Monte Carlo N-Particle Transport ( MCNP ) [2] es un código de transporte de radiación Monte Carlo de uso general, energía continua, geometría generalizada, dependiente del tiempo, diseñado para rastrear muchos tipos de partículas en amplios rangos de energías y desarrollado por Laboratorio Nacional de Los Alamos . Las áreas específicas de aplicación incluyen, entre otras, protección radiológica y dosimetría, blindaje radiológico , radiografía , física médica, seguridad de la criticidad nuclear , diseño y análisis de detectores, registro de pozos de petróleo nuclear , diseño de blancos de aceleradores , fisión ydiseño, descontaminación y desmantelamiento de reactores de fusión . El código trata una configuración tridimensional arbitraria de materiales en celdas geométricas limitadas por superficies de primer y segundo grado y toros elípticos de cuarto grado.
Desarrollador (es) | LANL |
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Lanzamiento estable | MCNP6.2 / 5 de febrero de 2018 [1] |
Escrito en | Fortran 90 |
Sistema operativo | Multiplataforma |
Tipo | Física computacional |
Licencia | https://rsicc.ornl.gov/ |
Sitio web | mcnp |
Por lo general, se utilizan datos de secciones transversales puntuales, aunque también se encuentran disponibles datos por grupos. Para los neutrones, se tienen en cuenta todas las reacciones dadas en una evaluación de sección transversal particular (como ENDF / B-VI). Los neutrones térmicos se describen mediante los modelos de gas libre y S (α, β). Para los fotones, el código tiene en cuenta la dispersión incoherente y coherente, la posibilidad de emisión fluorescente después de la absorción fotoeléctrica, la absorción en la producción de pares con la emisión local de radiación de aniquilación y bremsstrahlung. Se utiliza un modelo de desaceleración continua para el transporte de electrones que incluye positrones, k rayos X y bremsstrahlung, pero no incluye campos externos o autoinducidos.
Las características estándar importantes que hacen que MCNP sea muy versátil y fácil de usar incluyen una fuente general poderosa, una fuente de criticidad y una fuente de superficie; tanto los trazadores de conteo de geometría como de salida; una rica colección de técnicas de reducción de la varianza; una estructura de conteo flexible; y una amplia colección de datos transversales.
MCNP contiene numerosos recuentos flexibles: flujo y corriente de superficie, flujo de volumen (longitud de pista), detectores puntuales o de anillo, calentamiento de partículas, calentamiento por fisión, recuento de altura de pulso para la deposición de energía o carga, recuentos de malla y recuentos de radiografía.
El valor clave que proporciona MCNP es una capacidad predictiva que puede reemplazar experimentos costosos o imposibles de realizar. A menudo se utiliza para diseñar mediciones a gran escala, lo que proporciona un ahorro significativo de tiempo y costos a la comunidad. La última versión de LANL del código MCNP, la versión 6.2, representa una pieza de un conjunto de capacidades sinérgicas, cada una desarrollada en LANL; incluye datos nucleares evaluados (ENDF) y el código de procesamiento de datos, NJOY. La gran confianza de la comunidad internacional de usuarios en las capacidades predictivas de MCNP se basa en su desempeño con conjuntos de pruebas de verificación y validación, comparaciones con sus códigos predecesores, pruebas automatizadas, bases de datos nucleares y atómicas de alta calidad subyacentes y pruebas significativas por parte de sus usuarios.
Historia [3]
El método de Monte Carlo para el transporte de partículas de radiación tiene sus orígenes en LANL y se remonta a 1946. Los creadores de estos métodos fueron los Dres. Stanislaw Ulam, John von Neumann, Robert Richtmyer y Nicholas Metropolis. [4] Monte Carlo para transporte de radiación fue concebido por Stanislaw Ulam en 1946 mientras jugaba al solitario mientras se recuperaba de una enfermedad. " Después de pasar mucho tiempo tratando de estimar el éxito mediante cálculos combinatorios, me pregunté si un método más práctico ... podría ser diseñarlo, digamos cien veces, y simplemente observar y contar el número de jugadas exitosas ". En 1947, John von Neumann envió una carta a Robert Richtmyer proponiendo el uso de un método estadístico para resolver problemas de multiplicación y difusión de neutrones en dispositivos de fisión. [5] Su carta contenía un pseudocódigo de 81 pasos y fue la primera formulación de un cálculo de Monte Carlo para una máquina de computación electrónica. Las suposiciones de Von Neumann eran: dependiente del tiempo, energía continua, esférica pero que varía radialmente, un material fisionable, dispersión isotrópica y producción de fisión, y multiplicidades de fisión de 2, 3 o 4. Sugirió 100 neutrones cada uno para correr durante 100 colisiones y estimó el tiempo de cálculo en cinco horas en ENIAC [6] [ referencia circular ] . Richtmyer propuso sugerencias para permitir múltiples materiales fisionables, sin dependencia de la energía del espectro de fisión, multiplicidad de un solo neutrón y ejecutar el cálculo para el tiempo de la computadora y no para el número de colisiones. El código se finalizó en diciembre de 1947. Los primeros cálculos se realizaron en abril / mayo de 1948 en ENIAC.
Mientras esperaba que ENIAC fuera reubicado físicamente, Enrico Fermi inventó un dispositivo mecánico llamado FERMIAC [7] para rastrear los movimientos de neutrones a través de materiales fisionables por el método de Monte Carlo. Los métodos de Monte Carlo para el transporte de partículas han estado impulsando los desarrollos computacionales desde el comienzo de las computadoras modernas; esto continúa hoy.
En las décadas de 1950 y 1960, estos nuevos métodos se organizaron en una serie de códigos Monte Carlo de propósito especial, incluidos MCS, MCN, MCP y MCG. Estos códigos pudieron transportar neutrones y fotones para aplicaciones LANL especializadas. En 1977, estos códigos separados se combinaron para crear el primer código generalizado de transporte de partículas de radiación de Monte Carlo, MCNP. [8] [9] En 1977, MCNP se creó por primera vez fusionando MCNG con MCP para crear MCNP. El primer lanzamiento del código MCNP fue la versión 3 y fue lanzado en 1983. Es distribuido por el Centro Computacional de Información de Seguridad Radiológica en Oak Ridge, TN.
Monte Carlo N-Particle eXtended
Monte Carlo N-Particle eXtended (MCNPX) también se desarrolló en el Laboratorio Nacional de Los Alamos y es capaz de simular interacciones de partículas de 34 tipos diferentes de partículas (nucleones e iones) y más de 2000 iones pesados en casi todas las energías, [10] incluyendo los simulados por MCNP.
Ambos códigos se pueden utilizar para juzgar si los sistemas nucleares son críticos o no y para determinar las dosis de las fuentes , entre otras cosas.
MCNP6 es una fusión de MCNP5 y MCNPX. [10]
Ver también
Notas
- ^ "Notas de la versión MCNP6.2" (PDF) . LANL. 2018-02-05 . Consultado el 15 de febrero de 2018 .
- ^ "Sitio web de MCNP" .
- ^ Sood, A. (julio de 2017). "El método de Monte Carlo y MCNP - una breve revisión de nuestra historia de 40 años" (PDF) . Sitio web de MCNP: sección de referencias .
- ^ Eckhardt, R. (1987). "Stan Ulam, John Von Neumann y el método de Monte Carlo" (PDF) . Sitio web de MCNP: sección de referencia .
- ^ von Neumann, J. (1947). "Métodos estadísticos en difusión de neutrones" (PDF) .
- ^ "ENIAC" . Wikipedia .
- ^ "FERMIAC" , Wikipedia , 2019-08-28 , consultado el 2020-01-09
- ^ Carter, LL (marzo de 1975). "Desarrollo de código de Monte Carlo en Los Alamos" (PDF) . Sitio web de MCNP: sección de referencia .
- ^ "Actas de la reunión de NEACRP de un grupo de estudio de Monte Carlo" (PDF) . Archivos de la OCDE-NEA . Julio de 1974.
- ^ a b James, MR "MCNPX 2.7.x - Nuevas funciones en desarrollo" (PDF) .
enlaces externos
- Sitio web de LANL MCNP
- Centro Computacional de Información sobre Seguridad Radiológica