Monte-Carlo-Simulationen bei der Entwicklung von Dosimetern. Dr. Hannes Stadtmann, Christian Hranitzky Health Physics, ARC Seibersdorf research GmbH

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1 seibersdorf research health physics division Monte-Carlo-Simulationen bei der Entwicklung von Dosimetern Dr. Hannes Stadtmann, Christian Hranitzky Health Physics, ARC Seibersdorf research GmbH Inhalt Dosimeterentwicklung Warum? Dosimeterentwicklung Anforderungen MC-Simulationen / Allgemeines Anwendung von MC-Simulationen bei der Dosimeterentwicklung Beispiele Hannes Stadtmann 2

2 Dosimeterservices & Dosimetrielabor Hannes Stadtmann 4 Dosimeterservices & Dosimetrielabor Dosimeterservices Erste Auswertestelle Europas die TLDs verwendete Entwicklung vieler unterschiedlicher Dosimetertypen Ganzkörperdosimeter Teilkörperdosimeter Akkreditierungen: Umgebungsdosimeter Prüfstelle Verpackungsmaschine Überwachungsstelle Kalibrierstelle Dosimetrielabor Seibersdorf Eichstelle Primär & Sekundär Dosimetrielabor Kooperation mit Bundesamt für Eich- und Vermessungswesen Hannes Stadtmann 5

3 Ganzkörperdosimeter Hannes Stadtmann 7 Ring & Umgebungsdosimeter Hannes Stadtmann 8

4 Messtechnik: Operationelle Dosisgrößen Umgebungsäquivalentdosis H*(d) Richtungsäquivalentdosis H (d) Personenäquivalentdosis H p (d) Empfohlene Referenztiefe d: 10 mm, 0.3mm, 0.07 mm Real field X Point of test Real field X H(d) p X Expanded field X Aligned & Expanded field H (d) H*(d) Diese Messgrößen sind in der Praxis messbar ergeben eine gute Abschätzung der Effektivdosis E oder Organdosis H T Hannes Stadtmann 9 Anforderungen an Dosimeter (ONORM) Hannes Stadtmann 18

5 Dosimeterentwicklung Detektoren (TL) Material Anzahl Abmessungen Dosimeteraufbau/Filterung Material Abmessungen Auswertealgorithmus zur Dosisbestimmung Hannes Stadtmann 26 Monte Carlo Simulationen Teilchentransport und auch die Energieabgabe durch ionisierende Strahlung kann in beliebigen Strahlenfeldern (abhängig vom verwendeten Code) in unterschiedlichen Materialien in beliebigen Geometrien berechnet (simuliert) werden Unterschiedliche Codes Material 2 Dosis Material 3 Material 1 Material 4 MCMP EGS4 Geant FLUKA Penelope.. Hannes Stadtmann 27

6 Teilchentransport egs/images/shower.gif Hannes Stadtmann 28 Funktionsweise eines Dosimeters Physikalisch/Chemischer Effekt Strahlungsfeld Detektor Messsignal Algorithmus Dosis MC-Simulation Zusätzliche Informationen aus: Theorie / Experiment Hannes Stadtmann 31

7 Simulation des Ansprechvermögens eines Dosimeters Definition des Strahlenfeldes Strahlenqualität (monoenergetisch oder Kalibrierstrahlenfelder: ISO ) Einfallsrichtung Definition des Dosimeters Dosimetergeometrie Materialien (Filter) Detektorvolumen Definition des Messeffekt des Detektors Messgröße im Detektor (Energiedosis, Kerma, Fluenz,..) Evtl modifizierende Operatoren Hannes Stadtmann 32 Kalibrierspektren Hannes Stadtmann 33

8 Definition Dosimetergeometrie Hannes Stadtmann 36 Messignal (TLD) Die Lichtausbeute (Thermolumeniszenz) ist nicht direkt der Energiedosis im Detektor poroportional. Modifizierende Funktion η (E) notwendig. η (E) kann aus Vergleich Simulation & Experiment (frei Luft Bestrahlung) entfaltet werden: Hannes Stadtmann 38

9 1.3 Relative TL efficiency, η LiF:Mg,Ti 40 nm 20 nm LiF:Mg,Cu,P 24 nm Photon Energy, E [kev] C. Hranitzky, H. Stadtmann and P. Olko Comparison of relative TL efficiencies η determined in this work (thick histogram lines) to microdosimetric calculations (thin solid lines) with variable target diameters between 20 nm and 40 nm and to Davis et al(8) direct calculations (thin dashed lines); LiF:Mg,Ti (η>1) and LiF:Mg,Ti (η<1). Hannes Stadtmann 39 Vergleich Experiment / Simulation Relative H*(10) response, R H LiF:Mg,Ti LiF:Mg,Cu,P C. Hranitzky, H. Stadtmann and P. Olko Mean Photon Energy, E [kev] Ortsdosimeter (Prototyp) Hannes Stadtmann 40

10 Vergleich Experiment / Simulation 4.0 rel. H p (10) response meas. current badge (2001) meas. new small badge (2005) simulation Personendosimeter mean energy [kev] 1000 Hannes Stadtmann 41 Möglichkeiten der MC Simulationen: Einfache Variation der Dosimeter Parameter möglich: Der Einfluss von unterschiedlichen Dosimeter/Filter Abmessungen auf das Ansprechvermögen kann einfach simuliert werden Materialien können beliebig geändert werden Strahlenfelder sind nicht auf Kalibrierqualitäten beschränkt ( workplace fields, monoenergetische Strahlung) Spektrale Dosisinformation im Detektor verfügbar Streustrahlungsanteile können separat betrachtet werden Hannes Stadtmann 42

11 Simulation einer Si - Diode Modelled puls hight distribution of a Si diode (d=0,25 mm) irradiated with 100 kev monoenergetic photons count / incident photon / MeV 1,00E+01 1,00E+00 1,00E-01 1,00E-02 1,00E scatter "peak" (90 scattering) A B "Compton edge" back scatter peak (180 scattering) C 90 scattering + back scatter of scattered photone multiple compton scattering Photoelectric peak (full energy peak) "artificial gap" caused by cut off energies (simulation parameter) 1,00E puls energy (kev) D Simulated pulse high distribution in a 250µm thick Si diode. All peaks and edges are commented according their origin Hannes Stadtmann 43 Vergleich Simulation/Experiment Si diode 250 µm: Simulation and experimental data (irradiation without phantom) 1,00E+00 Simulation Experiment 1,00E-01 N-100 N-100 exp N-200 N-200 exp counts/mev/incident photon 1,00E-02 1,00E-03 N-300 N-300 exp Air kerma rate approx 0,1 mgy/h 1,00E-04 pile up effect summation 'peaks' pile up effect summation 'peaks' 1,00E Energy (kev) Hannes Stadtmann 46

12 Kalibrierung am Phantom distance: source - detector Referencepoint slab phantom source collimator build-up layer dosimeter H p (10,E,α)=h pk (10,E,α). k PMMA. K a Hannes Stadtmann 47 Rückstreuung am Phantom Fluence (1/cm2/MeV) R=4.5cm R=8.5cm R=12.5cm N-200 free-in-air Energy (MeV) Backscatter Factor 1.7 W Apothem Diagonal 1.3 N Apothem 1.1 Diagonal Distance (cm) Hannes Stadtmann 48

13 Intercomparison on the Usage of Computational Codes in Radiation Dosimetry Hannes Stadtmann 54 EURADOS WG-6 Computational Dosimetry Hannes Stadtmann 55

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