ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN KHOA VẬT LÝ – VẬT LÝ KỸ THUẬT BỘ MƠN VẬT LÝ HẠT NHÂN - KHĨA LUẬN TỐT NGHIỆP Đềtài: KHẢO SÁT PHỔ GAMMA TÁN XẠ NGƯỢC LÊN NHƠM DÙNG ĐẦU DỊ HPGe BẰNG CHƯƠNG TRÌNH MCNP PHAN THỊ Q TRÚC - TP HỒ CHÍ MINH - 2006 MỤC LỤC Lời cảm ơn Lời mở đầu CHƯƠNG : PHƯƠNG PHÁP MONTE-CARLO VÀ CHƯƠNG TRÌNH MCNP 1.1 Mô phương pháp Monte-Carlo 1.1.1 Mô ? Vì phải dùng mô ? 1.1.2 Phương pháp Monte-Carlo 1.1.2.1 Hai đặc điểm phương pháp Monte-Carlo 1.1.2.2 Cơ sở phương pháp Monte-Carlo 1.1.2.3 Thuật toán mô đại lượng ngẫu nhiên 10 Mô đại lượng ngẫu nhiên rời rạc 10 Mô đại lượng ngẫu nhiên liên tục 11 a) Phương pháp hàm ngược 11 b) Phương pháp loại trừ 13 1.2 Giới thiệu MCNP 4c code 14 1.2.1 Giới thiệu Mcnp 14 1.2.2 Tạo file input MCNP 15 1.2.2.1 Cell cards 15 1.2.2.2 Surface cards 17 1.2.2.3 Data cards 20 1.2.2.4 Output file 25 CHƯƠNG : GIỚI THIỆU ĐẦU DÒ BÁN DẪN HPGE SIÊU TINH KHIẾT .27 2.1 Cấu hình đầu dò Germanium 30 2.1.1 Cách chế tạo đầu dò Germanium siêu tinh khiết 30 2.1.2 Cấu trúc hai chiều 31 2.1.3 Cấu hình đồng trục 32 2.2 Cấu tạo đầu dò bán dẫn Ge siêu tinh khiết môn VLHN 33 2.2.1 Cấu tạo đầu dò HPGe 33 2.2.2 Các thông số kỹ thuật đầu dò 33 2.3 Tương tác photon với đầu dò Ge 34 2.3.1 Hiệu ứng quang điện 34 2.3.2 Tán xạ Compton 36 2.3.3 Sự tạo cặp 39 CHƯƠNG : CƠ SỞ LÝ THUYẾT CỦA PHƯƠNG PHÁP TÁN XẠ NGƯC CHÙM GAMMA .41 3.1 Giới thiệu 41 3.2 Các yếu tố ảnh hưởng đến phổ tán xạ ngược 41 3.2.1 Sự phân bố lượng tia tán xạ 41 3.2.2 Sự phụ thuộc cường độ tia tán xạ vào góc tán xạ 43 3.2.3 Sự phụ thuộc cường độ tia tán xạ vào lượng tia tới 44 3.2.4 Sự phụ thuộc cường độ tia tán xạ vào bề dày vật chất 44 3.3 Một số chế khác 44 CHƯƠNG : KHẢO SÁT PHỔ GAMMA TÁN XẠ NGƯC LÊN NHÔM BẰNG CHƯƠNG TRÌNH MÔ PHỎNG MCNP 4.1 Khảo sát phổ gamma tán xạ ngược miếng Al đặt góc 300 dùng nguồn Iridium_192 47 4.1.1 Mô tả thí nghiệm 47 4.1.2 Các thông số mô 49 4.1.3 Kết 49 4.2 Khảo sát phổ gamma tán xạ ngược miếng Al đặt góc 450 4.2.1 Mô tả thí nghiêm 53 4.2.2 Các thông số mô 54 4.2.3 Kết 54 4.3 Khảo sát phổ gamma tán xạ ngược theo bề dày Al sử dụng nguồn Iridium 60 4.3.1 Mô tả thí nghiêm 60 4.3.2 Các thông số mô 60 4.3.3 Kết 60 4.4 Khảo sát tán xạ ngược sử dụng nguồn Cobalt Cesium 4.4.1 Nguồn Cobalt 65 Mô tả thí nghiệm 65 Các thông số mô 66 Kết 66 4.4.2 Nguồn Cesium 67 Mô tả thí nghiệm 67 Các thông số mô 67 Kết 67 KẾT LUẬN 68 TÀI LIỆU THAM KHẢO 70 Lời cảm ơn Trong trình thực khóa luận tốt nghiệp em nhận giúp đỡ thầy cô, bạn bè gia đình Em xin bày tỏ lòng cảm ơn đến tất người Trước hết em xin gửi lời cảm ơn đến gia đình động viên, khuyến khích tạo điều kiện cho em suốt trình thực khóa luận Cảm ơn tất thầy cô môn vật lý hạt nhân truyền đạt cho em kiến thức qúy giá suốt trình học tập Cảm ơn bạn nhóm MCNP Chò Trần Ái Khanh, anh Trần Thiện Thanh, bạn Trần Đăng Hoàng người nhiệt tình giúp đỡ em từ bắt đầu hoàn thành khóa luận Em xin gửi lời cảm ơn đến bạn Đặng Nguyên Phương, anh Lê Công Hảo người có ý kiến đóng góp thiết thực giúp em hoàn tất khóa luận Em xin gửi lời cảm ơn đến Thạc só Trònh Hoa Lăng dành thời gian đọc khóa luận Và cuối em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến cô Trương Thò Hồng Loan , người dành nhiều thời gian trực tiếp bảo, giúp đỡ em có nguồn tài liệu tham khảo đóng góp nhiều ý kiến, ý tưởng suốt trình thực để em hoàn tất khóa luận Sinh viên Phan Thò Qúy Trúc Trang L Ờ I MỞ ĐẦU Trong lĩnh vực nghiên cứu lượng hạt nhân với phát triển máy tính điện tử vài thập niên gần gần xuất nhiều khả cho phép nhận mơ tả tương đối đầy đủ định lượng tượng nghiên cứu mở rộng tốn nghiên cứu Áp dụng máy tính làm xuất hướng nghiên cứu nghiên cứu Với phương pháp mơ phỏng, người ta xây dựng hệ thí nghiệm mơ tả tiến trình thực tế mà đó, loại bỏ hồn tồn ảnh hưởng hiệu ứng khơng mong đợi để đưa ta đến gần kết thực Người ta thường dùng phương pháp mơ khơng thể mơ hệ thực, hệ thực chịu q nhiều biến đổi từ thăng giáng mơi trường, hệ thực q tốn đứng khía cạnh kinh tế Và quan trọng cả, phương pháp mơ cho ta dự đốn chuẩn xác xảy Phương pháp Monte-Carlo phương pháp thử nghiệm mơ hình tốn học máy tính Dẫn đến nghiên cứu kết cấu hay q trình thực dựa lựa chọn mơ hình tốn học vật lý Hiện nay, nhiều cơng trình khoa học nghiên cứu ứng dụng rộng rãi xạ gamma tán xạ phục vụ tốt nhiều lĩnh vực Người ta nhận thấy phương pháp đo xạ gamma tán xạ áp dụng để xác định bề dày, mật độ địa chất cơng trình cơng nghiệp, ngành xây dựng cầu đường, sân bay…Nó có số ưu điểm sau : Kết nhanh xác Kiểm tra bề dày vật chất mà khơng tiếp cận phía sau Xác định chất loại vật chất mà khơng phá hủy mẫu Tán xạ ngược tượng số lượng tử tán xạ phía sau Khi bề dày vật chất vơ mỏng, tán xạ ngược khơng xảy Khi bề dày mơi trường tăng tán xạ ngược tăng theo để đạt đến trị số bão hòa Trang Bức xạ gamma sóng điện từ thường phát kèm theo xạ anpha, beta nhân phóng xạ, tia khơng mang điện khả xun sâu lớn gây ion hóa gián tiếp qua hiệu ứng quang điện , compton, tạo cặp Phổ nhiều nhân phóng xạ thường phức tạp có nhiều đỉnh để đo Trong điều kiện phòng thí nghiệm mơn vật lý hạt nhân có đầu dò bán dẫn, nhiên việc thiết lập thí nghiệm đo tán xạ phức tạp đòi hỏi phải mở buồng chì cần có nguồn với cường độ lớn chúng tơi thực thí nghiệm mơ để khảo sát phổ tán xạ ngược lên nhơm đầu dò bán dẫn HPGe phương pháp Monte-Carlo sử dụng chương trình MCNP Trang Chương 1: Phương pháp Monte-Carlo chương trình MCNP CHƯƠNG 1: PHƯƠNG PHÁP MONTE-CARLO VÀ CHƯƠNG TRÌNH MCNP 1.1 Mô phương pháp Monte-Carlo [1] Giữa kỷ 20, phát triển lónh vực quan trọng : Vật lý hạt nhân, lý thuyết nguyên tử, nghiên cứu vũ trụ, lượng, chế tạo thiết bò phức tạp đòi hỏi tiến hành toán lớn phức tạp giải kỹ thuật có vào thời Sự phát triển máy tính điện tử làm xuất khả mô tả đầy đủ đònh lượng tượng nghiên cứu mở rộng phạm vi giải toán thử nghiệm tính hay thử nghiệm toán học Thử nghiệm tính thực chất áp dụng máy tính để giải toán tức nghiên cứu kết cấu hay trình thực tính dựa mô hình toán học vật lý 1.1 Mô ? Vì phải dùng mô ? Mô theo nghóa rộng thử nghiệm với mô hình không gian Mô theo nghóa hẹp mô theo nghóa rộng với việc sử dụng đại lượng ngẫu nhiên Có hai dạng mô phỏng: - Mô ngẫu nhiên (mô xác suất ) - Mô tất đònh: mô không sử đại lượng ngẫu nhiên Để mô toán ta cần thực bước sau: - Mô hình hóa tức nghiên cứu mô hình hệ phức tạp nhằm thu nhận thông tin thân hệ - Xác đònh phương thức để thực tính toán máy tính Hiện người ta dùng phương pháp mô phương pháp tất đònh có thiếu sót chủ yếu sử dụng : SVTH : Phan Thò Qúy Trúc Trang Chương 1: Phương pháp Monte-Carlo chương trình MCNP Các đơn giản hoá vật lý : ví dụ mô hình va chạm, tán xạ đẳng hướng hệ phòng thí nghiệm Các đơn giản hóa toán học : ví dụ mô hình khuyếch tán, mô hình nhiều nhóm, rời rạc hóa không gian Các đơn giản hóa công nghệ : Các đơn giản hóa học, đồng hoá môi trường 1.1.2 Phương pháp Monte-Carlo Là phương pháp số giải toán mô đại lượng ngẫu nhiên Để giải toán phương pháp Monte-Carlo cần : - Tạo số ngẫu nhiên phân bố khoảng (0,1) - Lấy mẫu đại lượng ngẫu nhiên từ phân bố cho trước chúng dựa số ngẫu nhiên phân bố (0,1) - Tính đặc trưng trung bình quan tâm dựa giá trò đại lượng ngẫu nhiên lựa chọn xử lý thống kê Có cách để tạo số ngẫu nhiên : Sử dụng bảng số ngẫu nhiên, nhiên dùng cách cho tính toán Monte-Carlo tay máy tính có nhớ không lớn Sử dụng máy phát số ngẫu nhiên : Giả sử sau khoảng thời gian xác đònh Δt đo số chẵn lần người ta ghi số vào nhớ ngược lại đo số lẻ lần ghi vào nhớ số dạng nhò phân Cách hữu ích máy tính chuyên dụng để giải toán phương pháp Monte-Carlo SVTH : Phan Thò Qúy Trúc Trang Chương 1: Phương pháp Monte-Carlo chương trình MCNP Sử dụng số giả ngẫu nhiên Các tính toán Monte-Carlo không đòi hỏi số thật ngẫu nhiên mà cần số có dạng gần giống số ngẫu nhiên, gọi số giả ngẫu nhiên Số ngẫu nhiên Monte-Carlo Kết Hàm phân bố Hình 1.1: Sơ đồ bước giải Monte-Carlo Những toán giải Monte-Carlo - Các toán có nguồn gốc xác suất ( toán chòu ảnh hưởng nhân tố ngẫu nhiên ) - Các toán tất đònh ( không chòu ảnh hưởng nhân tố ngẫu nhiên nào) 1.1.2.1 Hai đặc điểm phương pháp Monte-Carlo Phương pháp Monte-Carlo có cấu trúc thuật toán đơn giản thường chương trình thường lập lần để thực phép thử ngẫu nhiên, chương trình sử dụng cách độc lập N phép thử ngẫu nhiên khác, kết lấy trung bình từ N phép thử Có sai số tỉ lệ với D ; D: phương sai; N: số thống kê N 1.1.2.2 Cơ sở phương pháp Monte-Carlo Vì phương pháp Monte-Carlo làm việc đại lượng ngẫu nhiên nên sở phương pháp số ngẫu nhiên, luật số lớn, đònh lý giới hạn trung tâm Bài toán : Bài toán kim Buffon (1777) SVTH : Phan Thò Qúy Trúc Trang Phơ lơc Kü tht lo¹i trõ (ph-¬ng ph¸p Neumann) m« pháng c¸c ®¹i l-ỵng ngÉu nhiªn liªn tơc Trªn thùc tÕ gi¶i ph-¬ng tr×nh p( x)dx a ®èi víi cã thĨ gỈp khã kh¨n tÝch ph©n cđa p(x) kh«ng biĨu diƠn ®-ỵc qua c¸c hµm c¬ b¶n hay p(x) ®-ỵc cho tr-íc b»ng ®å thÞ Chóng ta gi¶ thiÕt ®¹i l-ỵng ngÉu nhiªn ®-ỵc x¸c ®Þnh trªn kho¶ng h÷u h¹n (a,b) vµ mËt ®é cđa nã bÞ chỈn p(x) M0 y M0 y=p(x) a b y Khi ®ã gi¸ cđa cã thĨ ®-ỵc lùa chän nh- sau: Lùa chän gi¸ trÞ , cđa ®¹i l-ỵng ngÉu nhiªn ®-ỵc ph©n bè ®Ịu trªn (0,1) vµ dùng ®iĨm ngÉu nhiªn , víi c¸c to¹ ®é a (b a); M NÕu ®iĨm n»m d-íi ®-êng cong y=p(x) th× chóng ta ®Ỉt = , cßn nÕu n»m trªn ®-êng cong y=p(x) th× chóng ta bá ®i vµ lùa chän cỈp c¸c gi¸ trÞ ( , ) míi ThËt vËy v× ph©n bè ®Ịu kho¶ng (a,b) nªn x¸c st ®Ĩ ®iĨm sÏ ë d¶i (x,x+dx) lµ tû lƯ víi dx MỈt kh¸c ph©n bè ®Ịu kho¶ng (0,M0) nªn x¸c st ®Ĩ ®iĨm nµy kh«ng bÞ bá ®i b»ng p(x)/M0 vµ ®ã tû lƯ víi p(x) V× vËy x¸c st ®Ĩ gi¸ trÞ ®· ®-ỵc lùa chän sÏ n»m kho¶ng (x,x+dx) lµ tØ lƯ víi p(x)dx Phơ lơc M« pháng h-íng ngÉu nhiªn kh«ng gian Chóng ta quy -íc cho tr-íc h-íng b»ng vector ®¬n vÞ xt ph¸t tõ gèc to¹ ®é C¸c ®Çu mót cđa nh÷ng vector nh- vËy n»m trªn mỈt cÇu b¸n kÝnh ®¬n vÞ §Çu mót cđa vector lµ ®iĨm ngÉu nhiªn ph©n bè ®Ịu trªn mỈt cÇu nµy: y x X¸c st ®Ĩ sÏ n»m trªn phÇn tư mỈt dS bÊt kú b»ng dS/4 Ta chän trªn mỈt cÇu c¸c t¹o ®é cÇu ( , ) víi trơc cùc ox, ®ã dS= sin dd víi , 2 KÝ hiƯu p ( , ) - mËt ®é ®iĨm ngÉu nhiªn ( , ) th× cã thĨ viÕt p ( , ) dd ®ã p ( , ) = dS 4 sin 4 C¸c mËt ®é t-¬ng thÝch cđa vµ ®-ỵc tÝnh nh- sau p1 2 p , d sin o p p , d o 2 §¼ng thøc p ( , ) = p1 .p2 chØ r»ng vµ lµ ®éc lËp Râ rµng ph©n bè ®Ịu kho¶ng (0,2 ) nªn c«ng thøc ®Ĩ m« pháng b»ng = 2 C«ng thøc m« pháng nhËn ®-ỵc b»ng ph-¬ng ph¸p hµm ng-ỵc F ( ) p1 d o 1 cos tõ ®©y cos =2 C¸c c«ng thøc m« pháng vµ ë trªn cho phÐp lùa chän h-íng ngÉu nhiªn CÇn chó ý r»ng c¸c c«ng thøc nµy c¸c gi¸ trÞ cđa cÇn ph¶i ®-ỵc ®éc lËp Phơ lơc M« pháng t¸n x¹ ®µn håi cđa c¸c neutron M« pháng tr¹ng th¸i cđa neutron sau t¸n x¹ dÉn ®Õn m« pháng c¸c cosin h-íng chun ®éng cđa neuton sau t¸n x¹ ë c¸c n¨ng l-ỵng kh«ng cao l¾m cu¶ neutron (En[...]... Chương 1: Phương pháp Monte-Carlo và chương trình MCNP 50 Thể tích, khối lượng và diện tích bề mặt của cell 60 Độ quan trọng của cell 70 Các hệ số của bề mặt 100 Các bảng tiết diện 110 Lòch sử của 50 hạt đầu tiên phát ra 126 Tương tác của hạt trong mỗi cell SVTH : Phan Thò Qúy Trúc Trang 26 Chương 3 : Cơ sở lý thuyết của phương pháp tán xạ ngược chùm tia gamma CHƯƠNG 2 : GIỚI THIỆU ĐẦU DÒ BÁN DẪN HPGE. .. vào đầu những năm 1960 và phục vụ như một loại phổ biến của đầu dò Germanium thể tích lớn trong vòng 2 thập kỷ Những sản phẩm Germanium độ tinh khiết cao có sẵn phổ biến vào đầu những năm 1980 đã cung cấp nhiều khả năng cho việc khuếch tán Liti, và giờ đây những nhà sản xuất không còn mua những sản phẩm đầu dò Ge(Liti), mà ủng hộ loại HPGe Nguyên nhân chính là có nhiều thuận lợi hơn, ngược lại những đầu. .. những đầu dò Ge(Li) phải được duy trì một cách liên tục ở nhiệt độ thấp , những đầu dò HPGe bò buộc làm ấm đối với nhiệt SVTH : Phan Thò Qúy Trúc Trang 29 Chương 3 : Cơ sở lý thuyết của phương pháp tán xạ ngược chùm tia gamma độ phòng trong nhiều mục đích sử dụng Thông thường, những tính chất thực hiện quan trọng như xác đònh hiệu suất, độ phân giải năng lượng về cơ bản giống hệt nhau đối với đầu dò Ge(Li)... Ge(Li) và đầu dò HPGe cùng kích cỡ, nên những ví dụ áp dụng chỉ ra sau đây thông thường được áp dụng cho cả hai loại Đối với silicon, người ta có thể đạt được độ rộng vùng nghèo lớn bằng việc khuếch tán Liti vì độ tinh khiết của nó còn hạn chế 2.1 Cấu hình của đầu dò Germanium [9] 2.1.1 Chế tạo đầu dò Germanium siêu tinh khiết (HPGe) Những vật liệu đã có độ tinh khiết cao sẽ được xử lý thêm nữa bằng kỹ... không bò bỏ đi bằng p(x)/M0 và do đó tỷ lệ với p(x) Vì vậy xác suất để giá trò đã được lựa chọn ξ = η’ sẽ nằm trong khoảng (x,x+dx) và tỷ lệ với p(x)dx SVTH : Phan Thò Qúy Trúc Trang 13 Chương 1: Phương pháp Monte-Carlo và chương trình MCNP 1.2 Chương trình MCNP 4C code [3] 1.2.1 Giới thiệu MCNP (Monté Carlo N-Particle) là phần mềm ứng dụng phương pháp Monté Carlo để mô phỏng các quá trình vận chuyển... thiết kế đầu dò, vật lý trò liệu, nghiên cứu khí quyển, nhiệt phát quang do phóng xạ, chụp ảnh bằng phóng xạ MCNP ban đầu được phát triển bởi nhóm Monte Carlo và sau này bởi nhóm Radiation Transport ( Nhóm X-6 ) của phòng Vật lý Lý thuyết Ứng dụng ở Phòng thí nghiệm quốc gia Los Alamos (Mỹ) Nhóm X-6 cải tiến MCNP và hai hoặc ba năm họ cho ra một phiên bản mới MCNP được cung cấp tới người dùng qua... chắn Bức xạ ở Oak Ridge, Tennessee và ngân hàng dữ liệu ở Pari, Pháp MCNP có gần 40.000 dòng lệnh FORTRAN và 1000 dòng lệnh C, trong đó có khoảng 350 chương trình con Ngày nay, tại Los Alamos có khoảng 200 người dùng và trên thế giới có hơn 1000 người dùng trong hơn 100 cơ sở ứng dụng 1.2.2 Tạo input file trong MCNP 4C Sau đây là cấu trúc của một input file: SVTH : Phan Thò Qúy Trúc Trang 14 Chương 1:... = thời gian lưu * vận tốc V: thể tích (cm3) P(μ): hàm mật độ xác suất, μ = cosin của góc giữa đường đi của hạt và đầu dò λ: quãng đường tự do trung bìnhtoàn phần trong đầu dò SVTH : Phan Thò Qúy Trúc Trang 23 Chương 1: Phương pháp Monte-Carlo và chương trình MCNP R: khoảng cách đến đầu dò (cm) σT(E): tiết diện vi mô toàn phần (barns) H(E): hệ số nhiệt (MeV/va chạm) ρa: mật độ nguyên tử (nguyên tử/barn-cm)... suất ghi bức xạ gamma Sơ đồ của đầu dò cấu hình đồng trục cho ở hình 2.4 Hai cấu hình 2.4b, 2.4c bao gồm một phần cấu hình phẳng ở phần đầu Nếu phần này có lớp chết nhỏ đầu dò được sử dụng để ghi nhận các bức xạ xuyên sâu kém như tia X Cấu hình 2.4c có các góc được mài tròn nhằm làm giảm vùng điện trường thấp ở các góc Người ta có thể tạo ra lớp tiếp xúc ở mặt trong hoặc mặt ngoài của đầu dò Nếu lớp... Ge(Li), điện trường đồng nhất nên không phân biệt lớp tiếp xúc và lớp điện cực khi đầu dò hoạt động ở chế độ nghèo hoàn toàn SVTH : Phan Thò Qúy Trúc Trang 31 Chương 3 : Cơ sở lý thuyết của phương pháp tán xạ ngược chùm tia gamma p+ − Đóa Ge + Lỗ trống Electron + n Hình 2.3 : Cấu hình phẳng [9] 2.1.3 Cấu hình đồng trục Đầu dò cấu hình phẳng không thể đạt thể tích vùng nhạy lớn ( thông thường nhỏ hơn 10-30 ... Trúc Trang 45 Chương :Khảo sát phổ gamma tán xạ ngược lên nhôm chương trình MCNP CHƯƠNG : KHẢO SÁT PHỔ GAMMA TÁN XẠ NGƯC LÊN NHÔM BẰNG CHƯƠNG TRÌNH MCNP 4.1 Khảo sát phổ gamma tán xạ ngược miếng... độ tia tán xạ vào bề dày vật chất 44 3.3 Một số chế khác 44 CHƯƠNG : KHẢO SÁT PHỔ GAMMA TÁN XẠ NGƯC LÊN NHÔM BẰNG CHƯƠNG TRÌNH MÔ PHỎNG MCNP 4.1 Khảo sát phổ gamma tán xạ ngược miếng... lần, cuối tán xạ ngược lại môi trường ban đầu Cường độ chùm tia tán xạ I nhỏ I0 3.2 Các yếu tố ảnh hưởng đến phổ tán xạ [5] 3.2.1 Sự phân bố lượng tia tán xạ ngược Trong phổ xạ gamma tán xạ có hai