Код переноса N-частиц Монте-Карло
| Разработчик(и) | ЛАНЛ |
|---|---|
| Стабильная версия | MCNP6.3 / 10 января 2023 г [1] |
| Написано в | Фортран 90 |
| Операционная система | Кросс-платформенный |
| Тип | Вычислительная физика |
| Лицензия | https://rsicc.ornl.gov/ |
| Веб-сайт | МакНП |
Транспорт N-частиц Монте-Карло ( MCNP ) [2] — это универсальный код переноса излучения Монте-Карло с непрерывной энергией, обобщенной геометрией и зависимостью от времени, предназначенный для отслеживания многих типов частиц в широком диапазоне энергий и разработанный Национальной лабораторией Лос-Аламоса . Конкретные области применения включают, помимо прочего, радиационную защиту и дозиметрию, радиационную защиту , радиографию , медицинскую физику, безопасность ядерной критичности , проектирование и анализ детекторов, каротаж ядерных нефтяных скважин , для ускорителей проектирование мишеней деления и , проектирование реакторов термоядерного синтеза , дезактивацию. и вывод из эксплуатации. Код обрабатывает произвольную трехмерную конфигурацию материалов в геометрических ячейках, ограниченных поверхностями первой и второй степени и эллиптическими торами четвертой степени.
Обычно используются точечные данные поперечного сечения, хотя доступны и групповые данные. Для нейтронов учитываются все реакции, указанные в конкретной оценке сечения (например, ENDF/B-VI). Тепловые нейтроны описываются как моделью свободного газа, так и S(α,β)-моделями. Для фотонов код учитывает некогерентное и когерентное рассеяние, возможность флуоресцентного излучения после фотоэлектрического поглощения, поглощение при парном рождении с локальным испусканием аннигиляционного излучения и тормозное излучение. Для транспорта электронов используется модель непрерывного замедления, которая включает позитроны, k-рентгеновское излучение и тормозное излучение, но не включает внешние или самоиндуцированные поля.
Важные стандартные функции, которые делают MCNP очень универсальным и простым в использовании, включают мощный общий источник, источник критичности и наземный источник; графопостроители геометрии и вывода; богатая коллекция методов уменьшения дисперсии; гибкая структура учета; и обширная коллекция перекрестных данных.
MCNP содержит множество гибких счетчиков: поверхностный ток и поток, объемный поток (длина трека), точечные или кольцевые детекторы, нагрев частиц, нагрев деления, счетчик высоты импульса для энергии или осаждения заряда, счетчики сетки и счетчики радиографии.
Ключевая ценность, которую обеспечивает MCNP, — это возможность прогнозирования, которая может заменить дорогостоящие или невозможновыполнимые эксперименты. Его часто используют для разработки крупномасштабных измерений, что обеспечивает значительную экономию времени и средств для сообщества. Последняя версия кода MCNP LANL, версия 6.2, представляет собой часть набора синергетических возможностей, каждая из которых разработана в LANL; он включает в себя оцененные ядерные данные (ENDF) и код обработки данных NJOY. Высокая уверенность международного сообщества пользователей в прогнозирующих возможностях MCNP основана на его работе с наборами тестов для проверки и проверки, сравнении с кодами-предшественниками, автоматизированным тестированием, базовыми высококачественными ядерными и атомными базами данных и значительными испытаниями, проводимыми его пользователями.
История
[ редактировать ]Метод Монте-Карло для переноса радиационных частиц зародился в LANL в 1946 году. [3] Создателями этих методов были Станислав Улам , Джон фон Нейман , Роберт Рихтмайер и Николас Метрополис . [4] Монте-Карло для транспортировки радиации был придуман Станиславом Уламом в 1946 году, когда он играл в пасьянс во время выздоровления от болезни. « Потратив много времени на попытки оценить успех с помощью комбинаторных вычислений, я задался вопросом, не может ли быть более практичным методом… проложить все это, скажем, сто раз, а затем просто наблюдать и подсчитывать количество успешных ходов ». В 1947 году Джон фон Нейман направил письмо Роберту Рихтмайеру, предлагая использовать статистический метод для решения проблем диффузии и размножения нейтронов в устройствах деления. [5] Его письмо содержало 81-шаговый псевдокод и было первой формулировкой расчета Монте-Карло для электронной вычислительной машины. Предположения фон Неймана заключались в следующем: зависимость от времени, непрерывная энергия, сферическая, но изменяющаяся в радиальном направлении, один делящийся материал, изотропное рассеяние и образование деления, а также множественность деления 2, 3 или 4. Он предложил использовать 100 нейтронов каждый для 100 столкновений и оценил время вычислений на ENIAC в пять часов. [6] [ циклическая ссылка ] . Рихтмайер предложил предложения, позволяющие учитывать несколько расщепляющихся материалов, отсутствие зависимости спектра деления от энергии, множественность одного нейтрона и проведение вычислений за компьютерное время, а не за количество столкновений. Код был окончательно доработан в декабре 1947 года. Первые расчеты были проведены в апреле/мае 1948 года на ENIAC.
Ожидая физического перемещения ENIAC, Энрико Ферми изобрел механическое устройство под названием FERMIAC. [7] отслеживать движение нейтронов через делящиеся материалы методом Монте-Карло. Методы Монте-Карло для переноса частиц стимулировали развитие вычислений с момента появления современных компьютеров; это продолжается и сегодня.
В 1950-х и 1960-х годах эти новые методы были объединены в серию специальных кодов Монте-Карло, включая MCS, MCN, MCP и MCG. Эти коды могли транспортировать нейтроны и фотоны для специализированных приложений LANL. В 1977 году эти отдельные коды были объединены для создания первого обобщенного кода переноса радиационных частиц Монте-Карло, MCNP. [8] [9] В 1977 году MCNP была впервые создана путем слияния MCNG с MCP для создания MCNP. Первой версией кода MCNP была версия 3, выпущенная в 1983 году. Она распространяется Информационно-вычислительным центром по радиационной безопасности в Ок-Ридже, штат Теннесси.
Расширение N-частиц Монте-Карло
[ редактировать ]Программа Monte Carlo N-Particle eXtended (MCNPX) также была разработана в Национальной лаборатории Лос-Аламоса и способна моделировать взаимодействия 34 различных типов частиц (нуклонов и ионов) и более 2000 тяжелых ионов практически при всех энергиях. [10] включая моделируемые MCNP.
Оба кода могут использоваться, , для определения критичности ядерных систем и для определения доз от источников среди прочего .
MCNP6 представляет собой слияние MCNP5 и MCNPX. [10]
Сравнение
[ редактировать ]MCNP6 менее точен, чем MCNPX. [11] [12] Geant4 менее точен, чем MCNPX. [11] [12] [13] [14] [15] Geant4 менее точен, чем MCNP5. [12] [16]
Geant4 медленнее, чем MCNPX. [12] [13] [17]
См. также
[ редактировать ]Примечания
[ редактировать ]- ^ «Примечания к выпуску MCNP6.3» (PDF) . ЛАНЛ. 10 января 2023 г. Проверено 9 января 2024 г.
- ^ «Сайт MCNP» .
- ^ Суд, А. (июль 2017 г.). «Метод Монте-Карло и MCNP – краткий обзор нашей 40-летней истории» (PDF) . Веб-сайт MCNP — раздел ссылок .
- ^ Экхардт, Р. (1987). «Стэн Улам, Джон фон Нейман и метод Монте-Карло» (PDF) . Веб-сайт MCNP – справочный раздел .
- ^ фон Нейман, Дж. (1947). «Статистические методы диффузии нейтронов» (PDF) .
- ^ «ЭНИАК» . Arc.Ask3.Ru .
- ^ «ФЕРМИАК» , Arc.Ask3.Ru , 28 августа 2019 г. , получено 9 января 2020 г.
- ^ Картер, LL (март 1975 г.). «Разработка кода Монте-Карло в Лос-Аламосе» (PDF) . Веб-сайт MCNP – справочный раздел .
- ^ «Материалы заседания исследовательской группы NEACRP в Монте-Карло» (PDF) . Архивы ОЭСР-АЯЭ . Июль 1974 года.
- ^ Jump up to: а б Джеймс, М.Р. «MCNPX 2.7.x — разрабатываются новые функции» (PDF) .
- ^ Jump up to: а б Месик, Кентукки; Фельдман, WC; Купленд, DDS; Стоунхилл, округ Колумбия (2018). «Анализ Geant4 для моделирования взаимодействия галактических космических лучей внутри планетарных тел» . Наука о Земле и космосе . 5 (7): 324–338. arXiv : 1810.06483 . Бибкод : 2018E&SS....5..324M . дои : 10.1029/2018EA000400 .
- ^ Jump up to: а б с д Глостер, Колин Пол (2023). «Комментарий к статье «Гамма-спектроскопия с использованием углового распределения комптоновского рассеяния» [Nucl. Instr. and Meth. A 1031 (2022) 166502]» . Ядерные приборы и методы в физических исследованиях. Раздел А: Ускорители, спектрометры, детекторы и сопутствующее оборудование . 1049 : 167923. Бибкод : 2023NIMPA104967923G . дои : 10.1016/j.nima.2022.167923 . S2CID 255262511 .
- ^ Jump up to: а б Аффонсо, Вернек; Раони, Ренато; Маттос Барбоса, Кэролайн; Плотина, Роос, Сан-Франциско; Сальгадо, Уильям Л.; Х. да Силва, Адемир; М. Сальгадо, Сезар (2020). «Сравнение кодов MCNPX и Gate/Geant4 в исследованиях объемной доли» . Прикладное излучение и изотопы . 164 : 109226. Бибкод : 2020AppRI.16409226A . дои : 10.1016/j.apradiso.2020.109226 . ПМИД 32819497 .
- ^ ван дер Энде, Б.М.; Атанакович Дж.; Эрландсон, А.; Бентуми, Г. (2016). «Использование GEANT4 в сравнении с MCNPX для определения характеристик детектора нейтронов с борной подкладкой» . Ядерные приборы и методы в физических исследованиях. Раздел А: Ускорители, спектрометры, детекторы и сопутствующее оборудование . 820 : 40–47. Бибкод : 2016NIMPA.820...40В . дои : 10.1016/j.nima.2016.02.082 .
- ^ Феррари, Альфредо; Киселев, Даниэла; Кои, Тацуми; Вольмутер, Майкл; Давиде, Жан-Кристоф (2018). «Лидирование Po-производства: эталон между Geant4, FLUKA и MCNPX». arXiv : 1806.03732 [ physical.acc-ph ].
- ^ Алматари, М.; Исса, Шамс AM; Донг, МГ; Сайед, Мичиган; Аяд, Р. (2019). «Сравнение MCNP5, Geant4 и экспериментальных данных по ослаблению гамма-лучей стеклами PbO-BaO-B2O3» . Гелион . 5 (8): e02364. дои : 10.1016/j.heliyon.2019.e02364 . ПМК 6716400 . ПМИД 31485541 .
- ^ Рандения, СД; Таддеи, П.Дж.; Ньюхаузер, В.Д.; Йепес, П. (2009). «Взаимное сравнение кодов переноса излучения Монте-Карло MCNPX, GEANT4 и FLUKA для моделирования протонной лучевой терапии глаза» . Ядерные технологии . 168 (3): 810–814. Бибкод : 2009NucTe.168..810R . дои : 10.13182/NT09-A9310 . ПМЦ 2943388 . ПМИД 20865141 .