With the advent of inexpensive computing power over the past two decades, applications of Monte Carlo radiation transport techniques have proliferated dramatically. At Los Alamos, the Monte Carlo codes MCNP5 and MCNPX are used routinely on personal computer platforms for radiation shielding analysis and dosimetry calculations. These codes feature a rich palette of variance reduction (VR) techniques. The motivation of VR is to exchange user efficiency for computational efficiency. It has been said that a few hours of user time often reduces computational time by several orders of magnitude. Unfortunately, user time can stretch into the many hours as most VR techniques require significant user experience and intervention for proper optimization. It is the purpose of this paper to outline VR strategies, tested in practice, optimized for several common radiation shielding tasks, with the hope of reducing user setup time for similar problems. A strategy is defined in this context to mean a collection of MCNP radiation transport physics options and VR techniques that work synergistically to optimize a particular shielding task. Examples are offered in the areas of source definition, skyshine, streaming, and transmission.
Shriwise, Patrick C.;Davis, Andrew;Jacobson, Lucas J.;Wilson, Paul P.H.
Nuclear Engineering and Technology
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제49권6호
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pp.1189-1198
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2017
Computer-aided design (CAD)-based Monte Carlo radiation transport is of value to the nuclear engineering community for its ability to conduct transport on high-fidelity models of nuclear systems, but it is more computationally expensive than native geometry representations. This work describes the adaptation of a rendering data structure, the signed distance field, as a geometric query tool for accelerating CAD-based transport in the direct-accelerated geometry Monte Carlo toolkit. Demonstrations of its effectiveness are shown for several problems. The beginnings of a predictive model for the data structure's utilization based on various problem parameters is also introduced.
Park, Chang-Hyun;Park, Dahl;Park, Dong-Hyun;Park, Sung-Yong;Shin, Kyung-Hwan;Kim, Dae-Yong;Cho, Kwan-Ho
한국의학물리학회:학술대회논문집
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한국의학물리학회 2002년도 Proceedings
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pp.116-118
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2002
It has been noted that Monte Carlo simulations are the most accurate method to calculate dose distributions in any material and geometry. Monte Carlo transport algorithms determine the absorbed dose by following the path of representative particles as they travel through the medium. Accurate Monte Carlo dose calculations rely on detailed modeling of the radiation source. We modeled the effects of beam modifiers such as collimators, blocks, wedges, etc. of our accelerator, Varian Clinac 600C/D to ensure accurate representation of the radiation source using the EGSnrc based BEAM code. These were used in the EGSnrc based DOSXYZ code for the simulation of particles transport through a voxel based Cartesian coordinate system. Because Monte Carlo methods use particle-by-particle methods to simulate a radiation transport, more particle histories yield the better representation of the actual dose. But the prohibitively long time required to get high resolution and accuracy calculations has prevented the use of Monte Carlo methods in the actual clinical spots. Our ultimate aim is to develop a Monte Carlo dose calculation system designed specifically for radiation therapy planning, which is distinguished from current dose calculation methods. The purpose of this study in the present phase was to get dose calculation results corresponding to measurements within practical time limit. We used parallel processing and some variance reduction techniques, therefore reduced the computational time, preserving a good agreement between calculations of depth dose distributions and measurements within 5% deviations.
Recent advances in radiation transport algorithms, computer hardware performance, and parallel computing make the clinical use of Monte Carlo based dose calculations possible. Monte Carlo treatment planning requires accurate beam information as input to generate accurate dose distributions. The procedures to obtain this accurate beam information are called "commissioning", which includes accelerator head modeling. In this study, we would like to investigate how much accurately Monte Carlo based dose calculations can predict the measured beam data in various conditions. The Siemens 6MV photon beam and the BEAM Monte Carlo code were used. The comparisons including the percentage depth doses and off-axis profiles of open fields and wedges, output factors will be presented.
Peng, Zhao;Gao, Ning;Wu, Bingzhi;Chen, Zhi;Xu, X. George
Journal of Radiation Protection and Research
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제47권3호
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pp.111-133
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2022
The exciting advancement related to the "modeling of digital human" in terms of a computational phantom for radiation dose calculations has to do with the latest hype related to deep learning. The advent of deep learning or artificial intelligence (AI) technology involving convolutional neural networks has brought an unprecedented level of innovation to the field of organ segmentation. In addition, graphics processing units (GPUs) are utilized as boosters for both real-time Monte Carlo simulations and AI-based image segmentation applications. These advancements provide the feasibility of creating three-dimensional (3D) geometric details of the human anatomy from tomographic imaging and performing Monte Carlo radiation transport simulations using increasingly fast and inexpensive computers. This review first introduces the history of three types of computational human phantoms: stylized medical internal radiation dosimetry (MIRD) phantoms, voxelized tomographic phantoms, and boundary representation (BREP) deformable phantoms. Then, the development of a person-specific phantom is demonstrated by introducing AI-based organ autosegmentation technology. Next, a new development in GPU-based Monte Carlo radiation dose calculations is introduced. Examples of applying computational phantoms and a new Monte Carlo code named ARCHER (Accelerated Radiation-transport Computations in Heterogeneous EnviRonments) to problems in radiation protection, imaging, and radiotherapy are presented from research projects performed by students at the Rensselaer Polytechnic Institute (RPI) and University of Science and Technology of China (USTC). Finally, this review discusses challenges and future research opportunities. We found that, owing to the latest computer hardware and AI technology, computational human body models are moving closer to real human anatomy structures for accurate radiation dose calculations.
The Monte Carlo (MC) method has become an indispensable part of the nuclear radiation research field. Several widely used and well-known MC packages were developed for simulation of radiation transport and interaction with matter. All these MC packages require users to prepare an input script. The input script can become lengthy for complex models. The process of preparing these input scripts is time-consuming and error-prone. In the present work, we have developed an open-source GUI computer program for modelling radiation transport and interaction in multi-segmented slab phantoms using grid-based system for the widely used PHITS MC package. The developed tools would be useful for future users of PHITS MC package and particularly inexperienced users. The present program is distributed under GPL license and all users can freely download, modify and redistribute the program without any restrictions.
Griesheimer, David P.;Pavlou, Andrew T.;Thompson, Jason T.;Holmes, Jesse C.;Zerkle, Michael L.;Caro, Edmund;Joo, Hansem
Nuclear Engineering and Technology
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제49권6호
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pp.1199-1210
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2017
A new in-line method for sampling neutrons emitted in (${\alpha}$,n) reactions based on alpha particle source information has been developed for continuous-energy Monte Carlo simulations. The new method uses a continuous-slowing-down model coupled with (${\alpha}$,n) cross section data to precompute the expected neutron yield over the alpha particle lifetime. This eliminates the complexity and computational cost associated with explicit charged particle transport. When combined with an integrated alpha particle decay source sampling capability, the proposed method provides an efficient and accurate method for sampling (${\alpha}$,n) neutrons based solely on nuclide inventories in the problem, with no additional user input required. Results from several example calculations show that the proposed method reproduces the (${\alpha}$,n) neutron yields and energy spectra from reference experiments and calculations.
The control rod worth sensitivity to the neutron detector position in the rod drop experiment is studied by the time-dependent Monte Carlo (TDMC) neutron transport calculations for AGN-201K educational reactor and the Kyoto University Critical Assembly. The TDMC simulations of the rod drop experiments are conducted by the Seoul National University Monte Carlo (MC) code, McCARD, yielding time-dependent neutron densities at detector positions. The detector-position-dependent results of the total control rod worth calculated by the extrapolation, the integral counting, and the inverse methods are compared with the numerical reference using the MC eigenvalue calculations and the experimental results. From these comparisons, it is observed that the total control rod worth can be estimated with a considerable difference depending on the detector position through the rod drop experiment. The proposed TDMC simulation of the rod drop experiment can be applied for searching a better detector position or quantifying a bias for the control rod worth measurement.
Gediminas Stankunas ;Yuefeng Qiu ;Francesco Saverio Nitti ;Juan Carlos Marugan
Nuclear Engineering and Technology
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제55권4호
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pp.1210-1217
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2023
The assessment of radiation fields in the lithium loop pipes and dump tank during the operation were performed for International Fusion Materials Irradiation Facility - DEMO-Oriented NEutron Source (IFMIF-DONES) in order to obtain the radiation dose-rate maps in the component surroundings. Variance reduction techniques such as weight window mesh (produced with the ADVANTG code) were applied to bring the statistical uncertainty down to a reasonable level. The biological dose was given in the study, and potential shielding optimization is suggested and more thoroughly evaluated. The MCNP Monte Carlo was used to simulate a gamma particle transport for radiation shielding purposes for the current Li Systems' design. In addition, the shielding efficiency was identified for the Impurity Control System components and the dump tank. The analysis reported in this paper takes into account the radiation decay source from and activated corrosion products (ACPs), which is created by d-Li interaction. As a consequence, the radiation (resulting from ACPs and Be-7) shielding calculations have been carried out for safety considerations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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