Dựa vào thành phần của các loại gỗ, hệ số suy giảm khối được lấy từ dữ liệu
NIST được trình bày trong Bang 3.1 [20].
Bảng 3.1. Hệ số suy giảm khối của gỗ
Tên gỗ Mật độ (g em) | Hệ số suy giảm khôi (em? g1
Fir3 0.435 0.08160 Fir4 0,530
Pinel 0,610 0.08197
l
Pine2 0,655 0.08197 Oak! 0.680 0.08175
0,405
Pine
Tropical almond | 1,040
Ogbonoshell | 1.050
Mango 1,100 0.08334
Mỗi liên hệ giữa N, va N,lần lượt là cường độ photon truyền qua khi không có mau và khi có mau, tuân theo công thức (1.5).
Trong công thức (1.11), mật độ của gỗ phụ thuộc vào hệ số suy giảm khối. bề day của mẫu và tỉ số R. Chương trình mô phỏng MCNP6 thực hiện với bề day không đôi là Sem đỗi với hai dạng hình học. Hình 3.1 cho thấy hệ số suy giảm khối giữa các loại gỗ là không đáng kẻ. Dộ lệch lớn nhất đối với hệ số suy giảm khỗi so với trung
29
bình là 2 % đối với gỗ Ogirisi, độ lệch nhỏ nhất là 0,54 %. Trong 14 loại gỗ đang xét
đến, có 12 loại gỗ có hệ số suy giảm khối lệch với giá trị trung bình nhỏ hơn | %.
“Theo lý thuyết, mật độ độ phụ thuộc vào tỉ số R và hệ SỐ Suy giảm khói được tính là
hang số: /,„= Const.
Hệ 56 suy giãm khối (cm'/g)
0.10
m Hệ số suy giảm khốÌ(cm”/g) |
004 +
0.02 +
06 07
Mật độ be: mì)
Hình 3.1. Hệ số suy giảm khói của các loại gỗ
Hàm (1.11) được làm khớp dưới dang:
p,(R,)=aR,+b 3.1)
hệ số a va b là các tham số của hàm khớp. Trong đó, hệ số a ding đẻ làm khớp hệ số Id. Hệ số b là hệ số hiệu chỉnh dé phương trình 3.1 phù hợp với phương trình 1.11 vì một số giá trị gần đúng xét đến. Bởi vi, khi cho hệ số đóng góp B = | đã bỏ qua những tán xạ thứ cấp đến đầu đò và tính gần đúng khi cho hệ số suy giảm khối là hằng sô.
3.1.1. Với mẫu gỗ dạng hình hộp chữ nhật
Kết quả xử lý và thu được điện tích đỉnh năng lượng toàn phần của mỗi loại gỗ khác nhau có mật độ thấp nhất từ 0.405 g em? đến 1,11 g em”. Kết quả được trình bày trong bang 3.2. Kết qua của N, là diện tích đỉnh năng lượng toàn phần khi không
30
có gỗ. Ti số R là tỉ số giữa điện tích đỉnh năng lượng toàn phần khi có gỗ so với khi
không có gỗ.
Bảng 3.2. Xử lý diện tích đình năng lượng toàn phần gỗ hình hộp chữ nhật
Dinh hap
thu nang
lượng
toàn phần
61214660 | 51943760 61214660 | 49408950
61214660 | 47779230 | 0,248
xuyên qua giảm càng nhiều. Hai cách được đưa ra dé xây dựng đường chuẩn là: xây dựng đường tuyén tính của mật độ theo tỉ số R và xây dựng đường tuyến tính của ti
số R theo mật độ.
31
Hai đường chuẩn xây dựng đều có thé dùng để nội suy lại mật độ của gỗ. Dé bài toán đưa ra có thê ứng dụng với mô hình thực nghiệm thì chúng tôi sử dụng đường chuẩn của tỉ số R phụ thuộc vào mật độ.
S) đếm
*2E‹ở?
Son?
+5007
tobe?
tát (02
42h?
40807
XAk:02
“ eo as as a3 OR $u io 1í 12
¥4)1d6¢ an!
Hình 3.2. Số đếm theo mật độ của hình hộp chữ nhật
Tỉ sẻ R 050
045
0.40
0.35
0.30
Equation yra+b*x
0.25 Intercept -0.00645 + 0.00
Slope 0.41699 + 0.00
0.20 Pearson's r 0 99981 R-Square(COD) 6 39963
015 Adj R-Square 0.99958
03 04 05 06 07 08 09 1.0 1.1 1.2
Mật độ (g cmTM)
Hình 3.3. Ti số R theo mật độ gỗ có dang hình hộp chữ nhật
32
Khi đánh giá ti số R theo mật độ thì đồ thị dang ham sẽ tuyến tính tốt hơn.
Từ phương trình (1.11) ta có làm khớp theo dạng R, =ap +b với hệ số
Từ đường chuân vừa xây dựng được, chúng tôi thay lại giá trị tỉ sô R dé nội suy
lại mật độ và đánh độ lệch của đường chuẩn so mật độ ban đầu. Từ Bảng 3.3, độ lệch nhỏ nhất là 0,046 % với loại gỗ Pinel và độ lệch lớn nhất là 1,062 % với loại gỗ
Spruce.
Bảng 3.3. Kết quả đánh giá mật độ nội suy gỗ hình hộp chữ nhật
(gcm”)| (gem”) mật độ
| #= ae SE ciel y2
mm bad bad
ae | Lai
em | [|v
đường chuẩn đáp ứng tốt với dữ liệu mô phóng.
33
Trong hình 3.4 biểu điền độ chênh lệch mật độ nội suy ra từ đường chuẩn.
Dường chuân mô phỏng xây dựng được trùng khớp với dữ liệu chuẩn.
Mật độ (g cm?)
12
1.1-
10 09 08 07 0.6 05- 04
03 015 020 025 030 035 040 045 050
Ti sô R
Hình 3.4. So sánh mật độ nội suy và mật độ chuân 3.1.2. Với mẫu gỗ dạng hình trụ
Bảng 3.4. Kết quả truyền qua của gỗ hình trụ
Dinh hap thụ Mật độ
Tên gỗ năng lượng (g em) 5
toàn phan
34
Bảng 3.5. Kết quả truyền qua của gỗ hình trụ Đỉnh hắp thụ
năng lượng
toàn phần
0Á | 0680 | 35270130 | 61195260 | 9.551 0,06%
Tropical
: 26061140 61195260 | 9.854 0,06%
Almond
Tỉ số7 -
STT Sai số R
Ogbonoshell 25792580 | 61195260 | 9,864 0,06%
yrastx
6
inatrumertal
$.3€0€£E 7 + S€7744.712|
.22097E7 + 6S1779 6 61530.SS687
“0.89761 0.9622
0.99653
03 04 05 06 07 08 09 10 11 12
Mật 46 (g/cm”)
Hình 3.5. Số đếm theo mật độ của gỗ hình trụ
35
03 04 05 06 OF 08 09 10 11 12
Mật độ (g/cuỷ)
Hình 3.6. Dé thị hàm khớp đường chuẩn của gỗ dạng hình trụ
Ham làm khớp với hệ so R2=0,9996, ham làm khớp phù hợp với dữ liệu.
Mật độ (g cm)
12
1.1
10
09 08 07 06 05 04 03
Hình 3.7. Đánh giá kết quả nội suy từ đường chuẩn đối với hai loại gỗ
36
Ti số RẺ là 0.9997 nên đường chuẩn khớp với dit liệu mô phỏng. Sai số nhỏ nhất
là 0.44% đối với gỗ Spruce, sai số lớn nhất là 0,62% đối với gỗ Neem. Sai số tăng
lên khi mật độ gỗ lớn. Đường chuẩn xây dựng đáp ứng tốt với những vùng có mật độ thấp.
Bảng 3.6. Đánh giá kết quả nội suy từ đường chuẩn đối với hai loại gỗ STT Mật độ nội suy
(g cm)
I
2
3 Pinel 0,610 0,610 0.48%
4 Pine? 0,650 0,649 0.49%
5 Oakl 0.680 0,678 0.49%
6 Oak4 0.760 0,756 0.51%
7 Tropical Almond 1,040 1,043 0.60%
§ Ogbonoshell
9 Ogirisi 10 Neem
3.2. Xác định mật độ của một số loại gỗ
Chúng tôi dùng hai đường chuẩn déi với hai loại gỗ hình hộp chữ nhật và gỗ hình trụ dé kiểm tra lại mật độ gỗ và kết qua thu được trong Bang 3.7, Bảng 3.8. Đối với mẫu gỗ dang hình trụ cho mật độ nội suy lệch nhỏ nhất là 0,221 % và lệch lớn nhất là 0.319 % với mật độ chuẩn. Đối với mẫu gỗ dạng hình hộp chữ nhật cho độ lệch nhỏ nhất là 0,245 % và độ lệch lớn nhất là 0.589 % so với mật độ chuẩn. Tuy nhiên, sai số của phép đo với mẫu gỗ hình trụ thì lớn hơn so mẫu gỗ hình hộp chữ
37
nhật. Kết quá kiểm tra cho thấy độ lệch của hai đường chuẩn vừa xây dựng được cho
kết quả nhỏ hơn | %.
Gỗ hình trụ
Mật độ
Tên gỗ Mật độ nội suy Sai số
(g em) Độ lệch %
(g em”) mật độ
Fir3 0,435 0,436 0,45% 0,28%
Pine 0,650 0,649 0,49% 0,22%
Oak 0,720 0,718 0,51% 0,32%
Bảng 3.8. Bảng nội suy mật độ gỗ chưa biết trước
Gỗ hình hộp chữ nhật
Mật độ
: Mật độ nội suy 0
(g cm)
(g em)
R 0,435 0,438
38
Mặt độ (g cm’)
1.1 _ Mặ: đề choke
độ mỗi wey bánh tre
độ nội say hình hộp
04355 4
Hình 3.8. So sánh giá trị giữa mat độ go tinh toán và mật độ go nội suy
39
KÉT LUẬN
Đối với đề tài * Xác định mật độ gỗ bằng phương pháp gamma truyền qua”, tôi đã tiền hành mô phỏng toàn bộ quá trình thực nghiệm bằng chương trình MCNP6.
Từ kết qua mô phỏng. tôi đã dùng hai đường chuẩn xây dựng từ hai hình dạng của gỗ
là gỗ hình hộp chữ nhật và gỗ hình trụ để tính toán mật độ của 4 loại gỗ. Kết quả thu
được từ nghiên cứu:
Xây dựng hai đường chuẩn với hai hình dạng gỗ. Kết quả đường chuan của gỗ hình hộp chữ nhật có tỉ số R?= 0,9996. Sai số lớn nhất của đường chuẩn tính toán là 0,27 %. Kết quả đường chuẩn của gỗ hình trụ có tỉ số R? = 0.9946. Sai số lớn nhất
tính toán được là 0,62 %.
Từ hai đường chuẩn trên, tôi tiến hành tính toán mật độ của 4 loại gỗ đã biết dé
so sánh kết quả tính được với kết quả thực tế. Độ lệch lớn nhất của 26 hình hộp chữ nhật là 0.31 %, sai số lớn nhất của mật độ là 0,27 %. Độ lệch lớn nhất của gỗ hình hộp trụ là 0,30 %. sai số lớn nhất của mật độ là 0.61 %.
Việc xây dựng đường chuẩn mô phỏng MCNP6 với 10 loại gỗ có mật độ từ
0,405 (g em?) đến 1.110 (g em?) để đánh giá kết quả tuyến tính của tỉ số R và mật độ. Hai đường chuẩn vừa xây dựng được đáp ứng tốt với đữ liệu.
KIÊN NGHỊ HƯỚNG NGHIÊN CỨU
Khóa luận đã xây dựng đường chuân mô phỏng cho kết quả đáp ứng tốt với dữ liệu đưa ra. Trong quá trình thực hiện thí nghiệm thì cần phải chú ý đến độ âm môi
trưởng do.
Đề mô phỏng phô một cách chính xác thì cần phải biết được chính xác thành phan các loại gỗ. Tuy nhiên, gỗ trong tự nhiên có mật độ và thành phần khác nhau tùy vào đặc điểm mỗi vùng. Do đó, việc xác định chính xác thành phan gặp khó khăn.
Tôi có đề xuất một số hướng nghiên cứu tiếp theo:
e Tiên hành mô phỏng xác định mật độ của gỗ với thành phan nước trong gỗ thay
đôi.
ô Tiờn hành thực nghiệm xỏc định mật độ của gỗ.
41
TÀI LIEU THAM KHAO
[1] Vũ Tiến Hà (2018). “Ứng dụng các phương pháp kiêm tra không phá hủy thông dụng trong lĩnh vực cơ khí ở Việt Nam”, hội nghị khoa học và công nghệ toàn quốc
về cơ khí lần thứ V.
[2] P. Pryada, M. Margret, R. Ramar, Shivaramu (2012), “Intercomparison of gamma ray scattering and transmission techniques for fluid—fluid and fluid—air interface levels detection and density measurements,” Applied Radiation and Isotopes.volume
70, pp 462 — 469.
[3] V. P. Singh, S. P. Shirmardi, M. E. Medhat, N. M. Badiger (2015), “Determination
of mass attenuation coefficient for some polymers using Monte Carlo
simulation”, Vacuum, volume 119, pp 284-288.
[4] H. D. Chuong, L. T. N Trang, H. D. Tam,V. H. Nguyen, T. T. Thanh (2020), “A new approach for determining the thickness of material plate using gamma backscattering method”, NDT&E International, volume 113.
[5] Y. Chen, Jinzhou Fu, D. Baokang, S. Qingfeng, L. Huiqiao, and Z. Tianyou (2020), “Artificial wooden nacre: a high specific strength engineering material”, Acs Nano, 14, pp 2036 — 2043.
[6] K. Nishimiya, T. Hata, Y. Imamura and S. Ishihara (1997), “Analysis of chemical structure of wood charcoal by X-ray photoelectron spectroscopy,” Journal of Wood Science, pp 56 — 6].
[7] B. Goy, P. Martin and J.-M. Leban (1992), “The measurement of wood density
by microwave sensor,” Springer-Verlag, 163 — 166.
[8] F.S.Malan. P.G. Marais (1991), “Direct gamma ray densitometry of wood,”
South African Forestry Journal-no-157, pp 1 — 6.
{9] Ngô Quang Huy, ”Cơ sở Vật lý hạt nhân”, NXB khoa học và ky thuật, 2006.
42
[10] J. E. Fernandez (1991), “Compton and Rayleigh double scattering of unpolarized radiation,” Physical Review A.
[11] Dr.GeorgSchlieper (2000), “Principles of gamma ray densitometry”, Metal Powder Report, Volume 55, pp 20-23.
[12] A. Kiyani, A. A. Karami, M. Bahiraee and H. Moghadamian (2012),
“Calculation of gamma buildup factors for point sources,” Advances in Materials
Research, pp 93-98.
[13] P. R.Bevington, D. K. Robinson (2003), “Data Reduction And Error Analysics For The Physical Sciences,” Emeritus Professor of Physics Case Western Reserve University.
[14] Dang Nguyên Phuong (2012), *Hướng dan sử dụng MCNP cho hệ điều hành
Windows”.
[15] E. C. Okoroigwe, Z. Li, S. Kelkar, C. Saffron, S. Onyegegbu (2015), “Bio-oil yield potential of some tropical woody biomass”, Journal of Energy in Southern Africa, pp 33-41.
[i6] R. J. McConn , C. J. Gesh, R. T. Pagh, R. A. Rucker, R. G. Williams (2011),
“Compendium of material composition data for radiation transport modeling”,
Radiation Portal Monior Project.
[17] M. C. Lépy (2004), “Prensentation of the colegram software”, Laboratoire National Henri Becquerel.
Trang web
(18] https://pdg. Ib]. gov/2020/figures/passage/figures/sigma_both_06.pdfm
Truy cap vao web Trang web tham khao Source Particle Data Group, truy cap vao ngay 13/05/2021.
{19]https://akela.mendelu.cz/~xcepl/inobio/nove/Wood_anatomy/WAEF-06- micro_ softwoods.pdf.
43