X射线荧光分析原级能谱分布的MCNP模拟

X射线荧光分析中,入射激发能谱是影响元素特征荧光强度大小的直接因素。本文使用MCNP程序模拟不同条件下电子打靶后的X射线能谱分布,计算结果能够反映不同条件下特征谱线和连续谱线的特点。模拟能谱数据可用于X射线荧光分析的数据处理。     

医用诊断X射线能谱的MCNP模拟

掌握医用诊断X射线的能谱是开展图像质量和人员所受辐射剂量评估等工作的重要前提。本研究应用MCNP(Monte Carlo N-Particle Transport Code)软件开展医用诊断X射线能谱的计算机蒙特卡罗模拟。构建了X射线机头简化的几何模型,计算管电压为50～150 kVP、总滤过为0.5～5 mm(Al)、阳极角度为6°～14°时,在出来口的X射线能谱结果。同时分析了X射线的阳极脚跟效应特性,并得到含有阳极效应的X射线面源数据文件集,可用于后续应用计算。能谱的模拟计算结果与现有能谱软件结果符合较好,表明通过电子打靶的计算机蒙特卡罗模拟可较准确得到X射线源特征参数,为后续其应用建立了较好的源项基础。     

MCNP5模拟γ能谱与吸收介质的相关性

为了研究γ能谱与吸收介质的原子序数、密度及其厚度之间的关系,基于蒙特卡罗方法,应用MCNP5程序模拟40K发出的能量为1.46 MeV的γ射线穿过12C、27Al、32S、66Fe、65Zn等吸收介质板后γ能谱的变化,归纳总结了γ能谱与吸收介质参数的相关性.模拟实验结果显示,吸收介质的原子序数对γ能谱低能部分影响较大,...     

X射线RoHS荧光分析基体效应吸收校正的MCNP模拟

采用MCNP程序模拟RoHS元素荧光分析受基体材料和射线能量的影响。在低浓度RoHS分析中强度和浓度近似为线性关系,不同基体下直线斜率差别很大。对镉的计算表明,荧光强度的差异主要受吸收系数的影响,严重时达两个量级。为改善浓度测量的准确度,引入吸收系数影响因子对荧光强度进行校正,使用同一种标样刻度,可克服不同基体中浓度转换系数变化的影响。     

MCNP5模拟γ射线反散射谱的影响因素

为了研究γ射线反散射峰与散射体的物质成分、厚度、入射射线能量和几何布置之间的关系。本论文基于蒙特卡罗方法,运用MCNP5程序模拟放射源137Cs、60Co发出的γ射线经过不同厚度的石蜡、玻璃、Al、Fe、Cu和Pb散射后反散射谱的变化,所得结果与实验谱符合较好。结果显示:散射体厚度与原子序数同时增加且原子序数大约到26以后,反散射峰值才随原子序数增加而减小;探测器与放射源的距离为10 mm时,137Cs、60Co发出的γ射线经Fe、Cu散射后,Fe、Cu的厚度分别为1.6 cm和2.4cm时,铁的峰值高于铜;反散射峰值随源与探测器之间的距离增加而减小,与入射射线能量无关。试验结果对进一步开展反散射在工业,农业和医疗业的辐射屏蔽的研究有一定的指导作用。     

大气颗粒物中轻元素的PIGE分析

轻元素是大气颗粒物的主要组成部分,质子激发Y射线(PIGE)可以探测大气颗粒物中的轻元素,如Li,B,F,Na,Mg,Al,Si等,是质子激发X射线分析((PIXE)方法的一个良好补充.在中国科学院上海应用物理研究所核分析技术重点实验室的扫描质子微探针系统上实现了PIGE测量.利用PIGE对沙尘暴期间上海的PM,.样品...     

手持式XRF分析仪快速检测大气颗粒物中Cu、Zn、Pb含量

介绍了用手持式X射线荧光光谱(XRF)分析仪对大气颗粒物PM2.5中的Cu、Zn和Pb含量进行快速检测的方法。该方法用ICP-MS对滤膜样品的分析结果作为标样,建立XRF法被测元素含量——特征谱线强度工作曲线,利用此工作曲线测定大气颗粒物PM2.5中Cu、Zn和Pb的含量。该方法对大气颗粒物中Cu、Zn和Pb含量测量结果的相对标准偏差依次为5.50%、1.56%、4.71%。通过实验比对,该方法测试结果能与成都地区3月上旬浮尘天气现象相吻合。     

中子活化分析法测定不同粒径大气颗粒物的元素组分

由于人类活动产生大量颗粒物,使得大气能见度降低并对人体健康造成危害。小于1μm的细颗粒比粗颗粒对人体危害更大。我们用中子活化分析法较成功地测定了不同粒径大气颗粒中的痕量元素,为研究大气污染提供了重要数据。     

大流量大气颗粒物采样器质量控制技术

利用ISA1932喷嘴流量计和2031型采样器,测试了PMS-800大流量大气颗粒物采样器的流量和总采样效率,研究建立了大流量大气颗粒物采样器质量控制方法。结果表明,PMS-800采样器流量计与ISA1932喷嘴流量计的相对偏差小于5%,总采样效率与2031型采样器的相对偏差小于10%,满足全面禁止核试验条约（CTBT）相关技术文件要求。该方法可用于大流量大气颗粒物采样器的质量控制。     

窄束γ减弱规律的MCNP模拟值与理论值差异研究

为了研究窄束γ射线减弱规律模拟值与理论值之间的差异;使用MCNP程序建立计算模型,选择了铅材和钨材作为屏蔽材料进行模拟计算;使用理论计算公式进行理论计算。比较模拟值和理论值发现,当计算模型的建立充分考虑了理论公式要求的条件时,MCNP模拟值与理论值的一致性很好,差异很小,可满足工程应用的要求。     

β测量新材料密度中标准材料的选择

为了解决β测量新材料密度中的定标问题,采用MC方法进行了模拟计算,得到了不同能量的β射线的透射率在不同材料中与质量厚度的变化关系,证明了β测厚中选择元素相近材料作标准材料的可行性。     

基于同步辐射技术研究上海大气细颗粒物分布特征

用同步辐射X射线荧光分析(SRXRF)测定了上海市大气中粒径0.03-10 μm的13级颗粒物的元素组分,用X射线吸收近边谱(XANES)研究了颗粒物中S的化学价态.结果发现,在生活区和郊区,超细颗粒(<0.4 μm)对粒子质量浓度贡献较大,而工业区则细颗粒(1-10μm)对质量浓度贡献较大.元素浓度测定表明,吴淞工业区大气颗粒物中S、Ca、Ti、V、Cr、Fe、Ni、Cu、Zn和Pb元素浓度最高,且Ni、Mn、As和Pb等污染元素在细颗粒尤其是超细颗粒中有明显富集.化学价态测定显示,钢研所采样点不同粒径颗粒物中的S主要以硫酸盐形态存在,而在粒径<0.1μm 超细颗粒中还存在着一些还原态的低价态S.     

MCNP程序对X射线荧光分析校正曲线的模拟计算

X射线荧光分析中,由于物质成分变化对检测结果的影响,在多数情况下元素浓度含量和荧光强度间不是线性对应关系.针对0～100%浓度的Fe和基体为Cr(强吸收体)和O(弱吸收体)的二元混合物样品,使用MCNP程序模拟强吸收和弱吸收时Fe的荧光强度和Fe的浓度的对应关系.理论表明该对应关系为由参数p确定的曲线,p值由基体元素和...     

大气颗粒物中碳官能团组分的NEXAFS分析

2010年1月14日及10月16-17日,在位于上海西北郊的上海应用物理研究所分粒径采集了大气颗粒物,并于2010年10月19-21日进行了采集样品和三种标准物质(草酸、蔗糖、石墨)的X射线近边吸收精细结构(NEXAFS)谱分析.发现在不同粒径及不同时间段(如昼、夜)的新采集的大气颗粒物中的C(1s)NEXAFS谱存在...     

基于Micro-PIXE能谱的大气单颗粒物污染源模式识别研究

来自不同排放源的大气气溶胶,其化学组成特别是微量元素组成具有各自的特征,在Micro-PIXE上呈现不同的特征峰。因此单个气溶胶颗粒物的Micro-PIXE能谱特征可作为其指纹,查找污染源。本文提出了适应于Micro-PIXE谱的模式识别算法,并对这种以Micro-PIXE能谱特征溯源的方法进行了可靠性检验。结果表明以此种方法进行源解析具有较高的可信度。相应的模式识别算法具有准确,快速的特点。     

β测量新材料密度中标准材料的选择

为了解决β测量新材料密度中的定标问题,采用M.C.方法进行了模拟计算,得到了不同能量的β射线的透射率在不同材料中与质量厚度的变化关系,证明了β测厚中选择元素相近材料作标准材料的可行性.     

PMS-800大流量大气颗粒物采样器的研制

大气颗粒物采样器是《全面禁止核试验条约》(CTBT)中放射性核素监测的关键设备之一。结合实验室实际情况,成功研制了PMS-800大流量大气颗粒物采样器。PMS-800采用变频技术保持流量稳定,自动控制软件可实现采样过程的控制、数据采集和数据处理功能;用聚丙烯纤维滤材作为颗粒物的收集介质。对采样器的性能测试结果为:最大采样流量可达800 m3.h-1以上,流量不确定度小于5%;采样期间流量波动在±5%之内;当负载达到20 kPa时,实现停机保护;采样滤材对0.2μm气溶胶的收集效率为82.5%;自采样开始每10 min存储一次系统参数。该采样器满足CTBT相关技术文件的要求。     

用中子活化法分析北京地区三个采样点的大气颗粒物

在北京市区(车公庄)、远郊(良乡1、良乡2)设立了3个采样点,使用相同的Gent采样器同时收集PM2.5(直径小于2.5 μm)、PM10(直径小于10 μm)的大气颗粒物(APM).用中子活化分析(INAA)法分别测定了40种(PM2.5)和43种(PM10)元素;3个采样点的PM2.5与PM10平均浓度比分别是0.39、0.32和0.30,反映出一定的地域差别.通过分析良乡的两个季节的样品(2004-03～2004-08)可以看出明显的季节变化和污染元素随气象条件变化.使用EF分析初步给出了三地的主要污染元素.     

用核分析技术研究北京大气颗粒物特性

用PIXE分析技术结合分级采样器测量了正常天气、远处沙尘暴到达时和局地扬尘起来时北京的大气颗粒物粒径分布谱，与时间序列自动采样器相结合，得到了大气颗粒物浓度随时间的变化，通过受体模型计算得到大气颗粒物来源及其贡献率。 