HƯỚNG DẪN LỰA CHỌN VÀ SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP TOÁN HỌC ĐỂ TÍNH LIỀU HẤP THỤ TRONG CÁC ỨNG DỤNG XỬ LÝ BẰNG BỨC XẠ

Lời giới thiệu TCVN 12534:2018 hoàn toàn tương đương với ASTM E 2232:2016, có những thay đổi về biên tập cho phép như sau: Standard guide for selection and use of mathematical methods fo

TIÊU CHUẨN QUỐC GIA TCVN 12534:2018 ASTM E 2232:2016 HƯỚNG DẪN LỰA CHỌN VÀ SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP TOÁN HỌC ĐỂ TÍNH LIỀU HẤP THỤ

TRONG CÁC ỨNG DỤNG XỬ LÝ BẰNG BỨC XẠ

Standard guide for selection and use of mathematical methods for calculating absorbed dose

in radiation processing applications

Lời nói đầu

TCVN 12534:2018 được xây dựng trên cơ sở chấp nhận hoàn toàn tương đương với ASTM E

2232:2016 Standard Guide for Selection and use of Mathematical Methods for Calculating Absorbed Dose in Radiation Processing Applications với sự cho phép của ASTM quốc tế, 100 Barr Harbor Drive,

West Conshohocken, PA 19428, USA Tiêu chuẩn ASTM E 2232:2016 thuộc bản quyền của ASTM quốc tế;

TCVN 12534:2018 do Ban kỹ thuật tiêu chuẩn quốc gia TCVN/TC/F5 Vệ sinh thực phẩm và chiếu xạ

biên soạn, Tổng cục Tiêu chuẩn Đo lường Chất lượng thẩm định, Bộ Khoa học và Công nghệ công bố

Lời giới thiệu

TCVN 12534:2018 hoàn toàn tương đương với ASTM E 2232:2016, có những thay đổi về biên tập cho phép như sau:

Standard guide for selection and use of mathematical methods for calculating absorbed dose

in radiation processing applications

1 Phạm vi áp dụng

1.1 Tiêu chuẩn này mô tả các phương pháp toán học khác nhau có thể được sử dụng để tính liều

hấp thụ và tiêu chí lựa chọn phương pháp Các tính toán liều hấp thụ có thể xác định hiệu quả của quá trình chiếu xạ, ước lượng sự phân bố liều hấp thụ trong thực phẩm hoặc thực phẩm bổ sung hoặc chất bổ sung hoặc cả hai và hiệu quả của phép đo liều hấp thụ

1.2 Xử lý bằng bức xạ là một lĩnh vực đang phát triển và các ví dụ minh chứng được nêu trong Phụ

lục F để minh họa các phương pháp toán học đã được áp dụng thành công Dù không bị giới hạn bởi các ứng dụng được trích dẫn trong các ví dụ này, nhưng tiêu chuẩn này lại không để cập đến các ứngdụng cụ thể để vận chuyển neutron, xạ trị và thiết kế che chắn bức xạ

1.3 Tiêu chuẩn này bao gồm việc tính toán vận chuyển bức xạ của các điện tử và photon có năng

lượng lên đến 25 MeV

1.4 Các phương pháp toán học được mô tả bao gồm phương pháp Monte Carlo, phương pháp tính

lõi điểm, phương pháp tọa độ rời rạc, phương pháp thực nghiệm và bản thực nghiệm

1.5 Tiêu chuẩn này bị hạn chế khi sử dụng các gói phần mềm có mục đích chung để tính toán vận

chuyển các hạt mang điện tích hoặc không mang điện tích và các photon, hoặc cả hai, từ nhiều loại nguồn bức xạ ion hóa khác nhau Tiêu chuẩn này bị hạn chế khi sử dụng các gói phần mềm này hoặccác phương pháp toán học khác để xác định sự phân bố liều trong không gian đối với photon phát ra sau quá trình phân rã 137Cs hoặc 60Co, đối với các điện tử năng lượng cao từ các máy gia tốc hạt hoặcđối với các tia X được tạo bởi các máy gia tốc điện tử

1.6 Tiêu chuẩn này giúp người sử dụng xác định phương pháp toán học nào là công cụ hữu ích Tiêu

chuẩn này có thể giúp người sử dụng lựa chọn phương pháp thích hợp để tính liều hấp thụ Người sửdụng phải xác định phương pháp toán học phù hợp để giải đáp các ứng dụng cụ thể và nếu có thì cần

áp dụng phần mềm nào

CHÚ THÍCH 1: Người sử dụng nên áp dụng các kỹ thuật dự đoán này trong khi hiểu được sự cần thiết của kinh nghiệm cũng như các hạn chế vốn có của phương pháp và phần mềm có sẵn Phụ lục Ađưa ra các thông tin liên quan đến tính khả dụng và cập nhật đối với các chương trình mô hình hóa vận chuyển bức xạ, các khóa học, hội thảo và cuộc họp Tham khảo Phụ lục C để có khái niệm cơ bản về quá trình vật lý bức xạ và tổng quan rút gọn về việc lựa chọn phương pháp

1.7 Tiêu chuẩn này không để cập đến tất cả các vấn để liên quan đến an toàn Trách nhiệm của

người sử dụng tiêu chuẩn này là phải tự xác lập các tiêu chuẩn thích hợp về thực hành an toàn và sức khỏe và xác định khả năng áp dụng các giới hạn quy định trước khi sử dụng

2 Tài liệu viện dẫn

Các tài liệu viện dẫn sau là rất cần thiết cho việc áp dụng tiêu chuẩn này Đối với các tài liệu viện dẫn ghi năm công bố thì áp dụng phiên bản được nêu Đối với các tài liệu viện dẫn không ghi năm công

bố thì áp dụng phiên bản mới nhất, bao gồm cả các sửa đổi, bổ sung (nếu có).

2.1 Tiêu chuẩn ASTM

ASTM E 170, Terminology Relating to Radiation Measurements and Dosimetry (Thuật ngữ liên quan đến các phép đo bức xạ và đo liều).

ASTM E 482, Standard Guide for Application of Neutron Transport Methods for Reactor Vessel Surveillance (Hướng dẫn áp dụng phương pháp vận chuyển nơtron trong giám sát lò phản ứng).

2.2 Tiêu chuẩn ISO/ASTM

TCVN 12021 (ISO/ASTM 51707), Bảo vệ bức xạ - Hướng dẫn đánh giá độ không đảm bảo đo trong

đo liều xử lý bức xạ.

2.3 Báo cáo của Ủy ban quốc tế về đơn vị và phép đo bức xạ (ICRU)

Báo cáo số 85 của ICRU Fundamental Quantities and Units for Ionizing Radiation (Đại lượng và đơn

vị cơ bản trong bức xạ ion hóa).

2.4 Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia Hoa Kỳ

NIST Technical Note 1297 (xuất bản năm 1994), Hướng dẫn đánh giá và biểu thị độ không đảm bảo

đo các kết quả đo của NIST

3 Thuật ngữ và định nghĩa

Trong tiêu chuẩn này sử dụng các thuật ngữ và định nghĩa sau:

3.1 Định nghĩa

3.1.1

Độ chính xác (accuracy) [TCVN 6165:2009 (ISO/IEC Guide 97:2007)]1)

Mức độ gần nhau giữa giá trị thực của đại lượng đo được và giá trị đại lượng thực của đại lượng đo

3.1.2

Đối sánh chuẩn (benchmarking)

So sánh các dự đoán theo mô hình lý thuyết với các phép đo hoặc tính toán độc lập trong các điều kiện giống nhau sử dụng các tiêu chí độ không đảm bảo đo xác định

3.1.2.1 Giải thích: Đối sánh chuẩn là điều kiện tiên quyết trước khi sử dụng thường xuyên mô hình

toán học Tham khảo 8.1 và Phụ lục E

3.1.3

Hiệu chỉnh chệch (trong mô phỏng Monte Carlo) [biasing (in a Monte Carlo simulation)]

Điều chỉnh việc lựa chọn hạt nguồn hoặc khối lượng hạt được vận chuyển, hoặc cả hai, theo cách thống kê hợp lý để tăng các hạt trong vùng mà độ nhạy của detector là rõ rệt nhất

3.1.3.1 Giải thích: Hiệu chỉnh chệch là một phương pháp được sử dụng để giảm độ không đảm bảo

đo đã ước lượng hoặc thời gian mô phỏng Monte Carlo trên máy tính Các mô phỏng Monte Carlo sử dụng xác suất của các sự kiện vật lý tự nhiên có thể cần thời gian chạy dài quá mức chấp nhận được

để tích lũy các số liệu thống kê về các sự kiện hiếm gặp Các xác suất đã mô phỏng có thể được thay đổi để đạt độ không đảm bảo đo mong muốn khi mô phỏng trong thời gian chạy chấp nhận được bằng cách hiệu chỉnh chệch việc lấy mẫu từ các phân bố xác suất, số lượng các hạt được theo dõi và khối lượng hạt có thể được điều chỉnh sao cho đảm bảo mẫu có giá trị về mặt thống kê từ các phân

1) TCVN 6165:2009 (ISO/IEC Guide 97:2007) hoàn toàn tương đương với JCGM 200:2008, VIM

bố xác suất Việc hiệu chỉnh chệch phù hợp yêu cầu có kiến thức chi tiết về mô hình và ảnh hưởng của các sự kiện hiếm gặp Trong tất cả các mô phỏng, cần so sánh kết quả mô phỏng với các kết quả của phép đo đối sánh chuẩn hoặc các kết quả mô phỏng thu được từ chương trình khác.

3.1.4

Hệ số tích lũy (build-up factor)

Tỷ số giữa giá trị tổng của đại lượng bức xạ quy định (như liều hấp thụ) tại điểm bất kỳ trong môi trường bức xạ và sự đóng góp của bức xạ không va chạm tới điểm đó vào đại lượng bức xạ đó

3.1.4.1 Giải thích: Khái niệm tích lũy này áp dụng cho việc vận chuyển photon.

3.1.5

Phương pháp tất định (deterministic method)

Phương pháp toán học sử dụng phương trình vận chuyển để tính trực tiếp trưởng bức xạ trong tất cả các không gian, là hàm của nguồn bức xạ và các điều kiện biên

3.1.5.1 Giải thích: Phương pháp hạt nhân điểm và phương pháp tọa độ rời rạc là các ví dụ về

phương pháp tất định

3.1.6

Phương pháp tọa độ rời rạc (discrete ordinate method)

Phương pháp tất định cho nghiệm gần đúng của phương trình vận chuyển trong đó hướng chuyển động được chia thành một số hữu hạn các góc tọa độ rời rạc

3.1.6.1 Giải thích: Trong phép tính gần đúng các tọa độ rời rạc, phương trình vận chuyển trở thành

một tập hợp các phương trình ghép, một phương trình cho mỗi tọa độ rời rạc Hạt vận chuyển dọc theo các quỹ đạo trung gian đến các quỹ đạo được mô tả được ước lượng bằng trung bình trọng số (tích phân số) của các quỹ đạo liền kề[1] Phương pháp này có ích cho cả nguồn điện tử và nguồn photon khi các giả thiết thích hợp có thể được thực hiện

3.1.7

Phương pháp thực nghiệm (empirical method)

Phương pháp thu được từ việc kết hợp một hàm gần đúng với dữ liệu thực nghiệm hoặc kết quả tính toán theo phương pháp Monte Carlo

3.1.7.1 Giải thích: Các mô hình thực nghiệm thường được xây dựng bằng cách kết hợp các phương

trình (ví dụ: phương trình đa thức) với dữ liệu thực nghiệm hoặc đầu ra của mô phỏng thu được từ phương pháp toán học khác

3.1.8

Lịch sử (của một hạt) [history (of a particle)]

Bản ghi chép của tất cả các tương tác được mô phỏng theo quỹ đạo của hạt dùng trong mô phỏng ngẫu nhiên (ví dụ: mô phỏng Monte Carlo)

3.1.8.1 Giải thích: Lịch sử của hạt bắt đầu tại vị trí, năng lượng và hướng ban đầu của một hạt, sau

đó là tất cả các tương tác của hạt và kết thúc với một số kết quả như độ hấp thụ thoát khỏi biên hoặc đạt tới giới hạn ngưỡng (như ngưỡng năng lượng) Lịch sử của hạt là sự phát triển có hệ thống của một quỹ đạo hạt được mô phỏng, ngẫu nhiên, quỹ đạo nãy thu được từ các tương tác vật lý đã biết của các điện tử hoặc các photon với vật liệu mà hạt đi qua Trong tiêu chuẩn này, lịch sử và lịch sử của hạt được coi là cùng nghĩa

3.1.9

Phương pháp toán học (mathematical method)

Phương pháp giải bài toán vận chuyển điện tử hoặc photon, hoặc cả hai, sử dụng các mối quan hệ đại số và các phép tính toán học để biểu diễn hệ thống và động học của nó

3.1.10

Mô hình toán học (mathematical model)

Mô tả toán học về vấn để vật lý dựa trên các định luật vật lý hoặc mối tương quan thực nghiệm, hoặc

cả hai

3.1.11

Phương pháp Monte Carlo (Monte Carlo method)

Phương pháp mô phỏng được sử dụng để tính liều hấp thụ, phổ năng lượng, điện tích, thông lượng

và suất thông lượng trong một thể tích đang nghiên cứu, sử dụng một tóm tắt thống kê về các tương tác bức xạ

3.1.11.1 Giải thích: Việc tính toán theo phương pháp Monte Carlo bao gồm việc chạy (mô phỏng)

một số lượng lớn các lịch sử hạt cho đến khi đạt được một số giá trị độ không đảm bảo đo thống kê chấp nhận được trong các đại lượng tính toán mong muốn (như liều) Phương pháp tính toán này phùhợp để giải các bài toán liên quan đến điện tử hoặc photon hoặc cả hai Kỹ thuật này đưa ra giá trị gần đúng xác suất cho nghiệm của bài toán bằng cách sử dụng các kỹ thuật lấy mẫu thống kê Xem

thêm các thuật ngữ định nghĩa về tính ngẫu nhiên và lịch sử.

3.1.12

Sự hội tụ số (numerical convergence)

Quá trình mà trong đó nghiệm lặp của một phương trình hoặc tập hợp các phương trình thay đổi ít hơn một số giá trị xác định

3.1.12.1 Giải thích: Các phương trình toán học mô tả một vấn để thường rất phức tạp và không thể

thu được một nghiệm giải tích (nghiệm đại số) Nghiệm của các phương trình có thể được ước lượng bởi một quá trình lặp đi lặp lại, chọn dần các nghiệm gần đúng tại lưới điểm rời rạc Một tập hợp các nghiệm phù hợp được cho bởi phương pháp này đạt được sự hội tụ số Có thể không thu được sự hội tụ số nếu các điểm rời rạc bị phân tán quá rộng (nghĩa là lưới điểm quá thưa)

3.1.13

Phương pháp hạt nhân điểm (point kernel method)

Phương pháp tất định để tính liều dựa trên việc tích hợp các đóng góp của các nguồn điểm

3.1.13.1 Giải thích: Phương pháp hạt nhân điểm thường được sử dụng cho các ứng dụng vận

chuyển photon Nguồn bức xạ được mô phỏng là một tập hợp lớn các nguồn điểm Liều hấp thụ, liều tương đương hoặc mức độ tiếp xúc được ước lượng tại một điểm liều bằng cách tích hợp sự đóng góp của mỗi nguồn điểm Một giá trị nhân (hệ số tích lũy bán thực nghiệm) được sử dụng để tính toán

sự đóng góp của bức xạ phân tán (gián tiếp) từ các vùng không nằm trong quỹ đạo trực tiếp giữa điểm nguồn và điểm trường bức xạ

3.1.14

Trường bức xạ (radiation field)

Hàm mô tả mật độ hạt và sự phân bố năng lượng, hướng và loại hạt tại điểm bất kỳ

3.1.15

Lý thuyết vận chuyển bức xạ (radiation transport theory)

Mô tả giải tích về sự lan truyền của một trường bức xạ theo các định luật vật lý bao gồm sự tương táccủa bức xạ với vật chất

3.1.15.1 Giải thích: Trong dạng tổng quát nhất, lý thuyết vận chuyển là một nhánh đặc biệt của cơ

học thống kê, trong đó để cập đến sự tương tác của trường bức xạ với vật chất

3.1.16

Mô hình bán thực nghiệm (semi-empirical model)

Mô hình thực nghiệm trong đó các thông số phù hợp được giới hạn sao cho mô hình vẫn thỏa mãn một hoặc nhiều định luật hoặc quy luật vật lý

3.1.16.1 Giải thích: Sự thỏa mãn các quy tắc vật lý như vậy có thể cho phép mô hình áp dụng được

cho một dải năng lượng và vật liệu rộng

3.1.17

Mạng lưới không gian (spatial mesh)

Sự chia nhỏ thể tích tương tác của bức xạ đang nghiên cứu thành một mạng lưới các phần tử rời rạc trong không gian để thực hiện tính toán vận chuyển

3.1.18

Thành phần của độ không đảm bảo đo thống kê (statistical component of uncertainty)

Thành phần của độ không đảm bảo đo được ước lượng bằng phân tích thống kê của một dãy các giá trị tính toán

3.1.18.1 Giải thích: Độ không đảm bảo đo vốn có trong lấy mẫu tính theo phương pháp Monte Carlo

có thể được ước lượng như là độ không đảm bảo đo thống kê bằng cách áp dụng các kỹ thuật lấy mẫu thống kê cho số lịch sử hạt mô phỏng Đối với các tính toán không hiệu chỉnh chệch, độ không đảm bảo thống kê được lấy bằng giá trị nghịch đảo căn bậc hai của số lịch sử

3.1.19

Phương pháp ngẫu nhiên (stochastic method)

Phương pháp sử dụng các phương trình toán học có chứa các biến ngẫu nhiên để mô tả hoặc tóm tắtcác quá trình vật lý trong hệ thống đang được nghiên cứu Biến ngẫu nhiên là biến có giá trị là hàm phân bố thống kê của các giá trị ngẫu nhiên.

3.1.19.1 Giải thích: Phương pháp Monte Carlo là phương pháp ngẫu nhiên duy nhất được để cập

trong tiêu chuẩn này Xem thêm về phương pháp Monte Carlo và lịch sử.

3.1.20

Thành phần của độ không đảm bảo đo phi thống kê (non-statistical component of uncertainty)

Thành phần của độ không đảm bảo đo được ước lượng bằng các phương pháp khác với phép phân tích thống kê một dãy các giá trị tính toán

3.1.20.1 Giải thích: Các thành phần của độ không đảm bảo đo phi thống kê liên quan đến các giả

thiết đơn giản hóa cần thiết để ước lượng quỹ đạo vật lý của các điện tử trong mô hình và độ không đảm bảo đo trong các dữ liệu thực tế về các tương tác khác nhau Các độ không đảm bảo đo này có thể được xác định bằng các kỹ thuật phân tích Thành phần của độ không đảm bảo đo phi thống kê cóthể hình thành do sự khác nhau về cấu hình và thành phần vật liệu của máy chiếu xạ đã được mô hình hóa so với máy chiếu xạ thực tế Các nguồn khác tạo thành thành phần của độ không đảm bảo

đo phi thống kê khác là sự mô tả không đầy đủ của bài toán và các phép tính gần đúng với quá trình vật lý thực tế

3.1.21

Phương trình vận chuyển (transport equation)

Phương trình vi phân-tích phân mô tả chuyển động của hạt hoặc bức xạ trong môi trường

3.1.21.1 Giải thích: Phương trình vận chuyển chứa các tham số khác nhau tương ứng với các nguồn

hạt, dòng hạt và sự tán xạ hạt trong và ngoài thể tích vô cùng bé của không gian pha

3.1.22

Độ không đảm bảo đo của kết quả tính (uncertainty of calculation result)

Thông số không âm liên quan đến kết quả tính, đặc trưng cho độ phân tán của các giá trị được quy cho đại lượng dẫn xuất

3.1.22.1 Giải thích: Giống như phép đo liều hấp thụ, phép tính liều hấp thụ cũng cần kèm theo ước

lượng về độ không đảm bảo đo

Kiểm tra xác nhận (verification)

Quá trình khẳng định bằng cách kiểm tra bằng chứng rằng phương pháp toán học đã được áp dụng đúng và thành công cho bài toán

3.1.24.1 Giải thích: Điều quan trọng là phải biết kiểu loại nguồn bức xạ, cấu hình, năng lượng, v.v

với chương trình mô phỏng đã được đánh giá xác nhận Các kết quả tính cũng sẽ phụ thuộc vào các đại lượng người dùng bỏ qua như ngưỡng năng lượng (đối với phương pháp Monte Carlo) hoặc kích thước mắt lưới (đối với các phương pháp tọa độ rời rạc) Việc kiểm tra xác nhận chứng minh rằng lý thuyết đã được thực hiện theo cách đã định và việc mô phỏng được thực hiện phù hợp với các yêu cầu và quy định kỹ thuật

3.1.25

Phân vùng (zoning)

Mô tả hình học được sử dụng để chia nhỏ một vùng lớn thành các vùng nhỏ để tính liều

3.1.25.1 Giải thích: Phân chia một vùng thành các phân vùng nhỏ hơn được gọi là phân vùng con 3.2 Định nghĩa về các thuật ngữ khác dùng trong tiêu chuẩn này có liên quan đến phép đo bức xạ và

đo liều có thể tham khảo trong ASTM E 170 Định nghĩa trong ASTM E 170 phù hợp với Báo cáo số 85a của ICRU, do đó, Báo cáo số 85a của ICRU có thể sử dụng làm tài liệu tham khảo thay thế

4 Ý nghĩa và ứng dụng

4.1 Sử dụng làm công cụ phân tích

Các phương pháp toán học đưa ra công cụ phân tích để sử dụng cho nhiều ứng dụng liên quan đến việc xác định liều hấp thụ trong xử lý bằng bức xạ Phương pháp toán học có thể không được sử dụng để thay thế cho việc đo liều thường xuyên trong một số ứng dụng (ví dụ: tiệt trùng vật dụng y tế, chiếu xạ thực phẩm).

4.2 Tính liều

Các phép tính liều hấp thụ có thể được thực hiện cho nhiều môi trường photon/điện tử và các cấu hình máy chiếu xạ khác nhau

4.3 Đánh giá hiệu quả quá trình

Có thể sử dụng các mô hình toán học để đánh giá ảnh hưởng của các thay đổi trong thành phần sản phẩm, cấu hình nạp hàng và thiết kế máy chiếu xạ đến sự phân bố liều

4.4 Bổ sung đo liều

Các tính toán liều có thể được sử dụng để có được hiểu biết chi tiết về phân bố liều, cho độ phân giải không gian không thể đạt được thông qua phép đo Các tính toán có thể được sử dụng để giảm số liều kế cần thiết để xác định đặc trưng của quy trình hoặc quá trình (ví dụ: lập bản đồ liều)

4.5 Tính toán thay cho đo liều

Có thể sử dụng các tính toán liều khi đo liều là không thực tế (ví dụ: đo liều vật liệu dạng hạt, vật liệu

có hình dạng phức tạp, vật liệu đựng trong bao gói mà không thể đo liều)

4.6 Thiết kế thiết bị

Các tính toán liều thường được sử dụng trong thiết kế máy chiếu xạ mới và có thể được sử dụng để tối ưu hóa sự phân bố liều trong một thiết bị hoặc quá trình chiếu xạ hiện có Việc sử dụng mô hình hóa trong thiết kế máy chiếu xạ có thể xem trong Tài liệu tham khảo [2-7]

4.7 Đánh giá xác nhận

Việc đánh giá xác nhận mô hình cần được thực hiện thông qua việc so sánh với các phép đo liều đáng tin và có liên kết chuẩn Mục đích của việc đánh giá xác nhận là để chứng minh rằng phương pháp toán học đưa ra các dự đoán đáng tin cậy về liều và các đại lượng vận chuyển khác Việc đánh giá xác nhận so sánh các dự đoán hoặc lý thuyết với các kết quả thực nghiệm thích hợp Mức độ đánh giá xác nhận là phù hợp với ứng dụng Hướng dẫn được nêu trong các tài liệu được viện dẫn trong Phụ lục B

4.8 Kiểm tra xác nhận

Việc kiểm tra xác nhận là khẳng định tính chính xác về mặt toán học của ứng dụng trên máy tính dựa trên phương pháp toán học Điều này có thể được thực hiện, ví dụ: bằng cách so sánh các kết quả bằng số với các nghiệm phân tích đã biết hoặc với các chương trình máy tính khác đã được kiểm tra xác nhận trước đó Việc kiểm tra xác nhận phải được thực hiện để đảm bảo rằng sự mô phỏng là phùhợp với ứng dụng đã định Xem 3.1.24

CHÚ THÍCH 2 - Một số ứng dụng nhất định của mô hình toán học liên quan đến đánh giá chất lượng vận hành (OQ), đánh giá hiệu quả (PQ) và kiểm soát quá trình trong xử lý bằng bức xạ như tiệt trùng các vật phẩm chăm sóc sức khỏe Việc áp dụng và sử dụng mô hình toán học trong các ứng dụng này có thể phải đáp ứng các yêu cầu theo quy định Xem Điều 6 về các điều kiện tiên quyết để áp dụng phương pháp toán học và Điều 8 về các yêu cầu trước khi sử dụng thường xuyên phương pháptoán học

4.9 Độ không đảm bảo đo

Việc dự đoán liều hấp thụ cần kèm theo ước lượng độ không đảm bảo đo tổng thể, vì nó là phép đo liều hấp thụ [xem 12021 (ISO/ASTM 51707) và Chú thích kỹ thuật NIST 1297] Trong nhiều trường hợp, đo liều hấp thụ giúp thiết lập độ không đảm bảo đo trong tính toán liều

4.10 Hướng dẫn này không nên được sử dụng làm tài liệu tham khảo duy nhất trong việc lựa chọn và

sử dụng các mô hình toán học Người sử dụng cần liên hệ với những người có kinh nghiệm về việc

mô hình hóa bằng toán học và cần đọc các tài liệu có liên quan đẻ chọn công cụ tốt nhất để áp dụng Chiếu xạ là một lĩnh vực đang phát triển và các tài liệu tham khảo được trích dẫn trong các ví dụ đượcnêu trong Phụ lục F đại diện cho các ứng dụng khác nhau đã được thiết lập Trong trường hợp được đánh giá xác nhận bằng đo liều, phương pháp tính toán này sẽ trở thành một đối sánh chuẩn cho ứngdụng cụ thể đó

5 Phân loại phương pháp toán học và ứng dụng chung

5.1 Các phương pháp toán học áp dụng cho việc vận chuyển bức xạ có thể được sử dụng để ước

lượng liều hấp thụ trong một điểm hoặc một thể tích nhỏ Sự phân bố liều trong toàn bộ sản phẩm có thể được xác định bằng cách tính liều tại nhiều điểm khác nhau trong sản phẩm

5.2 Các loại phương pháp

Có bốn loại phương pháp chung đang được sử dụng là: Monte Carlo, tất định, bán thực nghiệm và thực nghiệm Cả phương pháp Monte Carlo và phương pháp tất định đều dựa trên quá trình vật lý cụ thể của tương tác giữa bức xạ với vật chất.

5.2.1 Các phương pháp Monte Carlo bao gồm việc mô phỏng các quỹ đạo của một số hữu hạn các

photon hoặc điện tử và ước lượng liều bằng cách tính tổng và lấy trung bình các lịch sử của nhiều sự kiện tích lũy năng lượng

5.2.2 Các phương pháp tất định sử dụng các phương trình mô tả vận chuyển bức xạ trong vật chất

để ước lượng trực tiếp tổng trường bức xạ, liều hấp thụ và các đáp ứng khác

5.2.3 Các phương pháp thực nghiệm và bán thực nghiệm dựa trên các mối quan hệ thống kê của các

phép đo hoặc các tính toán cho một hệ thống cụ thể

5.3 Phương pháp Monte Carlo

Phương pháp Monte Carlo mô phỏng quỹ đạo của các hạt như điện tử và photon từ nguồn đến thể tích vật nhận liều Xem Chú thích 1, Tài liệu tham khảo [8-19] và Phụ lục A về các ví dụ và chương trình mô phỏng Xem thêm C.3 và C.4.4 về các giải thích ngắn gọn về quá trình vật lý vận chuyển điện

tử và photon cùng phương pháp Monte Carlo tương ứng

5.3.1 Ưu điểm

Không giống như các phương pháp khác, về nguyên tắc phương pháp Monte Carlo có thể tính đến tất

cả các tương tác và đưa ra một mô phỏng thực về tất cả các sự kiện tán xạ và hao hụt năng lượng thực tế Tất cả các đóng góp vào liều hấp thụ có thể cần tính đến bao gồm cả sự tán xạ điện tử và photon từ các vật lân cận (Xem chú thích 3) Ngoài ra, ưu điểm lớn nhất của phương pháp Monte Carlo là có thể mô phỏng đúng vận chuyển bức xạ thực trong hình dạng ba chiều phức tạp

CHÚ THÍCH 3: Các vật lân cận như vậy có thể là các cấu trúc bên ngoài hệ thống vật liệu được chiếu

xạ trong đó tính được sự phân bố liều Ví dụ: chúng có thể bao gồm các lớp che chắn, các bộ chuẩn trực tách chùm photon, các đầu gia tốc chùm điện tử hoặc các vách ngăn bằng bê tông hoặc chì bao quanh nguồn bữc xạ 60Co

5.3.2 Nhược điểm

Vì các điện tử (bao gồm cả các điện tử được tạo ra bởi photon) có dải năng lượng từ 50 keV đến 10 MeV phải qua một lượng lớn các sự kiện tán xạ, do đó việc mô phỏng chính xác tất cả các quỹ đạo của photon và điện tử là không khả thi hoặc thực tế Thay vào đó, sử dụng các quỹ đạo điện tử gần đúng, như sử dụng "phương pháp Monte Carlo lịch sử cô đọng"[20, 21] Đối với các điện tử, quỹ đạo nhân tạo gần đúng sử dụng các bước nhảy dài quỹ đạo lớn và tiếp cận tán xạ nhiều lần đối với sự chệch hướng của hạt được áp dụng theo chương trình Monte Carlo chuẩn (Xem Phụ lục A.) Các chương trình mô phỏng Monte Carlo chuẩn sử dụng phương pháp lịch sử cô đọng này được liệt kê trong Phụ lục A và Tài liệu tham khảo (8-19] Tuy nhiên, các quỹ đạo gần đúng có thể gây ra các lỗi đáng kể, nhất là tại các vị trí mà tại đó sự vận chuyển qua bề mặt hoặc bề mặt tiếp xúc của vật liệu là chủ yếu Xem Chú thích 4

CHÚ THÍCH 4: Trong một số chương trình mô phỏng Monte Carlo[17], sử dụng các quỹ đạo ngắn hơn gần các mặt tiếp xúc giữa các vật liệu khác nhau để thu được độ chính xác đã cải thiện gần các biên vật liệu

CHÚ THÍCH 5: Để giảm thời gian tính toán, có thể phải định rõ giới hạn của bài toán, chẳng hạn như ranh giới vật lý và ngưỡng năng lượng, khi các đóng góp vào bài toán được thực hiện ngoài ranh giới này không còn đáng kể Các kỹ thuật giảm phương sai giúp cải thiện tốc độ hội tụ số nhưng đòi hỏi sựhiểu biết chuyên sâu về các phân bố xác suất

5.3.2.1 Một trong những khó khăn chính của phương pháp này là ứng dụng vào các hình dạng để

giảm độ lớn khoảng thông lượng (ví dụ: các tấm chắn dày, trạng thái hỗn độn phức tạp và các khoảngtrống)

5.3.2.2 Một khó khăn khác là, khi thể tích nhận liều nhỏ, các tính toán theo phương pháp Monte Carlo

có thể yêu cầu các kỹ thuật giảm phương sai Kiểu bài toán này có thể xuất hiện khi tính liều trong một thể tích liều kế (ví dụ: liều kế màng mỏng dày 18 µm hoặc liều kế màng mỏng nhuộm màu dày

100 µm),

5.3.2.3 Các tính toán liều cần đưa ra một dãy các giá trị liều trong các vùng gần nơi đo liều Điều này

cho phép ước lượng ảnh hưởng của các biến thiên theo vị trí/hướng của một liều kế trong vùng đó vàxác định độ nhạy của liều kế có liên quan đến sự bố trí của liều kế và cho phép xác định kiểu lỗi này

5.3.3 Độ không đảm bảo đo thống kê

Có thể được ước tính được độ không đảm bảo đo vốn có trong giá trị liều tính được do việc lấy mẫu trong phương pháp Monte Carlo bằng cách áp dụng các kỹ thuật lấy mẫu thống kê cho số lịch sử hạt Đối với các tính toán không có hiệu chỉnh chệch, độ không đảm bảo đo thống kê được lấy bằng nghịch đảo căn bậc hai của số lượng các lịch sử thực hiện

5.3.3.1 Cần đặc biệt lưu ý khi sử dụng các kỹ thuật giảm phương sai được sử dụng để tăng số liệu

thống kê trong không gian pha khó được làm đầy (ví dụ: tính toán che chắn khi chỉ có photon năng lượng cao đi qua tấm chắn) Điều này đạt được bằng cách đưa vào các xác suất lấy mẫu có thể rất khác nhau và có ảnh hưởng xấu đến sự hội tụ của các tính toán theo phương pháp Monte Carlo

5.3.4 Thành phần của độ không đảm bảo đo phi thống kê

Các độ không đảm bảo đo này có thể được ước lượng bằng các kỹ thuật phân tích, có thể bao gồm phân tích độ nhạy (thay đổi một lượng giá trị của một thông số gắn với độ không đảm bảo đo của thông số đó và tính toán lại để so sánh kết quả Các yếu tố của việc tính toán khác nhau có thể được đánh giá xác nhận bằng đo liều

CHÚ THÍCH 6: Có sự sai lệch lớn trong các kết quả vì không ước lượng thành phần của độ không đảm bảo đo phi thống kê từ phần mềm Tham khảo Điều 9 về bảng độ không đảm bảo đo được khuyến cáo

5.4 Phương pháp tất định

Các phương pháp này sử dụng các phương trình giải tích để tính tổng suất thông lượng bức xạ đi qua các vật liệu đích Phương trình phức tạp như vậy không thể giải trực tiếp nhưng phải được giải lặp lại trong các tính toán bằng máy tính

5.4.1 Phương pháp tọa độ rời rạc

Các phương pháp này được sử dụng cho cả nguồn điện tử và photon[22, 23] Tên của phương pháp nàygắn liền với một số kỹ thuật có liên quan chặt chẽ để thu được các nghiệm gần đúng của các phương trình vận chuyển chứa cả các dạng tích phân và đạo hàm từng phần Để giải phương trình này nhiều phương pháp khác nhau đã được xây dựng[24] Tất cả các phương pháp này đều có các giới hạn về biến thiên góc sao cho bức xạ tới ở dạng dòng, dọc theo một số hữu hạn các hướng thay vì tất cả cáchướng có thể có trong phương trình vận chuyển Một số tác giả đã mở rộng kỹ thuật này thành mô hình 2-D và 3-D

5.4.2 Phương pháp hạt nhân điểm

Phương pháp hạt nhân điểm được sử dụng chủ yếu cho các bài toán vận chuyển photon[26] Trong các phương pháp hạt nhân điểm, thể tích nguồn bức xạ được tính gần đúng bằng một số điểm nguồn đẳng hướng Liều hấp thụ tại mỗi điểm liều thu được bằng cách lấy tổng liều đóng góp từ tất cả các điểm nguồn Các tính toán cần tính đến khoảng cách giữa điểm liều và điểm nguồn và các phép tính tán xạ gần đúng trong sản phẩm xen giữa thông qua việc sử dụng hệ số tích lũy Các hệ số tích lũy được tính toán theo lý thuyết và đôi khi được thiết lập cho các hàm thực nghiệm Các hệ số này cung cấp một phép tính gần đúng cho sự đóng góp của photon tán xạ từ vật liệu xung quanh Các phép tính gần đúng cũng cần xem xét phổ năng lượng và các biến thiên số nguyên tử trong các vật liệu xengiữa hoặc tán xạ khác nhau

CHÚ THÍCH 7: Có một số cơ sở dữ liệu chung có sẵn về các hệ số tích lũy photon cần thiết cho các chương trình mô phỏng này (Phụ lục A)

5.4.5 Độ không đảm bảo đo

Có ba nguồn độ không đảm bảo đo trong các mô hình tất định Đó là (1) các phép tính gần đúng được

sử dụng để đưa ra các mô hình vật lý và mặt cắt vật lý (ví dụ: trong các phương pháp tất định sự

phân tán năng lượng bị bỏ qua) (2) tác động của việc đưa ra một bài toán liên tục trong không gian, góc và năng lượng với một mạng lưới hữu hạn tất cả các biến này và (3) sai số làm tròn do một số

lượng hữu hạn các tọa độ rời rạc

5.4.6 Độ chính xác của phương pháp hạt nhân điểm có thể được so sánh với độ chính xác trong tính

toán theo phương pháp Monte Carlo đối với các cấu hình trong đó phép tính gần đúng hạt nhân điểm

các điện tử trong vật chất đặc , hao hụt năng lượng điện tử và mối quan hệ liều theo độ sâu trong các vật liệu khác nhau[30].

5.5.2 Phương pháp bán thực nghiệm

Đây là các phương pháp thực nghiệm trong đó các tham số phù hợp bị giới hạn sao cho mô hình thỏamãn một hoặc nhiều định luật hoặc quy luật vật lý Các phương pháp này đưa ra mô hình toán học khái quát hơn so với phương pháp thực nghiệm và có thể điều chỉnh theo các thông số vật lý của thiết

bị, nguồn và sản phẩm, như: năng lượng, mật độ và thành phần Nói chung, đây là các chương trình dựa trên phần mềm với đầu vào tham số biến thiên Phương trình, chương trình mô phỏng và cơ sở

dữ liệu là có sẵn[31, 34]

5.5.3 Ưu điểm

Các mô hình bán thực nghiệm và thực nghiệm tính rất nhanh và không yêu cầu các mặt cắt; các hệ

số tích lũy và sự phân vùng vì chúng ẩn hoàn toàn trong các hệ số của mô hình Không cần có kiến thức đặc biệt, như trong phương pháp Monte Carlo hoặc phương pháp tất định Các mô hình bán thực nghiệm có thể được áp dụng cho nhiều thiết bị

5.5.4 Nhược điểm

Các phương pháp thực nghiệm có thể rất hạn chế khi áp dụng Nói chung, các phương trình thu đượcbằng thực nghiệm không thể chuyển sang các địa điểm hoặc các ứng dụng chiếu xạ khác, hoặc cả hai, vì chúng không phải là một phần của cơ sở dữ liệu gốc được sử dụng để tạo mô hình Các phương pháp này có thể khó thực hiện đối với các hệ thống có cấu hình phức tạp

CHÚ THÍCH 8: Mặc dù các chương trình mô phỏng thực nghiệm hoặc bán thực nghiệm có thể đưa ra một số hướng dẫn hữu ích, các chương trình mô phỏng Monte Carlo hiện đại dựa trên nền tảng hiện đại thường tính rất nhanh các kiểu ứng dụng này

5.5.5 Độ không đảm bảo đo

Độ không đảm bảo đo trong cả hai phương pháp đều bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như thiếu tính đồng nhất trong sản phẩm, vị trí liều kế và độ không đảm bảo đo liên quan đến các phép đo liều

6 Điều kiện tiên quyết để áp dụng một phương pháp toán học

6.1 Xem xét thiết bị và cấu hình có liên quan:

6.1.1 Cần thu thập, kiểm tra xác nhận thực tế và lập hồ sơ các bản vẽ chi tiết thiết bị chiếu xạ, thiết bị

liên quan đến nguồn và cấu hình có liên quan Ví dụ về các thiết bị chiếu xạ gamma được nêu trong Hình 1 và Hình 2

Hình 1 - Mô hình ba chiều máy chiếu xạ cải biến Nordion JS 9600 có băng chuyền gồm hai dãy con lăn cho thấy sản phẩm (1) và nguồn bức xạ (2) Mô hình được xây dựng bằng cách sử

dụng phần mềm EGSPP [35]

Hình 2 - Hình ảnh thực và hình mô phỏng máy chiếu xạ gamma và vòng nghiên cứu

CHÚ THÍCH 9: Hình 1 cho thấy mô hình vật lý của máy chiếu xạ gamma điển hình có sản phẩm đượcđựng trong các thùng nhôm Để nhìn rõ, cần tháo bỏ bốn thùng hàng và một phần của nguồn Máy chiếu xạ có thùng hàng sử dụng một cấu kiện chạy ngắt quãng Mỗi thùng sản phẩm được chiếu xạ trong một khoảng thời gian xác định trước khi chuyển sang vị trí chiếu xạ tiếp theo Hình vẽ cũng cho thấy bảng nguồn chứa các nguồn bức xạ[36]

CHÚ THÍCH 10: Hình 2 cho thấy ảnh bên trái là giá treo đang nghiên cứu và ảnh bên phải là cửa sổ giao diện đồ họa của mô hình toán học Tất cả các sản phẩm được chứa trong các thùng nhôm Đối với giá treo nghiên cứu, sản phẩm được đưa vào buồng chiếu và được chiếu xạ trong một khoảng thời gian xác định và sau đó được lấy ra khỏi buồng chiếu xạ Giao diện đồ họa cho thấy dòng tia giữa nguồn bức xạ (1) và thể tích vật nhận liều (2)[36]

6.1.2 Cần thu thập và lập hồ sơ các bản vẽ chi tiết các vật liệu được chiếu xạ (sẩn phẩm, đích) và

cấu hình có liên quan của chúng, cùng với việc kiểm tra xác nhận về bản chất vật lý giống nhau (thành phần cấu tạo, mật độ)

6.1.3 Cần quy định và lập hồ sơ các kiểu loại nguồn hiện có (điện tử, photon), phổ năng lượng

nguồn, sự phân bố góc đầu ra của nguồn, kích thước nguồn (nguồn điểm hoặc nguồn phân tán, nguồn khuếch tán có hoạt độ biến thiên, v.v ) và số lượng nguồn

CHÚ THÍCH 11: Trong trường hợp các nguồn gamma (ví dụ: các nguồn 60Co), phổ năng lượng photon

có thể khó đạt được bằng thực nghiệm hoặc ước lượng bằng lý thuyết Nói chung, đối với các photon

có năng lượng từ 200 keV trở lên, sự đóng góp năng lượng thấp vào phổ được tạo ra thông qua tán

xạ Compton

6.2 Nhân viên

Nhân viên được đào tạo cần tham gia vào tất cả các khía cạnh của việc xây dựng mô hình, thực hiện chương trình, thu gọn dữ liệu và đánh giá các kết quả Không có bộ tiêu chuẩn nào về đánh giá chất lượng được khuyến cáo Cần lập hồ sơ sự tương tác của nhân viên với tất cả các giai đoạn các thực hành mô hình hóa theo chế độ của người dùng cuối và kế hoạch thực hiện theo quy trình Cá nhân đang xây dựng hoặc sử dụng mô hình được chọn cần tích cực tham gia vào các thử nghiệm kiểm tra xác nhận Xem Điều 8 liên quan đến các thử nghiệm kiểm tra và đánh giá xác nhận

6.2.1 Cần lập hồ sơ tất cả các hoạt động đào tạo và kinh nghiệm quan trọng của các nhân viên tham

gia vào việc lập mô hình,

6.3 Thiết bị và phần mềm máy tính

Cần xem xét và lập hồ sơ về các yêu cầu

6.3.1 Tất cả các phần cứng quan trọng cần được lập hồ sơ theo tên và số sê-ri, khi thích hợp.

6.3.2 Tất cả phần mềm hệ điều hành, phần mềm mô hình hóa, trình biên dịch và các sản phẩm

thương mại như bảng tính và công cụ phân tích dữ liệu cần phải được lập thành văn bản và ghi số phiên bản

6.4 Tất cả các dữ liệu đo liều thích hợp, các báo cáo đo lường và các bằng chứng kỹ thuật khác có

liên quan cần được thu thập và lập hồ sơ hoặc viện dẫn để sử dụng trong việc đánh giá xác nhận hiệunăng mô hình Xem Điều 8 liên quan đến các thử nghiệm đánh giá xác nhận

7 Quy định kỹ thuật về chiến lược mô hình hóa và lựa chọn phương pháp

7.1 Quy định kỹ thuật của việc mô hình hóa

Tất cả các phương pháp mô hình hóa phải được mô tả dưới dạng một văn bản nêu chi tiết các yêu cầu để thực hiện thành công và sau đó hoàn thành bài toán liên quan đến tiêu chí thành công Văn bản ít nhất phải bao gồm:

7.1.1 Quy định kỹ thuật của kiểu loại và cấu hình nguồn theo 6.1.

7.1.2 Quy định kỹ thuật của thiết bị (cơ chế vận chuyển, cấu trúc thiết bị phụ trợ, tấm chắn sinh học

theo 6.1)

7.1.3 Quy định kỹ thuật của vật liệu đích và cấu hình theo 6.1.

7.1.4 Khai báo về nhân sự theo 6.2.

7.1.5 Quy định kỹ thuật của phần cứng và phần mềm máy tính theo 6.3 (xem 7.2).

7.2 Tiêu chí lựa chọn

Hầu hết các bài toán hiểm khi được mô hình hóa chính xác như trong thực tế; các phép tính gần đúngchính để đơn giản hóa có thể cần để giảm lượng công sức cần thiết để xây dựng mô tả mô hình và thời gian chạy Các giả thiết này cần được lập hồ sơ Việc lựa chọn phương pháp sẽ chủ yếu được xác định theo các tiêu chí sau:

7.2.1 Mô tả nguồn

Đối với nguồn photon, có thể chọn một trong bốn phương pháp Đối với nguồn điện tử, phương pháp hạt nhân điểm không được khuyến cáo vì phương pháp hạt nhân điểm giả định rằng năng lượng của hạt tương tác được phân phối tại một điểm và sau đó được phân bố thống kê xung quanh điểm phản ứng đó, như trong trường hợp photon Mặt khác, các điện tử tương tác liên tục với vật chất dọc theo quỹ đạo của chúng và vì thế phương pháp hạt nhân điểm này là không phù hợp

7.2.2 Mức độ chi tiết

Mức độ chi tiết được đưa vào mô hình hoặc tính chất hạt của bài toán sẽ ảnh hưởng đến việc lựa chọn phương pháp Nếu bài toán có thể được mô tả trong vùng vật liệu đồng nhất thì phương pháp hạt nhân điểm có thể là phù hợp nhất khi tốc độ và độ phân giải không gian là quan trọng Nếu bài toán được chia nhỏ tiếp thành các vùng nhỏ hơn của vật liệu khác nhau (về thành phần hoặc mật độ),

để đạt được độ chính xác, thì cần có các dữ liệu đầu vào phức tạp hơn

7.2.2.1 Phần mềm có sẵn có thể có tính năng sao chép hình dạng và các tính năng sắp xếp đề mục

rất có ích cho mục đích này Nếu kích thước tương đối nhỏ so với cấu hình hoặc việc mô tả nguồn thì

có thể cần hiệu chỉnh chệch hoặc sửa đổi phương pháp Monte Carlo để bao gồm thể tích lớn hơn trong đó liều sẽ là giá trị trung bình trên một thể tích lớn hơn thể tích mong muốn Phương pháp Monte Carlo có thể được sử dụng để đưa ra một lựa chọn trong việc tính toán tích lũy hạt nhân điểm

để đạt được độ chính xác yêu cầu cho phương pháp hạt nhân điểm để cho hiệu quả tối ưu (thời gian,

độ phân giải)[27, 37, 38]

7.2.3 Thiết lập thời gian

Sự phức tạp của các mô tả bài toán không gian ba chiều trong các thư mục đầu vào và thao tác của các thư mục đầu ra là khi tập trung phần lớn nỗ lực và có thể tốn rất nhiều thời gian Cũng có thể cần thực hiện sửa đổi chương trình mô phỏng cho phù hợp với bài toán cụ thể cần giải Nếu cần sửa đổi chương trình thì cần tiến hành đánh giá xác nhận lại, đặc biệt khi quá trình vật lý đã được mô hình hóa trong chương trình bị thay đổi

7.3 Lựa chọn loại phương pháp:

7.3.1 Tiêu chí lựa chọn loại phương pháp yêu cầu đầu vào từ nhiều nguồn khác nhau Các nguồn

như vậy bao gồm chuyên môn về mô hình hóa bên trong và bên ngoài, lịch sử thử nghiệm dựa trên

mô hình và tính khả dụng của các chương trình mô phỏng đã được kiểm tra và đánh giá xác nhận Các tiêu chí này phải được lập hồ sơ theo 7.1

7.3.2 Việc đánh giá ảnh hưởng của chương trình mô phỏng theo các mục nêu trong 7.1.1 đến 7.1.5

thường hướng đến việc giảm thiểu thời gian để thiết lập, thực hiện và đánh giá mô hình nhằm đổi lấy tính chính xác của các bộ nghiệm

7.3.3 Hiện nay chưa có phương pháp bằng văn bản nào trong việc xác định chương trình mô phỏng

tối ưu để sử dụng Tuy nhiên, có một số hướng dẫn chung như sau:

7.3.3.1 Các phương trình thực nghiệm có thể được xây dựng và được đánh giá dựa trên kết quả

thực nghiệm và khi các phương trình này đáp ứng các tiêu chí bằng văn bản nằm trong các giới hạn được thiết lập trong hồ sơ thì được chấp nhận và áp dụng

7.3.3.2 Nếu các phương trình thực nghiệm không đạt yêu cầu như được quy định trong các tiêu chí

sử dụng thì có thể tìm các nghiệm tất định hoặc nghiệm ngẫu nhiên, hoặc cả hai

CHÚ THÍCH 12: Có thể sử dụng các phương pháp tất định hoặc ngẫu nhiên, hoặc cả hai cho mục đích bổ sung cơ sở dữ liệu đo lường còn thiếu để thiết lập và sử dụng các mối quan hệ thực nghiệm.CHÚ THÍCH 13: Do các mô hình vật lý nghiêm ngặt hơn được dùng trong các chương trình mô phỏngMonte Carlo, nên chúng có thể được xem xét nhằm mục đích kiểm tra hoặc đánh giá xác nhận hiệu quả của một nghiệm tất định hoặc nghiệm thực đã được đề xuất

7.3.3.3 Các tùy chọn khác nhau là có sẵn cho người dùng cuối tìm các nghiệm tất định hoặc nghiệm

ngẫu nhiên, hoặc cả hai Các gói phần mềm liên quan đến các kỹ thuật mô hình hóa này được liệt kê trong Phụ lục A Tham khảo Bảng C.1 trong Phụ lục C về hướng dẫn

7.3.3.4 Trong mọi trường hợp, cần thực hiện việc đánh giá xác nhận hiệu quả của mô hình bằng cách

sử dụng cơ sở dữ liệu đo lường toàn diện (kết quả đo liều) Xem Điều 8 liên quan đến việc đánh giá xác nhận

8 Kiểm tra và đánh giá xác nhận hiệu năng mô hình

8.1 Kiểm tra và đánh giá xác nhận mô hình

Quá trình đánh giá xác nhận so sánh dữ liệu đầu ra của chương trình với các kết quả thực nghiệm thích hợp Quá trình kiểm tra khẳng định rằng lý thuyết được thực hiện chính xác về toán học Cả hai quá trình kiểm tra và đánh giá xác nhận mô hình cần sử dụng cơ sở dữ liệu đo lường toàn diện về kếtquả đo liều và các tính toán được chấp nhận khác Trong thực tế, các nỗ lực kiểm tra và đánh giá xác nhận thường trùng lặp trong quá trình thử nghiệm mô hình

8.1.1 Đối sánh chuẩn mô hình

Quá trình đối sánh chuẩn mô hình được sử dụng để kiểm tra phương pháp toán học và đánh giá việc xây dựng mô hình tổng thể và tính chất vật lý cơ bản của phương pháp để tạo ra kết quả đáng tin cậy

So sánh các kết quả mô hình hiện có với các hệ thống đã mô tả trước đây là một phần của thử nghiệm mô hình Việc so sánh các kết quả mô hình với kết quả đo liều đối với một bài toán cụ thể đã được mô hình hóa được khuyến khích bất cứ khi nào có thể Chênh lệch giữa phép đo và tính toán cần phù hợp với các ước lượng độ không đảm bảo đo cho cả các phép đo và các tính toán

8.1.1.1 Trong các tài liệu chỉ có một số ít các ví dụ về đối sánh chuẩn được tham chiếu và có thể

không đầy đủ về số lượng để đánh giá xác nhận phương pháp và không đầy đủ chi tiết để so sánh với mô hình đang được xem xét Mô hình của ứng dụng đang nghiên cứu phải gần nhất với ví dụ về đối sánh chuẩn Các ví dụ về đối sánh chuẩn xem trong Phụ lục E Một ví dụ về việc so sánh các kết quả của một số phương pháp (Monte Carlo, tất định và bán thực nghiệm) với kết quả đo liều xem trong Tài liệu tham khảo [39]

CHÚ THÍCH 14: Một hoặc nhiều bài toán được xác định rõ có thể chạy được trong mô hình trên nền phần cứng và phần mềm của người dùng và được so sánh với kết quả đã được chấp nhận để thực hiện mô hình do một hoặc nhiều tổ chức xây dựng (thông thường, điều này bao gồm và tối thiểu là công ty phát hành phần mềm mô hình hóa) So sánh dữ liệu đầu vào và đầu ra và hiệu quả thực hiện của gói mô hình được coi là đã được kiểm tra xác nhận khi kết thúc thành công các phép thử

CHÚ THÍCH 15: Thử nghiệm phần mềm chính thức không được đề cập trong tiêu chuẩn này Cần thực hiện các tính toán với bằng một chương trình mô phỏng đã qua chương trình đánh giá xác nhận phần mềm chính thức Mức độ đánh giá xác nhận là tương xứng với ứng dụng và phải được người dùng chứng minh Mục đích sử dụng phần mềm đã định cũng có thể liên quan đến GMP hoặc ISO Tham khảo Phụ lục B về các Tài liệu tham khảo và tiêu chuẩn ASTM E 482 để được hướng dẫn thêm

về việc đánh giá xác nhận phần mềm Việc đánh giá xác nhận phần mềm mô phỏng trên máy tính là một vấn đề phức tạp Trong nhiều trường hợp, việc đánh giá xác nhận tất cả các khía cạnh hoạt động của chương trình mô phỏng theo tất cả các điều kiện mô hình hóa được đề xuất là không khả thi Người dùng được thông báo về khả năng không có gói phần mềm nào được viện dẫn trong Phụ lục A

có thể được đánh giá xác nhận theo các chuẩn quốc gia hoặc quốc tế Người dùng cũng cần so sánh các kết quả tính toán với kết quả thử nghiệm Nếu không thể so sánh được thì cần sử dụng ít nhất haichương trình mô phỏng máy tính khác nhau

8.2 Chi tiết về việc xây dựng mô hình không gian ba chiều

Các quy trình xây dựng và sử dụng mô hình không gian ba chiều để tích hợp các kết quả chương trình mô phỏng với kết quả đo liều (kiểm tra xác nhận) được nêu trong Phụ lục E

8.3 Lưu ý và thực hiện

Điều quan trọng là phải kiểm tra tất cả các giả thiết về tính hợp lệ và so sánh các kết quả với dữ liệu

đo liều bất cứ khi nào có thể

8.3.1 Đo liều có thể được sử dụng để "tinh chỉnh" mô hình đối với hệ thống hiện có Đây là thực hành

được chấp nhận và được khuyến cáo cho các nhân viên có trình độ khi thực hiện

8.4 Quy trình kiểm tra và đánh giá xác nhận phải được tuân thủ và lập hồ sơ.

8.5 Đánh giá và kiểm tra xác nhận các phiên bản chương trình máy tính mới

Bản sửa đổi các mô hình toán học được sử dụng để cải thiện tính năng vật lý hoặc phần mềm, hoặc

cả hai Ở mức tối thiểu, cần thực hiện việc kiểm tra dữ liệu đầu ra thu được từ phần mềm đã cập nhậtvới dữ liệu đầu ra thu được từ các tệp đầu vào đã chạy trước đó

9 Độ không đảm bảo đo trong dự đoán mô hình/phương pháp

9.1 Tương tự như đo liều, việc ước lượng độ không đảm bảo đo cần kèm theo các tính toán liều Vì

tối thiểu, độ chính xác của giá trị liều tính được có thể được biểu thị bằng tỷ số của liều hấp thụ tính được với liều hấp thụ đo được Mức độ phù hợp giữa tính toán và đo lường chấp nhận được sẽ phụ thuộc vào yêu cầu của người dùng.

9.1.1 Tham khảo 2.1 đối với các tiêu chuẩn ASTM về các phương pháp đo liều và độ không đảm bảo

đo và tham khảo 2.4 đối với Lưu ý kỹ thuật NIST 1297 về độ không đảm bảo đo

9.2 Phương pháp Monte Carlo đưa ra ước lượng về độ không đảm bảo đo thống kê trong lĩnh vực

liên quan đến việc tính toán Các mặt cắt được sử dụng trong các tính toán này (và sau đó có thể bị

ẩn trong các loại tính toán khác) sẽ thường đưa ra các độ không đảm bảo đo có thể được theo dõi thông qua việc phân tích bảng thành phần của độ không đảm bảo đo

9.3 Việc mô tả không đầy đủ bài toán và các lỗi chương trình cấu thành nguồn độ không đảm bảo đo

đáng kể Việc hiệu chỉnh chệch do sự biến thiên về cấu hình và thành phần các sản phẩm chiếu xạ vàcác đặc tính của nguồn là các nguồn bổ sung của độ không đảm bảo đo Trong thực tế, tất cả các mô hình đều là các phép tính gần đúng và các giới hạn về việc mô tả cấu hình và các phép tính gần đúng với quá trình vật lý thực tế sẽ làm cho các giá trị tính được bị sai lệch Sự phân bố của các sai lệch này thường không thể biết được nhưng bị hạn chế bởi việc kiểm tra và đánh giá xác nhận Các lỗi củachươn

g trình mô phỏng có thể gây sai cả phép tính gộp và phép tính ẩn

9.4 Các khiếm khuyết tiềm ẩn trong việc áp dụng các mô hình toán học để giải bài toán bao gồm các

điều sau đây

9.4.1 Kinh nghiệm

Phương pháp luận là thích hợp nhất, nhưng có lỗi trong việc mô tả tệp dữ liệu đầu vào (ví dụ: đầu vàocấu hình) Việc phát hiện lỗi bằng phần mềm thường bị giới hạn với các lỗi chương trình mô phỏng được cài sẵn vào chương trình chính thức và không thể dựa vào lỗi này để phát hiện ra lỗi của người dùng

CHÚ THÍCH 16: Các gói đánh giá xác nhận cấu hình là có sẵn cho một số chương trình mô phỏng vận chuyển bức xạ Các gói này phát hiện các vùng bị chồng lấn, các vùng bị mã hóa không tốt và cho phép kiểm tra hình ảnh của cấu hình Nên sử dụng các gói đánh giá xác nhận cấu hình này

9.4.2 Kiến thức

Một mô hình tốt được xây dựng nhưng thất bại khi ứng dụng

9.4.2.1 Giải thích: Ví dụ về lỗi ứng dụng là: chạy một số lượng không đầy đủ các lịch sử khi sử dụng

chương trình mô phỏng Monte Carlo; chia các khoảng cách thành các kích thước bước nhảy rất nhỏ;

và sử dụng ngưỡng năng lượng quá cao hoặc bỏ qua các tia X đặc trưng trong nhiều lớp mỏng các vật liệu khác nhau

9.4.3 Hỗ trợ kết cấu

Điều này có thể bao gồm các vấn đề về phần mềm và phần cứng vượt quá khả năng giải quyết của phương pháp

9.4.3.1 Giải thích: Khả năng hạn chế của chương trình mô phỏng 1-D đáp ứng số lớp trong bài toán

bắt buộc có sự kết hợp của các vật liệu khác nhau, góc tới hạn chế hoặc không có khả năng chạy chương trình mô phỏng Monter Carlo ở chế độ liên hợp

9.4.4 Các yếu tố khác hạn chế đối sánh chuẩn thích hợp

Khả năng thực hiện phép đo liều hoặc không thể truy cập vào bài toán; không thể thực hiện tốt phép

đo, thiếu liên kết chuẩn hoặc không thể thực hiện phép đo liều với các phần tử quan trọng của bài toán

9.4.5 Thông tin về bài toán mô phỏng

Việc trao đổi thông tin không đầy đủ giữa người thực nghiệm và người xây dựng mô hình có thể che lấp các chi tiết quan trọng Người xây dựng mô hình phải có được bằng chứng thử nghiệm và tham gia vào tất cả các phép đo, bất cứ khi nào có thể

10 Lập hồ sơ

10.1 Yêu cầu chung

Các thông số, dữ liệu và thư mục dưới đây phải được lưu giữ trong một khoảng thời gian xác định

Hồ sơ của từng tính toán cần chứa đủ thông tin để cho phép lặp lại các tính toán Các hồ sơ này bao gồm thông tin của tất cả các nhân viên liên quan đến các tính toán Đảm bảo rằng tất cả hồ sơ giấy và

hồ sơ điện tử được bảo quản đúng cách

10.2 Các mục liên quan đến dữ liệu đầu vào

10.2.1 Tất cả các thông số đầu vào (các thư mục) có liên quan cần nằm trong thư mục kết nối đến

các kết quả thực hiện phương án mô hình hóa