Bu çalışma insan
vücudunda bulunan 13 biyolojik numunenin toplam kütlesel zayıflatma katsayılarını
Monte Carlo yöntemi ile hesaplamayı amaçlamaktadır. Simülasyonlarda, noktasal
bir foton kaynağı, tek enerjili fotonları paralel bir demet şeklinde silindirik
bir soğurucuya yönlendirmiş ve soğurucunun arkasına disk şeklinde küçük bir
vakum dedektör yerleştirilmiştir. Problem geometrisindeki tüm bileşenler numune
dışındaki materyallerle etkileşimi önlemek için bir vakum küresi ile
çevrelenmiştir. Bu şekilde, simülasyon düzeneği dedektör akısına saçılan
fotonların katkı yapmamasını sağlamıştır. Simülasyonlar, 10 keV-20 MeV enerji
aralığında 36 farklı foton enerjisinde gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın
sonuçları literatürde var olan ölçüm değerleri ve teorik veriler ile çok iyi
uyum göstermektedir ve Monte Carlo tekniğinin kütlesel zayıflatma katsayılarının
hesaplanması için bir alternatif olarak kullanılabileceğini ortaya çıkarmıştır.
This
study aims to compute total mass attenuation coefficients of thirteen
biological samples found in human body using the well-established Monte Carlo
method. The simulations utilize a point photon source which emits
mono-energetic photons directed as a parallel beam toward the cylindrical
absorber behind which was placed a small disc-shaped vacuum detector. All the
components in the problem geometry were surrounded by a vacuum sphere to avoid
any interactions in materials other than the sample. In this manner, the
simulation setup ensures that no scattered photons contribute to the flux in
the detector. The simulations were carried out at thirty-six different photon
energies between 10 keV-20 MeV. The results of this study indicate very good
agreement with theoretical data and measurement values available in literature
and indicate that Monte Carlo technique may be used as an alternative for
calculations of mass attenuation coefficients.
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Metrology, Applied and Industrial Physics |
Journal Section | Makaleler |
Authors | |
Publication Date | November 30, 2019 |
Published in Issue | Year 2019 |