luan an tien si, vat ly,chuyen nganh, vat ly hat nhan,nghien cuu, he suat ghi nhan, cua detector ban dan, sieu tinh te (hpge), trong pho ke, gamma bang phuong phap, monte carlo, va thuat toan, di truyen, vo xuan an
LUẬN ÁN TIẾN SĨ VẬT LÝ
Chuyên ngành: Vật lý Hạt nhân
Mã số: 1.02.03
NGHIÊN CỨU HỆ SUẤT GHI NHẬN CỦA DETECTOR BÁN DẪN SIÊU TINH TẾ (HPGe) TRONG PHỔ KẾ GAMMA BẰNG PHƯƠNG PHÁP MONTE CARLO VÀ THUẬT TOÁN DI TRUYỀN
MỞ ĐẦU
Việc chế tạo thành công các loại detector bán dẫn germanium siêu tinh khiết (high purity germanium - HPGe) Với độ phân giải và hiệu suất đếm cao vào những năm 1980 là một bước ngoặc trong lịch sử phát triển các thiết bị ghi nhận bức xạ tia X và tia gamma vì nó đã cải thiện đáng kể độ chính xác của các phép phân tích bằng phương pháp hạt nhân [46]. Phần chính của detector HPGe là tinh thể germanium siêu tinh khiết với mật độ tạp chất chỉ vào khoảng 1010 nguyên tử/cm3 và giống như một diode khổng lồ có cấu trúc gồm 3 vùng P (positive), I (intrinsic) Và N (negative) Làm việc ở chế độ phân cực nghịch.
Trong đó thể tích vùng I rất lớn so với vùng P và N, còn gọi là thể tích hoạt động của detector và tương tự như một buồng ion hoá thể rắn, đây là nơi hình thành các cặp electron- lỗ trống hoặc electron-ion khi có chùm tia gamma xuyên qua và chúng được tập hợp về phía các điện cực. Tuỳ thuộc vào mục đích sử dụng và miền năng lượng tia gamma quan tâm, người ta chế tạo detector HPGe ở một số cấu hình* Khác nhau như Ultra LEGe, LEGe, BEGe, Coaxial Ge hoặc HPGe, XtRa, REGe và Well [39]. Hiện nay trên thế giới detector HPGe ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong các phép đo phổ gamma của các mẫu phóng xạ [46].
Ở nước ta nhiều nơi như Viện Nghiên cứu Hạt nhân Đà Lạt, Viện Khoa học và Kỹ thuật Hạt nhân Hà Nội, Trung tâm Hạt nhân TP Hồ Chí Minh, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên TP Hồ Chí Minh.. . Đã trang bị và ứng dụng hệ phổ kế gamma dùng detector HPGe trong nghiên cứu khoa học và triển khai ứng dụng. Để sử dụng hệ phổ kế gamma dùng detector HPGe một cách có hiệu quả, có hai vấn đề quan trọng cần phải nghiên cứu đó là hiệu suất detector và độ nhạy của hệ phổ kế gamma [17]. Ở khía cạnh người sử dụng, độ nhạy của hệ phổ kế gamma phụ.
Dựa theo cách viết tắt của hãng Canberra Industries, Inc. - 2 - thuộc vào các đặc trưng che chắn của buồng chì, độ nhiễm bẩn phóng xạ của thiết bị. Còn hiệu suất detector phụ thuộc vào các đặc trưng của detector, nguồn phóng xạ và hình học đo. Đối với hệ phổ kế gamma dùng detector HPGe GC1518 đặt tại Trung tâm Hạt nhân TP Hồ Chí Minh, các đặc trưng che chắn của buồng chì đã được nghiên cứu chi tiết [20] và độ nhiễm bẩn phóng xạ được kiểm tra định kì bằng cách đo phông bên trong buồng chì. Vấn đề quan trọng còn lại là nghiên cứu hiệu suất detector vì có hai khả năng như sau:
Thứ nhất, hiệu suất detector có xu hướng giảm dần theo thời gian, do đó cần phải xác định nguyên nhân làm giảm hiệu suất detector và tìm kiếm biện pháp khắc phục để hạn chế quá trình giảm hiệu suất detector này. Một trong những nguyên nhân làm giảm hiệu suất detector đó là trong suốt quá trình hoạt động của detector, các nguyên tử lithium của lớp n+ (lớp germanium bất hoạt hay lớp chết) Tiếp tục khuếch tán vào sâu bên trong tinh thể làm cho bề dày của lớp này tăng lên đáng kể, thu hẹp thể tích hoạt động của detector và số lượng các cặp hạt mang điện được hình thành sẽ giảm đi. Hiện tượng khuếch tán này có thể hạn chế được bằng cách luôn giữ lạnh detector ở nhiệt độ nitrogen lỏng.
Thứ hai, trong phép đo phổ gamma của các mẫu phóng xạ, hiệu suất detector còn phụ thuộc vào các đặc trưng của nguồn phóng xạ, đó là dạng hình học, kích thước và thể tích của hộp chứa mẫu. Trong số các dạng hình học của hộp chứa mẫu, hộp chứa mẫu dạng Marinelli có hiệu suất đếm cao hơn vì nó được đặt áp sát vào cả mặt trên và mặt bên của detector, bao bọc gần kín thể tích hoạt động của detector. Tuy nhiên, để hộp chứa mẫu dạng Marinelli với thể tích cho trước đạt được hiệu suất đếm cao nhất cần phải tính toán kích thước tối ưu của hộp chứa mẫu dạng Marinelli này.
Do đó mục đích nghiên cứu của đề tài luận án này là xác định hiệu suất của detector sau một thời gian dài hoạt động và xây dựng phương pháp tính toán kích - 3 - thước tối ưu của hộp chứa mẫu dạng Marinelli để nâng cao tối đa hiệu suất đếm trong phép đo phổ gamma.
Đối tượng nghiên cứu của đề tài luận án này là detector HPGe GC1518 đặt tại Trung tâm Hạt nhân TP Hồ Chí Minh và hộp chứa mẫu dạng Marinelli.
Detector HPGe GC1518 có dạng trụ đồng trục đáy kín (Coaxial Ge và cũng được viết tắt là HPGe) Gồm một tinh thể germanium siêu tinh khiết có đường kính ngoài 54 mm, chiều cao 32 mm, ở giữa có một hốc hình trụ đường kính 7 mm và chiều cao 17 mm. Mặt trên và mặt bên của tinh thể là lớp n+ Được nối với cực dương nguồn điện, còn gọi là lớp germanium bất hoạt. Mặt trong của hốc tinh thể là lớp p+ Được nối với cực âm của nguồn điện. Hộp chứa mẫu dạng Marinelli được chế tạo bằng các vật liệu có sẵn trên thị trường như thành hộp làm bằng vật liệu polyvinylchloride và các đáy hộp làm bằng vật liệu polyacrylic. Các tấm vật liệu này được gia công bằng máy cắt laser và sau đó lắp ráp chúng với nhau bằng chất kết dính cyanoacrylate với sai số tuyệt đối tổng cộng khoảng 0,5 mm.
Phương pháp nghiên cứu của đề tài luận án này là kết hợp thực nghiệm đo phổ gamma với tính toán bằng phương pháp Monte Carlo và thuật toán di truyền.
Trong tính toán phổ gamma bằng phương pháp Monte Carlo, chương trình MCNP4C2* Được sử dụng. Đây là một trong những chương trình máy tính đáng tin cậy [51,110] ứng dụng phương pháp Monte Carlo để mô phỏng quá trình vận chuyển của neutron, photon và electron trong môi trường vật chất. Trong tính toán kích thước tối ưu hộp chứa mẫu dạng Marinelli, chương trình tính toán dựa trên cơ sở thuật toán di truyền kết hợp với chương trình MCNP4C2 được soạn thảo bằng ngôn ngữ lập trình Fortran 95 và chạy trên máy tính cá nhân HP4100.
Phương pháp nghiên cứu của đề tài luận án được trình bày cụ thể như sau:
*
Phiên bản MNCP4C2 đã được Viện Nghiên cứu Hạt nhân Đà Lạt mua bản quyền và trong suốt quá trình nghiên cứu để hoàn thành luận án chương trình này đã được sử dụng.
Các kết quả nghiên cứu trong những năm gần đây của nhiều tác giả về các đặc trưng của detector HPGe cho thấy rằng hiệu suất detector mô phỏng thường lớn hơn hiệu suất detector thực tế, do đó nảy sinh một nhu cầu cấp thiết cho những người làm thực nghiệm là xác định một cách chính xác hiệu suất detector. Để có sự phù hợp tốt hơn giữa kết quả tính toán và số liệu thực nghiệm, các tác giả đã điều chỉnh tăng bề dày lớp germanium bất hoạt lên khoảng gấp 2 lần số liệu do nhà sản xuất cung cấp. Tuy nhiên cơ sở vật lý cho việc điều chỉnh tăng này thì chưa có tác giả nào lý giải một cách định lượng.
Do đó mục tiêu nghiên cứu của vấn đề này là lý giải một cách định lượng để làm rõ ý nghĩa vật lý của việc điều chỉnh tăng bề dày lớp germanium bất hoạt của detector HPGe. Để giải quyết vấn đề này, trước tiên cần phải xây dựng bộ số liệu đầu vào về cấu trúc hình học và thành phần vật liệu của buồng chì, detector và các nguồn phóng xạ để mô hình hoá hệ phổ kế gamma bằng chương trình MCNP4C2. Phân tích ảnh hưởng của sự biến thiên các thông số vật lý lên hiệu suất detector và xác định thực nghiệm sự giảm hiệu suất detector sau gần 10 năm hoạt động để chứng tỏ sự tăng bề dày lớp germanium bất hoạt là có thực. Cuối cùng là thiết kế các thí nghiệm để kiểm chứng bộ số liệu đầu vào và giá trị tính toán của bề dày lớp germanium bất hoạt.
Về việc xây dựng phương pháp tính toán kích thước tối ưu của hộp chứa mẫu dạng Marinelli, căn cứ vào những kết quả đạt được trong nghiên cứu xác định kích thước tối ưu của hộp chứa mẫu dạng Marinelli cho thấy rằng có công trình bằng thực nghiệm đo hiệu suất detector đối với các kích thước hình học khác nhau của hộp chứa mẫu dạng Marinelli và đã xác định được kích thước tối ưu của hộp chứa mẫu dạng Marinelli có thể tích V = 500 cm3 và V = 1000 cm3, hoặc có công trình cải tiến cấu trúc hình học của hộp chứa mẫu dạng Marinelli có thể tích V = 1200 cm3.
Tuy nhiên việc xác định kích thước tối - 5 - ưu bằng các phương pháp này thường gặp phải khó khăn trong thiết kế thực nghiệm cho một loạt cấu hình khác nhau của hộp chứa mẫu dạng Marinelli, do đó sẽ tốn kém rất nhiều chi phí, thời gian và công sức. Chính vì vậy mục tiêu nghiên cứu của vấn đề này là xây dựng phương pháp tính toán kích thước tối ưu của hộp chứa mẫu dạng Marinelli bằng cách kết hợp thuật toán di truyền với chương trình MCNP4C2. Quá trình tính toán được tiến hành thông qua một chương trình máy tính chạy trên máy tính cá nhân thông thường.
Ưu điểm của thuật toán di truyền là giải quyết được các bài toán tối ưu đa tham số và đa mục tiêu, trong khi đó chương trình MCNP4C2 cho phép mô hình hoá các hình học đo phức tạp bất kì. Để tính toán kích thước tối ưu của hộp chứa mẫu dạng Marinelli với thể tích cho trước cần tiến hành các bước nhu sau. Xây d? Ng mô hình bài toán dựa trên cơ sở thuật toán di truyền. Xác định các thông số vào/ra cần thiết của chương trình MCNP4C2 để kết nối với thuật toán di truyền. Nghiên cứu ảnh hưởng của năng lượng các tia gamma, mật độ và thành phần hoá học của mẫu đo lên kích thước tối ưu của hộp chứa mẫu dạng Marinelli. Nghiên cứu sự phụ thuộc của tốc độ đếm vào thể tích mẫu đo. Cuối cùng là thiết kế thí nghiệm để kiểm chứng kết quả tính toán kích thước tối ưu của hộp chứa mẫu dạng Marinelli này.
Trên cơ sở hoàn thành các mục tiêu đã đề ra, luận án đạt được các kết quả sau đây:
- Bằng thực nghiệm xác định sự giảm hiệu suất detector sau gần 10 năm hoạt động và tính toán mô phỏng phổ gamma dựa trên cơ sở phương pháp Monte Carlo, chúng tôi đã lý giải một cách định lượng của việc điều chỉnh tăng bề dày lớp germanium bất hoạt của detector HPGe. Việc xác định thực nghiệm sự giảm hiệu suất detector này là một ý tưởng mới trong thiết kế thí nghiệm để theo dõi quá trình lão hoá của detector. Việc tính toán mô phỏng phổ gamma bằng phương pháp Monte Carlo để nghiên cứu sự tăng bề dày lớp germanium bất hoạt - 6 - sẽ là một đóng góp có ý nghĩa trong lĩnh vực mô phỏng phổ gamma của các nguồn phóng xạ đo trên detector HPGe bằng phương pháp Monte Carlo.
- Dựa trên cơ sở thuật toán di truyền và phương pháp mô phỏng Monte Carlo, chúng tôi đã xây dựng thành công phương pháp tính toán kích thước tối ưu của hộp chứa mẫu dạng Marinelli. Việc xây dựng thành công phương pháp tính toán tối ưu này sẽ là một đóng góp có ý nghĩa trong việc sử dụng các phương pháp toán học mạnh và ứng dụng các chương trình máy tính trong lĩnh vực vật lý hạt nhân thực nghiệm nhằm giải quyết các vấn đề phức tạp của thiết kế thí nghiệm một cách chính xác và hiệu quả hơn.
• Chương 1 là phần tổng quan, trình bày những tiến bộ trong quá trình phát triển detector ghi bức xạ tia X và tia gamma, những kết quả đạt được của việc ứng dụng phương pháp Monte Carlo và thuật toán di truyền trong lĩnh vực vật lý hạt nhân và những vấn đề tồn tại cần nghiên cứu.
• Chương 2 là phần trình bày vấn đề áp dụng chương trình MCNP4C2 và thiết kế các thí nghiệm để nghiên cứu các đặc trưng của detector và sự thay đổi của chúng trong suốt quá trình hoạt động vận hành và khai thác từ lúc đưa detector đi vào hoạt động cho đến thời điểm nghiên cứu.
• Chương 3 là phần trình bày vấn đề xây dựng phương pháp tính toán kích thước tối ưu của hộp chứa mẫu dạng Marinelli dựa trên cơ sở thuật toán di truyền kết hợp với phương pháp mô phỏng Monte Carlo và nghiên cứu sự phụ thuộc của tốc độ đếm vào thể tích mẫu đo chứa trong hộp đựng mẫu dạng Marinelli.
• Chương 4 là phần kết luận, trình bày các nhận định về phương pháp luận khoa học và ý tưởng vật lý đã đề xuất cùng với các kết quả nghiên cứu mới của luận án đã đạt được. -
-----------------------------------------------------
MỤC LỤC
Bảng các chữ viết tắt và đơn vị đo
Danh mục các bảng
Danh mục các hình vẽ
Mở đầu
Chương 1. Tổng quan
1.1. Những tiến bộ trong lĩnh vực chế tạo detector
1.2. Phương pháp Monte Carlo
1.3. Thuật toán di truyền
Chương 2. Áp dụng chương trình MCNP4C2 để nghiên cứu các đặc trưngcủa detector
2.1. Mở đầu
2.2. Chương trình MCNP4C
2.3. Xây dựng bộ số liệu đầu vào
2.3.1. Hệ phổ kế gamma
2.3.2. Cấu trúc buồng chì và detector HPGe GC1518
2.3.3. Cấu trúc của các nguồn phóng xạ
2.3.4. Mô phỏng phổ gamma của các nguồn phóng xạ
2.3.5. Kết quả và thảo luận
2.4. Nghiên cứu ảnh hưởng của sự biến thiên các thông số vật lý
2.4.1. Phân tích các thông số vật lý của detector
2.4.2. Hiệu suất detector
2.4.3. Ảnh hưởng của sự biến thiên các thông số vật lý lên hiệu suất detector
2.4.4. Kết quả và thảo luận
2.5. Nghiên cứu sự tăng bề dày lớp germanium bất hoạt
2.5.1. Xác định thực nghiệm sự giảm hiệu suất detector
2.5.2. Tính toán bề dày lớp germanium bất hoạt
2.6. Kiểm chứng thực nghiệm
2.7. Kết luận
Chương 3. Xây dựng phương pháp tính toán kích thước tối ưu của hộp chứa mẫu dạng Marinelli
3.1. Mở đầu
3.2. Bố trí thực nghiệm và xây dựng bài toán
3.3. Mô hình bài toán
3.4. Phương pháp tính toán
3.5. Ảnh hưởng của năng lượng tia gamma, thành phần hoá học
3.6. Kiểm chứng thực nghiệm
3.7. Sự phụ thuộc của tốc độ đếm vào thể tích hộp chứa mẫu
3.8. Kết luận
Chương 4. Kết luận chung
Kiến nghị về những nghiên cứu tiếp theo
Danh mục các công trình
Tài liệu tham khảo
Phụ lục
----------------------------------------------------------------
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng Việt
[15] Bùi Minh Trí (2006), "Quy hoạch toán học", Nhà Xuất Bản Khoa Học và Kỹ Thuật.
[16] Ermakov X.M. (1977), "Phương pháp Monte Carlo và các vấn đề liên quan, Người dịch: Phạm Thế Ngọc và Nguyễn Trần Dũng", Nhà Xuất Bản Khoa Học và Kỹ Thuật.
[17] Ngô Quang Huy (2006), "Cơ sở vật lý hạt nhân", Nhà Xuất Bản Khoa Học và Kỹ Thuật.
[18] Ngô Quang Huy, Trần Văn Luyến và Nguyễn Văn Mai (1999), "Khảo sát nền phông phóng xạ đối với một số đặc trưng môi trường tại TP Hồ Chí Minh", Báo cáo kết quả nghiên cứu đề tài cấp Bộ các năm 1996-1998, Trung tâm Hạt nhân TP Hồ Chí Minh, Viện NLNT Việt Nam.
[19] Nguyễn Đình Thúc, Đào Trọng Văn, Trần Tố Hương, Hoàng Đức Hải (2001), "Trí tuệ nhân tạo-Lập trình tiến hoá", Nhà Xuất Bản Giáo Dục.
[20] Trần Văn Luyến (2005), "Nghiên cứu nền phông phóng xạ vùng nam bộ Việt Nam", Luận án tiến sỹ, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia TP Hồ Chí Minh.
[21] Võ Văn Hoàng (2004), "Mô phỏng trong vật lý", Nhà Xuất Bản Đại Học Quốc Gia TP Hồ Chí Minh.
Tiếng Anh
[22] Adamiec G., García-Talavera M., Bailey R.M. and de La Torre P.I. (2004), "Application of a Genetic Algorithm to Finding Parameter Values for-134-Numerical Simulation of Quartz Luminescence", J. Meth. Appl. of Abs. Chrono., 23 9-14.
[23] Adem Erdogan and Melih Geckinli (2003), "A PWR reload optimization code (XCore) using artificial neural networks and genetic algorithms", Annals of Nuclear Energy, 30 35-53.
[24] Albert Tarantola (2005), "Inverse Problem Theory and Methods for Model Parameter Estimation", Society for Industrial and Applied Mathematics, Philadelphia.
[25] Alfassi Z.B. and Lavi N. (2005), "The Dependence of the Counting Efficiency of Marinelli Beakers for Environmental Samples on the Density of the Samples, Appl. Rad. and Isot., 63 87-92.
[26] An Eckert & Ziegler, Co. (2003), "Reference & Calibration Sources, Isotope Products Laboratories", An Eckert & Ziegler, Co., Valencia, CA 91355, USA.
[27] Aubin G., Barrette J., Lamoureux G. and Monaro S. (1969), "Calculated Relative Efficiency for Coaxial and Planar Ge(Li) Detectors", Nucl. Instrum. Methods., 76 85-92.
[28] Avneet Sood (2000), "Doppler Energy Broadening for Incoherent Scattering in MCNP5, Part I & II", Los Alamos National Laboratory, LA-UR-04-0487 & LA-UR-04-0488.
[29] Boson J., Agren G. and Johansson L. (2008), "A detailed investigation of HPGe detector response for improved Monte Carlo efficiency calculations", Nucl. Instrum. Methods., A 587 304-314.
[30] Beattie R.J.D. and Byrne J. (1972), "A Monte Carlo Program for Evaluating the Response of a Scintillation Counter to Monoenergetic Gamma Rays", Nucl. Instrum. Methods., 104 163-168.-135-[31] Belkaid M.N., Oukebdane A. and Khiari F.Z. (2004), "Study of Zone Importance for Gamma-rays in Germanium Detectors by Monte Carlo Simulation", Journal of Appl. Sci., Vol. 4, No. 2, p. 262-265.
[32] Belluscio M., de Leo R., Pantaleo A. and Vox A. (1974), "Efficiencies and Response Functions of NaI(Tl) Crystals for Gamma Rays from Thick Disk Sources", Nucl. Instrum. Methods., 118 553-563.
[33] Bonfanti G. and Della Bora G. (1981), "Optimum Counting Geometries of Uniform and Large Gamma Sources for Ge(Li) Detectors. An Experimental Study", Radiochem. Radioanal. Letters, 49 215-230.
[34] Box G.E.P. (1957), "Evolutionary Operation: A Method for Increasing Industrial Productivity", Journal of the Royal Statistical Society, C 6 81-101.
[35] Briesmeister J.F. (2000), "MCNP-A General Purpose Monte Carlo N-Particle Transport Code, Version 4C2", Los Alamos National Laboratory, LA-13709-M.
[36] Bremermann H.J. (1958), "The Evolution of Intelligence, the Nervous System as a Model of its Environment", Technical Report, No. 1, Contract No. 477(17), Dept. Mathematics, Univ. Washington, Seattle.
[37] Canberra Industries, Inc. (1995), "Ultra Low Background Detector Systems", Canberra Industries, Inc., Connecticut.
[38] Canberra Industries, Inc. (1999), "Genie-2000 Spectroscopy System Operations", Canberra Industries, Inc., Connecticut.
[39] Canberra Industries, Inc. (2000), "Germanium Detectors-User's Manual, 12th Edition", Canberra Industries, Inc., Connecticut.
[40] Carter L.L. and Cashwell E.D. (1975), "Particle Transport Simulation with the Monte Carlo Methods", ERDA Critical Review Series, TID-26607.-136-[41] César Marques Salgado, Claudio C. Conti and Paulo H.B. Becker (2006), "Determination of HPGe Detector Response using MCNP5 for 20-150 keV X-rays", Appl. Rad. and Isot., 64 700-705.
[42] Chapot J.L., Silva F.C.D., Schirru R. (1999), "A New Approach to the Use of Genetic Algorithms to Solve the Pressurized Water Reactors Fuel Management Optimization Problem", Annals of Nuclear Energy, 26 624-655.
[43] Claudio M.N.A. Pereira, Roberto Schirru and Aquilino Senra Martinez (1999), "Basic Investigation Related to Genetic Algorithm in Core Design", Annals of Nuclear Energy, 26 173-193.
[44] Cramer N.L. (1985), "A Representation for the Adaptive Generation of Simple Sequential Programs", Univ. of Grefenstett Press.
[45] de Castro Faria N.V. and Lévesque R.J.A. (1967), "Photopeak and Double-Escape Peak Efficiencies of Germanium Lithium Drift Detectors", Nucl. Instrum. Methods., 46 325-332.
[46] Debertin K. and Helmer R.G. (1988), "Gamma and X-Ray Spectrometry with Semiconductor Detectors", North-Holland, Amsterdam.
[47] Dianati M., Song I. and Treiber M. (2002), "An Introduction to Genetic Algorithms and Evolution Strategies", Univ. of Waterloo Press, Canada.
[48] Digital Equipment Corporation (1998), "DIGITAL Visual Fortran-Version
6.0A: Language Reference", Digital Equipment Corporation, Maynard, Massachusetts.
[49] Diver D.A. and Ireland D.G. (1997), "Spectral Decomposition by Genetic Algorithm", Nucl. Instrum. Methods., A 399 414-420.
[50] Do Q.B., Rho G. and Choi H. (2006), "Optimal Refueling Pattern Search for a CANDU Reactor using a Genetic Algorithm", Proceedings of the ICAPP, Reno, NV USA.-137-[51] Ewa I.O.B, Bodizs D., Czifrus Sz. and Molnar Zs. (2001), "Monte Carlo Determination of Full Energy Peak Efficiency for a HPGe Detector", Appl. Rad. and Isot., 55 103-108.
[52] Fogel L.J. (1999), "Artificial Intelligence through Simulated Evolution-Forty Years of Evolutionary Programming", John Wiley & Son, Inc., New York.
[53] François Bochud, Claude J. Bailat, Thierry Buchillier, François Byrde, Eenst Schmid and Jean Pascal Laedermann (2006), “Simple Monte Carlo Method to Calibrate Well type HPGe Detectors”, Nucl. Instrum. Methods., A 569 790-795.
[54] Fraser Alex S. (1957), "Simulation of Genetic Systems by Automatic Digital Computers", Australian Journal of Biological Sciences, 10 484-491.
[55] Friedberg R.M. (1958), "A Learning Machine-Part I", IBM J Res. Dev., 2 2-13.
[56] Friedberg R.M., Duham B. and North J.H. (1959), "A Learning Machine-Part II", IBM Res. Dev., 3 282-287.
[57] Gaggero G. (1971), "Monte Carlo Calculations for the Photofractions and Energy Loss Spectra of Ge(Li) Semiconductor Detectors", Nucl. Instrum. Methods., 94 481-492.
[58] García-Talavera M. and Ulicny B. (2003), "A Genetic Algorithm Approach for Multiplet Deconvolution in Gamma-ray Spectra", Nucl. Instrum. Methods., A 512 585-594.
[59] García-Talavera M., Neder H., Daza M.J. and Quintana B. (2000), "Towards a Proper Modeling of Detector and Source Characteristics in Monte Carlo Simulations", Appl. Rad. and Isot., 52 777-783.-138-[60] Ghanem S.A. (2000), "Monte Carlo Calculations of the Response Features for NaI Detectors", Appl. Rad. and Isot., 53 877-880.
[61] Goldberg D.E. (1989), "Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning", Addison Wesley.
[62] Grosswendt B. (1974), "Berechnung der Elektronen-Bremsstrahlspektren in NaJ, CsJ, Si und Ge", Nucl. Instrum. Methods., 116 97-104.
[63] Grosswendt B. and Waibel E. (1975), "Determination of Detector Efficiencies for Gamma Ray Energies up to 12 MeV", Nucl. Instrum. Methods., 131 143-156.
[64] Hardy J.C., Iacob V.E., Sanchez-Vega M., Effinger R.T., Lipnik P., Mayes V.E., Willis D.K. and Helmer R.G. (2002), "Precise Efficiency Calibration of an HPGe Detector: Source Measurements and Monte Carlo Calculations with Sub-percent Precision", Appl. Rad. and Isot., 56 65-69.
[65] Helmer R.G., Nica N., Hardy J.C. and Iacob V.E. (2004), "Precise Efficiency Calibration of an HPGe Detector up to 3.5 MeV, with Measurements and Monte Carlo Calculations", Appl. Rad. and Isot., 60 173-177.
[66] Hemingway J.D. (1986), "Investigations Towards an Improved Marinelli for Gamma Detectors", Journal of Radioanalytical and Nuclear Chemistry, Articles, Vol. 99, No. 2, 299-306.
[67] Hendricks J.S., Adams K.J., Booth T.E., Briesmeister J.F., Carter L.L., Cox L.J., Favorite J.A., Forster R.A., McKinney G.W. and Prael R.E. (2000), "Present and Future Capacities of MCNP", Appl. Rad. and Isot., 53 857-861.
[68] Hendricks John S. (1994), "A Monte Carlo Code for Particle Transport-An Algorithm for All Reasons", Los Alamos Science, 22 31-43.-139-[69] Hendricks John S. and Court John D. (1996), "MCNP4BTM Verification and Validation", Los Alamos National Laboratory, LA-13181, 1-43.
[70] Hendriks P.H.G.M., Maucec M. and de Meijer R.J. (2002), "MCNP Modelling of Scintillation-detector Gamma-ray Spectra from Natural Radionuclides", Appl. Rad. and Isot., 57 449-457.
[71] Herbert L. Anderson (1986), "Metropolis, Monte Carlo, and the MANIAC", Los Alamos Science, LAUR-86-2600, 96-108.
[72] Hill R.F., Hine G.J. and Marinelli L.D. (1950), "The Quantitative Determination of Gamma Radiation in Biological Research", Am. J. Roentgenol. Radium Therapy, 63 160-169.
[73] Holland J.H. (1968), "Adaptation in Natural and Artificial Systems", Univ. of Michigan Press, Dept. of Computer and Communication Sciences, Ann Arbor.
[74] Hurtado S., García-León M. and García-Tenorio R. (2004), "Monte Carlo Simulation of the Response of a Germanium Detector for Low-level Spectrometry Measurements using GEANT4", Appl. Rad. and Isot., 61 139-143.
[75] Hurtado S., García-León M. and García-Tenorio R. (2004), "GEANT4 Code for Simulation of a Germanium Gamma-Ray Detector and its Application to Efficiency Calibration", Nucl. Instrum. Methods., A 518 764-774.
[76] Huy N.Q. and Luyen T.V. (2004), "A Method to Determine 238 U Activity in Environmental Soil Samples by using 63.3 keV-Photopeak-Gamma HPGe Spectrometer", Appl. Rad. and Isot., 61 1419-1224.-140-[77] IAEA (2002), "IAEA Analytical Quality Control Services Reference Materials Catalogue 2002-2003", IAEA, 2.1 Biological 25-36, A-1400 Vienna Austria.
[78] IEEE Standards Board (1978), "IEEE Standard Techniques for Determination of Germanium Semiconductor Detector Gamma-Ray Efficiency using a Standard Marinelli (Re-entrant) Beaker Geometry", ANSI/IEEE Std 680-1978.
[79] Internet, "Genetic programming-Bibliography", Source: http://en.wikipe dia.org/wiki/Genetic_programming.
[80] Internet, "History of Mathematics: Chronological of Mathematicians", Source: http://aleph0.clarku.edu/~djoyce/mathhist/chronology.html.
[81] Internet, "The Monty Hall Problem", Source: http://mathworld.wolfram.-com/MontyHallProblem.html.
[82] Jurado Vargas M., Cornejo Diaz N. and Perez Sanchez D. (2003), "Efficiency Transfer in the Calibration of a Coaxial p-type HPGe Detector using the Monte Carlo Method", Appl. Rad. and Isot., 58 707-712.
[83] Jurado Vargas M., Fernández Timón A., Cornejo Díaz N. and Pérez Sánchez D. (2002), "Monte Carlo Simulation of the Self-absorption Corrections for Natural Samples in Gamma-ray Spectrometry", Appl. Rad. and Isot., 57 893-898.
[84] Kalos M.H. and Whitlock P.A. (1986), "Monte Carlo Methods", John Wiley and Sons, USA.
[85] Knoll G.F. (2000), "Radiation Detection and Measurement, 3rd Edition", John Wiley & Son, Inc., New York.
[86] Korun M. and Vidmar T. (2000), "Monte Carlo Calculations of the Total-to-Peak Ratio in Gamma-ray Spectrometry", Appl. Rad. and Isot., 52 785-789.-141-[87] Kotani M., Ochi M., Ozawa S. and Akazawa K. (2001), "Evolutionary Discriminant Functions using Genetic Algorithms with Variable-Length Chromosome", Proceedings of the International Joint Conference, 198-105.
[88] Koza J.R. (1990), "Genetic Programming: A Paradigm for Genetically Breeding Populations of Computer Programs to Solve Problems", Technical Report, STAN-CS-90-1314, Dept. of Computer Science, Stanford University, Stanford, CA 94305.
[89] Kenneth A. De Jong (1975), "An Analysis of Behavior of a Class of Genetic Adaptive Systems", Ph.D. Thesis, University of Michigan.
[90] Laborie J.M., Le Petit G., Abt D. and Girard M. (2000), "Monte Carlo Calculations of the Efficiency Calibration Curve and Coincidence-summing Corrections in Low-level Gamma-ray Spectrometry using Well-type HPGe Detectors", Appl. Rad. and Isot., 53 57-62.
[91] Lal B. and Iyengar K.V.K. (1970), "Monte Carlo Calculations of Gamma Ray Response Characteristics of Cylindrical Ge(Li) Detectors", Nucl. Instrum. Methods., 79 19-28.
[92] Lavi N. and Alfassi Z.B. (2005), “Development of Marinelli Beaker Standards Containing Thorium Oxide and Application for Measurement of Radioactive Environmental Samples”, Radiation Measurements, 39 15-19.
[93] Mahmoud I. Abbas (2001), "HPGe Detector Photopeak Efficiency Calculation Including Self-absorption and Coincidence Corrections for Marinelli Beaker Sources using Compact Analytical Expressions", Appl. Rad. and Isot., 54 761-768.
[94] Mark Dowdall (2000), "Practicable Monte Carlo Calibration of HPGe Detectors for Environmental Measurements", Technical Report of Norwegian Radiation Protection Authority, Tromsey.-142-[95] Marsegurra M., Zio E. and Cadini F. (2005), "Genetic Algorithm Optimization of a Model-Free Fuzzy Control System", Annals of Nuclear Energy, 32 712-728.
[96] Martin Schlager (2007), "Precise Modelling of Coaxial Germanium Detectors in Preparation for a Mathematical Calibration", Nucl. Instrum. Methods., A 580 137-140.
[97] Marzio Marsegurra, Enrico Zio and Raffaele Canetta (2004), "Using Genetic Algorithms for Calibrating Simplified Models of Nuclear Reactor Dynamics", Annals of Nuclear Energy, 31 1219-1250.
[98] McDonald Kirk T. (1998), "Higher-Order QED Effects and Nonlinear QED", Conference Proceedings of the 18th Physics in Collision, Frascati.
[99] Metropolis N. (1987), "The Beginning of the Monte Carlo Method", Los Alamos Science, Special Issue, 125-130.
[100] Metropolis N. and Ulam S. (1949), "The Monte Carlo Method", Journal of The American Statistical Association, 44 335-341.
[101] North American Scientific, Inc. (2001), "Certificate of Calibration", North American Scientific, Inc., CA 91605, California.
[102] Orion I. and Wielopolski L. (2000), "Response Function of the BGO and NaI(Tl) Detectors using Monte Carlo Simulations", Annals of the New York Academy of Science, p. 271-275.
[103] Osorio V. and Peraza H. (1995), "Chart of the Nuclides", Physics Section, IAEA, Vienn.
[104] Parks G.T. (1996), "Multiobjective Pressurized Water Reactor Reload Core Design by Nondominated Genetic Algorithm Search", Nucl. Sci. Eng., 124 178-187.-143-[105] 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”, Appl. Rad. and Isot., 64 1346-1349.
[106] Peterman B.F., Hontzeas S. and Rystephanick R.G. (1972), "Monte Carlo Calculations of Relative Efficiencies of Ge(Li) Detectors", Nucl. Instrum. Methods., 104 461-468.
[107] Prugel-Bennett A. and Shaprio J.L. (1994), "An Analysis of Genetic Algorithms using Statistical Mechanics", Physical Review Letters, 9 1305-1309.
[108] Ratzlaff S.A., Aral M.M. and Al-Khazyal F. (1992), "Optimal Design of Groundwater Capture Systems using Segmented Velocity-Direction Constraints", Groundwater, 30 607-612.
[109] Rechenberg I. (1973), "Evolution Strategy: Optimization Technical System based on Principle of Biological Evolution", Univ. of Stuttgart Press.
[110] Ródenas J., Pascual A., Zarza I., Serradell V., Ortiz J. and Ballesteros L. (2003), "Analysis of the Influence of Germanium Dead Layer on Detector Calibration Simulation for Environmental Radioactive Samples using the Monte Carlo Method", Nucl. Instrum. Methods., A 496 390-399.
[111] Schaffer J.D. (1985), "Multiple-Objective Optimization using Genetic Algorithm", Proceedings of the 1st International Conference on Genetic Algorithms, 93-100.
[112] Schwefel H.P. (1975), "Evolution Strategy and Numerical Optimization Dissertation", Technique University Press, Berlin.
[113] Seppo Klemola (1996), "Optimization of Sample Geometries in Low-level Gamma Spectroscopy", Nucl. Instrum. Methods., A 369, 578-581.-144-[114] Sima O. and Arnold D. (2002), "Transfer of the Efficiency Calibration of Germanium Gamma-Ray Detectors using the GESPECOR Software", Appl. Rad. and Isot., 56 71-75.
[115] Snyder B.J. and Knoll G.F. (1966), "Calculated Gamma Ray Photofractions for Well-Type Scintillation Detectors", Nucl. Instrum. Methods., 40 261-266.
[116] Spamer J. and Gelbard E.M. (1969), "Monte Carlo Principles and Neutron Transport", Addison-Wesley, Massachusetts.
[117] Tawara H., Sasaki S., Saito K. and Shibamura E. (2000), "A Monte Carlo Method for Determining Absolute Scintillation-Photon Yields and Energy Resolution of Scintillators for Gamma-rays", Proceedings of the 2nd International Workshop on EGS, p. 152-160.
[118] Tsutsumi M., Oishi T., Kinouchi N., Sakamoto R. and Yoshida M. (2001), "Simulation of the Background for Gamma Detection System in the Indoor Environments of Concrete Buildings", Journal of Nucl. Sci. and Techno., Vol 38, No. 12, p. 1109-1114.
[119] Tsutsumi M., Oishi T., Kinouchi N., Sakamoto R. and Yoshida M. (2002), "Design of an Anti-Compton Spectrometer for Low-level Radioactive Wastes using Monte Carlo Techniques", Journal of Nucl. Sci. and Techno., Vol 39, No. 9, p. 957-963.
[120] Vitorelli J.C., Silva A.X., Crispim V.R., da Fonseca E.S. and Pereira W.W. (2005), "Monte Carlo Simulation of Response Function for a NaI(Tl) Detector for Gamma-rays from 241 Am/Be Source", Appl. Rad. and Isot., 62 619-622.
[121] Wainio K.M. and Knoll G.F. (1966), "Calculated Gamma Ray Response Characteristics of Semiconductor Detectors", Nucl. Instrum. Methods., 44 213-223.-145-[122] Winoto P. (2002), "Genetic Algorithms and Social Simulation", Springer-Verlag.
[123] Wu Hongchum (2001), "Pressurized Water Reactor Reloading Optimization using Genetic Algorithms", Annals of Nuclear Energy, 28 1329-1341.
[124] X-5 Monte Carlo Team (2003), "MCNP-A General Purpose Monte Carlo N-Particle Transport Code, Version 5, Volume I: Overview and Theory", Los Alamos National Laboratory, LA-UR-03-1987.
[125] Ya-Zhong Luo, Yan-Gang Liang and Li-Ni Zhou (2004), "Multi-level, Multi-objective and Multisplinary Optimization Design of a Series of Launch Vehicles", Proceedings of the 55th International Astronautical Congress, Vancouver, Canada.
[126] Zerby C.D. and Moran H.S. (1960), "Calculation of the Pulse-Height Response of NaI(Tl) Scintillation Counters", Oak Ridge National Laboratory Report, ORNL-3169.
------------------------------------------------------------
keyword: download luan an tien si, vat ly,chuyen nganh, vat ly hat nhan,nghien cuu, he suat ghi nhan, cua detector ban dan, sieu tinh te (hpge), trong pho ke, gamma bang phuong phap, monte carlo, va thuat toan, di truyen, vo xuan an
Nhận xét
Đăng nhận xét