Код переноса частиц Монте-Карло N
МКНП
Разработчик(и)ЛАНЛ
Стабильный релиз
MCNP6.3 / 10 января 2023 г. ; 2 года назад [1] ( 2023-01-10 )
Написано вФортран 90
Операционная системаКроссплатформенный
ТипВычислительная физика
Лицензияhttps://rsicc.ornl.gov/
Веб-сайтmcnp.lanl.gov

Транспорт частиц Монте-Карло N ( MCNP ) [2] — это универсальный, непрерывно-энергетический, обобщенно-геометрический, зависящий от времени код переноса излучения Монте-Карло, разработанный для отслеживания многих типов частиц в широком диапазоне энергий и разработанный Лос-Аламосской национальной лабораторией . Конкретные области применения включают, помимо прочего, радиационную защиту и дозиметрию, радиационную защиту , рентгенографию , медицинскую физику, безопасность ядерной критичности , проектирование и анализ детекторов, каротаж ядерных нефтяных скважин , проектирование мишеней ускорителей , проектирование реакторов деления и термоядерных реакторов, 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 данные по точечным сечениям, хотя доступны также данные по группам. Для нейтронов учитываются все реакции, приведенные в конкретной оценке сечения (например, ENDF/B-VI). Тепловые нейтроны описываются как моделями свободного газа, так и моделями S(α,β). Для фотонов код учитывает некогерентное и когерентное рассеяние, возможность флуоресцентного излучения после фотоэлектрического поглощения, поглощение при образовании пар с локальным излучением аннигиляционного излучения и тормозное излучение. Для электронного транспорта используется модель непрерывного замедления, которая включает позитроны, k-рентгеновские лучи и тормозное излучение, но не включает внешние или самоиндуцированные поля.

Важные стандартные функции, которые делают MCNP очень универсальным и простым в использовании, включают в себя мощный общий источник, источник критичности и источник поверхности; как геометрические, так и выходные плоттеры подсчета; богатый набор методов снижения дисперсии; гибкую структуру подсчета; и обширный набор данных поперечного сечения.

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 осаждения энергии или заряда, счетчики сетки и радиографии.

Ключевая ценность MCNP — это предсказательная способность, которая может заменить дорогостоящие или невыполнимые эксперименты. Она часто используется для разработки крупномасштабных измерений, обеспечивая значительную экономию времени и средств для сообщества. Последняя версия кода MCNP от LANL, версия 6.2, представляет собой часть набора синергетических возможностей, каждая из которых разработана в LANL; она включает оцененные ядерные данные (ENDF) и код обработки данных NJOY. Высокая уверенность международного сообщества пользователей в предсказательных возможностях MCNP основана на его производительности с наборами тестов проверки и валидации, сравнениях с его предшественниками, автоматизированном тестировании, базовых высококачественных ядерных и атомных базах данных и значительном тестировании его пользователями.

История

Метод Монте-Карло для переноса частиц излучения берет свое начало в LANL и датируется 1946 годом. [3] Создателями этих методов были Станислав Улам , Джон фон Нейман , Роберт Рихтмайер и Николас Метрополис . [4] Метод Монте-Карло для переноса излучения был придуман Станиславом Уламом в 1946 году, когда он играл в пасьянс, восстанавливаясь после болезни. « Потратив много времени на попытки оценить успех с помощью комбинаторных вычислений, я задался вопросом, не является ли более практичным методом... разложить его, скажем, сто раз и просто наблюдать и подсчитывать количество успешных игр ». В 1947 году Джон фон Нейман отправил письмо Роберту Рихтмайеру, в котором предложил использовать статистический метод для решения задач диффузии и размножения нейтронов в устройствах деления. [5] Его письмо содержало 81-шаговый псевдокод и было первой формулировкой вычисления Монте-Карло для электронной вычислительной машины. Предположения фон Неймана были следующими: зависящие от времени, непрерывная энергия, сферические, но радиально изменяющиеся, один делящийся материал, изотропное рассеяние и производство делений, и множественности делений 2, 3 или 4. Он предложил запускать по 100 нейтронов для 100 столкновений и оценил время вычислений в пять часов на ENIAC [6] [ циклическая ссылка ] . Рихтмайер предложил предложения, позволяющие учитывать несколько делящихся материалов, отсутствие зависимости от энергии спектра деления, множественность одного нейтрона и выполнение вычислений для машинного времени, а не для количества столкновений. Код был завершен в декабре 1947 года. Первые вычисления были выполнены в апреле/мае 1948 года на ENIAC.

Ожидая физического перемещения ENIAC, Энрико Ферми изобрел механическое устройство под названием FERMIAC [7] для отслеживания движения нейтронов через делящиеся материалы методом Монте-Карло. Методы Монте-Карло для переноса частиц были движущей силой вычислительных разработок с момента появления современных компьютеров; это продолжается и сегодня.

В 1950-х и 1960-х годах эти новые методы были организованы 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 Монте-Карло для переноса частиц излучения, MCNP. [8] [9] В 1977 году MCNP был впервые создан путем слияния MCNG с MCP для создания MCNP. Первой версией кода MCNP была версия 3, выпущенная в 1983 году. Она распространяется Информационным вычислительным центром по радиационной безопасности в Оук-Ридже, штат Теннесси.

Монте-Карло N-частица eXtended

Метод Монте-Карло N-Particle eXtended (MCNPX) также был разработан в Лос-Аламосской национальной лаборатории и способен моделировать взаимодействия частиц 34 различных типов (нуклонов и ионов) и более 2000 тяжелых ионов практически при всех энергиях [10] , включая те, которые моделируются MCNP.

Оба кода можно использовать, среди прочего , для оценки критичности ядерных систем и определения доз от источников .

MCNP6 — это слияние MCNP5 и MCNPX. [10]

Сравнение

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]

Смотрите также

Примечания

  1. ^ "MCNP6.3 Release Notes" (PDF) . LANL. 2023-01-10 . Получено 2024-01-09 .
  2. ^ "Сайт MCNP".
  3. ^ Суд, А. (июль 2017 г.). «Метод Монте-Карло и MCNP – краткий обзор нашей 40-летней истории». Министерство энергетики США, Управление научной и технической информации .
  4. ^ Экхардт, Р. (1987). «Стэн Улам, Джон фон Нейман и метод Монте-Карло» (PDF) . Веб-сайт MCNP – справочный раздел .
  5. ^ фон Нейман, Дж. (1947). «Статистические методы в диффузии нейтронов» (PDF) .
  6. ^ "ЭНИАК". Википедия .
  7. ^ "FERMIAC", Wikipedia , 2019-08-28 , получено 2020-01-09
  8. ^ Картер, Л. Л. (март 1975 г.). «Разработка кода Монте-Карло в Лос-Аламосе» (PDF) . Веб-сайт MCNP — раздел ссылок .
  9. ^ "Труды заседания NEACRP исследовательской группы Монте-Карло" (PDF) . Архивы OECD-NEA . Июль 1974 г.
  10. ^ ab James, MR «MCNPX 2.7.x — разрабатываются новые функции» (PDF) .
  11. ^ ab Mesick, KE; Feldman, WC; Coupland, DDS; Stonehill, LC (2018). «Сравнительный анализ Geant4 для моделирования взаимодействия галактических космических лучей с планетарными телами». Earth and Space Science . 5 (7): 324–338 . arXiv : 1810.06483 . Bibcode :2018E&SS....5..324M. doi :10.1029/2018EA000400.
  12. ^ abcd Gloster, Colin Paul (2023). "Комментарий к "Гамма-спектроскопии с использованием углового распределения комптоновского рассеяния" [Nucl. Instr. and Meth. A 1031 (2022) 166502]". Ядерные приборы и методы в физических исследованиях Раздел A: Ускорители, спектрометры, детекторы и сопутствующее оборудование . 1049 : 167923. Bibcode :2023NIMPA104967923G. doi :10.1016/j.nima.2022.167923. S2CID  255262511.
  13. ^ аб 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. doi : 10.1016/j.apradiso.2020.109226. ПМИД  32819497.
  14. ^ van der Ende, BM; Atanackovic, J.; Erlandson, A.; Bentoumi, G. (2016). «Использование GEANT4 против MCNPX для характеристики нейтронного детектора с борной подкладкой». Ядерные приборы и методы в физических исследованиях. Раздел A: Ускорители, спектрометры, детекторы и сопутствующее оборудование . 820 : 40–47 . Bibcode : 2016NIMPA.820...40V. doi : 10.1016/j.nima.2016.02.082 .
  15. ^ Феррари, Альфредо; Киселев, Даниэла; Кои, Тацуми; Вольмутер, Михаэль; Давид, Жан-Кристоф (2018). «Производство ПО в свинце: бенчмарк между Geant4, FLUKA и MCNPX». arXiv : 1806.03732 [physics.acc-ph].
  16. ^ Almatari, M.; Issa, Shams AM; Dong, MG; Sayyed, MI; Ayad, R. (2019). "Сравнение MCNP5, Geant4 и экспериментальных данных по ослаблению гамма-лучей стеклами PbO-BaO-B2O3". Heliyon . 5 (8): e02364. doi : 10.1016/j.heliyon.2019.e02364 . PMC 6716400 . PMID  31485541. 
  17. ^ Рандения, SD; Таддеи, PJ; Ньюхаузер, WD; Йепес, P. (2009). «Взаимное сравнение кодов переноса излучения Монте-Карло MCNPX, GEANT4 и FLUKA для моделирования протонной радиотерапии глаза». Ядерные технологии . 168 (3): 810– 814. Bibcode : 2009NucTe.168..810R . doi : 10.13182/NT09-A9310. PMC 2943388. PMID  20865141. 
  • Веб-сайт LANL MCNP
  • Информационно-вычислительный центр радиационной безопасности
Взято с "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Monte_Carlo_N-Particle_Transport_Code&oldid=1271706207"