất hiện sẽ mất dần năng lượng để ion hóa các nguyên tử trong
môi trường. Còn positron mang điện tích dương nên tương tác với electron của nguyên
tử khác và hủy lẫn nhau, đây gọi là hiện tượng hủy cặp. Khi hiện tượng hủy cặp xảy ra,
sinh ra hai bức xạ mang năng lượng 0,511 MeV ngược chiều nhau.
1.2. Cơ sở lý thuyết
Nguyên tử số (Z) của một nguyên tố là số proton trong hạt nhân của mỗi nguyên tử,
tương tự như số điện tích của một nguyên tử. Với nguyên tử trung hòa về điện, số proton
trong hạt nhân bằng với số electron ở các lớp vỏ hạt nhân và chúng liên kết với nhau
bằng tương tác tĩnh điện. Đối với hợp chất, nguyên tử số hiệu dụng (Zeff) được xác định
phức tạp hơn so với nguyên tử số của một nguyên tố.
Nguyên tử số hiệu dụng (Zeff) của hợp chất là một thông số vật lý đặc trưng cho sự
tương tác giữa các photon với vật liệu. Thông số này được sử dụng nhiều trong việc đánh
giá che chắn bức xạ của vật liệu [7-8], phân biệt các mô tế bào [9], chụp ảnh phóng xạ
mẫu vật cổ [10]… Với tính ứng dụng cao nên nguyên tử số hiệu dụng rất được quan tâm
và nhiều phương pháp được phát triển để tính toán thông số này. Khóa luận này sẽ trình
bày một số phương pháp tính nguyên tử số hiệu dụng.
1.2.1. Xác định hệ số suy giảm khối
Khi chiếu một chùm tia gamma hẹp đơn năng vào bia vật liệu thì cường độ chùm tia
thay đổi khi đi qua bề dày dx của bia như sau [6]:
(1.5)
Công thức (1.5) được viết lại:
(1.6)
6
Lấy tích phân từ 0 đến x thì thu được công thức biểu thị sự thay đổi cường độ của
bức xạ gamma theo quy luật hàm mũ khi bề dày vật liệu thay đổi [6]:
(1.7)
trong đó:
• I0 là cường độ bức xạ gamma trước khi qua vật liệu.
• I là cường độ bức xạ gamma sau khi qua vật liệu.
• x (cm) là bề dày vật liệu.
• µ (cm-1) là hệ số suy giảm tuyến tính.
• (g.cm-2) là hệ số suy giảm khối của vật liệu với ρ (g.cm-3) là mật độ của
vật liệu.
Để tính nguyên tử số hiệu dụng cần xác định hệ số suy giảm khối của vật liệu ứng
với mức năng lượng 0,662 MeV. Dựa vào công thức thay đổi cường độ của bức xạ
gamma theo quy luật hàm mũ khi đi qua bề dày vật liệu (1.7), hệ số suy giảm khối của
vật liệu được tính như sau [4]:
(1.8)
trong đó, mật độ vật liệu ρ được tra cứu trên dữ liệu WinXCom [11].
Ngoài dựa vào công thức suy giảm cường độ bức xạ khi qua vật liệu, hệ số suy giảm
khối của vật liệu được tính bằng hệ số suy giảm khối của từng nguyên tố trong hợp chất
[12]:
(1.9)
7
trong đó, là tỉ số khối lượng của nguyên tố thứ i trong hợp chất với điều
kiện . Tỉ số này và hệ số suy giảm khối của từng nguyên tố được tra cứu
trên dữ liệu WinXCom ứng với năng lượng 0,662 MeV [10].
1.2.2. Xác định nguyên tử số hiệu dụng
Nguyên tử số hiệu dụng được tính bằng tỉ số giữa tiết diện tương tác phân tử hiệu
dụng với tiết diện electron hiệu dụng [12]:
(1.10)
Trong đó, tiết diện tương tác phân tử toàn phần σm, tiết diện tương tác nguyên tử
hiệu dụng σa và tiết diện tương tác electron hiệu dụng σel được tính bằng các công thức
sau [12]:
(1.11)
(1.12)
(1.13)
trong đó:
• Ai là khối lượng nguyên tử của nguyên tố thứ i trong hợp chất.
• ni là số nguyên tử của nguyên tố thứ i trong hợp chất.
• là hệ số suy giảm khối của vật liệu.
8
• là hệ số suy giảm khối của nguyên tố thứ i trong hợp chất.
• là tỉ lệ số nguyên tử của nguyên tố thứ i trong hợp chất.
1.3. Phương pháp xác định nguyên tử số hiệu dụng
1.3.1. Phương pháp tính trực tiếp
Phương pháp tính trực tiếp dựa trên công thức (1.10), trong đó nguyên tử số hiệu
dụng phụ thuộc vào hệ số suy giảm khối của từng nguyên tố trong hợp chất. Phương
pháp tính trực tiếp có dạng công thức nhau sau [13]:
(1.14)
trong đó, hệ số suy giảm khối của từng nguyên tố được tra cứu trên dữ liệu WinXCom
ứng với năng lượng 0,662 MeV [11].
1.3.2. Phương pháp Monte Carlo
Trong khóa luận này, chúng tôi sử dụng mô hình gamma truyền qua để xác định
nguyên tử số hiệu dụng. Mô hình được mô phỏng bằng chương trình MCNP6 dựa trên
phương pháp Monte Carlo. Cơ sở lý thuyết của phương pháp Monte Carlo được trình
bày ở chương 2 và mô hình mô phỏng được trình bày ở chương 3.
Sau quá trình mô phỏng và xử lý phổ, chúng tôi thu được cường độ bức xạ gamma
khi qua vật liệu khảo sát và qua vật liệu không khí. Cường độ bức xạ gamma khi qua vật
liệu không khí đóng vai trò là cường độ bức xạ gamma trước khi qua vật liệu. Dữ liệu
mô phỏng áp dụng vào tính hệ số suy giảm khối của vật liệu bằng công thức (1.8) và tính
nguyên tử số hiệu dụng bằng công thức (1.10).
9
1.3.3. Phương pháp XMuDat
XMuDat là một chương trình máy tính được dùng để tính hệ số suy giảm khối cho
các đơn chất, hợp chất và hỗn hợp. Nowotny đã áp dụng công thức (1.15) để xác định
nguyên tử số hiệu dụng trong chương trình [14]:
(1.15)
trong đó, là tỉ lệ của số electron của nguyên tố thứ i trong hợp chất và m
mang giá trị .
1.3.4. Phương pháp nội suy
Tiết diện hấp thụ của vật liệu được tính bằng công thức [15]:
(1.16)
trong đó, N là số Avogadro, là tỉ số khối lượng của nguyên tố thứ i trong
hợp chất.
Nguyên tử số tương đương sử dụng công thức nội suy hàm logarit [15]:
(1.17)
trong đó:
• σ1 và σ2 là tiết diện hấp thụ của từng nguyên tố tương ứng với nguyên tử số Z1 và
Z2.
• σ là tiết diện tương tác điện tử của vật liệu có giá trị nằm giữa σ1 và σ2.
10
Trong khóa luận, chúng tôi sử dụng phương pháp tính trực tiếp và phương pháp
Monte Carlo để xác định nguyên tử số hiệu dụng.
1.4. Tóm tắt chương 1
Chương 1 đã trình bày về các tương tác giữa bức xạ gamma với vật chất, phương
pháp xác định hệ số suy giảm khối và các phương pháp xác định nguyên tử số hiệu dụng.
Các vấn đề trên là cơ sở lý thuyết giúp chúng tôi đánh giá sự phù hợp của các phương
pháp xác định nguyên tử số hiệu dụng.
11
CHƯƠNG 2. PHƯƠNG PHÁP MONTE CARLO VÀ CHƯƠNG TRÌNH MCNP6
2.1. Phương pháp Monte Carlo
Phương pháp Monte Carlo là phương pháp giải quyết các bài toán mang tính thống
kê mà không thể xử lý một cách chính xác bằng giải tích toán học. Phương pháp này dựa
vào việc gieo số ngẫu nhiên để phân tích kết quả dưới sự tác động đồng thời của nhiều
yếu tố.
Việc gieo số ngẫu nhiên để giải các bài toán phức tạp đã được xuất hiện từ rất lâu về
trước. Vào năm 1777, nhà toán học người Pháp Georges-Louis Leclerc, Comte de Buffon
đã đưa ra ý tưởng về việc gieo số ngẫu nhiên trong bài toán cây kim của Buffon. Bài
toán của Buffon là thí nghiệm thả một cây kim xuống mặt phẳng có các đường song song.
Từ đó dựa trên đếm số giao điểm của cây kim rơi với các đường thẳng đã tính được gần
đúng số π. Vào năm 1899, nhà vật lý người Anh Lord Rayleigh đã chỉ ra rằng một bước
đi ngẫu nhiên một chiều không có vật hấp thụ có thể cung cấp một lời giải xấp xỉ cho
một phương trình vi phân parabolic. Từ những kết quả trên cho thấy việc giải toán bằng
phương pháp sử dụng yếu tố ngẫu nhiên mang lại hiệu quả rất cao.
Với tiềm năng này, nhóm nghiên cứu Los Alamos đã phát triển phương pháp Monte
Carlo. Phương pháp được nhóm nghiên cứu đặt theo tên của thành phố ở Monaco, nơi
nổi tiếng với các sòng bạc.
Trong ngành Vật lý hạt nhân, phương pháp Monte Carlo đóng vai trò quan trọng, là
công cụ hỗ trợ việc quan sát sự tương tác của bức xạ với vật chất và thu các kết quả mang
tính thống kê phục vụ cho việc nghiên cứu. Trong khóa luận này, chúng tôi sử dụng phần
mềm mô phỏng MCNP6.
2.2. Chương trình MCNP6
MCNP (Monte Carlo N-Particle) là chương trình mô phỏng vận chuyển hạt bằng
phương pháp Monte Carlo được xây dưng bởi nhóm nghiên cứu tại phòng thí nghiệm
12
quốc gia Los Alamos. Tiền thân của nó là chương trình MCS được xây dựng từ năm
1963 và luôn được cải thiện, phát triển để nâng cao chức năng của chương trình.
MCNP6 là một trong những phiên bản của chương trình MCNP được công bố vào
năm 2013. Cũng như chương trình MCNP, MCNP6 sử dụng các thư viện số liệu hạt
nhân và nguyên tử năng lượng liên tục như ENDF (The Evaluated Nuclear Data File),
ENDL (The Evaluated Nuclear Data Library), ACTL (The Activation Library)… Đây là
phiên bản hợp nhất của MCNP và MCNPX nên MCNP6 có ưu điểm vượt trội là có thể
mô phỏng được 37 loại hạt bao gồm: các hạt cơ bản (elementary particles), các hạt tổng
hợp (composite particles) hay hardron và các hạt nhân (nuclei).
Chương trình MCNP6 làm việc theo quy tắc gieo số ngẫu nhiên, sử dụng các quy
luật thống kê và khả năng mô tả hình học ba chiều nên mang lại ưu thế rất lớn về mặt
chi phí khoa học. Với ưu thế lớn như vậy, MCNP6 được sử dụng rộng rãi trong ngành
Kỹ thuật hạt nhân.
2.3. Cấu trúc tập tin đầu vào
Để xây dựng mô hình mô phỏng bằng MCNP6, tập tin đầu vào của MCNP6 gồm có
ba thẻ chính tương ứng với ba phần dữ liệu:
• Thẻ định nghĩa ô mạng (Cell Cards)
• Thẻ định nghĩa mặt (Surface Cards)
• Thẻ định nghĩa nguồn (Data Cards)
Tập tin đầu vào của chương trình MCNP6 có cấu trúc như sau:
Bảng 2.1. Cấu trúc tập tin đầu vào của chương trình MCNP6
Tiêu đề và thông tin chung về nguồn, đầu dò, vật liệu (Title Cards)
Định nghĩa ô mạng (Cell Cards)
…
13
Bảng 2.1. Cấu trúc tập tin đầu vào của chương trình MCNP6 (tiếp theo)
Dòng trống
Định nghĩa mặt (Surface Cards)
…
Dòng trống
Định nghĩa nguồn (Data Cards)
…
Một số lưu ý khi tạo một tập tin đầu vào:
• Không được dùng phím tab để tạo khoảng trắng trong khi viết mà chỉ được sử
dụng phím spacebar.
• Số kí tự tối đa cho mỗi dòng là 80 kí tự, nếu vượt quá thì phải xuống dòng và
dung kí tự ’&’ ở cuối dòng để báo cho chương trình biết là thông tin vẫn còn tiếp
tục ở dòng dưới hoặc để trống 5 kí tự đầu tiên ở dòng tiếp theo.
• Kí tự ‘C’ được đặt ở đầu dòng và kí tự ‘$’ được đặt ở giữa dòng có tác dụng ghi
chú một số thông tin cần lưu ý, MCNP sẽ không thực hiện các dòng ghi chú này
trong khi chạy mô phỏng.
• Một số đơn vị được mặc định trong MCNP là: năng lượng (MeV), khối lượng (g),
không gian (centimet), thời gian (shake = 10−8 s), nhiệt độ (MeV), mật độ nguyên
tử (nguyên tử/barn-cm), mật độ khối lượng (g/cm3), tiết diện (barn).
2.3.1. Thẻ khai báo ô mạng (Cell Cards)
Ô mạng (cell) trong chương trình MCNP được định nghĩa là một vùng không gian
được hình thành bởi các mặt biên (surface). Ô mạng được biểu diễn bởi số ô mạng (cell
number), số vật chất (material number), mật độ vật chất (material density), một dãy các
14
mặt (surfaces) có dấu (âm hoặc dương). Các thông số kết hợp nhau thông qua các toán
tử giao (khoảng trắng), hội (:), bù (#) để tạo thành ô mạng.
Cú pháp khai báo ô mạng:
j m d geom params
trong đó:
• j là chỉ số cell.
• m là chỉ số vật chất trong cell, m=0 là cell trống.
• d là khối lượng riêng của cell mang dấu ‘+’ theo nếu tính theo đơn vị nguyên
tử/cm3 hoặc mang dấu ‘-’ theo nếu tính theo đơn vị g/cm3.
• geom là phần mô tả hình học của cell, được giới hạn bởi các mặt.
• param là các tham số tùy chọn.
Ví dụ về thẻ khai báo ô mạng trong tập tin đầu vào của nghiên cứu này được mô tả
qua hình sau:
Hình 2.1. Cấu trúc thẻ khai báo ô mạng trong tập tin đầu vào
2.3.2. Thẻ khai báo mặt (Surface Cards)
Để tạo ra các vùng không gian hình học, MCNP đưa ra một số các dạng mặt cơ bản
chẳng hạn như mặt phẳng, mặt cầu, mặt trụ,… (có tất cả gần 30 loại mặt cơ bản). Các
khối hình học mô phỏng được tạo thành bằng cách kết hợp các vùng không gian giữa
các mặt với nhau thông qua các toán tử giao, hội và bù.
15
Cú pháp khai báo mặt:
j n a list
trong đó:
• j là chỉ số mặt.
• n là hệ số chuyển trục tọa độ.
• a là kí hiệu loại mặt.
• list là các tham số định nghĩa mặt.
Đối với mô phỏng của khóa luận này, một số loại mặt cơ bản được sử dụng là mặt
phẳng và mặt trụ. Bảng 2.2 biểu diễn một số thông số của các mặt được sử dụng trong
khóa luận:
Bảng 2.2. Một số mặt được nghĩa trong MCNP6
Kí hiệu Mô tả Phương trình Tham số
PX Mặt phẳng ⊥ trục X D
PY Mặt phẳng ⊥ trục Y D
PZ Mặt phẳng ⊥ trục Z D
CZ Mặt trụ trên trục Z R
Ví dụ về thẻ khai báo mặt trong tập tin đầu vào của khóa luận được mô tả qua hình sau:
Hình 2.2. Cấu trúc thẻ khai báo mặt trong tập tin đầu vào
16
2.3.3. Thẻ khai báo dữ liệu (Data Cards)
Thẻ khai báo dữ liệu (Data Cards) là một phần quan trọng trong một tập tin đầu vào.
Trong phần này, người dùng cần khai báo những thông tin về loại bức xạ, nguồn và vật
liệu cấu tạo những ô mạng.
2.3.3.1. Khai báo nguồn (Source Cards)
Chương trình MCNP6 cho phép khai báo nhiều loại nguồn sao cho phù hợp với bài
toán cần mô phỏng như: nguồn tổng quát (SDEF), nguồn điểm (KSRC), nguồn mặt
(SSR/SSW). Người dùng cần khai báo cụ thể các thông số nguồn như năng lượng, thời
gian, vị trí và hướng phát nguồn hay các thông số hình học khác như ô mạng hoặc mặt.
Cú pháp khai báo một nguồn tổng quát như sau:
SDEF Thông số 1 Thông số 2 Thông số 3
Các định nghĩa về thông số được đưa ra trong bảng 2.3:
Bảng 2.3. Các định nghĩa thông số trong MCNP6
Giá trị mặc định Thông số Ý nghĩa
ERG Năng lượng của nguồn 14 MeV
1:neutron, 2:photon, PAR Loại hạt phát ra từ nguồn 3:electron
POS Tọa độ vị trí nguồn (0, 0, 0)
AXS Vector tham chiếu cho RAD và EXT
RAD Bán kính quét từ POS hoặc từ AXS 0
EXT Khoảng cách quét từ POS dọc theo AXS 0
CEL Số hiệu cell của nguồn
VEC Vector tham chiếu cho DIR
Cosin của góc hợp bởi vector tham chiếu DIR Nguồn phát đẳng hướng VEC và hướng bay của hạt
17
Ngoài những giá trị mặc định trong phần khai báo nguồn tổng quát, chúng tôi sử
dụng thêm các thẻ như SIn, SPn, SBn, En, FTn, F8 trong mô phỏng của khóa luận. Trong
đó Tally F8 (F8) đóng vai trò như một đầu dò vật lý cho phép ghi nhận xung giúp cung
cấp thông tin về năng lượng bị mất trong một ô mạng.
Ví dụ về thẻ khai báo nguồn trong tập tin đầu vào của khóa luận được mô tả qua
hình sau:
Hình 2.3. Cấu trúc thẻ khai bao nguồn trong tập tin đầu vào
2.3.3.2. Thẻ khai báo vật liệu (Material Cards)
Thẻ khai báo vật liệu (Material Cards) là phần người dùng mô tả loại vật liệu được
lấp đầy trong ô mạng trong quá trình mô phỏng. Các thành phần trong vật liệu được xác
định bằng số hiệu nguyên tử của nguyên tố thành phần và tỉ lệ phần trăm của nguyên tố
đó trong vật chất.
Cú pháp khai báo vật liệu như sau:
Mm ZAID1 fraction1 ZAID2 fraction2…
trong đó:
• m là chỉ số của vật liệu.
• ZAID là số hiệu xác định đồng vị có dạng ZZZAAA.nnX (với ZZZ là số hiệu
nguyên tử, AAA là số khối, nn là số chỉ của bộ số liệu tiết diện tương tác được sử
18
dụng, X là kiểu dữ liệu). Trong khi khai báo đồng vị, số hiệu nguyên tử ZZZ
không nhất thiết phải đủ ba chữ số và đối với đồng vị tự nhiên AAA=000.
• fraction là tỉ lệ đóng góp của đồng vị trong vật liệu. Tỉ lệ đóng góp của đồng vị
trong vật liệu mang giá trị dương khi được tính theo tỉ lệ số nguyên tử có trong
hợp chất, hoặc mang giá trị âm khi tính theo tỉ lệ khối lượng.
Ví dụ về thẻ khai báo vật liệu trong tập tin đầu vào của khóa luận được mô tả qua
hình sau:
Hình 2.4. Cấu trúc thẻ khai báo vật liệu trong tập tin đầu vào
2.4. Tóm tắt chương 2
Chương 2 trình bày tổng quan về phương pháp Monte Carlo và chương trình MCNP6.
Đồng thời, chương này đã trình bày cấu trúc của một tập tin đầu vào của chương trình
MCNP6 với một số ví dụ từ tập tin đầu vào của khóa luận. Phương pháp Monte Carlo là
nền tảng chúng tôi tiến hành các mô phỏng phục vụ cho khóa luận.
19
CHƯƠNG 3. XÁC ĐỊNH NGUYÊN TỬ SỐ HIỆU DỤNG
3.1. Mô hình mô phỏng
3.1.1. Mô hình mô phỏng
Mô hình gamma truyền qua bao gồm nguồn 137Cs, bộ chuẩn trực nguồn, vật liệu bia,
bộ chuẩn trực đầu dò và đầu dò NaI(Tl).
Hình 3.1. Sơ đồ mô hình thực nghiệm gamma truyền qua
Mô hình gamma truyền qua được mô phỏng bằng phần mềm MCNP6 với cấu trúc
như mô hình thực nghiệm.
Hình 3.2. Mô hình mô phỏng gamma truyền qua trong chương trình MCNP6
20
Trong mô phỏng, khoảng cách từ nguồn đến thanh vật liệu là 28,43 cm và khoảng
cách từ thanh vật liệu đến đầu dò là 20,3 cm. Sau đây trình bày một số dữ liệu mô phỏng
về nguồn 137Cs, vật liệu bia và đầu dò NaI(Tl).
3.1.1.1. Nguồn 137Cs
Nguồn phát phóng xạ gamma được sử dụng trong khóa luận là nguồn 137Cs mang
năng lượng 661,657 keV với hiệu suất suất phát là 84,99%. Nguồn được mô phỏng với
số hạt phát ra là 6 tỷ hạt.
Hình 3.3. Thông số của nguồn phóng xạ [17]
3.1.1.2. Vật liệu bia
Vật liệu bia được chọn trong khóa luận là vật liệu polyme. Polyme là hợp chất cao
phân tử, là hợp chất có khối lượng phân tử lớn do nhiều đơn vị nhỏ gọi là mắt xích
(monome) liên kết với nhau tạo thành. Polyme thường được chia ra thành polyme tự
nhiên, polyme nhân tạo và polyme bán nhân tạo. Polyme thường có ưu điểm là độ bền
cao, có tính thẩm mĩ và rất dễ điều chế. Do đó, polyme là một vật liệu đang rất được
quan tâm và có nhiều nghiên cứu về nó, ví dụ như bê tông polyme đang được nghiên cứu
với ưu điểm làm giảm hiệu ứng nhà kính [18].
Chúng tôi tính toán nguyên tử số hiệu dụng của một số polyme thường dùng. Bảng
sau đây gồm tên gọi, cấu trúc hóa học (CTHH) và mật độ của một số vật liệu polyme:
21
Bảng 3.1. Tên gọi, cấu trúc hóa học và mật độ của một số vật liệu polyme
Mật độ (g/cm3)
Tên gọi Tên vật liệu CTHH Giá trị khác Giá trị trung bình
Acrylonitrin Butadien Styren ABS C15H17N 1,06 - 1,15 [19] 1,105
High-density polyethylene HDPE C2H4 0,96 - 0,98 [19] 0,97
Polymethylmethacrylate PMMA C5H8O2 1,19 [20] 1,19
Polycarbonate PC C15H16O2 1,20 - 1,28 [19] 1,24
Polychloroprene CR C4H5Cl 1,23 [19] 1,23
Polyetheretherketones PEEK C19H12O3 1,3 - 1,4 [19] 1,35
Polyethyleneterephthalate PET C10H8O4 1,33 - 1,5 [19] 1,415
Polymethylpentene PMP C6H12 0,83 [21] 0,83
Polyoxymethylene POM CH2O 1,45 - 1,55 [20] 1,425
Polypropylene C3H6 0,93 [19] PP 0,93
Polystyrene C8H8 1,06 [20] PS 1,06
Polyvinylchloride PVC C2H3Cl 1,3 [19] 1,3
Polyethylene PE C2H4 0,94 [20] 0,94
Polyvinylidenefluoride PVDF C2H2F2 1,79 - 1,85 [19] 1,82
Trong mô hình mô phỏng, thanh vật liệu polyme được mô phỏng với đường kính
ống là 2 cm.
22
3.1.1.3. Đầu dò NaI(Tl)
Khóa luận này sử dụng đầu dò loại tinh thể nhấp nháy NaI(Tl). Bảng 3.2 trình bày
các thông số của đầu dò:
Bảng 3.2. Cấu hình và thông số kỹ thuật của đầu dò NaI(Tl)
Cấu hình Thông số kỹ thuật
76 mm Đường kính tinh thể NaI(Tl)
76 mm Chiều cao tinh thể NaI(Tl)
1,5 mm Độ dày lớp chì trên đầu dò
2 mm Độ dày lớp silicon
1,5 mm Độ dày lớp chì xung quanh đầu dò
3 mm Độ dày lớp phản xạ trước đầu dò
3.1.2. Phương pháp xử lý phổ
Kết quả mô phỏng được xử lý bằng phần mềm xử lý phổ Colegram. Phần mềm
Colegram là phần mềm được dùng để xác định diện tích đỉnh theo kênh năng lượng.
Chúng tôi sử dụng hàm Gauss để khớp đỉnh phổ và hàm đa thức bậc 4 để khớp phông
nền của phổ:
• Hàm Gauss có dạng:
(3.1)
• Hàm đa thức bậc 4 có dạng:
(3.2)
23
Hình 3.4. Phổ năng lượng trước và sau khi xử lý bằng phần mềm Colegram
3.2. Kết quả và nhận xét
3.2.1. Xác định hệ số suy giảm khối
Dữ liệu từ việc xử lý phổ mô phỏng gồm cường độ bức xạ gamma qua vật liệu không khí
(I0) và cường độ bức xạ gamma qua vật liệu polyme (I) được áp dụng vào công thức (1.8) để
tính hệ số suy giảm khối của vật liệu. Đồng thời so sánh giá trị tính từ mô phỏng với giá trị lý
thuyết từ dữ liệu WinXCom bằng độ chênh lệch có công thức như sau:
(3.1)
Bảng 3.3. Dữ liệu tính toán hệ số suy giảm khối của vật liệu
Mật độ Tên vật liệu I RD (%) (g/cm3)
ABS 1,105 297714400 0,0732 0,0832 12,1
HDPE 0,970 301193400 0,0774 0,0880 12,1
PMMA 1,190 294056500 0,0731 0,0832 12,1
1,240 293131700 0,0715 0,0825 13,4 PC
24
Bảng 3.3. Dữ liệu tính toán hệ số suy giảm khối của vật liệu (tiếp theo)
Mật độ Tên vật liệu I RD (%) (g/cm3)
CR 1,230 293986300 0,0708 0,0802 11,7
PEEK 1,350 289268800 0,0705 0,0803 12,2
1,415 286632400 0,0705 0,0803 12,2 PET
0,830 307780200 0,0774 0,0880 12,1 PMP
POM 1,425 284862300 0,0722 0,0822 12,1
0,930 303061200 0,0774 0,0880 12,1 PP
1,060 299829100 0,0729 0,0830 12,1 PS
1,300 291739100 0,0700 0,0790 11,4 PVC
0,940 302594000 0,0774 0,0880 12,1 PE
PVDF 1,820 273554800 0,0677 0,0771 12,2
Không khí 0,001205 349960500
Hệ số suy giảm khối của vật liệu tính từ mô phỏng so với giá trị lý thuyết từ dữ liệu
WinXCom có độ chênh lệch thấp nhất là 11,41% (polyvinylclorua) và cao nhất là 13,34%
(polycarbonate). Nguyên nhân gây nên độ chênh lệch này là do trong quá trình mô phỏng,
thành phần vật liệu được khai báo chưa phù hợp với dữ liệu WinXCom và mật độ của vật liệu
được tổng hợp từ nhiều nguồn.
3.2.2. Xác định nguyên tử số hiệu dụng
Khóa luận tiến hành so sánh kết quả của nguyên tử số hiệu dụng của 14 vật liệu polyme
giữa các phương pháp bằng cách tính độ lệch giữa các phương pháp so với kết quả được tính
25
từ dữ liệu lấy từ WinXCom. Độ chênh lệch giữa các phương pháp được xác định bằng công
thức:
(3.2)
Bảng 3.4. Bảng so sánh nguyên tử số hiệu dụng giữa hai phương pháp
Tên vật liệu Mật độ RD (%)
ABS 1,105 3,45 3,04 12,1
HDPE 0,97 2,67 2,34 12,1
PMMA 1,19 3,60 3,16 12,1
PC 1,24 3,70 3,20 13,4
CR 1,23 4,60 4,06 11,6
PEEK 1,35 4,41 3,88 12,1
PET 1,415 4,55 3,99 12,1
PMP 0,83 2,67 2,34 12,1
POM 1,425 4,00 3,51 12,1
PP 0,93 2,67 2,34 12,1
PS 1,06 3,50 3,08 12,1
PVC 1,3 5,33 4,72 11,4
PE 0,94 2,67 2,34 12,1
PVDF 1,82 5,33 4,68 12,3
26
Hình 3.5. Đồ thị so sánh giữa hai phương pháp
Dựa vào bảng số liệu và hình 3.5, giá trị theo mô phỏng được tính từ giá trị hệ số
suy giảm khối theo mô phỏng nên có độ chênh lệch so với giá trị của phương pháp tính trực
tiếp tương ứng với hệ số suy giảm khối của vật liệu như bảng 3.4.
Ngoài ra, chúng tôi so sánh giá trị nguyên tử số hiệu dụng của vật liệu polyme được tính
theo hai phương pháp với một số nghiên cứu khác:
Bảng 3.5. Bảng so sánh nguyên tử số hiệu dụng với các nghiên cứu khác
Nguyên tử số hiệu dụng
Tên vật liệu
Một số nghiên cứu khác
PMMA 3,60 3,16 3,4 [22], 3,52 [23]
PC 3,70 3,20 3,726 [24]
PP 2,67 2,34 2,707 [23], 2,66 [4]
PS 3,50 3,08 3,001 [24]
PE 2,67 2,34 2,710 [24]
27
Hình 3.6. So sánh độ chênh lệch của nguyên tử số hiệu dụng giữa phương pháp tính trực
tiếp với các nghiên cứu khác
Dựa vào bảng số liệu và hình 3.6, giá trị nguyên tử số hiệu dụng của polystyrene trong
nghiên cứu của Singh và cộng sự [24] có độ chênh lệch so với giá trị lý thuyết theo phương
pháp tính trực tiếp là 14,3%. Nguyên tử số hiệu dụng của 4 vật liệu polyme còn lại so với các
nghiên cứu khác đều có độ chênh lệch dưới 6%. Vậy giá trị nguyên tử số hiệu dụng được tính
toán bằng phương pháp lý thuyết phù hợp với giá trị thực nghiệm trong các nghiên cứu khác.
Đồng thời, dựa vào bảng số liệu và hình 3.7, độ chênh lệch giữa nguyên tử số hiệu dụng
với các nghiên cứu khác có độ sai biệt lớn nhất là -16,3% (polycarbonate) và thấp nhất
là 2,4% (polyethylene). Dữ liệu từ mô phỏng so với giá trị lý thuyết có độ chênh lệch lớn được
trình bày ở bảng 3.3 dẫn đến giá trị tính toán từ mô phỏng lệch với các nghiên cứu khác.
28
Hình 3.7. So sánh độ chênh lệch của nguyên tử số hiệu dụng giữa phương pháp Monte Carlo
với các nghiên cứu khác
3.3. Tóm tắt chương 3
Trong chương 3, khóa luận trình bày mô hình gamma truyền qua và mô phỏng mô phỏng
được xây dựng trong khóa luận. Đồng thời, trình bày các kết quả thu được từ mô phỏng và kết
quả tính toán nguyên tử số hiệu dụng từ các phương pháp. Từ đó, tiến hành so sánh kết quả
giữa các phương pháp và so sánh với các nghiên cứu trước đây.
29
KẾT LUẬN
Từ nội dung và kết quả trong khóa luận được trình bày ở các chương, chúng tôi đạt được
các kết quả cụ thể như sau:
• Xác định hệ số suy giảm khối lượng của một số vật liệu polyme.
• Xác định nguyên tử số hiệu dụng của một số vật liệu polyme bằng phương pháp trực
tiếp và phương pháp Monte Carlo với độ chênh lệch của giá trị từ mô phỏng so với giá
trị lý thuyết trong khoảng 11,4% – 13,4%. Trong quá trình mô phỏng, thành phần vật
liệu được khai báo chưa phù hợp với dữ liệu WinXCom và mật độ của vật liệu được
tổng hợp từ nhiều nguồn gây nên độ chênh lệch này.
Bên cạnh đó, chúng tôi chưa đạt được mục đích nghiên cứu trong khóa luận. Khóa luận
cần được cải thiện một số vấn đề sau:
• Kiểm tra và điều chỉnh tập tin đầu của mô hình mô phỏng.
• Khai thác các khía cạnh khác của các phương pháp xác định nguyên tử số hiệu dụng.
• Sử dụng thêm nhiều phương pháp khác để thu thêm dữ liệu, từ đó tiến hành so sánh và
đánh giá.
• Tiến hành thực nghiệm để đánh giá sự phù hợp của các phương pháp.
30
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Singh M. P., Sandhu B. S., and Singh B., “Measurement of effective atomic number of
composite materials using scattering of γ-rays”, Nucl. Instruments Methods Phys. Res. Sect. A
Accel. Spectrometers, Detect. Assoc. Equip., vol. 580, no. 1 SPEC. ISS., pp. 50–53, 2007
[2] Prasanna Kumar S. and Umesh T. K., “Effective atomic number of composite materials
for Compton effect in the gamma ray region 280-1115keV”, Appl. Radiat. Isot., vol. 68, no.
12, pp. 2443–2447, 2010.
[3] Özdemir Y. and Kurudirek M., “A study of total mass attenuation coefficients, effective
atomic numbers and electron densities for various organic and inorganic compounds at 59.54
keV”, Ann. Nucl. Energy, vol. 36, no. 11–12, pp. 1769–1773, 2009.
[4] Nil Kucuk, Merve Cakir, Nihat Ali Isitman, “Mass attenuation coefficients, effective
atomic numbers and effective electron densities for some polymers”, Radiation Protection
Dosimetry, Vol. 153, No. 1, pp. 127– 134, 2013.
[5] Huynh Dinh Chuong, Nguyen Thi My Le, Hoang Duc Tam, “Semi-empirical method for
determining the density of liquids using a NaI(Tl) scintillation detector”, Applied Radiation
and Isotopes, vol. 152, pp. 109-114, 2019.
[6] Ngô Quang Huy, Cơ sở vật lý hạt nhân, NXB Khoa học và Kỹ thuật, 2006.
[7] Murat Kurudirek, “Radiation shielding and effective atomic number studies in different
types of shielding concretes, lead base and non-lead base glass systems for total electron
interaction: A comparative study”, Nuclear Engineering and Design, vol. 280, pages 440-448,
2014.
[8] B. M. Moharrama, M. E. Nagy, Mohamed K.Shaat, A. R. El Sayed, “Performance of lead
and iron oxides nanoparticle materials on shielding properties for γ-rays”, Chemistry, vol. 173,
2020.
[9] Manjunatha H., “Comparison of effective atomic numbers of the cancerous and normal
kidney tissue”, Radiat. Prot. Environ., vol. 38, no. 3, p. 83, 2015.
31
[10] Manjunatha H., “Comparison of effective atomic numbers of the cancerous and
normal kidney tissue”, Radiat. Prot. Environ., vol. 38, no. 3, p. 83, 2015.
[11] Cơ sở dữ liệu WinXCom, ngày truy cập: 10/05/2020
https://physics.nist.gov/PhysRefData/Xcom/html/xcom1.html
[12] Mohammed Sultan Al-Buriahi, Baris T. Tonguc, “Mass attenuation coefficients, effective
atomic numbers and electron densities of some contrast agents for computed tomography”,
Radiation Physics and Chemistry, vol. 166, no. 108507, 2020.
[13] Vishwanath P. Singh, Nagappa M. Badiger, “Study of effective atomic numbers and
electron densities, kerma of alcohols, phantom and human organs, and tissues substitutes”,
Nuclear Technology & Radiation Protection, vol. 28, no. 2, pp. 137-145, 2013.
[14] Nowotny R., XMuDat: Photon attenuation data on PC (version.1.0.1) IAEA-NDS-195,
1998.
[15] Vishwanath P. Singh, N. M. Badiger, Nil Kucuk, “Determination of effective atomic
numbers using different methods for some low-z materials”, Journal of Nuclear Chemistry,
2014.
[16] Đặng Nguyên Phương, “Hướng dẫn cơ bản sử dụng MCNP cho hệ điều hành Windows”,
nhóm NMTP, 2015.
[17] Thông tin bộ nguồn chuẩn, Eckert & Ziegler Reference & Calibration Source Production
Information, ngày truy cập: 19/04/2020.
http://hightechsource.co.uk/wp-content/uploads/Catalogue-IPL-Std-Ref2008.pdf
[18] Ohama Y., “Polymer concrete”, Developments in the Formulation and Reinforcement of
Concrete, pp. 256–269. (2008).
[19] Công ty TNHH Thương mại Plastic IDO, ngày truy cập: 10/05/2020.
http://idoplastic.com/
[20] Cơ sở dữ liệu WinXCom, ngày truy cập: 10/05/2020.
32
https://physics.nist.gov/cgi-bin/Star/compos.pl?matno=223
[21] Liên đoàn Nhựa Anh quốc – BPF, ngày truy cập: 10/05/2020.
https://www.bpf.co.uk/
[22] S. P. Kumar, V. Manjunathaguru, and T. K. Umesh, “Effective atomic numbers of some
H-, C-, N- and O-based composite materials derived from differential incoherent scattering
crosssections” , Pramana, vol. 74, no. 4, pp. 555–562, 2010
[23] A. H. El-Kateb, A. S. Abdul-Hamid, “Photon attenuation coefficient study of some
materials containing hydrogen, carbon and oxygen”, Applied Radiation and Isotopes, vol. 42,
no. 3, pp. 303–307, 1991.
[24] Vishwanath P. Singh, N. M. Badiger, Nil Kucuk, “Determination of Effective Atomic
Numbers Using Different Methods for Some Low-Z Materials”, Journal of Nuclear
Chemistry, 2014.
33
