一种基于mc伴随输运的核爆炸中子剂量场高效获取方法
技术领域
1.本发明涉及一种核爆炸辐射环境数值模拟计算方法，具体涉及一种基于mc伴随输运的核爆炸中子剂量场高效获取方法。
背景技术：2.中子剂量是早期核辐射的重要组成部分，是指核爆炸瞬发中子在不同爆心投影距产生的中子和次级γ吸收剂量，计算预测不同爆高、不同源参数条件下的地面中子剂量场分布，对于评估核爆炸早期核辐射的人员效应有重要意义。计算中子剂量场的方法一般采用蒙特卡罗方法(以下简称mc方法)的正向输运方式，即从爆心位置抽取源中子，源中子经与大气和地面相互作用输运后，在不同爆心投影距设置系列探测器统计记录中子、次级γ吸收剂量，从而获得剂量场分布。但是，该方法一次模拟计算仅能得到一种爆高和一种中子源下的地面中子或次级γ吸收剂量分布，对于不同爆高、不同源参数下的中子剂量场，需要重新建立计算模型并进行多次的mc正向输运模拟计算，计算过程繁复、效率低。
3.mc伴随输运是正向输运的逆过程。在伴随输运方式下，从探测位置处抽取的伴随中子首先被“赋予”某一权重，经与大气和地面相互作用输运后，在不同爆高和不同相对距离的源位置处统计记录伴随中子通量。与正向输运最显著的区别在于，相互作用过程是相反进行并且伴随中子的能量是逐渐增加的。伴随输运给出的伴随注量具有反映正向源位置处中子重要性值参数的物理意义，即一个源中子对探测器响应的贡献。因此，可以将求解一系列“单源-多探测器”的正向输运问题转换为求解一个“单探测器-多源”伴随输运问题，通过一次伴随计算，获得整个空间不同位置处，各能群辐射源对探测器响应的重要性值参数。对于任意爆高和能谱分布的核爆炸中子源，不需要进行多次模拟计算，仅需将其能谱进行重新分群处理，结合模拟计算得到的不同空间位置各能群中子源的中子和次级γ吸收剂量重要性值参数，就能得到相应地面吸收剂量随爆心投影距离的分布。
4.在现有的相关技术中，尚未有利用mc伴随输运模拟计算高效获取不同爆高、不同中子源参数的核爆炸中子剂量场的有关报道，若按照现有mc正向输运模拟方法一次模拟仅能获得单一爆高和一种中子源参数下的核爆炸中子剂量场分布，计算效率低。
技术实现要素：5.本发明的目的是解决不同爆高和不同中子源参数条件下，核爆炸中子剂量场的高效模拟计算的技术问题，而提供一种基于mc伴随输运的核爆炸中子剂量场高效获取方法，实现任意给定爆高和源参数条件下，核爆炸中子剂量场的高效计算。
6.为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案为：
7.一种基于mc伴随输运的核爆炸中子剂量场高效获取方法，其特殊之处在于，包括以下步骤：
8.s1、建立中子伴随输运模型；
9.s2、设置中子伴随输运模型参数；中子伴随输运模型参数包括中子伴随输运模型
参数包括抽样能群、抽样概率、计数能群、计数乘子和源中子权重；
10.s3、对中子伴随输运模型进行迭代计算，获得每个中子细分能群内的伴随注量，伴随注量相应的正向模型中各中子细分能群的中子源对中子吸收剂量的重要性值；
11.s4、建立次级γ伴随输运模型；
12.s5、设置次级γ伴随输运模型参数；次级γ伴随输运模型参数包括抽样能群、抽样概率、计数能群、计数乘子和源γ权重；
13.s6、对次级γ伴随输运模型进行迭代计算，获得每个中子细分能群的中子源对次级γ吸收剂量的重要性值；
14.s7、根据s3获得的中子源对中子吸收剂量的重要性值与s6中获得的中子源对次级γ吸收剂量的重要性值，计算核爆中子辐射源的中子吸收剂量值与次级γ吸收剂量值，完成核爆炸中子剂量场的获取。
15.进一步地，s1具体为：
16.1.1)设置一个中子点源作为伴随中子源；
17.1.2)距离伴随中子源不同爆高和爆心投影距处设置多个探测器，作为中子计数单元；
18.1.3)根据步骤1.1)与步骤1.2)设置伴随中子源在大气中伴随输运的蒙特卡罗几何参数，建立中子伴随输运模型。
19.进一步地，s2具体为：
20.2.1)设置中子伴随输运模型计算方式为多群伴随，并采用对数插值的方法将多群中子结构进行细分处理，获得中子细分能群，同时，计算各中子细分能群的注量-剂量平均转换系数；
21.2.2)根据步骤2.1)获得的的中子细分能群及注量-剂量平均转换系数设置中子伴随输运模型的抽样能群、抽样概率、计数能群与计数乘子；
22.2.3)根据步骤2.2)获得的抽样能群、抽样概率、计数能群与计数乘子设置中子伴随输运模型中的源中子权重wgt1。
23.进一步地，步骤2.1)具体为：
24.2.1.1、建立点源-球面mc计算模型；
25.2.1.2、设置该点源-球面mc计算模型的参数；
26.将点源-球面mc计算模型的源中子按照中子细分能群进行抽样，设置每个中子细分能群的抽样概率均为1；将中子细分能群的总数与球面的面积相乘，作为该模型中源中子的权重；设置一个半径为1cm的球面记录每个中子细分能群的注量；设置具备点值响应函数的注量-剂量转换因子，用于将记录的注量转换为剂量；
27.2.1.3、根据步骤2.1.2点源-球面mc计算模型的参数，获得各中子细分能群的计数结果，并将其作为对应的注量-剂量平均转换系数；
28.步骤2.2)具体为：
29.2.2.1、将中子细分能群设置为中子伴随输运模型的中子抽样能群；
30.2.2.2、将步骤2.1.3中获得的各中子细分能群的注量-剂量平均转换系数设置为中子伴随输运模型的中子抽样概率；
31.2.2.3、将中子细分能群设置为中子伴随输运模型的计数能群；
32.2.2.4、将计数乘子均设置为1；
33.步骤2.3)中所述源中子权重wgt1具体为：
34.根据步骤2.2.1至步骤2.2.4可得源中子权重wgt1
[0035][0036]
式中，n为中子抽样能群总数，rg为中子伴随输运模型的计数能群，g为中子伴随输运模型的中子抽样概率。
[0037]
进一步地，s3具体为：
[0038]
3.1)将中子伴随输运模型进行网格划分，并记录每个网格内的中子伴随注量；
[0039]
3.2)利用中子伴随注量和网格权窗减方差参数计算公式进行迭代计算，产生每个网格的权窗下限参数，将步骤2.3)中代入网格权窗减方差参数计算公式：
[0040][0041]
式中，w
th,i
为第i个网格的权窗下限参数；
[0042]
λ为权窗上限参数与权窗下限参数的比值；
[0043]
为第i个网格内的中子伴随注量；
[0044]
为所有中子伴随注量中的最大值。
[0045]
3.3)根据步骤3.2)中的网格权窗下限参数w
th,i
，利用网格权窗减方差方法求解中子的伴随输运模型，获得距离伴随中子源不同爆高和爆心投影距处的中子伴随注量，即为相应的正向模型中各中子细分能群的中子源对中子吸收剂量的重要性值。
[0046]
进一步地，s4具体为：
[0047]
4.1)设置一个点源作为伴随次级γ源；
[0048]
4.2)在距离伴随次级γ源不同爆高和爆心投影距处设置多个探测器，作为中子计数单元；
[0049]
4.3)根据步骤4.1)与步骤4.2)设置伴随次级γ源在大气中伴随输运的蒙特卡罗几何参数，建立次级γ伴随输运模型。
[0050]
进一步地，s5具体为：
[0051]
5.1)设置次级γ伴随输运模型计算方式为多群伴随，并采用对数插值的方法将多群次级γ结构进行细分处理，获得次级γ细分能群，同时，计算各次级γ细分能群的注量-剂量平均转换系数；
[0052]
5.2)根据步骤5.1)获得的次级γ细分能群及注量-剂量平均转换系数设置次级γ伴随输运模型的抽样能群、抽样概率、计数能群与计数乘子；
[0053]
5.3)根据步骤5.2)获得的抽样能群、抽样概率、计数能群与计数乘子设置次级γ伴随输运模型中的源次级γ权重wgt。
[0054]
进一步地，步骤5.1)具体为：
[0055]
5.1.1、建立点源-球面mc计算模型；
[0056]
5.1.2、设置该点源-球面mc计算模型的参数；
[0057]
将点源-球面mc计算模型的源γ按照次级γ细分能群进行抽样，设置每个次级γ细分能群的抽样概率均为1；将次级γ细分能群的总数与球面的面积相乘，作为该模型中源γ的权重；设置一个半径为1cm的球面记录每个次级γ细分能群的注量；设置具备点值响应函数的注量-剂量转换因子，用于将记录的注量转换为剂量；
[0058]
5.1.3、根据步骤5.1.2点源-球面mc计算模型的参数，获得各次级γ细分能群的计数结果，并将其作为对应的注量-剂量平均转换系数；
[0059]
步骤5.2)具体为：
[0060]
5.2.1、将次级γ细分能群设置为次级γ伴随输运模型的次级γ抽样能群；
[0061]
5.2.2、将步骤5.1.3中获得的各次级γ细分能群的注量-剂量平均转换系数设置为次级γ伴随输运模型的次级γ抽样概率；
[0062]
5.2.3、将中子细分能群设置为次级γ伴随输运模型的中子计数能群；
[0063]
5.2.4、将计数乘子均设置为1；
[0064]
步骤5.3)中所述源次级γ权重wgt2具体为：
[0065]
根据步骤5.2.1至步骤5.2.4可得源中子权重wgt2
[0066][0067]
式中，n为中子细分能群总数，m为次级γ细分能群总数,rs为次级γ伴随输运模型的中子计数能群，s为次级γ伴随输运模型的次级γ抽样概率。
[0068]
进一步地，s6具体为：
[0069]
6.1)将次级γ伴随输运模型进行网格划分，并记录每个网格内的中子伴随注量；
[0070]
6.2)利用中子伴随注量和网格权窗减方差参数计算公式进行迭代计算，产生每个网格的权窗下限参数，将步骤5.3)中代入网格权窗减方差参数计算公式：
[0071][0072]
式中，w
th,j
为第j个网格的权窗下限参数；
[0073]
λ'为权窗上限参数与权窗下限参数的比值；
[0074]
为第j个网格内的次级γ伴随注量；
[0075]
为所有次级γ伴随注量中的最大值。
[0076]
6.3)根据步骤6.2)中的网格权窗下限参数w
th,j
，利用网格权窗减方差方法求解次级γ的伴随输运模型，获得距离伴随次级γ源不同爆高和爆心投影距处的中子伴随注量，即为相应的正向模型中各中子细分能群的中子源对次级γ吸收剂量的重要性值。
[0077]
进一步地，s7具体为：
[0078]
7.1)将任一核爆辐射中子源各细分能群的强度值与对应s3得到的各细分能群对中子吸收剂量的重要性值相乘后相加，得到不同爆高条件下该核爆辐射中子源的吸收剂量值；
[0079]
7.2)将任一核爆辐射中子源各细分能群的强度值与对应s6得到的各细分能群对次级γ吸收剂量重要性值相乘后相加，得到不同爆高条件下该核爆辐射中子源的次级γ吸收剂量值。
[0080]
与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：
[0081]
1、本发明提供了一种基于mc伴随输运的核爆炸中子剂量场高效获取方法，将求解一系列“单源-多探测器”计算模型(在大气中伴随输运的蒙特卡罗模型)转换为求解一个“单探测器-多源”伴随输运模型(中子伴随输运模型与次级γ伴随输运模型)，通过伴随输运模拟计算得到不同位置各能群中子源对中子和次级γ吸收剂量的重要性值参数，可作为一种普适性的数据用于快速获取具有任一源能谱的核爆炸中子的辐射剂量场。
[0082]
2、本发明提供了一种基于mc伴随输运的核爆炸中子剂量场高效获取方法，不需要多次反复模拟计算就可给出不同爆高和源参数条件下核爆炸中子剂量场，一次模拟可高效获取不同爆炸条件下的中子或次级γ吸收剂量分布。
附图说明
[0083]
图1为本发明基于mc伴随输运的核爆炸中子剂量场高效获取方法，实施例流程图。
[0084]
图2为本发明实施例中空旷条件下核爆炸中子剂量场的伴随输运模型示意图,其中1#、2#...n表示探测器的数量。
[0085]
图2中附图标记为：
[0086]
1-地面，2-核爆辐射源，3-探测器。
[0087]
图3为本发明实施例中同一辐射源不同爆高情形下，地面附近中子吸收剂量伴随输运结果及与中子伴随输运模型相对应的正向输运结果对比示意图。
[0088]
图4为本发明实施例中同一辐射源不同爆高情形下，地面附近次级γ吸收剂量伴随输运结果及与次级γ伴随输运模型相对应的正向输运结果对比示意图。
[0089]
图5为本发明实施例中同一爆高不同辐射源情形下，地面附近中子吸收剂量伴随输运结果及与中子伴随输运模型相对应的正向输运结果对比示意图。
[0090]
图6为本发明实施例中同一爆高不同辐射源情形下地面附近次级γ吸收剂量伴随输运结果及与次级γ伴随输运模型相对应的正向输运结果对比示意图。
具体实施方式
[0091]
下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的技术方案，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0092]
一种基于mc伴随输运的核爆炸中子剂量场高效获取方法，其特殊之处在于，包括以下步骤：
[0093]
s1、建立中子伴随输运模型；
[0094]
1.1)设置一个中子点源作为伴随中子源；
[0095]
1.2)距离伴随中子源不同爆高和爆心投影距处设置多个探测器3，作为中子计数单元；
[0096]
1.3)根据步骤1.1)与步骤1.2)设置伴随中子源在大气中伴随输运的蒙特卡罗几何参数，建立中子伴随输运模型。
[0097]
s2、设置中子伴随输运模型参数；中子伴随输运模型参数包括中子伴随输运模型参数包括抽样能群、抽样概率、计数能群、计数乘子和源中子权重；
[0098]
2.1)设置中子伴随输运模型计算方式为多群伴随，并采用对数插值的方法将多群中子结构进行细分处理，获得中子细分能群，同时，计算各中子细分能群的注量-剂量平均转换系数；
[0099]
2.1.1、建立点源-球面mc计算模型；
[0100]
2.1.2、设置该点源-球面mc计算模型的参数；
[0101]
将点源-球面mc计算模型的源中子按照中子细分能群进行抽样，设置每个中子细分能群的抽样概率均为1；将中子细分能群的总数与球面的面积相乘，作为该模型中源中子的权重；设置一个半径为1cm的球面记录每个中子细分能群的注量；设置具备点值响应函数的注量-剂量转换因子，用于将记录的注量转换为剂量；
[0102]
2.1.3、根据步骤2.1.2点源-球面mc计算模型的参数，获得各中子细分能群的计数结果，并将其作为对应的注量-剂量平均转换系数；
[0103]
2.2)根据步骤2.1)获得的的中子细分能群及注量-剂量平均转换系数设置中子伴随输运模型的抽样能群、抽样概率、计数能群与计数乘子；
[0104]
2.2.1、将中子细分能群设置为中子伴随输运模型的中子抽样能群；
[0105]
2.2.2、将步骤2.1.3中获得的各中子细分能群的注量-剂量平均转换系数设置为中子伴随输运模型的中子抽样概率；
[0106]
2.2.3、将中子细分能群设置为中子伴随输运模型的计数能群；
[0107]
2.2.4、将计数乘子均设置为1；
[0108]
2.3)根据步骤2.2)获得的抽样能群、抽样概率、计数能群与计数乘子设置中子伴随输运模型中的源中子权重wgt1。
[0109]
根据步骤2.2.1至步骤2.2.4可得源中子权重wgt1
[0110][0111]
式中，n为中子抽样能群总数，rg为中子伴随输运模型的计数能群，g为中子伴随输运模型的中子抽样概率。
[0112]
s3、对中子伴随输运模型进行迭代计算，获得每个中子细分能群内的伴随注量，即相应的正向模型中各中子细分能群的中子源对中子吸收剂量的重要性值；
[0113]
3.1)将中子伴随输运模型进行网格划分，并记录每个网格内的中子伴随注量；
[0114]
3.2)利用中子伴随注量和网格权窗减方差参数计算公式进行迭代计算，产生每个网格(每个网格有一只对应的一个权窗)的权窗下限参数，将步骤2.3)中代入网格权窗减方差参数计算公式：
[0115]
[0116]
式中，w
th,i
为第i个网格的权窗下限参数；
[0117]
λ为权窗上限参数与权窗下限参数的比值；
[0118]
为第i个网格内的中子伴随注量；
[0119]
为所有中子伴随注量中的最大值。
[0120]
3.3)根据步骤3.2)中的网格权窗下限参数w
th,i
，利用网格权窗减方差方法求解中子的伴随输运模型，获得距离伴随中子源不同爆高和爆心投影距处的中子伴随注量，即为相应的正向模型中各中子细分能群的中子源对中子吸收剂量的重要性值。
[0121]
s4、建立次级γ伴随输运模型；
[0122]
4.1)设置一个点源作为伴随次级γ源；
[0123]
4.2)在距离伴随次级γ源不同爆高和爆心投影距处设置多个探测器3，作为中子计数单元；
[0124]
4.3)根据步骤4.1)与步骤4.2)设置伴随次级γ源在大气中伴随输运的蒙特卡罗几何参数，建立次级γ伴随输运模型。
[0125]
s5、设置次级γ伴随输运模型参数；次级γ伴随输运模型参数包括抽样能群、抽样概率、计数能群、计数乘子和源γ权重；
[0126]
5.1)设置次级γ伴随输运模型计算方式为多群伴随，并采用对数插值的方法将多群次级γ结构进行细分处理，获得次级γ细分能群，同时，计算各次级γ细分能群的注量-剂量平均转换系数；
[0127]
5.1.1、建立点源-球面mc计算模型；
[0128]
5.1.2、设置该点源-球面mc计算模型的参数；
[0129]
将点源-球面mc计算模型的源γ按照次级γ细分能群进行抽样，设置每个次级γ细分能群的抽样概率均为1；将次级γ细分能群的总数与球面的面积相乘，作为该模型中源γ的权重；设置一个半径为1cm的球面记录每个次级γ细分能群的注量；设置具备点值响应函数的注量-剂量转换因子，用于将记录的注量转换为剂量；
[0130]
5.1.3、根据步骤5.1.2点源-球面mc计算模型的参数，获得各次级γ细分能群的计数结果，并将其作为对应的注量-剂量平均转换系数；
[0131]
5.2)根据步骤5.1)获得的次级γ细分能群及注量-剂量平均转换系数设置次级γ伴随输运模型的抽样能群、抽样概率、计数能群与计数乘子；
[0132]
5.2.1、将次级γ细分能群设置为次级γ伴随输运模型的次级γ抽样能群；
[0133]
5.2.2、将步骤5.1.3中获得的各次级γ细分能群的注量-剂量平均转换系数设置为次级γ伴随输运模型的次级γ抽样概率；
[0134]
5.2.3、将中子细分能群设置为次级γ伴随输运模型的中子计数能群；
[0135]
5.2.4、将计数乘子均设置为1；
[0136]
5.3)根据步骤5.2)获得的抽样能群、抽样概率、计数能群与计数乘子设置次级γ伴随输运模型中的源次级γ权重wgt2。
[0137]
根据步骤5.2.1至步骤5.2.4可得源中子权重wgt2
[0138]
[0139]
式中，n为中子细分能群总数，m为次级γ细分能群总数,rs为次级γ伴随输运模型的中子计数能群，s为次级γ伴随输运模型的次级γ抽样概率。
[0140]
s6、对次级γ伴随输运模型进行迭代计算，获得每个中子细分能群的中子源对次级γ吸收剂量的重要性值；
[0141]
6.1)将次级γ伴随输运模型进行网格划分，并记录每个网格内的中子伴随注量；
[0142]
6.2)利用中子伴随注量和网格权窗减方差参数计算公式进行迭代计算，产生每个网格的权窗下限参数，将步骤5.3)中代入网格权窗减方差参数计算公式：
[0143][0144]
式中，w
th,j
为第j个网格的权窗下限参数；
[0145]
λ'为权窗上限参数与权窗下限参数的比值；
[0146]
为第j个网格内的次级γ伴随注量；
[0147]
为所有次级γ伴随注量中的最大值。
[0148]
6.3)根据步骤6.2)中的网格权窗下限参数w
th,j
，利用网格权窗减方差方法求解次级γ的伴随输运模型，获得距离伴随次级γ源不同爆高和爆心投影距处的中子伴随注量，即为相应的正向模型中各中子细分能群的中子源对次级γ吸收剂量的重要性值。
[0149]
s7、根据s3获得的中子源对中子吸收剂量的重要性值与s6中获得的中子源对次级γ吸收剂量的重要性值，计算核爆中子辐射源的中子吸收剂量值与次级γ吸收剂量值，完成核爆炸中子剂量场的获取。
[0150]
7.1)将任一核爆辐射中子源各细分能群的强度值与对应s3得到的各细分能群对中子吸收剂量的重要性值相乘后相加，得到不同爆高条件下该核爆辐射中子源的吸收剂量值；
[0151]
7.2)将任一核爆辐射中子源各细分能群的强度值与对应s6得到的各细分能群对次级γ吸收剂量重要性值相乘后相加，得到不同爆高条件下该核爆辐射中子源的次级γ吸收剂量值。
[0152]
如下为本发明的额一个具体实施例：
[0153]
如图1所示，本发明提供的一种基于mc伴随输运的核爆炸中子剂量场高效获取方法的流程示意图，包括如下步骤：
[0154]
步骤一：如图2所示，建立空旷条件下核爆炸中子在大气中伴随输运的蒙特卡罗几何模型；具体做法为：
[0155]
核爆辐射源2(伴随源)设置在距离地面1为1m爆高处的各向同性点源，在爆高范围为1m～2000m和爆心投影距范围为25m～4000m的范围内，设置一系列半径为1m的计数单元(探测器3)作为伴随计算的中子注量计数单元，获得中子伴随输运模型。
[0156]
其中，地面1介质为混凝土(密度为2.31g/cm3)，空气介质为标准大气成分(压强为101.60kpa,湿度为50.0％，密度为1.225mg/cm3)；
[0157]
步骤二：设置中子伴随输运模型的参数
[0158]
采用对数插值，将表1所示的1-30群中子能群结构进行细分(每一中子能群结构细分为50群)，细分后获得新的中子细分能群，其能量箱的总数目为1500群，并计算中子细分能群对应的注量-剂量平均转换系数；将中子细分能群设置为伴随源的中子抽样能群，注量-剂量平均转换系数设置为中子抽样概率。
[0159]
计数能量箱的总数目为1500群，其能量乘子均设置为1；计算出中子伴随输运模型中的源中子权重为1.959e-09；其中，中子注量-剂量转换因子参见表2；
[0160]
表1多群中子的能群结构(中子：30群)
[0161][0162][0163]
表2中子注量-剂量转换因子
[0164][0165][0166]
步骤三：采用立方体网格对中子伴随输运模型进行网格划分，综合考虑中子在空气中的平均自由程，设置立方体网格规模为47
×
47
×
28，其计算区域为x:-4600～4600m，y:-4600～4600m，z:-2.2～5000m，利用立方体网格进行权窗参数的构造和相应的网格计
数，各网格权窗上限与网格权窗下限的参数比值λ设定为5。
[0167]
本实施例中，立方体网格划分涵盖了所有求解区域(即爆高范围为1m～2000m和爆心投影距范围为25m～4000m的范围内)，因此，在计算各网格的权窗下限参数时，长距离和厚屏蔽体内的输运将会导致中子伴随输运模型的外围区域和地面1区域的权窗下限参数很小。为了避免迭代计算过程中外围区域和地面1区域内模拟粒子的过度分裂问题，将这些外围区域和地面1区域网格权窗下限参数设置为0，模拟粒子在这些区域内不发生分裂，将进行正常输运。
[0168]
对中子伴随输运模型进行迭代计算，要求是各中子注量计数单元伴随注量统计误差均小于10％(蒙卡程序都对计数结果的统计误差有要求，对于体探测器3，要求是10％以下)；经过两次迭代，获得距离点源不同爆高和爆心投影距处的中子伴随注量，即相应正向模型中各细分能群中子源对次级γ吸收剂量的重要性值。
[0169]
步骤四：如图2所示，建立空旷条件下核爆炸次级γ在大气中伴随输运的蒙特卡罗几何模型，在同一辐射源不同爆高情形下，通过1#、2#...n个探测器3的进行中子探测；具体做法为：
[0170]
伴随源设置为距离地面11m爆高处的各向同性点源，在爆高范围为1m～2000m和爆心投影距范围为25m～4000m的范围内，设置一系列半径为1m的计数单元作为伴随计算的中子注量计数单元，获得次级γ伴随输运模型。
[0171]
其中，地面1介质为混凝土(密度为2.31g/cm3)，空气介质为标准大气成分(压强为101.60kpa,湿度为50.0％，密度为1.225mg/cm3)；
[0172]
步骤五：采用对数插值，将表3所示的1-12群光子能群结构进行细分(每一光子能群细分为100群)，细分后获得新的光子细分能群的数目为1200群，并计算光子细分能群对应的注量-剂量平均转换系数，将光子细分能群设置为伴随源的次级γ抽样能群，将光子细分能群对应的注量-剂量平均转换系数设置为次级γ抽样概率。光子细分能群的计数能量箱也按照光子细分能群结构进行设置，其能量乘子均设置为1；
[0173]
计算出次级γ量伴随输运模型中的源γ权重为1.192e-09；其中，次级γ注量-剂量转换因子参见表4；
[0174]
表3多群光子的能群结构(光子：12)
[0175][0176][0177]
表4次级γ注量-剂量转换因子
[0178][0179]
步骤六：采用立方体网格对次级γ量伴随输运模型进行网格划分，综合考虑次级γ在空气中的平均自由程，设置立方体网格规模为47
×
47
×
28，其计算区域为x:-4600～4600m，y:-4600～4600m，z:-2.2～5000m，利用立方体网格进行权窗参数的构造和相应的网格计数，各网格权窗上限与网格权窗下限的参数比值λ设定为5。
[0180]
本实施例中，立方体网格划分涵盖了所有求解区域(即爆高范围为1m～2000m和爆心投影距范围为25m～4000m的范围内)，因此，在计算各网格的权窗下限参数时，长距离和厚屏蔽体内的输运将会导致次级γ量伴随输运模型的外围区域和地面1区域的权窗下限参数很小。为了避免迭代计算过程中外围区域和地面1区域内模拟粒子的过度分裂问题，将这
些区域的网格权窗下限参数设置为0，模拟粒子在这些区域内不发生分裂，进行正常输运。
[0181]
对次级γ伴随输运模型进行迭代计算，要求是各次级γ注量计数单元伴随注量统计误差均小于10％；经过两次迭代，获得距离点源不同爆高和爆心投影距处的中子伴随注量，即相应正向模型中各细分能群中子源对次级γ吸收剂量的重要性值。
[0182]
步骤七：分别针对同一辐射源不同爆高、同一爆高不同源参数的情形进行了计算。包含以下具体过程：
[0183]
7.1、将辐射源1的能谱与步骤三得到的不同爆高下各能群中子源的中子吸收剂量重要性值分别在对应能群进行相乘后相加，得到同一辐射源不同爆高下中子吸收剂量场的伴随输运结果，如图3所示。
[0184]
将辐射源1的能谱与步骤六得到的不同爆高下各能群中子源的次级γ吸收剂量重要性值分别在对应能群进行相乘后相加，得到同一辐射源不同爆高下次级γ吸收剂量场的伴随输运结果，如图4所示。
[0185]
7.2、将辐射源1、辐射源2、辐射源3、辐射源4的新能谱与步骤四得到的400m爆高下各能群中子源的中子吸收剂量重要性值分别在对应能群进行相乘后相加，得到同一爆高不同辐射源下中子吸收剂量场的伴随输运结果，如图5所示。
[0186]
将辐射源1、辐射源2、辐射源3、辐射源4的新能谱与步骤四得到的400m爆高下各能群次级γ源的次级γ吸收剂量重要性值分别在对应能群进行相乘后相加，得到同一爆高不同辐射源下次级γ吸收剂量场的伴随输运结果，如图6所示。
[0187]
如图3至图6所示，给出了中子伴随输运模型或次级γ伴随输运模型相应正向模型的输运结果，从图中可以看出，中子伴随输运模型或次级γ伴随输运模型伴随输运结果与正向输运结果吻合良好，表5给出了二者之间的平均相对偏差。
[0188]
表5伴随与正向输运结果之间的平均相对偏差
[0189][0190]
从表5可以看出，中子伴随输运模型或次级γ伴随输运模型伴随输运结果与正向输运结果吻合良好，二者之间的平均相对偏差均在15％以下，吻合度较高，表明上述技术方案具备显著的工程应用参考价值。
技术特征：1.一种基于mc伴随输运的核爆炸中子剂量场高效获取方法，其特征在于，包括以下步骤：s1、建立中子伴随输运模型；s2、设置中子伴随输运模型参数；所述中子伴随输运模型参数包括中子伴随输运模型参数包括抽样能群、抽样概率、计数能群、计数乘子和源中子权重；s3、对中子伴随输运模型进行迭代计算，获得每个中子细分能群内的伴随注量，所述伴随注量相应的正向模型中各中子细分能群的中子源对中子吸收剂量的重要性值；s4、建立次级γ伴随输运模型；s5、设置次级γ伴随输运模型参数；所述次级γ伴随输运模型参数包括抽样能群、抽样概率、计数能群、计数乘子和源γ权重；s6、对次级γ伴随输运模型进行迭代计算，获得每个中子细分能群的中子源对次级γ吸收剂量的重要性值；s7、根据s3获得的中子源对中子吸收剂量的重要性值与s6中获得的中子源对次级γ吸收剂量的重要性值，计算核爆中子辐射源的中子吸收剂量值与次级γ吸收剂量值，完成核爆炸中子剂量场的获取。2.根据权利要求1所述的一种基于mc伴随输运的核爆炸中子剂量场高效获取方法，其特征在于，s1具体为：1.1)设置一个中子点源作为伴随中子源；1.2)距离伴随中子源不同爆高和爆心投影距处设置多个探测器，作为中子计数单元；1.3)根据步骤1.1)与步骤1.2)设置伴随中子源在大气中伴随输运的蒙特卡罗几何参数，建立中子伴随输运模型。3.根据权利要求2所述的一种基于mc伴随输运的核爆炸中子剂量场高效获取方法，其特征在于，s2具体为：2.1)设置中子伴随输运模型计算方式为多群伴随，并采用对数插值的方法将多群中子结构进行细分处理，获得中子细分能群，同时，计算各中子细分能群的注量-剂量平均转换系数；2.2)根据步骤2.1)获得的的中子细分能群及注量-剂量平均转换系数设置中子伴随输运模型的抽样能群、抽样概率、计数能群与计数乘子；2.3)根据步骤2.2)获得的抽样能群、抽样概率、计数能群与计数乘子设置中子伴随输运模型中的源中子权重wgt1。4.根据权利要求3所述的一种基于mc伴随输运的核爆炸中子剂量场高效获取方法，其特征在于，步骤2.1)具体为：2.1.1、建立点源-球面mc计算模型；2.1.2、设置该点源-球面mc计算模型的参数；将点源-球面mc计算模型的源中子按照中子细分能群进行抽样，设置每个中子细分能群的抽样概率均为1；将中子细分能群的总数与球面的面积相乘，作为该模型中源中子的权重；设置一个半径为1cm的球面记录每个中子细分能群的注量；设置具备点值响应函数的注量-剂量转换因子，用于将记录的注量转换为剂量；2.1.3、根据步骤2.1.2点源-球面mc计算模型的参数，获得各中子细分能群的计数结
果，并将其作为对应的注量-剂量平均转换系数；步骤2.2)具体为：2.2.1、将中子细分能群设置为中子伴随输运模型的中子抽样能群；2.2.2、将步骤2.1.3中获得的各中子细分能群的注量-剂量平均转换系数设置为中子伴随输运模型的中子抽样概率；2.2.3、将中子细分能群设置为中子伴随输运模型的计数能群；2.2.4、将计数乘子均设置为1；步骤2.3)中所述源中子权重wgt1具体为：根据步骤2.2.1至步骤2.2.4可得源中子权重wgt1式中，n为中子抽样能群总数，r
g
为中子伴随输运模型的计数能群，g为中子伴随输运模型的中子抽样概率。5.根据权利要求4所述的一种基于mc伴随输运的核爆炸中子剂量场高效获取方法，其特征在于，s3具体为：3.1)将中子伴随输运模型进行网格划分，并记录每个网格内的中子伴随注量；3.2)利用中子伴随注量和网格权窗减方差参数计算公式进行迭代计算，产生每个网格的权窗下限参数，将步骤2.3)中代入网格权窗减方差参数计算公式：式中，w
th,i
为第i个网格的权窗下限参数；λ为权窗上限参数与权窗下限参数的比值；为第i个网格内的中子伴随注量；为所有中子伴随注量中的最大值；3.3)根据步骤3.2)中的网格权窗下限参数w
th,i
，利用网格权窗减方差方法求解中子的伴随输运模型，获得距离伴随中子源不同爆高和爆心投影距处的中子伴随注量，即为相应的正向模型中各中子细分能群的中子源对中子吸收剂量的重要性值。6.根据权利要求1-5任一所述的一种基于mc伴随输运的核爆炸中子剂量场高效获取方法，其特征在于，s4具体为：4.1)设置一个点源作为伴随次级γ源；4.2)在距离伴随次级γ源不同爆高和爆心投影距处设置多个探测器，作为中子计数单元；4.3)根据步骤4.1)与步骤4.2)设置伴随次级γ源在大气中伴随输运的蒙特卡罗几何参数，建立次级γ伴随输运模型。7.根据权利要求6所述的一种基于mc伴随输运的核爆炸中子剂量场高效获取方法，其特征在于，s5具体为：
5.1)设置次级γ伴随输运模型计算方式为多群伴随，并采用对数插值的方法将多群次级γ结构进行细分处理，获得次级γ细分能群，同时，计算各次级γ细分能群的注量-剂量平均转换系数；5.2)根据步骤5.1)获得的次级γ细分能群及注量-剂量平均转换系数设置次级γ伴随输运模型的抽样能群、抽样概率、计数能群与计数乘子；5.3)根据步骤5.2)获得的抽样能群、抽样概率、计数能群与计数乘子设置次级γ伴随输运模型中的源次级γ权重wgt2。8.根据权利要求7所述的一种基于mc伴随输运的核爆炸中子剂量场高效获取方法，其特征在于，步骤5.1)具体为：5.1.1、建立点源-球面mc计算模型；5.1.2、设置该点源-球面mc计算模型的参数；将点源-球面mc计算模型的源γ按照次级γ细分能群进行抽样，设置每个次级γ细分能群的抽样概率均为1；将次级γ细分能群的总数与球面的面积相乘，作为该模型中源γ的权重；设置一个半径为1cm的球面记录每个次级γ细分能群的注量；设置具备点值响应函数的注量-剂量转换因子，用于将记录的注量转换为剂量；5.1.3、根据步骤5.1.2点源-球面mc计算模型的参数，获得各次级γ细分能群的计数结果，并将其作为对应的注量-剂量平均转换系数；步骤5.2)具体为：5.2.1、将次级γ细分能群设置为次级γ伴随输运模型的次级γ抽样能群；5.2.2、将步骤5.1.3中获得的各次级γ细分能群的注量-剂量平均转换系数设置为次级γ伴随输运模型的次级γ抽样概率；5.2.3、将中子细分能群设置为次级γ伴随输运模型的中子计数能群；5.2.4、将计数乘子均设置为1；步骤5.3)中所述源次级γ权重wgt2具体为：根据步骤5.2.1至步骤5.2.4可得源中子权重wgt2式中，n为中子细分能群总数，m为次级γ细分能群总数,r
s
为次级γ伴随输运模型的中子计数能群，s为次级γ伴随输运模型的次级γ抽样概率。9.根据权利要求8所述的一种基于mc伴随输运的核爆炸中子剂量场高效获取方法，其特征在于，s6具体为：6.1)将次级γ伴随输运模型进行网格划分，并记录每个网格内的中子伴随注量；6.2)利用中子伴随注量和网格权窗减方差参数计算公式进行迭代计算，产生每个网格的权窗下限参数，将步骤5.3)中代入网格权窗减方差参数计算公式：式中，w
th,j
为第j个网格的权窗下限参数；
λ'为权窗上限参数与权窗下限参数的比值；为第j个网格内的次级γ伴随注量；为所有次级γ伴随注量中的最大值；6.3)根据步骤6.2)中的网格权窗下限参数w
th,j
，利用网格权窗减方差方法求解次级γ的伴随输运模型，获得距离伴随次级γ源不同爆高和爆心投影距处的中子伴随注量，即为相应的正向模型中各中子细分能群的中子源对次级γ吸收剂量的重要性值。10.根据权利要求9所述的一种基于mc伴随输运的核爆炸中子剂量场高效获取方法，其特征在于，s7具体为：7.1)将任一核爆辐射中子源各细分能群的强度值与对应s3得到的各细分能群对中子吸收剂量的重要性值相乘后相加，得到不同爆高条件下该核爆辐射中子源的吸收剂量值；7.2)将任一核爆辐射中子源各细分能群的强度值与对应s6得到的各细分能群对次级γ吸收剂量重要性值相乘后相加，得到不同爆高条件下该核爆辐射中子源的次级γ吸收剂量值。
技术总结本发明涉及一种核爆炸辐射环境数值模拟计算方法，具体涉及一种基于MC伴随输运的核爆炸中子剂量场高效获取方法，解决不同爆高和不同中子源参数条件下，核爆炸中子剂量场的高效模拟计算的技术问题。该一种基于MC伴随输运的核爆炸中子剂量场高效获取方法，对中子伴随输运模型进行迭代计算，获得中子源对中子吸收剂量的重要性值；对次级γ伴随输运模型进行迭代计算，获得中子源对次级γ吸收剂量的重要性值；根据中子源对中子吸收剂量的重要性值与中子源对次级γ吸收剂量的重要性值，计算核爆中子辐射源的中子吸收剂量值与次级γ吸收剂量值，完成核爆炸中子剂量场的获取。实现任意给定爆高和源参数条件下，核爆炸中子剂量场的高效计算。效计算。效计算。
技术研发人员：王学栋 朱金辉 左应红 牛胜利
受保护的技术使用者：西北核技术研究所
技术研发日：2022.06.30
技术公布日：2022/11/1
