Введение

Транспорт частиц Монте-Карло N (MCNP) – это универсальный код Монте-Карло для переноса излучения, работающий в непрерывном энергетическом диапазоне, с обобщенной геометрией и учитывающий временную зависимость. Он предназначен для отслеживания различных типов частиц в широком диапазоне энергий и разработан в Лос-Аламосской национальной лаборатории. Области применения включают, но не ограничиваются, радиационной защитой и дозиметрией, радиационной защитой, радиографией, медицинской физикой, ядерной критичностью, проектированием и анализом детекторов, геофизическими исследованиями скважин, разработкой мишеней для ускорителей, проектированием реакторов деления и синтеза, дезактивацией и выводом из эксплуатации. Код обрабатывает произвольную трехмерную конфигурацию материалов в геометрических ячейках, ограниченных поверхностями первого и второго порядка, а также эллиптическими торами четвертого порядка. Как правило, используются данные о дифференциальных сечениях, хотя доступны и групповые данные. Для нейтронов учитываются все реакции, представленные в конкретной оценке сечений (например, ENDF/B VI). Тепловые нейтроны описываются как моделью свободного газа, так и моделью 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 переноса электронов используется модель непрерывного замедления, включающая позитроны, характеристическое излучение и тормозное излучение, но не учитывающая внешние или самоиндуцированные поля. Важные стандартные функции, обеспечивающие универсальность и простоту использования MCNP, включают мощный общий источник, источник критичности и поверхностный источник; построители геометрии и выходных данных; богатый набор методов снижения дисперсии; гибкую структуру подсчета; и обширную базу данных сечений. MCNP содержит множество гибких счетчиков: поверхностный ток и поток, объемный поток (длина пробега), точечные или кольцевые детекторы, тепловыделение частицами, тепловыделение деления, счетчик высоты импульса для отложения энергии или заряда, счетчики по ячейкам и радиографические счетчики. Ключевым преимуществом MCNP является его предсказательная способность, которая может заменить дорогостоящие или невыполнимые эксперименты. Он часто используется для проектирования крупномасштабных измерений, что позволяет значительно сэкономить время и средства. Последняя версия кода MCNP от LANL, версия 6.2, является частью набора синергетических возможностей, разработанных в LANL, и включает в себя оцененные ядерные данные (ENDF) и код обработки данных NJOY. Высокая степень доверия международного сообщества пользователей к предсказательным возможностям MCNP основана на его результатах при проверке и валидации, сравнении с предыдущими версиями, автоматизированном тестировании, высококачественных ядерных и атомных базах данных и обширных испытаниях, проведенных пользователями.

История

Метод Монте-Карло для переноса частиц излучения берет свое начало в Лос-Аламосской национальной лаборатории (LANL) и датируется 1946 годом. Создателями этих методов были Станислав Улам, Джон фон Нейман, Роберт Рихтмайер и Николас Метрополис. Идея метода Монте-Карло для переноса излучения пришла к Станиславу Уламу в 1946 году во время игры в пасьянс, пока он восстанавливался после болезни. "После того, как я потратил много времени, пытаясь оценить вероятность успеха комбинаторными вычислениями, я задумался, не будет ли более практичным методом разложить игру, скажем, сто раз и просто наблюдать и подсчитывать количество успешных партий". В 1947 году Джон фон Нейман отправил письмо Роберту Рихтмайеру, предлагая использовать статистический метод для решения задач диффузии и размножения нейтронов в делящихся устройствах. В письме содержался псевдокод из 81 шага, который стал первой формулировкой вычисления методом Монте-Карло для электронной вычислительной машины. Предположения фон Неймана заключались в следующем: зависимость от времени, непрерывный энергетический спектр, сферическая геометрия с радиальным изменением, один делящийся материал, изотропное рассеяние и рождение деления, а также коэффициенты размножения 2, 3 или 4. Он предложил запускать по 100 нейтронов каждый на 100 столкновений и оценил время вычислений в пять часов на ENIAC. Рихтмайер предложил возможность использования нескольких делящихся материалов, отсутствие энергетической зависимости спектра деления, единичный коэффициент размножения нейтрона и выполнение вычислений по времени работы компьютера, а не по числу столкновений. Код был завершен в декабре 1947 года. Первые расчеты были проведены в апреле/мае 1948 года на ENIAC. В ожидании физического перемещения ENIAC Энрико Ферми изобрел механическое устройство под названием FERMIAC для отслеживания движения нейтронов через делящиеся материалы методом Монте-Карло. Методы Монте-Карло для переноса частиц стимулировали развитие вычислительной техники с начала эры современных компьютеров, и это продолжается по сей день. В 1950-х и 1960-х годах эти новые методы были организованы в серию специализированных кодов Монте-Карло, включая MCS, MCN, MCP и MCG. Эти коды позволяли переносить нейтроны и фотоны для специализированных задач LANL. В 1977 году эти отдельные коды были объединены для создания первого обобщенного кода переноса частиц излучения Монте-Карло – MCNP. В 1977 году MCNP был впервые создан путем объединения MCNG и MCP. Первым выпуском кода MCNP стала версия 3, выпущенная в 1983 году. Он распространяется Информационным вычислительным центром радиационной безопасности в Оук-Ридже, штат Теннесси.

Монте-Карло N-частица Extended

Monte Carlo 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 во всем диапазоне энергий, включая те, что моделируются MCNP. Оба кода могут использоваться для оценки критичности ядерных систем и определения доз от источников, в частности. MCNP6 является результатом объединения MCNP5 и MCNPX. Geant4 обладает меньшей точностью, чем MCNPX. Geant4 обладает меньшей точностью, чем MCNP5. Geant4 работает медленнее, чем MCNPX.