一种任意多层屏蔽结构γ射线累积因子迭代计算方法技术

本发明专利技术提供一种任意多层屏蔽结构γ射线累积因子迭代计算方法，该方法采用蒙特卡罗模拟的方式计算得到大量单层屏蔽及双层屏蔽结构的γ射线累积因子数据，并基于单层和双层屏蔽累积因子数据建立起单层与双层屏蔽累积因子回归计算模型，基于单层屏蔽数据建立起双层屏蔽等效层原子序数回归计算模型，最终采用等效层迭代的方式将任意多层屏蔽结构转化为可处理的双层屏蔽，实现任意多层屏蔽结构的γ射线累积因子高效准确计算。线累积因子高效准确计算。线累积因子高效准确计算。

【技术实现步骤摘要】
一种任意多层屏蔽结构
γ
射线累积因子迭代计算方法


[0001]本专利技术涉及一种辐射防护最优化设计工作中用于确定任意多层屏蔽结构γ射线累积因子的迭代计算方法。

技术介绍

[0002]γ射线照射可能发生在一系列行业，例如核能发电、放射医疗、核武器等。在核电厂核岛以及核废物处置基地等放射性较强的场所，对于γ射线的屏蔽更是至关重要。实际的辐射环境经常出现的屏蔽情况是分层屏蔽结构，已有研究表明分层结构相较于单层结构可以提供更好的射线屏蔽效果。为了在达到最优防护效果的同时节约成本，使辐射实践活动尽可能满足“辐射防护最优化”原则，需要对屏蔽材料的射线屏蔽性能以及屏蔽结构进行详细地分析，在相同的屏蔽效果下选择最佳的屏蔽材料与屏蔽结构组合。γ射线累积因子被引入用来分析γ射线的透射和散射，表示在通过介质的辐射中，某点的总辐射强度与同一点的未包括散射辐射强度的比值。在实际的屏蔽设计工作中，累积因子是必须要考虑的量，否则屏蔽的厚度将小于预期值，最终可能导致严重的辐射危害。尤其是对于高原子序数屏蔽材料以及高能γ射线，通过对分析屏蔽结构的累积因子可以确定何种情况下能使屏蔽效果达到最佳。
[0003]目前针对多层屏蔽结构γ射线累积因子计算常用的方法主要有Kalos公式及其一系列改进公式(Lin
‑
Jiang公式，Basu公式等)，以及Broder公式、Harima公式等。多层屏蔽经验公式众多，但大多有明显缺陷。一方面是计算涉及多个参数，且参数与材料种类及排列顺序有关，并需要事先获得单一材料累积因子、康普顿质量衰减系数、总质量衰减系数等数据。另一方面是适用范围有限，往往只适用于少数几种特定的材料组合，想要克服该局限性，需要引入更复杂的公式和修正系数，这显然不是最理想的解决方案，且不容易实现。近年来亦有将机器学习算法(如支持向量回归、神经网络等)应用于多层屏蔽累积因子计算的研究，并采用了等效层迭代的形式，但研究尚不够完善，对等效层原子序数的处理方式欠佳导致最终在计算准确度方面存在较大不足。
[0004]综上所述，开发出一种针对任意多层屏蔽结构γ射线累积因子计算的可靠方法对材料的屏蔽性能分析、核工业中的屏蔽设计计算、核事故后的分析与控制等一系列工作的开展有重要意义。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是为了解决对任意多层屏蔽结构的γ射线累积因子计算技术中，存在的算法适用范围有限、计算准确度不足及计算过程繁琐等问题，而提出的一种任意多层屏蔽结构γ射线累积因子迭代计算方法，该方法采用蒙特卡罗模拟的方式计算得到大量单层屏蔽及双层屏蔽结构的γ射线累积因子数据，并基于单层和双层屏蔽累积因子数据建立起单层与双层屏蔽累积因子回归计算模型，基于单层屏蔽数据建立起双层屏蔽等效层原子序数回归计算模型，最终采用等效层迭代的方式将任意多层屏蔽结构转化为可处理的双层
屏蔽，实现任意多层屏蔽结构的γ射线累积因子高效准确计算。
[0006]本专利技术的目的是这样实现的：
[0007](1)基于蒙特卡罗模拟方法建立单层和双层屏蔽累积因子的输运计算模型；
[0008](2)通过输运计算模型结合射线指数衰减规律，计算得到大量单层屏蔽及双层屏蔽结构的γ射线累积因子数据；
[0009](3)在单层和双层屏蔽累积因子数据的基础上，基于机器学习中的极限树算法，建立起累积因子回归计算模型，用于计算单层和双层屏蔽累积因子；
[0010](4)在单层屏蔽累积因子数据的基础上，建立起双层屏蔽等效层原子序数回归计算模型，以便将双层屏蔽转化为一等效层；
[0011](5)根据等效层处理原则与迭代策略，建立任意多层屏蔽结构累积因子迭代计算模型，通过循环迭代将任意多层屏蔽转化为一种等效的双层屏蔽结构；
[0012](6)计算该双层屏蔽结构的累积因子值并将其作为任意多层屏蔽累积因子问题的输出结果。
[0013]步骤(1)中，基于蒙特卡罗模拟方法建立单层和双层屏蔽累积因子的输运计算模型具体为：
[0014]1)采用球壳模型(无限大介质模型)作为用于模拟计算的单层屏蔽及双层屏蔽结构几何模型，源为点源；
[0015]2)获取γ射线与物质相互作用的衰减系数；
[0016]3)进行平均自由程数(mfp)与对应的几何厚度的换算，确定球壳模型中的计数面半径，平均自由程数t与几何厚度d(cm)通过下式转换：
[0017][0018]式中，ρ为介质材料的密度，g/cm3；(μ/ρ)为材料的质量衰减系数，cm2/g。
[0019]4)选择能量响应函数，从而确定光子注量与剂量的转换原则；
[0020]5)输运模拟时考虑光子与物质所有的相互作用过程，包括相干散射、康普顿散射、光电吸收、电子对效应，以及次级辐射如轫致辐射等。最终完成输运计算模型的建立。
[0021]步骤(2)中，通过输运计算模型结合射线指数衰减规律计算γ射线累积因子的过程为：
[0022]1)依据下式计算得到特定能量与介质厚度下的剂量值D
t
：
[0023][0024]式中，E0为入射光子能量，MeV；Φ(r,E)为在以点源为圆心的半径为r(cm)的球面上能量为E的光子注量，cm
‑2；C为能量相关的光子注量
‑
剂量转换系数。
[0025]2)利用射线指数衰减规律计算直穿光子剂量。r处的直穿光子剂量D0由下式计算：
[0026][0027]式中，Φ0(r,E0)为半径r处未经任何碰撞的直穿光子注量；r为探测球面的半径，cm。n为屏蔽的层数，对于单层屏蔽，n＝1，对于双层屏蔽，n＝2。
[0028]3)γ射线累积因子B通过下式计算：
[0029][0030]步骤(3)中，建立单层和双层屏蔽累积因子回归计算模型包括：将输入空间定义为(E,Z1,t1,Z2,t2)，输出为B，其中Z
n
和t
n
分别为第n层屏蔽的材料原子序数和屏蔽厚度，对于单层屏蔽累积因子，Z2和t2设置为0，此时输入空间的为(E,Z,t,0,0)。B为该单层或双层屏蔽的累积因子。之后采用极限树算法，对单层和双层屏蔽累积因子数据进行学习，从而建立起单层和双层屏蔽累积因子的回归计算模型。
[0031]步骤(4)中，建立双层屏蔽等效层原子序数回归计算模型包括：将输入空间定义为(E,B,t)，其中，E为射线能量，B为该单层屏蔽的累积因子，t为屏蔽厚度。同样采用极限树算法对数据进行学习，从而建立起双层屏蔽等效层原子序数回归计算模型。
[0032]步骤(5)中，等效层处理原则与迭代策略为：
[0033]1)将屏蔽层1和屏蔽层2的材料和厚度信息作为累积因子回归计算模型的输入，计算得到双层屏蔽累积因子B
(1,2)
；
[0034]2)B
(1,2)
与两层屏蔽厚度之和(t1+t2)作为等效层原子序数回归计算模型的输入，进而计算得到等效层的等效原子序数Z
(1,2)...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种任意多层屏蔽结构γ射线累积因子迭代计算方法，其特征在于，步骤如下：(1)基于蒙特卡罗模拟方法建立单层和双层屏蔽累积因子的输运计算模型；(2)通过输运计算模型结合射线指数衰减规律，计算得到大量单层屏蔽及双层屏蔽结构的γ射线累积因子数据；(3)在单层和双层屏蔽累积因子数据的基础上，基于机器学习中的极限树算法，建立起累积因子回归计算模型，用于计算单层和双层屏蔽累积因子；(4)在单层屏蔽累积因子数据的基础上，建立起双层屏蔽等效层原子序数回归计算模型，以便将双层屏蔽转化为一等效层；(5)根据等效层处理原则与迭代策略，建立任意多层屏蔽结构累积因子迭代计算模型，通过循环迭代将任意多层屏蔽转化为一种等效的双层屏蔽结构；(6)计算该双层屏蔽结构的累积因子值并将其作为任意多层屏蔽累积因子问题的输出结果。2.根据权利要求1所述的一种任意多层屏蔽结构γ射线累积因子迭代计算方法，其特征在于，步骤(1)中，基于蒙特卡罗模拟方法建立单层和双层屏蔽累积因子的输运计算模型具体为：1)采用球壳模型作为用于模拟计算的单层屏蔽及双层屏蔽结构几何模型，源为点源；2)获取γ射线与物质相互作用的衰减系数；3)进行平均自由程数与对应的几何厚度的换算，确定球壳模型中的计数面半径，平均自由程数t与几何厚度d通过下式转换：式中，ρ为介质材料的密度，g/cm3；(μ/ρ)为材料的质量衰减系数，cm2/g；4)选择能量响应函数，从而确定光子注量与剂量的转换原则；5)输运模拟时考虑光子与物质所有的相互作用过程，包括相干散射、康普顿散射、光电吸收、电子对效应，以及次级辐射如轫致辐射；最终完成输运计算模型的建立。3.根据权利要求1所述的一种任意多层屏蔽结构γ射线累积因子迭代计算方法，其特征在于，步骤(2)中，通过输运计算模型结合射线指数衰减规律计算γ射线累积因子的过程为：1)依据下式计算得到特定能量与介质厚度下的剂量值D
t
：式中，E0为入射光子能量，MeV；Φ(r,E)为在以点源为圆心的半径为r的球面上能量为E的光子注量，cm
‑2；C为能量相关的光子注量
‑
...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘永阔，陈志涛，贾亚辉，郭晓俐，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：