Khóa luận Xác định nguyên tử số hiệu dụng của một số loại polyme

Nội dung text: Khóa luận Xác định nguyên tử số hiệu dụng của một số loại polyme

1. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM TP. HỒ CHÍ MINH KHOA VẬT LÝ TRẦN THỊ MỸ DUYÊN KHĨA LUẬN TỐT NGHIỆP XÁC ĐỊNH NGUYÊN TỬ SỐ HIỆU DỤNG CỦA MỘT SỐ LOẠI POLYME Chuyên ngành: Vật lý học Tp. Hồ Chí Minh - Năm 2020
2. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH KHOA VẬT LÝ XÁC ĐỊNH NGUYÊN TỬ SỐ HIỆU DỤNG CỦA MỘT SỐ LOẠI POLYME Cán bộ hướng dẫn: TS. Hồng Đức Tâm Sinh viên thực hiện: Trần Thị Mỹ Duyên
3. LỜI CẢM ƠN Trong quá trình thực hiện khĩa luận, em xin chân thành cảm ơn thầy Hồng Đức Tâm. Thầy đã luơn hướng dẫn và truyền đạt nhiều kiến thức cho tơi trong quá trình thực hiện. Thầy khơng chỉ truyền đạt những kiến thức khoa học mà cịn truyền đạt nhiều giá trị nhân văn giúp em cĩ thêm tri thức trên con đường tương lai. Tơi xin gửi lời cảm ơn đến quý thầy cơ Khoa Vật lý và trường Đại học Sư phạm đã hỗ trợ tơi trong quá trình học tập và rèn luyện. Đồng thời, tơi xin cảm ơn các bạn lớp Vật lý Cử nhân A K42 đã đồng hành cùng tơi và giúp đỡ trong những năm học qua. Cuối cùng, tơi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc nhất đến ba mẹ và các thành viên trong gia đình đã luơn ủng hộ và giúp đỡ tơi để tơi cĩ thể tập trung hồn thành khĩa luận. i
4. DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Chữ viết tắt Tiếng Việt Tiếng Anh MCNP6 Chương trình mơ phỏng Monte Monte Carlo N – Particle 6 Carlo 6 Zeff Nguyên tử số hiệu dụng Effective atomic number RD Độ lệch tương đối Relative Deviation CTHH Cấu tạo hĩa học Chemical formula ii
5. DANH MỤC HÌNH VẼ - ĐỒ THỊ Hình 1.1. Hiệu ứng quang điện 3 Hình 1.2. Hiệu ứng Compton và sơ đồ tán xạ của bức xạ gamma lên electron tự do 4 Hình 1.3. Hiệu ứng tạo cặp và hiệu ứng hủy cặp 5 Hình 2.1. Cấu trúc thẻ khai báo ơ mạng trong tập tin đầu vào 15 Hình 2.2. Cấu trúc thẻ khai báo mặt trong tập tin đầu vào 16 Hình 2.3. Cấu trúc thẻ khai bao nguồn trong tập tin đầu vào 18 Hình 2.4. Cấu trúc thẻ khai báo vật liệu trong tập tin đầu vào 19 Hình 3.1. Sơ đồ mơ hình thực nghiệm gamma truyền qua 20 Hình 3.2. Mơ hình mơ phỏng gamma truyền qua trong chương trình MCNP6 20 Hình 3.3. Thơng số của nguồn phĩng xạ 21 Hình 3.4. Phổ năng lượng trước và sau khi xử lý bằng phần mềm Colegram 24 Hình 3.5. Đồ thị so sánh giữa hai phương pháp 27 Hình 3.6. So sánh độ chênh lệch của nguyên tử số hiệu dụng giữa phương pháp tính trực tiếp với các nghiên cứu khác 28 Hình 3.7. So sánh độ chênh lệch của nguyên tử số hiệu dụng giữa phương pháp Monte Carlo với các nghiên cứu khác 29 iii
6. DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 2.1. Cấu trúc tập tin đầu vào của chương trình MCNP6 13 Bảng 2.2. Một số mặt được nghĩa trong MCNP6 16 Bảng 2.3. Các định nghĩa thơng số trong MCNP6 17 Bảng 3.1. Tên gọi, cấu trúc hĩa học và mật độ của một số vật liệu polyme 22 Bảng 3.2. Cấu hình và thơng số kỹ thuật của đầu dị NaI(Tl) 23 Bảng 3.3. Dữ liệu tính tốn hệ số suy giảm khối của vật liệu 24 Bảng 3.4. Bảng so sánh nguyên tử số hiệu dụng giữa hai phương pháp 26 Bảng 3.5. Bảng so sánh nguyên tử số hiệu dụng với các nghiên cứu khác 27 iv
7. MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN i DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ii DANH MỤC HÌNH VẼ - ĐỒ THỊ iii DANH MỤC BẢNG BIỂU iv MỞ ĐẦU 1 CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ NGUYÊN TỬ SỐ HIỆU DỤNG 3 1.1. Tương tác bức xạ gamma với vật chất 3 1.1.1. Hiệu ứng quang điện 3 1.1.2. Hiệu ứng Compton 4 1.1.3. Hiệu ứng tạo cặp 5 1.2. Cơ sở lý thuyết 6 1.2.1. Xác định hệ số suy giảm khối 6 1.2.2. Xác định nguyên tử số hiệu dụng 8 1.3. Phương pháp xác định nguyên tử số hiệu dụng 9 1.3.1. Phương pháp tính trực tiếp 9 1.3.2. Phương pháp Monte Carlo 9 1.4. Tĩm tắt chương 1 11 CHƯƠNG 2. PHƯƠNG PHÁP MONTE CARLO VÀ CHƯƠNG TRÌNH MCNP6 12 2.1. Phương pháp Monte Carlo 12 2.2. Chương trình MCNP6 12 2.3. Cấu trúc tập tin đầu vào 13 v
8. 2.3.1. Thẻ khai báo ơ mạng (Cell Cards) 14 2.3.2. Thẻ khai báo mặt (Surface Cards) 15 2.3.3. Thẻ khai báo dữ liệu (Data Cards) 17 2.4. Tĩm tắt chương 2 19 CHƯƠNG 3. XÁC ĐỊNH NGUYÊN TỬ SỐ HIỆU DỤNG 20 3.1. Mơ hình mơ phỏng 20 3.1.1. Mơ hình mơ phỏng 20 3.1.2. Phương pháp xử lý phổ 23 3.2. Kết quả và nhận xét 24 3.2.1. Xác định hệ số suy giảm khối 24 3.2.2. Xác định nguyên tử số hiệu dụng 25 3.3. Tĩm tắt chương 3 29 KẾT LUẬN 30 TÀI LIỆU THAM KHẢO 31 vi
9. MỞ ĐẦU Kiểm tra và đánh giá vật liệu là một trong những vấn đề cần thiết đối với các ngành trong lĩnh vực khoa học. Hiện nay, một trong những phương pháp kiểm tra được sử dụng rộng rãi là phương pháp kiểm tra khơng phá hủy. Phương pháp này dùng để phát hiện khuyết tật của vật liệu mà khơng làm ảnh hưởng khả năng sử dụng của vật liệu sau này. Trong đĩ, phương pháp chụp ảnh phĩng xạ là phương pháp sử dụng tia bức xạ chiếu qua vật liệu cần kiểm tra và dựa vào sự suy giảm của tia bức xạ khi xuyên qua chiều dày vật liệu để đánh giá kết cấu vật liệu. Để đánh giá khả năng che chắn của vật liệu, các nhà khoa học nghiên cứu về các thơng số ảnh hưởng đến sự tương tác giữa các photon với vật liệu, trong đĩ bao gồm nguyên tử số hiệu dụng. Hiện nay, cĩ nhiều phương pháp được sử dụng để xác định nguyên tử số hiệu dụng như phương pháp gamma tán xạ [1-2], gamma truyền qua [3- 4], Kucuk và cộng sự [4] đã xác định nguyên tử số hiệu dụng, mật độ electron hiệu dụng cho 5 vật liệu polyme. Trong nghiên cứu, Kucuk sử dụng hệ đo gamma truyền qua với đầu dị NaI(Tl) tại nhiều mức năng lượng để tiến hành thực nghiệm. Đồng thời, tính tốn các thơng số trên bằng lý thuyết để so sánh kết quả với thực nghiệm. Kết qua thu được là giá trị thực nghiệm phù hợp với giá trị lý thuyết. Với độ phù hợp cao giữa giá trị lý thuyết với giá trị thực nghiệm trong nghiên cứu trên, chúng tơi sử dụng một số phương pháp để xác định nguyên tử số hiệu dụng của hợp chất. Đối tượng được chọn để khảo sát là một số vật liệu polyme (14 loại) vì đây là một loại vật liệu hợp chất mang tính ứng dụng cao trong đời sống. Bên cạnh đĩ, chúng tơi sử dụng phương pháp Monte Carlo cùng phần mềm mơ phỏng MCNP6 để mơ phỏng mơ hình gamma truyền qua với năng lượng xác định của nguồn 137Cs (0,662 MeV). Từ kết quả thu được, so sánh giá trị lý thuyết và giá trị mơ phỏng với giá trị thực nghiệm từ một số nghiên cứu khác. Từ đĩ, đánh giá sự phù hợp của phương pháp lý thuyết và mơ hình mơ phỏng được xây dựng trong khĩa luận. 1
10. Ngồi ra, trong nghiên cứu trước đây của Chương và cộng sự [5], Chương sử dụng tỉ lệ của diện tích đỉnh tán xạ đơn của chất lỏng so với nước để xác định mật độ của mơt số loại chất lỏng. Phương pháp này bỏ qua sự ảnh hưởng của thành phần vật liệu và coi như mật độ chỉ phụ thuộc vào năng lượng. Sự ảnh hưởng của thành phần vật liệu vào mật độ cần được đánh giá lại để hồn thiện dữ liệu. Chúng tơi muốn khảo sát sự ảnh hưởng của nguyên tử số hiệu dụng của vật liệu vào việc dự đốn mật độ vật liệu. Phương pháp xác định nguyên tử số hiệu dụng và mơ hình mơ phỏng trong khĩa luận này sẽ là tiền đề để chúng tơi tiến hành khảo sát trên. Nội dung khĩa luận được chia thành ba chương: Chương 1 trình bày những tương tác của bức xạ gamma với vật chất, cơ sở lý thuyết và một số phương pháp để xác định nguyên tử số hiệu dụng. Chương 2 giới thiệu về phương pháp Monte Carlo và chương trình MCNP6. Chương 3 trình bày mơ hình mơ phỏng của mơ hình gamma truyền qua, đồng thời, trình bày và so sánh các kết quả thu được từ các phương pháp. 2
11. CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ NGUYÊN TỬ SỐ HIỆU DỤNG 1.1. Tương tác bức xạ gamma với vật chất Bức xạ gamma được tạo ra từ quá trình phân rã của các đồng vị phĩng xạ và từ sự tương tác giữa các hạt cơ bản. Bản chất của bức xạ gamma là sĩng điện từ mang năng lượng cao. Khi đi qua vật chất, bức xạ gamma khơng gây ra hiện tượng ion hĩa trực tiếp như các hạt mang điện mà thường xảy ra ba hiệu ứng: hiệu ứng quang điện, hiệu ứng Compton và hiệu ứng tạo cặp. 1.1.1. Hiệu ứng quang điện Hiệu ứng quang điện xảy ra khi bức xạ gamma va chạm với electron quỹ đạo của nguyên tử và truyền tồn bộ năng lượng cho electron đĩ khiến electron thốt ra khỏi nguyên tử. Electron đĩ được gọi là quang electron. Quang electron được cung cấp động năng cực đại Ee bằng hiệu của năng lượng bức xạ gamma tới E với năng lượng liên kết của electron với hạt nhân Elk [6]: EEEelk=− (1.1) Hình 1.1. Hiệu ứng quang điện Hiệu ứng quang điện chỉ xảy ra khi năng lượng bức xạ gamma tới phải lớn hơn năng lượng liên kết của electron với hạt nhân, trong đĩ, năng lượng liên kết của electron giảm 3
12. dần theo các lớp K, L, M, Ngồi ra, hiệu ứng quang điện khơng xảy ra đối với các electron tự do vì vi phạm định luật bảo tồn năng lượng và động lượng. 1.1.2. Hiệu ứng Compton Hiệu ứng Compton là hiện tượng khi bức xạ gamma va chạm với electron lớp ngồi của nguyên tử, truyền một phần năng lượng khiến electron bật ra khỏi nguyên tử cịn bức xạ gamma bị giảm năng lượng và thay đổi phương bay. Hiện tượng chỉ xảy ra khi năng lượng bức xạ gamma tới mang giá trị lớn hơn nhiều so với năng lượng liên kết của các electron lớp K trong nguyên tử. Khi đĩ cĩ thể bỏ qua năng lượng liên kết của electron và tán xạ của bức xạ gamma lên electron cĩ thể coi như là tán xạ với electron tự do. Hình 1.2. Hiệu ứng Compton và sơ đồ tán xạ của bức xạ gamma lên electron tự do Theo định luật bảo tồn năng lượng và động lượng, thu được cơng thức năng lượng gamma sau tán xạ và năng lượng electron sau tán xạ phụ thuộc vào gĩc bay của gamma sau tán xạ: • Năng lượng gamma sau tán xạ [6]: E E'= (1.2) E 1+2 ( 1 − cos ) mce 4
13. • Năng lượng electron sau tán xạ [6]: E E1cos ( −) mc2 EEE'=−= e (1.3) e E 11cos+− 2 ( ) mce trong đĩ: • E là năng lượng gamma trước tán xạ. • E’ là năng lượng gamma sau tán xạ. • Ee là năng lượng electron sau tán xạ. • θ là gĩc bay của gamma sau tán xạ. 1.1.3. Hiệu ứng tạo cặp Hiệu ứng tạo cặp là hiện tượng bức xạ gamma mang năng lượng lớn hơn hoặc bằng 2 hai lần năng lượng nghỉ của electron (E 2me c ) đi qua điện trường của hạt nhân và sinh ra một cặp electron-positron. Hình 1.3. Hiệu ứng tạo cặp và hiệu ứng hủy cặp 5
14. Theo định luật bảo tồn năng lượng: EEE2m+=−=− cE1,022MeV2 (1.4) ee+−e ( ) Electron sau khi xuất hiện sẽ mất dần năng lượng để ion hĩa các nguyên tử trong mơi trường. Cịn positron mang điện tích dương nên tương tác với electron của nguyên tử khác và hủy lẫn nhau, đây gọi là hiện tượng hủy cặp. Khi hiện tượng hủy cặp xảy ra, sinh ra hai bức xạ mang năng lượng 0,511 MeV ngược chiều nhau. 1.2. Cơ sở lý thuyết Nguyên tử số (Z) của một nguyên tố là số proton trong hạt nhân của mỗi nguyên tử, tương tự như số điện tích của một nguyên tử. Với nguyên tử trung hịa về điện, số proton trong hạt nhân bằng với số electron ở các lớp vỏ hạt nhân và chúng liên kết với nhau bằng tương tác tĩnh điện. Đối với hợp chất, nguyên tử số hiệu dụng (Zeff) được xác định phức tạp hơn so với nguyên tử số của một nguyên tố. Nguyên tử số hiệu dụng (Zeff) của hợp chất là một thơng số vật lý đặc trưng cho sự tương tác giữa các photon với vật liệu. Thơng số này được sử dụng nhiều trong việc đánh giá che chắn bức xạ của vật liệu [7-8], phân biệt các mơ tế bào [9], chụp ảnh phĩng xạ mẫu vật cổ [10] Với tính ứng dụng cao nên nguyên tử số hiệu dụng rất được quan tâm và nhiều phương pháp được phát triển để tính tốn thơng số này. Khĩa luận này sẽ trình bày một số phương pháp tính nguyên tử số hiệu dụng. 1.2.1. Xác định hệ số suy giảm khối Khi chiếu một chùm tia gamma hẹp đơn năng vào bia vật liệu thì cường độ chùm tia thay đổi khi đi qua bề dày dx của bia như sau [6]: dIIdx= − (1.5) Cơng thức (1.5) được viết lại: dI = −dx (1.6) I 6
15. Lấy tích phân từ 0 đến x thì thu được cơng thức biểu thị sự thay đổi cường độ của bức xạ gamma theo quy luật hàm mũ khi bề dày vật liệu thay đổi [6]: −x − m x IIeIe==00 (1.7) trong đĩ: • I0 là cường độ bức xạ gamma trước khi qua vật liệu. • I là cường độ bức xạ gamma sau khi qua vật liệu. • x (cm) là bề dày vật liệu. • µ (cm-1) là hệ số suy giảm tuyến tính.  • µ = (g.cm-2) là hệ số suy giảm khối của vật liệu với ρ (g.cm-3) là mật độ của m vật liệu. Để tính nguyên tử số hiệu dụng cần xác định hệ số suy giảm khối của vật liệu ứng với mức năng lượng 0,662 MeV. Dựa vào cơng thức thay đổi cường độ của bức xạ gamma theo quy luật hàm mũ khi đi qua bề dày vật liệu (1.7), hệ số suy giảm khối của vật liệu được tính như sau [4]:  1 I0 ==m ln (1.8) xI trong đĩ, mật độ vật liệu ρ được tra cứu trên dữ liệu WinXCom [11]. Ngồi dựa vào cơng thức suy giảm cường độ bức xạ khi qua vật liệu, hệ số suy giảm khối của vật liệu được tính bằng hệ số suy giảm khối của từng nguyên tố trong hợp chất [12]:  = wi (1.9) i i 7
16. nAii trong đĩ, wi = là tỉ số khối lượng của nguyên tố thứ i trong hợp chất với điều nAjj j  kiện w1i = . Tỉ số này và hệ số suy giảm khối của từng nguyên tố được tra cứu i i trên dữ liệu WinXCom ứng với năng lượng 0,662 MeV [10]. 1.2.2. Xác định nguyên tử số hiệu dụng Nguyên tử số hiệu dụng được tính bằng tỉ số giữa tiết diện tương tác phân tử hiệu dụng với tiết diện electron hiệu dụng [12]: a Zeff , = (1.10) el Trong đĩ, tiết diện tương tác phân tử tồn phần σm, tiết diện tương tác nguyên tử hiệu dụng σa và tiết diện tương tác electron hiệu dụng σel được tính bằng các cơng thức sau [12]: 1  =mii nA (1.11) NA i m 1 a = = fA i i (1.12) nNiAi i i 1 fii A  =el  (1.13) NZAii i trong đĩ: • Ai là khối lượng nguyên tử của nguyên tố thứ i trong hợp chất. • ni là số nguyên tử của nguyên tố thứ i trong hợp chất.  • là hệ số suy giảm khối của vật liệu. 8
17.  • là hệ số suy giảm khối của nguyên tố thứ i trong hợp chất. i ni • fi = là tỉ lệ số nguyên tử của nguyên tố thứ i trong hợp chất. ni i 1.3. Phương pháp xác định nguyên tử số hiệu dụng 1.3.1. Phương pháp tính trực tiếp Phương pháp tính trực tiếp dựa trên cơng thức (1.10), trong đĩ nguyên tử số hiệu dụng phụ thuộc vào hệ số suy giảm khối của từng nguyên tố trong hợp chất. Phương pháp tính trực tiếp cĩ dạng cơng thức nhau sau [13]:  fAii i i Zeff ,PI = (1.14) fAjj   j Zj j trong đĩ, hệ số suy giảm khối của từng nguyên tố được tra cứu trên dữ liệu WinXCom ứng với năng lượng 0,662 MeV [11]. 1.3.2. Phương pháp Monte Carlo Trong khĩa luận này, chúng tơi sử dụng mơ hình gamma truyền qua để xác định nguyên tử số hiệu dụng. Mơ hình được mơ phỏng bằng chương trình MCNP6 dựa trên phương pháp Monte Carlo. Cơ sở lý thuyết của phương pháp Monte Carlo được trình bày ở chương 2 và mơ hình mơ phỏng được trình bày ở chương 3. Sau quá trình mơ phỏng và xử lý phổ, chúng tơi thu được cường độ bức xạ gamma khi qua vật liệu khảo sát và qua vật liệu khơng khí. Cường độ bức xạ gamma khi qua vật liệu khơng khí đĩng vai trị là cường độ bức xạ gamma trước khi qua vật liệu. Dữ liệu mơ phỏng áp dụng vào tính hệ số suy giảm khối của vật liệu bằng cơng thức (1.8) và tính nguyên tử số hiệu dụng bằng cơng thức (1.10). 9
18. 1.3.3. Phương pháp XMuDat XMuDat là một chương trình máy tính được dùng để tính hệ số suy giảm khối cho các đơn chất, hợp chất và hỗn hợp. Nowotny đã áp dụng cơng thức (1.15) để xác định nguyên tử số hiệu dụng trong chương trình [14]: m1− 1/m1( − ) ZZeffii= ( ) (1.15) i nZii trong đĩ, =i là tỉ lệ của số electron của nguyên tố thứ i trong hợp chất và m  nZii i mang giá trị 3 m 5 . 1.3.4. Phương pháp nội suy Tiết diện hấp thụ của vật liệu được tính bằng cơng thức [15]:  = m (1.16) Nw/( A ii) i nAii trong đĩ, N là số Avogadro, wi = là tỉ số khối lượng của nguyên tố thứ i trong  nAii i hợp chất. Nguyên tử số tương đương sử dụng cơng thức nội suy hàm logarit [15]: Z1221( loglogZ − loglog −) − ( ) Zeq = (1.17) loglog21 − trong đĩ: • σ1 và σ2 là tiết diện hấp thụ của từng nguyên tố tương ứng với nguyên tử số Z1 và Z2. • σ là tiết diện tương tác điện tử của vật liệu cĩ giá trị nằm giữa σ1 và σ2. 10
19. Trong khĩa luận, chúng tơi sử dụng phương pháp tính trực tiếp và phương pháp Monte Carlo để xác định nguyên tử số hiệu dụng. 1.4. Tĩm tắt chương 1 Chương 1 đã trình bày về các tương tác giữa bức xạ gamma với vật chất, phương pháp xác định hệ số suy giảm khối và các phương pháp xác định nguyên tử số hiệu dụng. Các vấn đề trên là cơ sở lý thuyết giúp chúng tơi đánh giá sự phù hợp của các phương pháp xác định nguyên tử số hiệu dụng. 11
20. CHƯƠNG 2. PHƯƠNG PHÁP MONTE CARLO VÀ CHƯƠNG TRÌNH MCNP6 2.1. Phương pháp Monte Carlo Phương pháp Monte Carlo là phương pháp giải quyết các bài tốn mang tính thống kê mà khơng thể xử lý một cách chính xác bằng giải tích tốn học. Phương pháp này dựa vào việc gieo số ngẫu nhiên để phân tích kết quả dưới sự tác động đồng thời của nhiều yếu tố. Việc gieo số ngẫu nhiên để giải các bài tốn phức tạp đã được xuất hiện từ rất lâu về trước. Vào năm 1777, nhà tốn học người Pháp Georges-Louis Leclerc, Comte de Buffon đã đưa ra ý tưởng về việc gieo số ngẫu nhiên trong bài tốn cây kim của Buffon. Bài tốn của Buffon là thí nghiệm thả một cây kim xuống mặt phẳng cĩ các đường song song. Từ đĩ dựa trên đếm số giao điểm của cây kim rơi với các đường thẳng đã tính được gần đúng số π. Vào năm 1899, nhà vật lý người Anh Lord Rayleigh đã chỉ ra rằng một bước đi ngẫu nhiên một chiều khơng cĩ vật hấp thụ cĩ thể cung cấp một lời giải xấp xỉ cho một phương trình vi phân parabolic. Từ những kết quả trên cho thấy việc giải tốn bằng phương pháp sử dụng yếu tố ngẫu nhiên mang lại hiệu quả rất cao. Với tiềm năng này, nhĩm nghiên cứu Los Alamos đã phát triển phương pháp Monte Carlo. Phương pháp được nhĩm nghiên cứu đặt theo tên của thành phố ở Monaco, nơi nổi tiếng với các sịng bạc. Trong ngành Vật lý hạt nhân, phương pháp Monte Carlo đĩng vai trị quan trọng, là cơng cụ hỗ trợ việc quan sát sự tương tác của bức xạ với vật chất và thu các kết quả mang tính thống kê phục vụ cho việc nghiên cứu. Trong khĩa luận này, chúng tơi sử dụng phần mềm mơ phỏng MCNP6. 2.2. Chương trình MCNP6 MCNP (Monte Carlo N-Particle) là chương trình mơ phỏng vận chuyển hạt bằng phương pháp Monte Carlo được xây dưng bởi nhĩm nghiên cứu tại phịng thí nghiệm 12
21. quốc gia Los Alamos. Tiền thân của nĩ là chương trình MCS được xây dựng từ năm 1963 và luơn được cải thiện, phát triển để nâng cao chức năng của chương trình. MCNP6 là một trong những phiên bản của chương trình MCNP được cơng bố vào năm 2013. Cũng như chương trình MCNP, MCNP6 sử dụng các thư viện số liệu hạt nhân và nguyên tử năng lượng liên tục như ENDF (The Evaluated Nuclear Data File), ENDL (The Evaluated Nuclear Data Library), ACTL (The Activation Library) Đây là phiên bản hợp nhất của MCNP và MCNPX nên MCNP6 cĩ ưu điểm vượt trội là cĩ thể mơ phỏng được 37 loại hạt bao gồm: các hạt cơ bản (elementary particles), các hạt tổng hợp (composite particles) hay hardron và các hạt nhân (nuclei). Chương trình MCNP6 làm việc theo quy tắc gieo số ngẫu nhiên, sử dụng các quy luật thống kê và khả năng mơ tả hình học ba chiều nên mang lại ưu thế rất lớn về mặt chi phí khoa học. Với ưu thế lớn như vậy, MCNP6 được sử dụng rộng rãi trong ngành Kỹ thuật hạt nhân. 2.3. Cấu trúc tập tin đầu vào Để xây dựng mơ hình mơ phỏng bằng MCNP6, tập tin đầu vào của MCNP6 gồm cĩ ba thẻ chính tương ứng với ba phần dữ liệu: • Thẻ định nghĩa ơ mạng (Cell Cards) • Thẻ định nghĩa mặt (Surface Cards) • Thẻ định nghĩa nguồn (Data Cards) Tập tin đầu vào của chương trình MCNP6 cĩ cấu trúc như sau: Bảng 2.1. Cấu trúc tập tin đầu vào của chương trình MCNP6 Tiêu đề và thơng tin chung về nguồn, đầu dị, vật liệu (Title Cards) Định nghĩa ơ mạng (Cell Cards) 13
22. Bảng 2.1. Cấu trúc tập tin đầu vào của chương trình MCNP6 (tiếp theo) Dịng trống Định nghĩa mặt (Surface Cards) Dịng trống Định nghĩa nguồn (Data Cards) Một số lưu ý khi tạo một tập tin đầu vào: • Khơng được dùng phím tab để tạo khoảng trắng trong khi viết mà chỉ được sử dụng phím spacebar. • Số kí tự tối đa cho mỗi dịng là 80 kí tự, nếu vượt quá thì phải xuống dịng và dung kí tự ’&’ ở cuối dịng để báo cho chương trình biết là thơng tin vẫn cịn tiếp tục ở dịng dưới hoặc để trống 5 kí tự đầu tiên ở dịng tiếp theo. • Kí tự ‘C’ được đặt ở đầu dịng và kí tự ‘$’ được đặt ở giữa dịng cĩ tác dụng ghi chú một số thơng tin cần lưu ý, MCNP sẽ khơng thực hiện các dịng ghi chú này trong khi chạy mơ phỏng. • Một số đơn vị được mặc định trong MCNP là: năng lượng (MeV), khối lượng (g), khơng gian (centimet), thời gian (shake = 10−8 s), nhiệt độ (MeV), mật độ nguyên tử (nguyên tử/barn-cm), mật độ khối lượng (g/cm3), tiết diện (barn). 2.3.1. Thẻ khai báo ơ mạng (Cell Cards) Ơ mạng (cell) trong chương trình MCNP được định nghĩa là một vùng khơng gian được hình thành bởi các mặt biên (surface). Ơ mạng được biểu diễn bởi số ơ mạng (cell number), số vật chất (material number), mật độ vật chất (material density), một dãy các 14
23. mặt (surfaces) cĩ dấu (âm hoặc dương). Các thơng số kết hợp nhau thơng qua các tốn tử giao (khoảng trắng), hội (:), bù (#) để tạo thành ơ mạng. Cú pháp khai báo ơ mạng: j m d geom params trong đĩ: • j là chỉ số cell. • m là chỉ số vật chất trong cell, m=0 là cell trống. • d là khối lượng riêng của cell mang dấu ‘+’ theo nếu tính theo đơn vị nguyên tử/cm3 hoặc mang dấu ‘-’ theo nếu tính theo đơn vị g/cm3. • geom là phần mơ tả hình học của cell, được giới hạn bởi các mặt. • param là các tham số tùy chọn. Ví dụ về thẻ khai báo ơ mạng trong tập tin đầu vào của nghiên cứu này được mơ tả qua hình sau: Hình 2.1. Cấu trúc thẻ khai báo ơ mạng trong tập tin đầu vào 2.3.2. Thẻ khai báo mặt (Surface Cards) Để tạo ra các vùng khơng gian hình học, MCNP đưa ra một số các dạng mặt cơ bản chẳng hạn như mặt phẳng, mặt cầu, mặt trụ, (cĩ tất cả gần 30 loại mặt cơ bản). Các khối hình học mơ phỏng được tạo thành bằng cách kết hợp các vùng khơng gian giữa các mặt với nhau thơng qua các tốn tử giao, hội và bù. 15
24. Cú pháp khai báo mặt: j n a list trong đĩ: • j là chỉ số mặt. • n là hệ số chuyển trục tọa độ. • a là kí hiệu loại mặt. • list là các tham số định nghĩa mặt. Đối với mơ phỏng của khĩa luận này, một số loại mặt cơ bản được sử dụng là mặt phẳng và mặt trụ. Bảng 2.2 biểu diễn một số thơng số của các mặt được sử dụng trong khĩa luận: Bảng 2.2. Một số mặt được nghĩa trong MCNP6 Kí hiệu Mơ tả Phương trình Tham số PX Mặt phẳng ⊥ trục X xD0−= D PY Mặt phẳng ⊥ trục Y yD0−= D PZ Mặt phẳng ⊥ trục Z z−= D 0 D 222 CZ Mặt trụ trên trục Z xyR0+−= R Ví dụ về thẻ khai báo mặt trong tập tin đầu vào của khĩa luận được mơ tả qua hình sau: Hình 2.2. Cấu trúc thẻ khai báo mặt trong tập tin đầu vào 16
25. 2.3.3. Thẻ khai báo dữ liệu (Data Cards) Thẻ khai báo dữ liệu (Data Cards) là một phần quan trọng trong một tập tin đầu vào. Trong phần này, người dùng cần khai báo những thơng tin về loại bức xạ, nguồn và vật liệu cấu tạo những ơ mạng. 2.3.3.1. Khai báo nguồn (Source Cards) Chương trình MCNP6 cho phép khai báo nhiều loại nguồn sao cho phù hợp với bài tốn cần mơ phỏng như: nguồn tổng quát (SDEF), nguồn điểm (KSRC), nguồn mặt (SSR/SSW). Người dùng cần khai báo cụ thể các thơng số nguồn như năng lượng, thời gian, vị trí và hướng phát nguồn hay các thơng số hình học khác như ơ mạng hoặc mặt. Cú pháp khai báo một nguồn tổng quát như sau: SDEF Thơng số 1 Thơng số 2 Thơng số 3 Các định nghĩa về thơng số được đưa ra trong bảng 2.3: Bảng 2.3. Các định nghĩa thơng số trong MCNP6 Thơng số Ý nghĩa Giá trị mặc định ERG Năng lượng của nguồn 14 MeV 1:neutron, 2:photon, PAR Loại hạt phát ra từ nguồn 3:electron POS Tọa độ vị trí nguồn (0, 0, 0) AXS Vector tham chiếu cho RAD và EXT RAD Bán kính quét từ POS hoặc từ AXS 0 EXT Khoảng cách quét từ POS dọc theo AXS 0 CEL Số hiệu cell của nguồn VEC Vector tham chiếu cho DIR Cosin của gĩc hợp bởi vector tham chiếu DIR Nguồn phát đẳng hướng VEC và hướng bay của hạt 17
26. Ngồi những giá trị mặc định trong phần khai báo nguồn tổng quát, chúng tơi sử dụng thêm các thẻ như SIn, SPn, SBn, En, FTn, F8 trong mơ phỏng của khĩa luận. Trong đĩ Tally F8 (F8) đĩng vai trị như một đầu dị vật lý cho phép ghi nhận xung giúp cung cấp thơng tin về năng lượng bị mất trong một ơ mạng. Ví dụ về thẻ khai báo nguồn trong tập tin đầu vào của khĩa luận được mơ tả qua hình sau: Hình 2.3. Cấu trúc thẻ khai bao nguồn trong tập tin đầu vào 2.3.3.2. Thẻ khai báo vật liệu (Material Cards) Thẻ khai báo vật liệu (Material Cards) là phần người dùng mơ tả loại vật liệu được lấp đầy trong ơ mạng trong quá trình mơ phỏng. Các thành phần trong vật liệu được xác định bằng số hiệu nguyên tử của nguyên tố thành phần và tỉ lệ phần trăm của nguyên tố đĩ trong vật chất. Cú pháp khai báo vật liệu như sau: Mm ZAID1 fraction1 ZAID2 fraction2 trong đĩ: • m là chỉ số của vật liệu. • ZAID là số hiệu xác định đồng vị cĩ dạng ZZZAAA.nnX (với ZZZ là số hiệu nguyên tử, AAA là số khối, nn là số chỉ của bộ số liệu tiết diện tương tác được sử 18
27. dụng, X là kiểu dữ liệu). Trong khi khai báo đồng vị, số hiệu nguyên tử ZZZ khơng nhất thiết phải đủ ba chữ số và đối với đồng vị tự nhiên AAA=000. • fraction là tỉ lệ đĩng gĩp của đồng vị trong vật liệu. Tỉ lệ đĩng gĩp của đồng vị trong vật liệu mang giá trị dương khi được tính theo tỉ lệ số nguyên tử cĩ trong hợp chất, hoặc mang giá trị âm khi tính theo tỉ lệ khối lượng. Ví dụ về thẻ khai báo vật liệu trong tập tin đầu vào của khĩa luận được mơ tả qua hình sau: Hình 2.4. Cấu trúc thẻ khai báo vật liệu trong tập tin đầu vào 2.4. Tĩm tắt chương 2 Chương 2 trình bày tổng quan về phương pháp Monte Carlo và chương trình MCNP6. Đồng thời, chương này đã trình bày cấu trúc của một tập tin đầu vào của chương trình MCNP6 với một số ví dụ từ tập tin đầu vào của khĩa luận. Phương pháp Monte Carlo là nền tảng chúng tơi tiến hành các mơ phỏng phục vụ cho khĩa luận. 19
28. CHƯƠNG 3. XÁC ĐỊNH NGUYÊN TỬ SỐ HIỆU DỤNG 3.1. Mơ hình mơ phỏng 3.1.1. Mơ hình mơ phỏng Mơ hình gamma truyền qua bao gồm nguồn 137Cs, bộ chuẩn trực nguồn, vật liệu bia, bộ chuẩn trực đầu dị và đầu dị NaI(Tl). Hình 3.1. Sơ đồ mơ hình thực nghiệm gamma truyền qua Mơ hình gamma truyền qua được mơ phỏng bằng phần mềm MCNP6 với cấu trúc như mơ hình thực nghiệm. Hình 3.2. Mơ hình mơ phỏng gamma truyền qua trong chương trình MCNP6 20
29. Trong mơ phỏng, khoảng cách từ nguồn đến thanh vật liệu là 28,43 cm và khoảng cách từ thanh vật liệu đến đầu dị là 20,3 cm. Sau đây trình bày một số dữ liệu mơ phỏng về nguồn 137Cs, vật liệu bia và đầu dị NaI(Tl). 3.1.1.1. Nguồn 137Cs Nguồn phát phĩng xạ gamma được sử dụng trong khĩa luận là nguồn 137Cs mang năng lượng 661,657 keV với hiệu suất suất phát là 84,99%. Nguồn được mơ phỏng với số hạt phát ra là 6 tỷ hạt. Hình 3.3. Thơng số của nguồn phĩng xạ [17] 3.1.1.2. Vật liệu bia Vật liệu bia được chọn trong khĩa luận là vật liệu polyme. Polyme là hợp chất cao phân tử, là hợp chất cĩ khối lượng phân tử lớn do nhiều đơn vị nhỏ gọi là mắt xích (monome) liên kết với nhau tạo thành. Polyme thường được chia ra thành polyme tự nhiên, polyme nhân tạo và polyme bán nhân tạo. Polyme thường cĩ ưu điểm là độ bền cao, cĩ tính thẩm mĩ và rất dễ điều chế. Do đĩ, polyme là một vật liệu đang rất được quan tâm và cĩ nhiều nghiên cứu về nĩ, ví dụ như bê tơng polyme đang được nghiên cứu với ưu điểm làm giảm hiệu ứng nhà kính [18]. Chúng tơi tính tốn nguyên tử số hiệu dụng của một số polyme thường dùng. Bảng sau đây gồm tên gọi, cấu trúc hĩa học (CTHH) và mật độ của một số vật liệu polyme: 21
30. Bảng 3.1. Tên gọi, cấu trúc hĩa học và mật độ của một số vật liệu polyme Mật độ (g/cm3) Tên gọi Tên vật liệu CTHH Giá trị khác Giá trị trung bình Acrylonitrin Butadien Styren ABS C15H17N 1,06 - 1,15 [19] 1,105 High-density polyethylene HDPE C2H4 0,96 - 0,98 [19] 0,97 Polymethylmethacrylate PMMA C5H8O2 1,19 [20] 1,19 Polycarbonate PC C15H16O2 1,20 - 1,28 [19] 1,24 Polychloroprene CR C4H5Cl 1,23 [19] 1,23 Polyetheretherketones PEEK C19H12O3 1,3 - 1,4 [19] 1,35 Polyethyleneterephthalate PET C10H8O4 1,33 - 1,5 [19] 1,415 Polymethylpentene PMP C6H12 0,83 [21] 0,83 Polyoxymethylene POM CH2O 1,45 - 1,55 [20] 1,425 Polypropylene PP C3H6 0,93 [19] 0,93 Polystyrene PS C8H8 1,06 [20] 1,06 Polyvinylchloride PVC C2H3Cl 1,3 [19] 1,3 Polyethylene PE C2H4 0,94 [20] 0,94 Polyvinylidenefluoride PVDF C2H2F2 1,79 - 1,85 [19] 1,82 Trong mơ hình mơ phỏng, thanh vật liệu polyme được mơ phỏng với đường kính ống là 2 cm. 22
31. 3.1.1.3. Đầu dị NaI(Tl) Khĩa luận này sử dụng đầu dị loại tinh thể nhấp nháy NaI(Tl). Bảng 3.2 trình bày các thơng số của đầu dị: Bảng 3.2. Cấu hình và thơng số kỹ thuật của đầu dị NaI(Tl) Cấu hình Thơng số kỹ thuật Đường kính tinh thể NaI(Tl) 76 mm Chiều cao tinh thể NaI(Tl) 76 mm Độ dày lớp chì trên đầu dị 1,5 mm Độ dày lớp silicon 2 mm Độ dày lớp chì xung quanh đầu dị 1,5 mm Độ dày lớp phản xạ trước đầu dị 3 mm 3.1.2. Phương pháp xử lý phổ Kết quả mơ phỏng được xử lý bằng phần mềm xử lý phổ Colegram. Phần mềm Colegram là phần mềm được dùng để xác định diện tích đỉnh theo kênh năng lượng. Chúng tơi sử dụng hàm Gauss để khớp đỉnh phổ và hàm đa thức bậc 4 để khớp phơng nền của phổ: • Hàm Gauss cĩ dạng: (xx− )2 1 2 P( xe) = 2 (3.1)  2 • Hàm đa thức bậc 4 cĩ dạng: 2 3 4 y= a0 + a 1 x + a 2 x + a 3 x + a 4 x (3.2) 23
32. Hình 3.4. Phổ năng lượng trước và sau khi xử lý bằng phần mềm Colegram 3.2. Kết quả và nhận xét 3.2.1. Xác định hệ số suy giảm khối Dữ liệu từ việc xử lý phổ mơ phỏng gồm cường độ bức xạ gamma qua vật liệu khơng khí (I0) và cường độ bức xạ gamma qua vật liệu polyme (I) được áp dụng vào cơng thức (1.8) để tính hệ số suy giảm khối của vật liệu. Đồng thời so sánh giá trị tính từ mơ phỏng với giá trị lý thuyết từ dữ liệu WinXCom bằng độ chênh lệch cĩ cơng thức như sau: NIST −mm  RD%100( ) = NIST (3.1) m Bảng 3.3. Dữ liệu tính tốn hệ số suy giảm khối của vật liệu Mật độ NIST Tên vật liệu I m m RD (%) (g/cm3) ABS 1,105 297714400 0,0732 0,0832 12,1 HDPE 0,970 301193400 0,0774 0,0880 12,1 PMMA 1,190 294056500 0,0731 0,0832 12,1 PC 1,240 293131700 0,0715 0,0825 13,4 24
33. Bảng 3.3. Dữ liệu tính tốn hệ số suy giảm khối của vật liệu (tiếp theo) Mật độ NI ST Tên vật liệu I m m RD (%) (g/cm3) CR 1,230 293986300 0,0708 0,0802 11,7 PEEK 1,350 289268800 0,0705 0,0803 12,2 PET 1,415 286632400 0,0705 0,0803 12,2 PMP 0,830 307780200 0,0774 0,0880 12,1 POM 1,425 284862300 0,0722 0,0822 12,1 PP 0,930 303061200 0,0774 0,0880 12,1 PS 1,060 299829100 0,0729 0,0830 12,1 PVC 1,300 291739100 0,0700 0,0790 11,4 PE 0,940 302594000 0,0774 0,0880 12,1 PVDF 1,820 273554800 0,0677 0,0771 12,2 Khơng khí 0,001205 349960500 Hệ số suy giảm khối của vật liệu tính từ mơ phỏng so với giá trị lý thuyết từ dữ liệu WinXCom cĩ độ chênh lệch thấp nhất là 11,41% (polyvinylclorua) và cao nhất là 13,34% (polycarbonate). Nguyên nhân gây nên độ chênh lệch này là do trong quá trình mơ phỏng, thành phần vật liệu được khai báo chưa phù hợp với dữ liệu WinXCom và mật độ của vật liệu được tổng hợp từ nhiều nguồn. 3.2.2. Xác định nguyên tử số hiệu dụng Khĩa luận tiến hành so sánh kết quả của nguyên tử số hiệu dụng của 14 vật liệu polyme giữa các phương pháp bằng cách tính độ lệch giữa các phương pháp so với kết quả được tính 25
34. từ dữ liệu lấy từ WinXCom. Độ chênh lệch giữa các phương pháp được xác định bằng cơng thức: ZZ− RD%100( ) = eff ,NISTeff ,  (3.2) Zeff ,NIST Bảng 3.4. Bảng so sánh nguyên tử số hiệu dụng giữa hai phương pháp Tên vật liệu Mật độ Zeff ,PI Ze f f ,  RD (%) ABS 1,105 3,45 3,04 12,1 HDPE 0,97 2,67 2,34 12,1 PMMA 1,19 3,60 3,16 12,1 PC 1,24 3,70 3,20 13,4 CR 1,23 4,60 4,06 11,6 PEEK 1,35 4,41 3,88 12,1 PET 1,415 4,55 3,99 12,1 PMP 0,83 2,67 2,34 12,1 POM 1,425 4,00 3,51 12,1 PP 0,93 2,67 2,34 12,1 PS 1,06 3,50 3,08 12,1 PVC 1,3 5,33 4,72 11,4 PE 0,94 2,67 2,34 12,1 PVDF 1,82 5,33 4,68 12,3 26
35. Hình 3.5. Đồ thị so sánh giữa hai phương pháp Dựa vào bảng số liệu và hình 3.5, giá trị theo mơ phỏng Ze f f ,  được tính từ giá trị hệ số suy giảm khối theo mơ phỏng nên cĩ độ chênh lệch so với giá trị của phương pháp tính trực tiếp Zeff ,PI tương ứng với hệ số suy giảm khối của vật liệu như bảng 3.4. Ngồi ra, chúng tơi so sánh giá trị nguyên tử số hiệu dụng của vật liệu polyme được tính theo hai phương pháp với một số nghiên cứu khác: Bảng 3.5. Bảng so sánh nguyên tử số hiệu dụng với các nghiên cứu khác Nguyên tử số hiệu dụng Tên vật liệu Zeff,PI Zeff,  Một số nghiên cứu khác PMMA 3,60 3,16 3,4 [22], 3,52 [23] PC 3,70 3,20 3,726 [24] PP 2,67 2,34 2,707 [23], 2,66 [4] PS 3,50 3,08 3,001 [24] PE 2,67 2,34 2,710 [24] 27
36. Hình 3.6. So sánh độ chênh lệch của nguyên tử số hiệu dụng giữa phương pháp tính trực tiếp với các nghiên cứu khác Dựa vào bảng số liệu và hình 3.6, giá trị nguyên tử số hiệu dụng của polystyrene trong nghiên cứu của Singh và cộng sự [24] cĩ độ chênh lệch so với giá trị lý thuyết theo phương pháp tính trực tiếp là 14,3%. Nguyên tử số hiệu dụng của 4 vật liệu polyme cịn lại so với các nghiên cứu khác đều cĩ độ chênh lệch dưới 6%. Vậy giá trị nguyên tử số hiệu dụng được tính tốn bằng phương pháp lý thuyết phù hợp với giá trị thực nghiệm trong các nghiên cứu khác. Đồng thời, dựa vào bảng số liệu và hình 3.7, độ chênh lệch giữa nguyên tử số hiệu dụng Zeff , với các nghiên cứu khác cĩ độ sai biệt lớn nhất là -16,3% (polycarbonate) và thấp nhất là 2,4% (polyethylene). Dữ liệu từ mơ phỏng so với giá trị lý thuyết cĩ độ chênh lệch lớn được trình bày ở bảng 3.3 dẫn đến giá trị tính tốn từ mơ phỏng lệch với các nghiên cứu khác. 28
37. Hình 3.7. So sánh độ chênh lệch của nguyên tử số hiệu dụng giữa phương pháp Monte Carlo với các nghiên cứu khác 3.3. Tĩm tắt chương 3 Trong chương 3, khĩa luận trình bày mơ hình gamma truyền qua và mơ phỏng mơ phỏng được xây dựng trong khĩa luận. Đồng thời, trình bày các kết quả thu được từ mơ phỏng và kết quả tính tốn nguyên tử số hiệu dụng từ các phương pháp. Từ đĩ, tiến hành so sánh kết quả giữa các phương pháp và so sánh với các nghiên cứu trước đây. 29
38. KẾT LUẬN Từ nội dung và kết quả trong khĩa luận được trình bày ở các chương, chúng tơi đạt được các kết quả cụ thể như sau: • Xác định hệ số suy giảm khối lượng của một số vật liệu polyme. • Xác định nguyên tử số hiệu dụng của một số vật liệu polyme bằng phương pháp trực tiếp và phương pháp Monte Carlo với độ chênh lệch của giá trị từ mơ phỏng so với giá trị lý thuyết trong khoảng 11,4% – 13,4%. Trong quá trình mơ phỏng, thành phần vật liệu được khai báo chưa phù hợp với dữ liệu WinXCom và mật độ của vật liệu được tổng hợp từ nhiều nguồn gây nên độ chênh lệch này. Bên cạnh đĩ, chúng tơi chưa đạt được mục đích nghiên cứu trong khĩa luận. Khĩa luận cần được cải thiện một số vấn đề sau: • Kiểm tra và điều chỉnh tập tin đầu của mơ hình mơ phỏng. • Khai thác các khía cạnh khác của các phương pháp xác định nguyên tử số hiệu dụng. • Sử dụng thêm nhiều phương pháp khác để thu thêm dữ liệu, từ đĩ tiến hành so sánh và đánh giá. • Tiến hành thực nghiệm để đánh giá sự phù hợp của các phương pháp. 30
39. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Singh M. P., Sandhu B. S., and Singh B., “Measurement of effective atomic number of composite materials using scattering of γ-rays”, Nucl. Instruments Methods Phys. Res. Sect. A Accel. Spectrometers, Detect. Assoc. Equip., vol. 580, no. 1 SPEC. ISS., pp. 50–53, 2007 [2] Prasanna Kumar S. and Umesh T. K., “Effective atomic number of composite materials for Compton effect in the gamma ray region 280-1115keV”, Appl. Radiat. Isot., vol. 68, no. 12, pp. 2443–2447, 2010. [3] Ưzdemir Y. and Kurudirek M., “A study of total mass attenuation coefficients, effective atomic numbers and electron densities for various organic and inorganic compounds at 59.54 keV”, Ann. Nucl. Energy, vol. 36, no. 11–12, pp. 1769–1773, 2009. [4] Nil Kucuk, Merve Cakir, Nihat Ali Isitman, “Mass attenuation coefficients, effective atomic numbers and effective electron densities for some polymers”, Radiation Protection Dosimetry, Vol. 153, No. 1, pp. 127– 134, 2013. [5] Huynh Dinh Chuong, Nguyen Thi My Le, Hoang Duc Tam, “Semi-empirical method for determining the density of liquids using a NaI(Tl) scintillation detector”, Applied Radiation and Isotopes, vol. 152, pp. 109-114, 2019. [6] Ngơ Quang Huy, Cơ sở vật lý hạt nhân, NXB Khoa học và Kỹ thuật, 2006. [7] Murat Kurudirek, “Radiation shielding and effective atomic number studies in different types of shielding concretes, lead base and non-lead base glass systems for total electron interaction: A comparative study”, Nuclear Engineering and Design, vol. 280, pages 440-448, 2014. [8] B. M. Moharrama, M. E. Nagy, Mohamed K.Shaat, A. R. El Sayed, “Performance of lead and iron oxides nanoparticle materials on shielding properties for γ-rays”, Chemistry, vol. 173, 2020. [9] Manjunatha H., “Comparison of effective atomic numbers of the cancerous and normal kidney tissue”, Radiat. Prot. Environ., vol. 38, no. 3, p. 83, 2015. 31
40. [10] Manjunatha H., “Comparison of effective atomic numbers of the cancerous and normal kidney tissue”, Radiat. Prot. Environ., vol. 38, no. 3, p. 83, 2015. [11] Cơ sở dữ liệu WinXCom, ngày truy cập: 10/05/2020 [12] Mohammed Sultan Al-Buriahi, Baris T. Tonguc, “Mass attenuation coefficients, effective atomic numbers and electron densities of some contrast agents for computed tomography”, Radiation Physics and Chemistry, vol. 166, no. 108507, 2020. [13] Vishwanath P. Singh, Nagappa M. Badiger, “Study of effective atomic numbers and electron densities, kerma of alcohols, phantom and human organs, and tissues substitutes”, Nuclear Technology & Radiation Protection, vol. 28, no. 2, pp. 137-145, 2013. [14] Nowotny R., XMuDat: Photon attenuation data on PC (version.1.0.1) IAEA-NDS-195, 1998. [15] Vishwanath P. Singh, N. M. Badiger, Nil Kucuk, “Determination of effective atomic numbers using different methods for some low-z materials”, Journal of Nuclear Chemistry, 2014. [16] Đặng Nguyên Phương, “Hướng dẫn cơ bản sử dụng MCNP cho hệ điều hành Windows”, nhĩm NMTP, 2015. [17] Thơng tin bộ nguồn chuẩn, Eckert & Ziegler Reference & Calibration Source Production Information, ngày truy cập: 19/04/2020. [18] Ohama Y., “Polymer concrete”, Developments in the Formulation and Reinforcement of Concrete, pp. 256–269. (2008). [19] Cơng ty TNHH Thương mại Plastic IDO, ngày truy cập: 10/05/2020. [20] Cơ sở dữ liệu WinXCom, ngày truy cập: 10/05/2020. 32
41. [21] Liên đồn Nhựa Anh quốc – BPF, ngày truy cập: 10/05/2020. [22] S. P. Kumar, V. Manjunathaguru, and T. K. Umesh, “Effective atomic numbers of some H-, C-, N- and O-based composite materials derived from differential incoherent scattering crosssections” , Pramana, vol. 74, no. 4, pp. 555–562, 2010 [23] A. H. El-Kateb, A. S. Abdul-Hamid, “Photon attenuation coefficient study of some materials containing hydrogen, carbon and oxygen”, Applied Radiation and Isotopes, vol. 42, no. 3, pp. 303–307, 1991. [24] Vishwanath P. Singh, N. M. Badiger, Nil Kucuk, “Determination of Effective Atomic Numbers Using Different Methods for Some Low-Z Materials”, Journal of Nuclear Chemistry, 2014. 33