Sau khi tối ƣu hóa các thông số hình học đầu dò, hiệu suất đỉnh mô phỏng PENELOPE phù hợp rất tốt đối với với hiệu suất đỉnh thực nghiệm với độ sai biệt nhỏ hơn 3,5% ở tất cả các mức năng lƣợng khảo sát, nhƣ đƣợc trình bày trong bảng
2.15. Điều này cho thấy bằng phƣơng pháp mô phỏng ta có thể ƣớc lƣợng đƣợc bề dày lớp chết của tinh thể đầu dò.
Bảng 2.15: Hiệu suất đỉnh mô phỏng PENELOPE và độ sai biệt với thực nghiệm sau khi tối ƣu thông số hình học đầu dò
E (keV) εtn Utn (%) εPENELOPE SPEN (%)
60 0,01963 0,8 0,01992 1,5 80 0,02017 1,1 0,01994 3,6 100 0,01920 0,9 0,01877 2,2 120 0,01789 0,6 0,01773 0,9 150 0,01597 0,6 0,01614 1,1 200 0,01335 0,7 0,01360 1,9 250 0,01138 0,7 0,01148 0,8 300 0,00988 0,6 0,00988 0,0 350 0,00872 0,6 0,00864 0,9 400 0,00780 0,6 0,00774 0,7 500 0,00646 0,6 0,00641 0,8 750 0,00462 0,6 0,00465 0,8 1000 0,00370 0,5 0,00371 0,1 1250 0,00313 0,6 0,00311 0,6 1500 0,00271 0,6 0,00267 1,6 1750 0,00237 0,6 0,00236 0,3
CHƢƠNG III: KẾT LUẬN CHUNG VÀ ĐỀ NGHỊ KẾT LUẬN CHUNG
Với mục tiêu nghiên cứu và phát triển một chƣơng trình mô phỏng hiệu suất đỉnh của hệ phổ kế gamma HPGe bằng mô phỏng Monte Carlo, đề tài này đã đạt đƣợc các kết quả sau:
1. Xây dựng thành công chƣơng trình PENEFF bằng ngôn ngữ lập trình C++ và phần giao diện đƣợc viết bằng Visual studio 6.0 để mô hình hóa hệ phổ kế gamma đầu dò HPGe G bằng phƣơng pháp mô phỏng Monte Carlo. 2. Kiểm tra hiệu lực của chƣơng trình xây dựng đƣợc cũng nhƣ độ tin cậy của chƣơng trình về cấu trúc của đầu dò bƣớc đầu dựa vào việc so sánh giá
trị ằng PENEFF với
MCNP và PENELOPE. Kết quả cho thấy các giá trị mô phỏng của PENEFF nhỏ hơn PENELOPE với độ sai biệt 1 - 8% ở các mức năng lƣợng 60 - 1000keV, tuy nhiên với các mức năng lƣợng 1000 - 1800keV thì nó lại lớn hơn với độ sai biệt 0,5 - 5%. Tƣơng tự, giá trị mô phỏng của PENEFF nhỏ hơn MCNP với độ sai biệt 1 - 9% ở các mức năng lƣợng 60 - 500keV và lớn hơn MCNP với độ sai biệt 1 - 8% ở các mức năng lƣợng 500 - 1800keV.
3. So sánh hiệu suất đỉnh mô phỏng bằng PENELOPE, MCNP và PENEFF với hiệu suất thực nghiệm đối với một số nguồn chuẩn dạng điểm gồm 241Am,
109Cd, 152Eu, 57Co, 51Cr, 113Sn, 134Cs, 134Cs, 207Bi, 88Y, 65Zn, 60Co ở khoảng cách 10cm, đối với đầu dò HPGe của phòng thí nghiệm Henri Becquerel của Pháp (LNHB). Kết quả cho thấy giá trị hiệu suất đỉnh mô phỏng bằng chƣơng trình PENEFF phù hợp rất tốt với các giá trị hiệu suất đỉnh thực nghiệm tại vùng năng lƣợng 60 - 800keV, với độ sai biệt nhỏ hơn 5%. Trong vùng năng lƣợng 800 - 1800keV, độ sai biệt giữa hiệu suất đỉnh mô phỏng PENEFF với thực nghiệm là 6 - 14%, năng lƣợng càng cao thì độ sai biệt càng lớn. Điều này đƣợc lí giải là do không biết chính xác cấu trúc hình học của đầu dò khiến cho sự sai lệch giữa thực nghiệm và mô phỏng, cũng nhƣ sự tăng lớp chết của tinh thể.
4. Tối ƣu hóa giá trị của các thông số hình học của đầu dò bằng phƣơng pháp mô phỏng. Kết quả cho thấy hiệu suất đỉnh mô phỏng PENELOPE phù hợp rất tốt đối với với hiệu suất đỉnh thực nghiệm, với độ sai biệt nhỏ hơn 3,5% ở tất cả các mức năng lƣợng khảo sát cho hình học tối ƣu.
KIẾN NGHỊ
Đối với những hạn chế còn tồn tại trong đề tài, một số kiến nghị về hƣớng nghiên cứu tiếp tục cần giải quyết nhƣ sau:
1. Phát triển thêm tùy chọn để đƣa vào hình học của buồng chì để xác định hiệu suất tổng, đây là một thông số quan trọng trong tính toán hệ số trùng phùng tổng.
2. Tiếp tục áp dụng mô phỏng Monte Carlo để đánh giá ảnh hƣởng của matrix và mật độ trên nhiều đối tƣợng khác nhau trong phân tích môi trƣờng trên chƣơng trình PENEFF.
3. Nghiên cứu phát triển kỹ thuật hiệu chỉnh trùng phùng tổng trong phân tích phổ tia X và gamma bằng mô phỏng Monte Carlo.
4. Xây dựng hệ thiết bị để xác định chính xác các thông số hình học của đầu dò và bề dày lớp chết của tinh thể. Điều này sẽ giúp cung cấp các thông số cho quá trình mô phỏng chính xác hơn.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng Việt:
[1]. Võ Xuân Ân (2008), Nghiên cứu hiệu suất ghi của detector bán dẫn siêu tinh khiết (HPGe) trong hệ phổ kế gamma bằng phƣơng pháp Monte Carlo và thuật toán di truyền , Luận án Tiến Sĩ, Trƣờng ĐHKHTN Tp.HCM.
[2]. Trƣơng Thị Hồng Loan (2009), Áp dụng phương pháp Monte Carlo để nâng cao chất lượng hệ phổ kế gamma sử dụng đầu dò bán dẫn HPGe, Luận án
Tiến Sĩ, Trƣờng ĐHKHTN Tp.HCM.
[3]. Trƣơng Thị Hồng Loan, Trần Thiện Thanh, Đặng Nguyên Phƣơng, Trần Ái Khanh và Mai Văn Nhơn, (2007), “Mô phỏng Monte – Carlo đƣờng cong hiệu suất đỉnh của đầu dò HPGe trong hệ phổ kế gamma môi trƣờng sử dụng chƣơng trình MCNP4C2”, Đại học Quốc gia TP.HCM, Tạp chí khoa học và
phát triển công nghệ, tập 10, số 5, trang 33-40.
[4]. Trƣơng Thị Hồng Loan, Trần Thiện Thanh, Phan Quý Trúc, Trần Ái Khanh, Đặng Nguyên Phƣơng, Trần Đăng Hoàng (2008) “Nghiên Cứu phổ gamma tán xạ ngƣợc của đầu dò HPGe bằng phƣơng pháp Monte – Carlo ”, Tạp chí khoa
học và phát triển công nghệ, tập 11, số 6, trang 61-66.
[5 ần Văn Hùng (2005), ,
Trung Tâm Đào Tạo, viện Nghiên cứu Hạt Nhân Đà Lạt.
[6]. Mai Văn Nhơn, Trƣơng Thị Hồng Loan, Trần Thiện Thanh, Trần Ái Khanh và Đặng Nguyên Phƣơng (2008), “ Nghiên cứu ảnh hƣởng tán xạ nhiều lần từ vật liệu xung quanh đầu dò lên phổ năng lƣợng gamma của đầu dò HPGe bằng chƣơng trình MCNP”, Tạp chí khoa học và phát triển công nghệ, tập 11, số 10, (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
trang 66-76
[7]. Trần Thiện Thanh (2007), Hiệu chỉnh trùng phùng tổng trong hệ phổ kế Gamma sử dụng chương trình MCNP, luận văn thạc sĩ, Đại học Khoa học Tự
Nhiên- Đại học Quốc Gia TPHCM.
[8]. Châu Văn Tạo (2004), An toàn bức xạ ion hóa, Nxb Đại học quốc gia TP Hồ
[9]. Trần Thiện Thanh, Châu Văn Tạo, Trƣơng Thị Hồng Loan, Mai Văn Nhơn (2012), “Nghiên cứu đƣờng cong hiệu suất đỉnh năng lƣợng toàn phần sử dụng chƣơng trình DETEFF”, Tạp chí Khoa học ĐHSP Tp.HCM, số 33, 86-91.
:
[10]. Jonas Boson, Goran Agren, Lennart Johansson, (2008),” A detailed investigation of HPGe detector response for improvedMonte Carlo efficiency calculations”, Nuclear Instruments and Methods 587, 304-314.
[11]. Fatima Padilla Cabal , Neivy Lopez-Pino, Jose Luis Bernal-Castillo, Yisel Martinez-Palenzuela, Jimmy Aguilar-Mena, Katia D’Alessandro, Yuniesky Arbelo, Yasser Corrales, Oscar Diaz, (2010), “Monte Carlo based geometrical
model for efficiency calculation of an n-type HPGe detector”, Applied
Radiation and Isotopes 68, 2403–2408.
[12]. K. Derbetin and R.G. Helmer (1988), Gamma And X-Ray Spectrometry With
Semiconductor Detector, Amsterdam, North-Holland, The Netherland,
Elsevier.
[13]. Marc Décombaz, Jean-Jacques Gostely and Jean-Pascal Laedermann (1992), “Coincidence-summing corrections for extended sources in gamma-ray spectrometry using Monte Carlo simulation”, Nuclear Instruments and Methods in Physics Research A312, 152-159.
[14]. Pavel Dryak and Petr Kovar (2006), “Experimental and MC determination of HPGe detector efficiency in the 40–2754 keV energy range for measuring point source geometry with the source-to-detector distance of 25 cm”, Applied
Radiation and Isotopes, 1346-1349.
[15]. Gordon Gilmore (2008), Practical Gamma – Ray Spectrum 2nd Edition, John
Willey & Sons, Inc., New York.
[16]. Ngo Quang Huy, (2011), “Dead-layer thickness effect for gamma spectra measured in an HPGe p-type detector”, Nuclear Instruments and Methods in Physics Research A641, 101-204.
John Wiley & Sons, Inc., New York.
[18]. Marie-Christine Lépy, Philippe Brun, Claude Collin and Johann Plagnard (2006), “Experimental validation of coincidence summing corrections computed by the ETNA software”, Applied Radiation and Isotopes,1340-1345. [19]. Marie-Christine Lépy, Philippe Brun, Claude Collin and Johann Plagnard, (2004), ETNA Software for efficiency transfer and coincidence summing correction in gamma spectrometry, note Techique, LNHB/01/09/A.
[20]. Marie-Christine Lépy, (2007), “Total efficiency calibration for coincidence summing correction”, Nuclear Instruments and Method, 579, 284-287.
[21]. M.C. Lépy, L. Ferreux, C. Hamon, J. Plagnard,(2008), Logiciel d’ajustement des courbes de rendement ACORES, Note technique LNHB 2008-45.
[22]. Truong Thi Hong Loan, Tran Thien Thanh, Dang Nguyen Phuong, Tran Ai Khanh and Mai Van Nhon (2007), “Monte – Carlo simulation of HPGe detector response function with using MCNP code”, Communication in Physics, Vol 17, No 1, 59–64.
[23]. Truong Thi Hong Loan, Tran Thien Thanh, Dang Nguyen Phuong, Tran Ai Khanh, Mai Van Nhon and Le Van Ngoc (2007), “Gamma spectrum simulation and coincidence summing factor calculation for point sources with using MCNP code ”, Communication in Physics, Vol 2, No 2, 110–116.
[24]. L. Moens, J. De Donder, Lin Xi-lei, F. De Corte, A. De Wispelaere, A. Simonits and J. Hoste (1981), “Calculation of the absolute peak efficiency of gamma-ray detectors for different counting geometries”, Nuclear Instruments
and Method, 187, 451-472.
[25]. J. Ródenas, S. Gallardo, J. Ortiz, (2007), “Comparison of a laboratory spectrum of Eu-152 with results of simulation using the MCNP code”, Nuclear Instruments and Methods 580, 303-305.
[26]. Francesc Salvat, José M. Fernández-Vaera, Josep Sempau (2008),
PENELOPE-2008, A Code System for Monte Carlo Simulation of Electron and Photon Transport, NEA-OECD. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
[27]. O. Sima, 1999. GESPECOR User’s Guide version 2.0, MATec GmbH.
[28]. T.T. Thanh, L. Ferreux, M.C. Lépy, C.V. Tao (2010), “Determination activity of radionuclides in marine sediment by gamma spectrometer with anti cosmic shielding”, Journal of Environmental radioactivity Vol 101, Issue 9, 780-783. [29]. T. Vidmar, “An intercomparison of Monte Carlo codes used in gamma-ray
spectrometry”, Applied Radiation and Isotopes, Volume 66, Issues 6–7, June–
July 2008, Pages 764-768.
[30]. X–5 Monte Carlo Team (2005), Monte Carlo N-Particle Transport Code Version 5, Volume 1, Los Alamos, USA.
Trang web:
[31]. http://nucleus.iaea.org/rpst/ReferenceProducts/Proficiency_Tests/index.htm [32]. http://physics.nist.gov/xcom
PHỤ LỤC
Phụ lục A: HƢỚNG DẪN SỬ DỤNG CHƢƠNG TRÌNH MÔ PHỎNG PENEFF
A.1. Giới thiệu
PENEFF là chƣơng trình mô phỏng quá trình vận chuyển của bức xạ gamma trong vật chất. Chƣơng trình đƣợc thiết kế đặc trƣng cho việc khảo sát hiệu suất của đầu dòbức xạ, đặc biệt là bức xạ gamma. Với tiêu chí đó, phƣơng pháp xử lý hình học theo lớp đƣợc ứng dụng hiệu quả trong chƣơng trình giúp cải thiện đáng kể tốc độ mô phỏng. Hơn nữa, điều này cũng giúp quá trình khai báo hình học hệ thống đơn giản hơn.
Chƣơng trình đƣợc phát triển với hai phƣơng thức nhập dữ liệu: khai báo trực tiếp vào file input và thông qua giao diện ngƣời dùng. Trong phần này, cả hai cách sẽ đƣợc lần lƣợt giới thiệu. Thêm vào đó, cách biên dịch chƣơng trình cũng đƣợc hƣớng dẫn cụ thể, giúp ngƣời dùng có thể biên dịch lại chƣơng trình nếu gặp trở ngại về tƣơng thích phần cứng hoặc cần phát triển thêm.
Mọi thắc mắc cũng nhƣ đóng góp cho chƣơng trình, vui lòng email đến địa chỉ: buihaiau.phys@gmail.com.
A.2. Biên dịch và chạy chƣơng trình
Chƣơng trình đƣợc viết trên nền Microsoft Windows, sử dụng các thƣ viện cơ bản của hệ điều hành này. Do đó, việc biên dịch đƣợc thực hiện tốt nhất trên các phiên bản của Windows.
Cách 1: Sử dụng Microsoft Visual Studio 6.0
Đây là môi trƣờng phát triển đƣợc sử dụng để xây dựng PENEFF. Vì vậy, việc biên dịch đƣợc thực hiện khá đơn giản trên môi trƣờng này. Các thao tác thực hiện:
- Tạo một project mới: File → new project → C++ console. - Add các file source vào project: Project → Add → file. - Project → Build Configuration → Release.
Chƣơng trình sau khi đƣợc biên dịch sẽ nằm trong thƣ mục Release. Cách 2: Dùng MinGW
MinGW là chƣơng trình giả lập môi trƣờng unix trên Windows, nhƣng khác với Cygwin, MinGW sử dụng các thƣ viện gốc của Windows nên chƣơng trình đƣợc biên dịch sẽ chạy trên nền hệ điều hành này mà không cần bất kỳ một chƣơng trình phụ trợ nào.
Việc download và cài đặt MinGW có thể thực hiện dễ dàng thông qua hƣớng dẫn trên trang chủ của nó http://www.mingw.org/
Sau khi cài đặt MinGW, bạn phải chú ý kiểm tra biến môi trƣờng (Environment Variables) PATH có chứa đƣờng dẫn thƣ mục MinGW hay không. Để kiểm tra biến môi trƣờng, bạn có thể vào Control Panel → System and Security → Advanced System Settings, click vào Environment Variables, trong hộp thoại System Variables, chọn Path hoặc PATH rồi click vào edit. Nếu giá trị của Path có chứa thƣ mục cài đặt MinGW, bạn đã có thể tiến hành biên dịch. Nếu không, bạn hãy thêm thƣ mục cài đặt MinGW vào (thông thƣờng là C:\MinGW\bin).
Để biên dịch chƣơng trình PENEFF:
- Mở command prompt bằng tổ hợp phím Windows + R, gõ cmd.
- Dùng lệnh cd đường_dẫn, với đƣờng_dẫn là địa chỉ thƣ mục chứa các tập tin của chƣơng trình PENEFF.
- Gõ lệnh make.
- Chờ chƣơng trình biên dịch xong, sẽ có thông báo successfull.
Sau khi biên dịch, một tập tin transport.exe sẽ xuất hiện trong thƣ mục chứa chƣơng trình.
Chạy chƣơng trình PENEFF
Để chạy chƣơng trình, tốt nhất nên tạo một thƣ mục riêng ví dụ: PENEFFv1, sau đó copy file transprot.exe vào thƣ mục đó. Khi chạy, chƣơng trình sẽ cần các file data của vật liệu. Vì vậy, cần copy các file này (nằm trong thƣ mục data) vào cùng thƣ mục với chƣơng trình (PENEFFv1 nếu theo ví dụ trên). (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
- Nhấn kết hợp phím Windows + R. - Gõ vào cmd.
- Dùng lệnh cd đường_dẫn_thư_mục để chuyển đến thƣ mục chứa chƣơng trình (PENEFFv1 theo ví dụ trên).
- Gõ: transport tên_input_file và chờ chƣơng trình chạy xong. Bạn không
nên tắt console khi cho tới khi chƣơng trình chạy xong hoặc chƣơng trình báo lỗi giữa chừng.
- Sau khi chạy xong, chƣơng trình sẽ xuất ra một file output. Tên file là report.txt, nội dung file này sẽ đƣợc đề cập trong A.4.
A.3. Cách nhập và chỉnh sửa tham số mô phỏng
Nhƣ đã đề cập, việc nhập và thay đổi các tham số mô phỏng có thể đƣợc thực hiện thông qua giao diện ngƣời dùng (GUI) hoặc trực tiếp vào file input.
A.3.1. Sử dụng giao diện ngƣời dùng
Giao diện ngƣời dùng đƣợc viết ra giúp việc mô phỏng đƣợc thực hiện dễ dàng hơn. Bạn có thể tạo một file input để thực hiện mô phỏng mà không phải dùng bất kỳ một trình xử lý văn bản (Text editor) nào.
Để gọi giao diện ngƣời dùng này, bạn copy tập tin PENEFF.exe vào chung thƣ mục với transport.exe, sau đó mở chƣơng trình này lên.
Giao diện chƣơng trình trông khá đơn giản nhƣ hình 1.
A.3.1.1. Thay đổi tham số Detector
Để thay đổi tham số của đầu dò, bạn vào Edit → Detector. Hộp thoại Detector Edit sẽ hiện ra nhƣ hình 2.
Trong hộp thoại này, để chọn loại đầu dò. Bạn click vào phần Type of Detector. Có hai loại Detector chủ yếu trong phiên bản v1.0 của chƣơng trình này là HPGe và NaI.
Các tham số có thể thay đổi đƣợc thể hiện cụ thể trong hộp thoại này:
- Capsule: bạn có thể thay đổi bề dày (Thickness), chiều cao (Height) và đƣờng kính (Diameter) của phần vỏ ngoài đầu dò.
- Window: Thay đổi cửa sổ của đầu dò. Trong đó có tham số khoảng cách đến tinh thể (Distance to Crystal) và vật liệu của cửa sổ này.
- Crystal: chọn các tham số của tinh thể Germanium. Trong đó bạn có thể chọn đầu dò có các lớp vật liệu nhƣ phần cố định tinh thể (Crystal Holder), điện cực bên trong (Inner Electrode) và điện cực bên ngoài (Outer Electrode). - Hole: các tinh thể của HPGe thƣờng có hình dạng chữ U, nhƣng có loại sẽ có
dạng đỉnh vuông hoặc đỉnh bo tròn. Để thay đổi điều này, bạn chọn Style. Các tham số nhƣ đƣờng kính và chiều cao cũng có thể đƣợc thay đổi.
Hình 2: Hộp thoại Detector Edit
A.3.1.2. Thay đổi tham số nguồn
Để thay đổi các tham số của Nguồn, chọn Edit → Source để mở hộp thoại Source Edit. Hộp thoại này trông nhƣ hình 3.
Hai loại nguồn đƣợc hỗ trợ trong chƣơng trình này là nguồn dạng trụ (Cylinder) và dạng điểm (Point source) có thể chọn ở ô Type of Source.
- Các tham số về kích thƣớc có ở trong ô Source dimensions. - Wall thick là bề dày của lớp vật liệu bao phủ nguồn.
- Wall material là loại vật liệu bao phủ nguồn, thông thƣờng là nhựa PE.
- Các tham số nhƣ bán kính (Diameter), chiều cao (Height) và vật liệu làm nguồn (Source Material) đều có thể thay đổi.
- Riêng phần nguồn trụ với lỗ tròn ở giữa chƣa đƣợc hỗ trợ trong phiên bản 1.0 này, dự kiến sẽ đƣợc hỗ trợ trong các phiên bản cao hơn.
- Cuối cùng là khoảng cách tới đầu dò(Distance to detector). Để xác nhận thay đổi, nhấn OK.
A.3.1.3. Thay đổi các mức năng lƣợng của nguồn
Chƣơng trình PENEFF đƣợc phát triển với khả năng mô phỏng nguồn đa năng (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});