19258

Модель сечения выведения для быстрых нейтронов: основные предположения, границы применимости. Сечение выведения смесей и гетерогенных сред

Лекция

Энергетика

Лекция 6. Модель сечения выведения для быстрых нейтронов: основные предположения границы применимости. Сечение выведения смесей и гетерогенных сред. 6.1. Модель сечения выведения для быстрых нейтронов. Модель сечения выведения приближенный метод вычисления мо

Русский

2013-07-11

78 KB

25 чел.

Лекция 6.

«Модель сечения выведения для быстрых нейтронов: основные предположения, границы применимости. Сечение выведения смесей и гетерогенных сред.»

6.1. Модель сечения выведения для быстрых нейтронов.

Модель сечения выведения – приближенный метод вычисления мощностей дозы быстрых нейтронов в водородсодержащих средах. Метод предложен Альбертом и Велтоном и является одним из наиболее простых и продуктивных методов решения большого круга задач прохождения нейтронов через защиту.

Концепция сечения выведения основана на том, что в большинстве водородсодержащих сред при выполнении некоторых условий влияние других вводимых в защиту материалов, ослабляющих быстрые нейтроны, на дозу можно учесть введением простого экспоненциального множителя:

где  –  сечение выведения; d – толщина слоя вводимого вещества.

Физической предпосылкой концепции сечения выведения является то, что процессы взаимодействия (исключая рассеяние на малые углы) с ядрами тяжелых элементов в водородсодержащей среде (количество которой больше некоторого минимально требуемого) могут рассматриваться как поглощение. Для оценки сечения выведения можно воспользоваться приближенной формулой:

=  –

6.2. Сечение выведения гетерогенных сред.

На рисунке 6.1 представлена схема эксперимента.

s

Рис. 6.1. Геометрии эксперимента по определению сечения выведения для гетерогенных сред. S – источник нейтронов, D – детектор нейтронов.

Использование методики сечения выведения для гетерогенных сред требует, чтобы между введенной пластиной и детектором находилось некоторое минимальное количество водородсодержащего вещества. Для определения сечения выведения проводят две серии измерений мощности дозы: в чистой водородсодержащей среде (обычно в воде)  и в водородсодержащей среде с введенной пластиной изучаемоrо материала  :

.

6.3. Основные предположения.

Минимальное количество водородсодержащего вещества Rмин соответствует толщине (z–d), при которой сечение выведения становится постоянным и не увеличивается с дальнейшим увеличением (z–d). Для источника нейтронов деления величине Rмин соответствует слой 40-60 см воды или 35-50 см полиэтилена. Rмин характеризует минимальное количество водородсодержащей среды, при котором возмущением пластиной спектра можно пренебречь.

6.4. Границы применимости.

Rмин зависит от энергии нейтронов источника, материала пластины и эффективного порога детектирования. С уменьшением энергии источника в пределах 1 МэВ 15 МэВ и увеличением энергетического порога детектирования Rмин уменьшается. Экспериментальные исследования с моноэнергетическими источниками нейтронов и источниками нейтронов спектра деления показали, что сечение выведения слабо зависит от толщины пластины до пяти длин релаксации.

6.5. Сечение выведения смесей.

Сечение выведения для сложных по химическому составу сред (смесей) можно рассчитать по формуле:

= ,

где  - плотность среды.

В справочниках часто приводятся значения микроскопических сечений выведения . Отметим, что микроскопическому сечению выведения трудно приписать физический смысл. Если  - ядерная плотность материала среды, то макроскопические сечение выведения смеси можно рассчитать по формуле:

= .

PAGE  2


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

15706. МНОГОФАКТОРНЫЙ ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ (ВНУТРИГРУППОВАЯ СХЕМА) 51.5 KB
  Лабораторная работа 7. ПРОВЕРКА ГИПОТЕЗ. многофакторный Дисперсионный анализ внутригрупповая схема Задание 11: опять социальный интеллект Рассмотрим опять данные из задачи 9 файл Social Intelligence.sta. Предположим мы интересуемся как развивается социальный интелл...
15707. ОСНОВНІ ПОНЯТТЯ МАТЕМАТИЧНОЇ СТАТИСТИКИ 162.5 KB
  Дисципліна: МАТЕМАТИЧНА СТАТИСТИКА ТА ОПРАЦЮВАННЯ СПОСТЕРЕЖЕНЬ Модуль 1: ОСНОВНІ ПОЛОЖЕННЯ МАТЕМАТИЧНОЇ СТАТИСТИКИ Лекція 1: ОСНОВНІ ПОНЯТТЯ МАТЕМАТИЧНОЇ СТАТИСТИКИ План лекції 1: 1.1. Визначення теорії ймовірностей і математичної статистики. 1.2. Історична довід...
15708. ПОРЯДОК ОБЧИСЛЕННЯ МАТЕМАТИЧНИХ СТАТИСТИК 192.5 KB
  Дисципліна: МАТЕМАТИЧНА СТАТИСТИКА ТА ОПРАЦЮВАННЯ СПОСТЕРЕЖЕНЬ Модуль 1: ОСНОВНІ ПОЛОЖЕННЯ МАТЕМАТИЧНОЇ СТАТИСТИКИ Лекція 2. ПОРЯДОК ОБЧИСЛЕННЯ МАТЕМАТИЧНИХ СТАТИСТИК План лекції 2: 2.1. Визначення основних понять математичної статистики. 2.2. Дисперсія як показн...
15709. КЛАСИЧНЕ І СТАТИСТИЧНЕ ВИЗНАЧЕННЯ ЙМОВІРНОСТІ 92.5 KB
  Дисципліна: МАТЕМАТИЧНА СТАТИСТИКА ТА ОПРАЦЮВАННЯ СПОСТЕРЕЖЕНЬ Модуль 1: ОСНОВНІ ПОЛОЖЕННЯ МАТЕМАТИЧНОЇ СТАТИСТИКИ Лекція 3. КЛАСИЧНЕ І СТАТИСТИЧНЕ ВИЗНАЧЕННЯ ЙМОВІРНОСТІ План лекції 3: 3.1. Основні етапи статистичного дослідження. 3.2. Класичне і статистичне озна
15710. ГРАФІЧНЕ ПРЕДСТАВЛЕННЯ ЧИСЛОВОЇ ІНФОРМАЦІЇ 499.5 KB
  Дисципліна: МАТЕМАТИЧНА СТАТИСТИКА ТА ОПРАЦЮВАННЯ СПОСТЕРЕЖЕНЬ Модуль 1: ОСНОВНІ ПОЛОЖЕННЯ МАТЕМАТИЧНОЇ СТАТИСТИКИ Лекція 4: ГРАФІЧНЕ ПРЕДСТАВЛЕННЯ ЧИСЛОВОЇ ІНФОРМАЦІЇ План лекції 4: 4.1. Інтервальний ряд вибіркової статистичної сукупності. 4.2. Робота з гістограм...
15711. ВИЗНАЧЕННЯ ЙМОВІРНОСТІ ВИПАДКОВОЇ ПОДІЇ 106 KB
  Дисципліна: МАТЕМАТИЧНА СТАТИСТИКА ТА ОПРАЦЮВАННЯ СПОСТЕРЕЖЕНЬ Модуль 2. ОСНОВНІ ВИЗНАЧЕННЯ МАТЕМАТИЧНОЇ СТАТИСТИКИ Лекція 5. ВИЗНАЧЕННЯ ЙМОВІРНОСТІ ВИПАДКОВОЇ ПОДІЇ. План лекції 5: 5.1. Визначення випадкового експерименту та події. 5.2. Статистична сталість і клас...
15712. ЙМОВІРНІСНІ МОДЕЛІ ПРОСТОРІВ ВИПАДКОВИХ ПОДІЙ 133 KB
  Дисципліна: МАТЕМАТИЧНА СТАТИСТИКА ТА ОПРАЦЮВАННЯ СПОСТЕРЕЖЕНЬ Модуль 2. ОСНОВНІ ПОЛОЖЕННЯ МАТЕМАТИЧНОЇ СТАТИСТИКИ Лекція 6: ЙМОВІРНІСНІ МОДЕЛІ ПРОСТОРІВ ВИПАДКОВИХ ПОДІЙ План лекції 4: 6.1. Моделі дискретних просторів випадкових елементарних подій. 6.2. Моделі ди...
15713. ОСНОВНІ ТЕОРЕМИ І ФОРМУЛИ ТЕОРІЇ ЙМОВІРНОСТЕЙ 97.5 KB
  Дисципліна: МАТЕМАТИЧНА СТАТИСТИКА ТА ОПРАЦЮВАННЯ СПОСТЕРЕЖЕНЬ Модуль 2. ОСНОВНІ ВИЗНАЧЕННЯ ПРИКЛАДНОЇ СТАТИСТИКИ Лекція 7: ОСНОВНІ ТЕОРЕМИ І ФОРМУЛИ ТЕОРІЇ ЙМОВІРНОСТЕЙ План лекції 5: 7.1. Теорема додавання ймовірностей подій. 7.2. Теорема множення ймовірностей по...
15714. ВИПАДКОВІ ВЕЛИЧИНИ І ЗАКОНИ РОЗПОДІЛЕННЯ 56.5 KB
  Дисципліна: МАТЕМАТИЧНА СТАТИСТИКА ТА ОПРАЦЮВАННЯ СПОСТЕРЕЖЕНЬ Модуль 2. ОСНОВНІ ВИЗНАЧЕННЯ ПРИКЛАДНОЇ СТАТИСТИКИ Лекція 8. ВИПАДКОВІ ВЕЛИЧИНИ І ЗАКОНИ РОЗПОДІЛЕННЯ План лекції 8: 8.1. Дискретні і неперервні випадкові величини. 8.2. Числові характеристики випадков