NGHIÊN CỨU ĐẶC TRƯNG HIỆU SUẤT VÀ ẢNH HƯỞNG CỦA SỰ TỰ HẤP THỤ TRONG PHÂN TÍCH HOẠT ĐỘ MẪU MÔI TRƯỜNG TRÊN HỆ PHỔ KẾ GMX35P470 BẰNG CHƯƠNG TRÌNH MCNP5

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN




TRẦN NGUYỄN THÙY NGÂN




NGHIÊN CỨU ĐẶC TRƯNG HIỆU SUẤT VÀ ẢNH HƯỞNG CỦA SỰ
TỰ HẤP THỤ TRONG PHÂN TÍCH HOẠT ĐỘ MẪU MÔI TRƯỜNG
TRÊN HỆ PHỔ KẾ GMX35P4-70 BẰNG CHƯƠNG TRÌNH MCNP5




LUẬN VĂN THẠC SĨ VẬT LÝ







Tp. Hồ Chí Minh, 2014

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

TRẦN NGUYỄN THÙY NGÂN


NGHIÊN CỨU ĐẶC TRƯNG HIỆU SUẤT VÀ ẢNH HƯỞNG CỦA SỰ
TỰ HẤP THỤ TRONG PHÂN TÍCH HOẠT ĐỘ MẪU MÔI TRƯỜNG
TRÊN HỆ PHỔ KẾ GMX35P4-70 BẰNG CHƯƠNG TRÌNH MCNP5


Chuyên ngành: Vật lý Nguyên tử, Hạt nhân và Năng lượng cao
Mã số chuyên ngành: 60 44 05


LUẬN VĂN THẠC SĨ VẬT LÝ


NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. TRƯƠNG THỊ HỒNG LOAN






Tp. Hồ Chí Minh, 2014

i
LỜI CÁM ƠN

Để hoàn thành luận văn này tác giả đã nhận được sự quan tâm và giúp đỡ tận tình
từ rất nhiều người.
Tôi xin bày tỏ lòng trân trọng và cảm ơn đến Cô TS. Trương Thị Hồng Loan là
người Thầy đã truyền đạt những kiến thức và kinh nghiệm quý báu trong quá trình học
tập của tôi và là người đã tận tình hướng dẫn và hỗ trợ tôi trong suốt thời gian thực hiện
luận văn.
Tôi xin chân thành cám ơn Thầy TS. Trần Thiện Thanh và Th.S Huỳnh Đình
Chương đã chia sẻ kinh nghiệm và đưa ra những góp ý quý báu trong quá trình tôi thực
hiện luận văn này.
Tôi xin gửi lời cảm ơn đến Phòng Kỹ thuật Hạt nhân – Trường Đại học Khoa học
Tự nhiên Tp. HCM đã hỗ trợ thiết bị hệ phổ kế gamma HPGe cho tôi trong quá trình
thực hiện luận văn.
Tôi xin gửi lời cảm ơn đến Quý Thầy Cô trong Bộ môn Vật lý Hạt nhân Trường
Đại học Khoa học Tự nhiên Tp. HCM đã luôn tạo điều kiện tốt để tôi có thể học tập và
thực hiện luận văn này.
Tôi xin gửi lời cảm ơn đến các bạn kỹ thuật viên Phòng Kỹ thuật Hạt nhân – Trường
Đại học Khoa học Tự nhiên Tp. HCM, đặc biệt là bạn Huỳnh Thị Yến Hồng, bạn
Trương Hữu Ngân Thy, và bạn Vũ Ngọc Ba đã nhiệt tình giúp đỡ và hỗ trợ tôi về phần
tư liệu của hệ máy và đo đạc thực nghiệm trong suốt quá trình thực hiện luận văn này.
Và tôi cũng xin gửi lời cảm ơn chân thành và tình yêu thương sâu sắc đến gia đình
và những người bạn đã luôn hỗ trợ và động viên tôi hoàn thành luận văn này.

Tp. Hồ Chí Minh, ngày 02 tháng 09 năm 2014




Trần Nguyễn Thùy Ngân

ii

MỤC LỤC
MỤC LỤC ii
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ iv
DANH MỤC CÁC BẢNG v
DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT vii
MỞ ĐẦU 1
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 3
1.1. Tình hình nghiên cứu trên thế giới và trong nước về đặc trưng hiệu suất của hệ
phổ kế gamma sử dụng đầu dò HPGe và hiệu chỉnh sự tự hấp thụ 3
1.2. Chương trình mô phỏng MCNP5 6
1.2.1. Giới thiệu chương trình MCNP 6
1.2.2. Cấu trúc tệp đầu vào trong MCNP 8
1.2.3. Tally F8 8
1.2.4. Đánh giá sai số 9
1.3. Phần mềm ANGLE 3 11
1.4. Một vài đặc trưng cơ bản của đầu dò HPGe 13
1.4.1. Hiệu suất ghi nhận 13
1.4.2. Độ phân giải năng lượng FWHM 15
1.4.3. Tỷ số đỉnh-Compton P/C 16
CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH HÓA HỆ PHỔ KẾ GAMMA GMX35P4-70 BẰNG
MCNP5 17
2.1. Mô tả hệ phổ kế gamma 17
2.1.1. Đầu dò 18
2.1.2. Buồng chì 20
2.1.3. Nguồn chuẩn dạng điểm 20
2.1.4. Mẫu chuẩn RGU1 21
2.2. Mô hình hóa hệ phổ kế gamma dùng chương trình MCNP5 22
2.3. Kiểm tra hiệu lực mô hình 24

iii

2.4. Đề xuất mô hình hiệu chỉnh 26
2.4.1. Mô hình hiệu chỉnh lần dạng 1 27
2.4.2. Mô hình hiệu chỉnh dạng 2 29
CHƯƠNG 3: NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA HIỆU ỨNG TỰ HẤP THỤ LÊN
HIỆU SUẤT GHI ĐỐI VỚI HÌNH HỌC MẪU THỂ TÍCH 32
3.1. Khảo sát hiệu suất mẫu thể tích 32
3.1.1. Mẫu hộp hình trụ 32
3.1.2. Kiểm tra hiệu lực mô hình 32
3.1.2.1. So sánh hiệu suất từ chương trình MCNP5 với phần mềm ANGLE 333
3.1.2.2. So sánh hoạt độ
238
U trong mẫu RGU1 tính toán được từ hiệu suất mô
phỏng với số liệu cung cấp bởi IAEA 37
3.2. Mô phỏng hiệu suất mẫu thể tích theo vật liệu và theo mật độ của mẫu 44
KẾT LUẬN 55
KIẾN NGHỊ 56
TÀI LIỆU THAM KHẢO 57
DANH MỤC CÔNG TRÌNH 61



iv
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ
Hình 1.1. Minh họa phương pháp nội suy dùng xác định FWHM 15
Hình 2.1. Hệ phổ kế gamma đầu dò HPGe GMX35P4-70 18
Hình 2.2. Cấu trúc đầu dò GMX35P4-70 19
Hình 2.3. Cấu trúc buồng chì (kích thước theo cm) 20
Hình 2.4. Mô tả hình học và kích thước nguồn điểm [12] 21
Hình 2.5. Hình học mẫu đo hộp hình trụ 22
Hình 2.6. Mặt cắt dọc của hệ nguồn – đầu dò – buồng chì vẽ bằng MCNP5 23

Hình 3.1. Mặt cắt dọc nguồn – đầu dò – buồng chì của phép đo mẫu thể tích vẽ bằng
MCNP5 34
Hình 3.2. Sự phụ thuộc của f vào mật độ  39
Hình 3.3. Sự phụ thuộc của hệ số a theo ln(E) 40
Hình 3.4. Sự phụ thuộc của hệ số b theo ln(E) 41
Hình 3.5. Đường cong hiệu suất với vật liệu mẫu khác nhau tại mật độ 0,5 g/cm
3
47
Hình 3.6. Đường cong hiệu suất với vật liệu mẫu khác nhau tại mật độ 0,8 g/cm
3
47
Hình 3.7. Đường cong hiệu suất với vật liệu mẫu khác nhau tại mật độ 1,0 g/cm
3
48
Hình 3.8. Đường cong hiệu suất với vật liệu mẫu khác nhau tại mật độ 1,2 g/cm
3
48
Hình 3.9. Đường cong hiệu suất với vật liệu mẫu khác nhau tại mật độ 2,0 g/cm
3
49
Hình 3.10. Tỷ lệ hiệu suất đỉnh của các vật liệu mẫu so với mẫu đất trầm tích tại
mật độ 0,5 g/cm
3
52
Hình 3.11. Tỷ lệ hiệu suất đỉnh của các vật liệu mẫu so với mẫu đất trầm tích tại
mật độ 0,8 g/cm
3
52
Hình 3.12. Tỷ lệ hiệu suất đỉnh của các vật liệu mẫu so với mẫu đất trầm tích tại
mật độ 1,0 g/cm

3
53
Hình 3.13. Tỷ lệ hiệu suất đỉnh của các vật liệu mẫu so với mẫu đất trầm tích tại
mật độ 1,2 g/cm
3
53
Hình 3.14. Tỷ lệ hiệu suất đỉnh của các vật liệu mẫu so với mẫu đất trầm tích tại
mật độ 2,0 g/cm
3
54

v
DANH MỤC CÁC BẢNG
Bảng 1.1. Đánh giá sai số tương đối R 11
Bảng 2.1. Thông tin hoạt độ mẫu RGU1 do IAEA cung cấp 21
Bảng 2.2. So sánh giá trị từ mô phỏng và giá trị danh định 25
Bảng 2.3. So sánh giá trị từ mô phỏng và giá trị từ thực nghiệm của nhà sản xuất 25
Bảng 2.4. Giá trị hiệu suất đỉnh thực nghiệm và mô phỏng theo năng lượng 25
Bảng 2.5. So sánh giá trị mô phỏng với giá trị danh định và giá trị thực nghiệm từ nhà
sản xuất đối với mô hình hiệu chỉnh dạng 1 28
Bảng 2.6. Giá trị hiệu suất đỉnh thực nghiệm và mô phỏng theo năng lượng 28
Bảng 2.7. So sánh giá trị mô phỏng với giá trị danh định và giá trị thực nghiệm từ nhà
sản xuất đối với mô hình hiệu chỉnh dạng 2 29
Bảng 2.8. Giá trị hiệu suất đỉnh thực nghiệm và mô phỏng theo năng lượng 30
Bảng 2.9. Giá trị hiệu suất đỉnh theo năng lượng tính toán từ MCNP5 và ANGLE 3 với
nguồn đo ở khoảng cách 20,55 cm và 15,55 cm so với mặt đầu dò 31
Bảng 3.1. Thành phần cơ bản của các vật liệu mẫu cần khảo sát [1], [17] 33
Bảng 3.2. Giá trị hiệu suất đỉnh theo năng lượng của mẫu đất trầm tích với mật độ
0,5 g/cm
3

tính toán từ MCNP5 và ANGLE 3 34
Bảng 3.3. Giá trị hiệu suất đỉnh theo năng lượng của mẫu đất trầm tích với mật độ
0,8 g/cm
3
tính toán từ MCNP5 và ANGLE 3 35
Bảng 3.4. Giá trị hiệu suất đỉnh theo năng lượng của mẫu đất trầm tích với mật độ
1,0 g/cm
3
tính toán từ MCNP5 và ANGLE 3 35
Bảng 3.5. Giá trị hiệu suất đỉnh theo năng lượng của mẫu đất trầm tích với mật độ
1,2 g/cm
3
tính toán từ MCNP5 và ANGLE 3 36
Bảng 3.6. Giá trị hiệu suất đỉnh theo năng lượng của mẫu đất trầm tích với mật độ
2,0 g/cm
3
tính toán từ MCNP5 và ANGLE 3 36
Bảng 3.7. Giá trị hiệu suất đỉnh mô phỏng với vật liệu nước (
0
) 37
Bảng 3.8. Giá trị hiệu suất đỉnh mô phỏng theo mật độ của mẫu đất trầm tích 38
Bảng 3.9. Hệ số hiệu chỉnh sự tự hấp thụ của mẫu đất trầm tích 39

vi
Bảng 3.10. Giá trị a, b và hệ số tương quan r từ việc làm khớp f theo  dạng (3.3) 40
Bảng 3.11. Các giá trị a, b theo năng lượng đối với mẫu RGU1 42
Bảng 3.12. Kết quả tính f, 
0
và  ở một vài năng lượng đối với mẫu chuẩn RGU1 dạng
hộp hình trụ 42

Bảng 3.13. Số liệu diện tích đỉnh từ phổ đo của mẫu chuẩn RGU1 với một số
năng lượng đặc trưng 43
Bảng 3.14. Hoạt độ tính toán được của các đồng vị khảo sát trong mẫu RGU1 43
Bảng 3.15. So sánh hoạt độ của đồng vị
238
U trong mẫu chuẩn RGU1 với thông tin từ
nhà sản suất 43
Bảng 3.16. Giá trị hiệu suất đỉnh mô phỏng theo năng lượng với các vật liệu mẫu
khác nhau tại mật độ 0,5 g/cm
3
44
Bảng 3.17. Giá trị hiệu suất đỉnh mô phỏng theo năng lượng với các vật liệu mẫu
khác nhau tại mật độ 0,8 g/cm
3
45
Bảng 3.18. Giá trị hiệu suất đỉnh mô phỏng theo năng lượng với các vật liệu mẫu
khác nhau tại mật độ 1,0 g/cm
3
45
Bảng 3.19. Giá trị hiệu suất đỉnh mô phỏng theo năng lượng với các vật liệu mẫu
khác nhau tại mật độ 1,2 g/cm
3
46
Bảng 3.20. Giá trị hiệu suất đỉnh mô phỏng theo năng lượng với các vật liệu mẫu
khác nhau tại mật độ 2,0g/cm
3
46
Bảng 3.21. Sự thay đổi hiệu suất đỉnh (%) theo vật liệu mẫu tại mật độ 0,5 g/cm
3
49

Bảng 3.22. Sự thay đổi hiệu suất đỉnh (%) theo vật liệu mẫu tại mật độ 0,8 g/cm
3
50
Bảng 3.23. Sự thay đổi hiệu suất đỉnh (%) theo vật liệu mẫu tại mật độ 1,0 g/cm
3
50
Bảng 3.24. Sự thay đổi hiệu suất đỉnh (%) theo vật liệu mẫu tại mật độ 1,2 g/cm
3
50
Bảng 3.25. Sự thay đổi hiệu suất đỉnh (%) theo vật liệu mẫu tại mật độ 2,0 g/cm
3
51




vii
DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT
CHỮ VIẾT TẮT
TIẾNG ANH
TIẾNG VIỆT
ET
Efficiency Transfer
Chuyển đổi hiệu suất
FOM
Figure of Merit
Thông số đánh giá độ tin
cậy của phương pháp
Monte Carlo
FWHM

Full Width at Half
Maximum
Độ rộng tại nửa chiều cao
cực đại
GEANT
GEometry ANd Tracking
Chương trình mô phỏng
Monte Carlo của nhóm
R. Brun, CERN
GEB
Gaussian Energy
Broadenning
Mở rộng năng lượng dạng
Gauss
HPGe
High Purity Germanium
Germanium siêu tinh khiết
IAEA
International Atomic
Energy Agency
Cơ quan năng lượng
nguyên tử Quốc tế
MCG
Monte Carlo Gamma
Chương trình Monte Carlo
gamma xử lý các
năng lượng cao
MCNG
Monte Carlo Neutron
Gamma

Chương trình Monte Carlo
ghép cặp neutron-gamma
MCN
Monte Carlo Neutron
Chương trình Monte Carlo
xử lý bài toán vận chuyển
neutron
MCNP
Monte Carlo N Particle
Chương trình Monte Carlo
mô phỏng vận chuyển N
hạt
P/C
Peak to Compton
Tỷ số đỉnh-Compton

viii
P/T
Peak to Total
Tỷ số đỉnh-tổng
PENELOPE
PENetration and Energy
LOss of Photon and
Electrons
Chương trình mô phỏng
Monte Carlo PENELOPE
của nhóm Salvat
REGe
Reverse Electrode Coaxial
Germanium Detector

Đầu dò germanium điện
cực ngược
VOV
Variance of Variance
Thông số đánh giá độ tin
cậy của phương pháp
Monte Carlo
XtRa
eXtended Range
Germanium Detector
Đầu dò germanium dải đo
rộng

1
MỞ ĐẦU
Vào tháng 7 năm 2013, Phòng thí nghiệm Kỹ thuật Hạt Nhân có lắp ráp hệ phổ kế
gamma phông thấp sử dụng đầu dò bán dẫn germanium siêu tinh khiết (HPGe) cấu
hình đồng trục của hãng Ortec với số hiệu GMX35P4-70. Trước khi đưa hệ phổ kế vào
sử dụng trong việc phân tích mẫu môi trường hay mẫu kích hoạt neutron cần hiệu chuẩn
hệ phổ kế về mặt năng lượng cũng như hiệu suất ghi nhận, đồng thời khảo sát các thông
số cơ bản của đầu dò.
Mục đích nghiên cứu của luận văn này là nghiên cứu đặc trưng hiệu suất ghi nhận
đối với nguồn điểm và nguồn dạng thể tích của đầu dò; đồng thời xác định hệ số hiệu
chỉnh sự tự hấp thụ theo năng lượng, mật độ và vật liệu mẫu với hình học mẫu dạng
hộp hình trụ nhằm ứng dụng vào quy trình xác định hoạt độ của mẫu môi trường sử
dụng hệ phổ kế gamma. Phương pháp nghiên cứu sử dụng trong luận văn là phương
pháp Monte Carlo sử dụng chương trình mô phỏng MCNP5. Kết quả được kiểm chuẩn
bằng thực nghiệm và chương trình ANGLE 3. Từ đó áp dụng xác định hoạt độ của
đồng vị
238

U thông qua đỉnh 63,3 keV của mẫu chuẩn đất RGU1 và đánh giá sự mất
cân bằng địa hóa của
226
Ra so với nguyên tố mẹ
238
U trong mẫu đất này.
Với mục đích nêu trên, nội dung của luận văn bao gồm 3 chương:
- Chương 1: Tổng quan tình hình nghiên cứu trên thế giới và trong nước về đặc
trưng hiệu suất của hệ phổ kế gamma sử dụng đầu dò HPGe và hiệu chỉnh sự tự hấp
thụ, giới thiệu về chương trình MCNP5, phần mềm ANGLE 3 và một số đặc trưng cơ
bản của đầu dò.
- Chương 2: Giới thiệu chi tiết về hệ phổ kế gamma phông thấp được dùng để mô
hình hóa. Sử dụng chương trình MCNP5 để mô hình hóa hệ phổ kế gamma. Sau đó,
kiểm tra độ tin cậy của việc mô hình hóa sử dụng MCNP5 bằng cách xác định hiệu suất
đỉnh ở năng lượng 1332,5 keV của
60
Co tại khoảng cách 25 cm so với mặt đầu dò và
so sánh với giá trị được cung cấp bởi nhà sản xuất cũng như giá trị hiệu suất thực
nghiệm. Mô hình hiệu chỉnh cấu hình của đầu dò được xây dựng bằng MCNP5 để làm
phù hợp hiệu suất mô phỏng và hiệu suất thực nghiệm. Hiệu lực mô hình được kiểm

2
chứng thông qua so sánh hiệu suất theo năng lượng thu được từ mô phỏng với hiệu suất
thực nghiệm và hiệu suất tính toán từ phần mềm ANGLE 3.
- Chương 3: Khảo sát hiệu suất ghi của đầu dò với mẫu thể tích dạng hộp hình trụ
với các vật liệu mẫu là nước, đất trầm tích, đất thường, bột cỏ và bột sữa cùng với mật
độ mẫu 0,5 g/cm
3
, 0,8 g/cm
3

, 1,0 g/cm
3
, 1,2 g/cm
3
và 2,0 g/cm
3
thông qua tính toán từ
kết quả mô phỏng bằng MCNP5. Sau đó, kiểm tra độ tin cậy của mô hình bằng cách so
sánh hiệu suất đỉnh theo năng lượng thu được từ mô phỏng với hiệu suất tính toán từ
phần mềm ANGLE 3. Tính toán hệ số hiệu chỉnh sự tự hấp thụ trong mẫu đất trầm tích,
áp dụng vào tính toán hoạt độ của đồng vị
238
U trong mẫu chuẩn RGU1 và so sánh với
giá trị hoạt độ do IAEA cung cấp.















3

CHƯƠNG 1
TỔNG QUAN
1.1. Tình hình nghiên cứu trên thế giới và trong nước về đặc trưng hiệu suất của
hệ phổ kế gamma sử dụng đầu dò HPGe và hiệu chỉnh sự tự hấp thụ
Năm 2001, I.O.B. Ewa và cộng sự [14] đã dùng phương pháp Monte Carlo để xác
định hiệu suất ghi nhận đỉnh toàn phần của đầu dò bán dẫn đồng trục HPGe trong vùng
năng lượng từ 59,5 keV tới 1836 keV. Sai lệch giữa giá trị hiệu suất tính toán so với
giá trị hiệu suất thực nghiệm là từ 0,2% đến 12%.
Năm 2007, Martin Schlager [25] xây dựng mô hình mô phỏng hai đầu dò bán dẫn
HPGe loại điện cực ngược (ký hiệu REGe) và loại dải rộng (ký hiệu XtRa) ứng dụng
vào tính toán hiệu suất ghi nhận bằng chương trình mô phỏng MCNP4C2. Sai lệch giữa
hiệu suất mô phỏng và hiệu suất thực nghiệm là từ 10 – 20%. Tác giả đã khảo sát lại
cấu hình của hai đầu dò bằng phương pháp quét đầu dò (detector scanning) bằng nguồn
điểm chuẩn trực. Hiệu suất mô phỏng từ mô hình hiệu chỉnh của hai đầu dò so với hiệu
suất thực nghiệm sai lệch không quá 3%.
Năm 2010, Fatima Padilla Cabal và cộng sự [9] đã xây dựng một quy trình để hiệu
chỉnh cấu hình của đầu dò bán dẫn HPGe loại n. Phương pháp Monte Carlo sử dụng
chương trình mô phỏng MCNPX 2.6 và GEANT4 9.2 cùng với phương pháp bán thực
nghiệm được dùng để xây dựng đường cong hiệu suất của hệ đo. Do có sự sai lệch giữa
giá trị hiệu suất tính toán từ kết quả mô phỏng và giá trị hiệu suất thực nghiệm, qua
nghiên cứu nhóm tác giả đã tiến hành hiệu chỉnh khoảng cách từ lớp vỏ bên ngoài đầu
dò đến mặt trên của khối tinh thể cùng với bán kính và chiều cao của hốc bên trong
khối tinh thể. Qua hiệu chỉnh, độ lệch tương đối giữa hiệu suất thực nghiệm và hiệu
suất thu được từ mô phỏng đã giảm từ 18% xuống 4%.
Năm 2012, R. Berndt và P. Mortreau [7] đã nghiên cứu và hiệu chỉnh cấu hình của
đầu dò bánh dẫn HPGe loại n bằng thực nghiệm và mô phỏng Monte Carlo sử dụng
chương trình MCNP4C. Đầu dò được quét bằng nguồn
152
Eu để xác định lại các thông
số vật lý như bán kính và chiều dài khối tinh thể, bán kính hốc bên trong khối tinh thể

4
về khoảng cách từ lớp vỏ bên ngoài đầu dò đến mặt trên khối tinh thể. Qua hiệu chỉnh,
độ lệch tương đối giữa hiệu suất thực nghiệm và hiệu suất thu được từ mô phỏng đã
giảm từ 40% xuống 3 – 4% tùy theo năng lượng của bức xạ.
Năm 2013 Tran Thien Thanh và cộng sự [27] đã sử dụng chương trình mô phỏng
PENELOPE2008 và MCNP5 để nghiên cứu hiệu ứng năng lượng cut-off của photon
và electron đối với đáp ứng của đầu dò và xác suất xảy ra đỉnh thoát đối với việc xác
định hiệu suất đối với đầu dò bán dẫn HPGe loại n. Đồng thời, cấu hình của đầu dò
được nghiên cứu và hiệu chỉnh bằng mô phỏng PENELOPE2008 với sự thay đổi về
kích thước khối tinh thể, bề dày lớp chết boron và khoảng cách từ lớp vỏ bên ngoài đầu
dò đến mặt trên khối tinh thể.
Ngoài ra, ảnh hưởng riêng của lớp chết đến hiệu suất ghi nhận của đầu dò cũng
được quan tâm nghiên cứu.
Năm 2003, J. Ródenas và cộng sự [24] đã nghiên cứu ảnh hưởng của lớp chết đến
hiệu suất ghi nhận của đầu dò HPGe đối với mẫu môi trường dạng Marinelli bằng
phương pháp thực nghiệm và mô phỏng Monte Carlo dùng chương trình MCNP4B.
Năm 2010, Ngo Quang Huy [22] đã nghiên cứu sự suy giảm hiệu suất ghi nhận của
đầu dò bán dẫn HPGe loại p do ảnh hưởng của sự gia tăng bề dày lớp chết bằng phương
pháp mô phỏng Monte Carlo dùng chương trình MCNP5. Kết luận của tác giả là: sau
mười ba năm hoạt động, lớp chết của đầu dò là 1,46 mm so với giá trị ban đầu được
cung cấp bởi nhà sản xuất là 0,35 mm.
Năm 2012, A. Elanique và cộng sự [13] đã nghiên cứu ảnh hưởng của lớp chết đến
hiệu suất ghi nhận của đầu dò bán dẫn HPGe ở vùng năng lượng thấp bằng phương
pháp thực nghiệm và mô phỏng Monte Carlo dùng chương trình MCNPX. Kết quả
quan trọng của nghiên cứu là sự điều chỉnh bề dày của lớp chết từ 0,4 m
thành 7,5 m.
Tất cả các phép đo tốc độ phát gamma bằng đầu dò rắn chủ yếu là đo tương đối.
Mẫu nghiên cứu hoặc được so sánh trực tiếp với nguồn chuẩn có cùng chất phát gamma
hoặc so sánh gián tiếp với những chất phát gamma khác mà được dùng để xây dựng

đường cong hiệu suất cho cấu hình đầu dò – nguồn đặc biệt. Trong điều kiện lý tưởng

5
mẫu được đo và nguồn chuẩn sử dụng có cùng hình dạng, kích thước, mật độ và thành
phần. Điều này đảm bảo rằng trong số các yếu tố ảnh hưởng, ảnh hưởng tự hấp thụ mẫu
và chuẩn là như nhau. Tuy nhiên, trong khi hầu hết các phòng thí nghiệm đo mẫu môi
trường dùng hệ phổ kế gamma có thể chuẩn bị mẫu lý tưởng về hình dạng và kích cỡ,
nhưng khó có thể khống chế để có cùng mật độ và thành phần. Vì vậy người ta phải
hiệu chỉnh sự tự hấp thụ của mẫu. Phương pháp được ưa chuộng để hiệu chỉnh cấp độ
khác nhau của sự tự hấp thụ là chuẩn đầu dò sử dụng vật liệu tham khảo có thành phần
mẫu tự nhiên giống với mẫu đo cần phân tích. Tuy nhiên phương pháp này tốn rất nhiều
thời gian và không thực tế đối với đa số phòng thí nghiệm.
Năm 2001, F.L. Melquiades và C.R. Appoloni [20], đã nghiên cứu hiệu chỉnh tự
hấp thụ cho phép đo phổ gamma của mẫu sữa bột khi sử dụng hộp Marinelli. Sự tự hấp
thụ được xác định cho tính toán hoạt độ ở đỉnh 1460,8 keV của
40
K và ở 2614,47 keV
của
208
Tl trong các mẫu sữa bột.
Năm 2002, Francisco Javier Hernández Suárez [26] đã dùng phương pháp mô
phỏng Monte Carlo để hiệu chỉnh tự hấp thụ dùng phổ gamma môi trường. Tác giả đã
có kết luận: Hiệu chỉnh tự hấp thụ là thiết yếu trong phổ gamma môi trường. Trong
trường hợp thành phần cấu tạo của mẫu đã biết hoặc biết chưa rõ lắm, mô phỏng Monte
Carlo có thể cung cấp hệ số hiệu chỉnh chính xác cho phép tính hoạt độ. Trong trường
hợp thành phần cấu tạo mẫu biết ít thì tốt hơn là dùng phương pháp tương đối hoặc
thực nghiệm suy ra hệ số hiệu chỉnh. Điều cần lưu ý là không áp dụng được mô phỏng
Monte Carlo để hiệu chỉnh nếu không biết trước thành phần cấu tạo mẫu.
Năm 2004, C.A. McMahon, M.F. Fegan, J. Wong, S.C. Long, T.P. Ryan và P.A.
Colgan [19] nghiên cứu sự tự hấp thụ đối với các mẫu môi trường có vật liệu mẫu và

mật độ khác nhau thông qua sử dụng mẫu chuẩn là nước. Từ đó thiết lập hệ số hiệu
chỉnh tự hấp thụ đối với các vật liệu mẫu khác nhau. Phương pháp này ít tốn thời gian
và do đó đáp ứng được nhu cầu ứng dụng hệ phổ kế gamma trong phép đo môi trường.
Năm 2006 M. Mostajaboddavati, S. Hassanzadeh, H. Faghihian, M.R. Abdi và M.
Kamali [21] đã tìm ra sự phụ thuộc của hệ số tự hấp thụ của các nguyên tố phóng xạ
(họ
238
U, họ
232
Th, họ
137
Cs và họ
40
K) vào mật độ của mẫu đất sử dụng hộp Marinelli.

6
Trong nghiên cứu này, bảy mẫu đất có mật độ thay đổi từ 1,090 g/cm
3
đến 1,603 g/cm
3

được khảo sát và đều có kết quả là hệ số tự hấp thụ và mật độ phụ thuộc tuyến tính với
với nhau.
Năm 2013, Ngo Quang Huy, Do Quang Binh, Vo Xuan An, Truong Thi Hong
Loan, Nguyen Thanh Can [23] đã nghiên cứu hiệu chỉnh tự hấp thụ đối với việc xác
định
238
U thông qua đỉnh 63,3 keV bằng chương trình mô phỏng MCNP5.
Trong luận văn này chúng tôi đi nghiên cứu đặc trưng hiệu suất ghi nhận và ảnh
hưởng của hiệu ứng tự hấp thụ trên hệ phổ kế gamma phông thấp sử dụng đầu dò HPGe

GMX35P4-70 với hình học mẫu trụ bằng phương pháp Monte Carlo sử dụng chương
trình MCNP5. Kết quả được kiểm chứng bằng thực nghiệm và phần mềm ANGLE 3.
1.2. Chương trình mô phỏng MCNP5
1.2.1. Giới thiệu chương trình MCNP
MCNP (Monte Carlo N – Particle) là một chương trình ứng dụng phương pháp
Monte Carlo để mô phỏng quá trình vật lý hạt nhân đối với neutron, photon, electron
(các quá trình phân rã hạt nhân, tương tác giữa các tia bức xạ với vật chất, thông lượng
neutron,…).
MCNP là một công cụ tính toán rất mạnh, có thể mô phỏng vận chuyển neutron,
photon và electron và giải các bài toán vận chuyển bức xạ ba chiều, phụ thuộc thời
gian, năng lượng liên tục trong các lĩnh vực từ thiết kế lò phản ứng đến bảo vệ bức xạ
và vật lý y học đối với các miền năng lượng neutron từ 10
-11
MeV đến 20 MeV và các
miền năng lượng photon và electron từ 1 keV đến 1000 MeV. Chương trình này là công
cụ mô phỏng được thiết lập rất tốt cho phép người sử dụng xây dựng các dạng hình học
phức tạp và mô phỏng dựa trên các thư viện hạt nhân. Sự phức tạp của tương tác photon
cũng được xử lý trong chương trình MCNP. Chương trình điều khiển các quá trình
bằng cách gieo số theo quy luật thống kê cho trước và mô phỏng được thực hiện trên
máy tính vì số lần cần thiết thường rất lớn [4], [28], [29].
Tại trung tâm Los Alamos, phương pháp Monte Carlo đã được bắt đầu ứng dụng từ
những năm 1940 bởi Tiến sĩ Stanislaw và cộng sự, và chương trình MCNP là một trong
những sản phẩm ra đời từ việc ứng dụng này. Tiền thân của MCNP là một chương trình

7
Monte Carlo vận chuyển hạt mang tên là MCS được phát triển tại Los Alamos từ năm
1963. Tiếp theo đó là MCN được phát triển vào năm 1965. Chương trình MCN có thể
giải bài toán các neutron tương tác với vật chất hình học ba chiều và sử dụng các thư
viện số liệu vật lý. MCN được hợp nhất với MCG (chương trình Monte Carlo gamma
xử lý các photon năng lượng cao) năm 1973 để tạo ra MCNG – chương trình ghép cặp

neutron – gamma. Sau đó, MCNG được hợp nhất với MCP (chương trình Monte Carlo
photon với xử lý vật lý chi tiết đến năng lượng 1 keV) để mô phỏng chính xác các
tương tác neutron – photon song hiện nay nó lại mang ý nghĩa là Monte Carlo N hạt,
với N có thể là neutron, photon và electron [4], [16].
Các phiên bản của MCNP [4], [16]:
- MCNP3 được viết lại hoàn toàn và công bố năm 1983. MCNP3 là phiên bản
đầu tiên được phân phối quốc tế. Các phiên bản tiếp theo MCNP3A và MCNP3B lần
lượt được ra đời tại phòng thí nghiệm Los Alamos trong suốt thập niên 1980.
- MCNP4 được công bố năm 1990, cho phép việc mô phỏng được thực hiện trên
các cấu trúc máy tính song song. MCNP4 cũng đã bổ sung phần vận chuyển electron.
- MCNP4A được công bố năm 1993 với các điểm nổi bật là phân tích thống kê
được nâng cao.
- MCNP4B được công bố năm 1997 với việc tăng cường các quá trình vật lý của
photon và đưa vào các toán tử vi phân nhiễu loạn.
- MCNPX được công bố lần đầu tiên vào 1999 trên nền tảng của MCNP4B với
mô hình mất mát năng lượng do va chạm được cải tiến, và phát triển dần đến năm 2011
với các mức năng lượng và chủng loại hạt được mở rộng.
- MCNP4C được công bố năm 2000 với các tính năng của electron được cập nhật,
xử lý cộng hưởng không phân giải.
- MCNP4C2 có bổ sung thêm các đặc trưng mới như hiệu ứng quang hạt nhân và
các cải tiến cửa sổ trọng số, được công bố năm 2001.
- MCNP5 được công bố vào năm 2003 cùng với việc cập nhật các quá trình tương
tác mới chẳng hạn như các hiện tượng va chạm quang hạt nhân, hiệu ứng giãn nở
Doppler, kỹ thuật giảm phương sai với tally độ cao xung.

8
- MCNP6 được công bố năm 2013, là sự kết hợp giữa MCNP5 và MCNPX, bổ
sung thêm các đặc trưng mới như vận chuyển electron được mở rộng xuống đến 10 eV,
mô tả quá trình phát bức xạ huỳnh quang và electron Auger…
1.2.2. Cấu trúc tệp đầu vào trong MCNP

Cấu trúc tệp đầu vào trong MCNP được trình bày như sau [5], [29]:
Dòng thông báo hoặc dùng để ghi chú (tùy ý)
Dòng thông báo tên bài toán
Định nghĩa ô mạng
<dòng trống>
Định nghĩa các mặt
<dòng trống>
Định nghĩa dữ liệu
1.2.3. Tally F8
Tally F8 được dùng trong MCNP với chức năng đánh giá độ cao xung (hỗ trợ việc
đánh giá hiệu suất ghi nhận của đầu dò theo năng lượng) bằng việc cung cấp các phân
bố năng lượng của xung được tạo ra trong đầu dò và cho biết sự mất năng lượng trong
ô mạng đó. Tally F8 được tính toán ở các điểm nguồn và các mặt của ô đầu dò [5],
[28].
Đánh giá độ cao xung F8 được mô phỏng tương tự một đầu dò vật lý với bộ phân
tích năng lượng đa kênh. Các khoảng năng lượng trong đánh giá F8 tương ứng với năng
lượng toàn phần của một bức xạ mất đi trong đầu dò. Tương tự như vậy, đánh giá độ
cao xung ô nguồn được tính bằng năng lượng nhân với trọng số của hạt nguồn. Khi
một hạt đi qua một bề mặt, năng lượng nhân với trọng số của hạt sẽ bị trừ đi trong ô
mà nó đi khỏi và cộng thêm vào trong ô mà nó đi tới. Năng lượng ở đây là động năng
của hạt cộng với 2m
o
c
2
= 1,022 MeV nếu hạt là positron. Ở cuối lịch sử các dữ liệu
được ghi nhận trong ô sẽ được chia cho trọng số của nguồn. Năng lượng tính ra sẽ xác
định khoảng năng lượng nào được ghi nhận xung. Giá trị của số đếm là trọng số của
nguồn đối với đánh giá F8 và trọng số của nguồn nhân với năng lượng nếu là đánh giá

9

*F8. Giá trị của số đếm sẽ là 0 nếu không có hạt nào vào trong ô trong suốt lịch sử [5],
[28].
Đánh giá độ cao xung khác so với các đánh giá khác của MCNP ở điểm là F8:P,
F8:E và F8:P, E đều tương đương với nhau. Tất cả năng lượng của cả photon và electron
nếu hiện diện đều sẽ được tính dù cho đánh giá nào được mô tả [1], [5].
Khi đánh giá độ cao xung được dùng với các khoảng năng lượng, cần chú ý đến các
số đếm âm từ các quá trình không tương tự và các số đếm zero được tạo nên bởi các
hạt đi qua ô mà không để lại năng lượng. MCNP xử lý việc này bằng cách đếm các
hiện tượng này vào bin năng lượng zero và một bin năng lượng nhỏ (thường là
10
-5
MeV) và từ đó chúng ta có thể cô lập chúng.
Tuy nhiên trong thực nghiệm do ảnh hưởng của ba hiệu ứng là sự giãn nở thống kê
số lượng các hạt mang điện, hiệu ứng tập hợp điện tích và sự đóng góp của nhiễu tín
hiệu điện tử làm cho các đỉnh năng lượng toàn phần của phổ gamma thực nghiệm của
dạng đỉnh Gauss. Do đó, trong quá trình mô phỏng còn sử dụng thêm lựa chọn GEB
của đánh giá F8. Với lựa chọn GEB này phổ gamma mô phỏng phù hợp tốt với phổ
gamma thực nghiệm [5].
Trong MCNP thì FWHM được xác định theo công thức [1], [5]:
2
FWHM a b E cE (1.1)  

Trong đó a, b và c là các hệ số được xác định bằng cách làm khớp số liệu FWHM
từ thực nghiệm theo dạng của biểu thức (1.1). Các hệ số này sẽ được sử dụng cho quá
trình mô phỏng phân bố độ cao xung theo năng lượng.
1.2.4. Đánh giá sai số
Trong MCNP các kết quả truy xuất được chuẩn hóa trên một hạt nguồn cùng với
sai số tương đối R, các đại lượng cần được đánh giá sai số tương đối R sẽ được tính
toán sau mỗi quá trình mô phỏng bằng phương pháp Monte Carlo. Một kết quả mô
phỏng tốt sẽ có R tỷ lệ với

1/ N
với N là số quá trình, sai số tương đối được dùng để
xác định khoảng tin cậy của trị trung bình và cho biết kết quả nào là kết quả thực. Theo
định lý của giới hạn trung tâm khi
N 
thì có 68% cơ hội giá trị thực nằm trong

10
khoảng
x 
và có 95% cơ hội giá trị thực nằm trong khoảng
x2
. Tuy nhiên đây
chỉ là độ chính xác của bản thân phương pháp Monte Carlo chứ không phải là độ chính
xác của kết quả mô phỏng so với kết quả thực nghiệm. Trong MCNP sai số tương đối
R được định nghĩa là tỷ số giữa số lệch chuẩn và giá trị trung bình của kết quả mô
phỏng. Sai số trung bình R được dùng để phân tích kết quả mô phỏng được đánh giá
như trong bảng 1.1 [4], [5], [28].
x
R S / x (1.2)

Và phương sai
2
x
S
được xác định bởi
2
2
x
S

S (1.3)
N


Với
 
N
2
i
2
22
i1
xx
S x x (1.4)
N1


  



N
22
i
i1
1
x x (1.5)
N





Do đó,
1/2
N
2
1/2
2
i
i1
22
N
i
i1
x
1 x 1
R 1 (1.6)
NN
x
x







   

















Ngoài ra, để theo dõi diễn biến của kết quả truy xuất, MCNP còn đưa ra tiêu chuẩn
FOM (Figure of Merit) sau mỗi lần truy suất kết quả. Giá trị FOM được xác định bởi
công thức [4], [28]:
2
1
FOM (1.7)
RT


với T là thời gian tính toán bằng phút.


11
Bảng 1.1. Đánh giá sai số tương đối R
R
Ý nghĩa của kết quả

< 0.5
0,2 – 0,5
0,1 – 0,2
< 0,1
< 0,05
Không có ý nghĩa
Có thể chấp nhận trong một vài trường hợp
Còn nghi ngờ
Tin cậy (ngoại trừ đầu dò điểm hoặc vòng)
Tin cậy cho cả đầu dò điểm hoặc vòng
Giá trị FOM càng lớn thì quá trình mô phỏng Monte Carlo càng hiệu quả vì chỉ cần
ít thời gian tính toán cũng có thể đạt được giá trị R mong muốn. Khi N tăng thì giá trị
FOM sẽ tiến đến giá trị không đổi vì tỷ lệ R
2
với 1/N và T tỷ lệ với N.
Đồng thời để đánh giá độ chính xác của sự ước lượng sai số tương đối R, MCNP
đưa ra tiêu chuẩn VOV để đánh giá độ lệch tương đối của sai số tương đối R. Giá trị
VOV được xác định bởi công thức [28]:
 
 
 
N
4
22
i
x
i1
2
2
N

2
x
i
i1
xx
SS
1
VOV (1.8)
SN
xx



  







với
 
22
x
SS
là phương sai của
2
x
S

Giá trị VOV giảm theo 1/N và trong tất cả tally giá trị của VOV tốt là luôn
nhỏ hơn 0,1.
1.3. Phần mềm ANGLE 3
ANGLE là một phần mềm giúp người dùng tính toán hiệu suất ghi nhận bức xạ
gamma của đầu dò bán dẫn và ANGLE 3 là phiên bản mới nhất của phần mềm này sau
hai mươi năm phát triển bởi Slobodan Jovanovic và Aleksandar Dlabac thuộc trường
Đại học Montenegro, chương trình này có độ tin cậy cao và được nhiều phòng thí
nghiệm lớn trên thế giới sử dụng như Trung tâm Năng lượng Nguyên tử Quốc tế
(IAEA), Viện Tiêu chuẩn và Kỹ thuật Quốc gia Hoa Kỳ (NIST), và Phòng thí nghiệm
Quốc gia Los Alamos Mỹ.

12
ANGLE cho phép xác định tương đối chính xác hoạt độ của các mẫu phân tích phát
bức xạ gamma thông qua việc tính toán hiệu suất ghi với hình học mẫu và vật liệu mẫu
không hoàn toàn giống với mẫu chuẩn. Phần mềm sử dụng phương pháp chuyển đổi
hiệu suất “efficiency transfer” (ET) dựa trên việc tính toán góc khối hiệu dụng của phép
đo

.
ANGLE kết hợp ưu điểm của phương pháp tuyệt đối (Monte Carlo) và phương
pháp tương đối (dựa vào mẫu chuẩn), hạn chế được sai số hệ thống và giới hạn trong
việc làm thực nghiệm.
ANGLE được áp dụng rộng rãi trong việc tính toán hiệu suất ghi đối với hầu hết
các hệ phổ kế gamma trong thực tế (loại đầu dò cùng cấu hình, hình học và thể tích của
mẫu, vật liệu mẫu, khoảng cách từ nguồn đến đầu dò,…).
Những đặc trưng chính của ANGLE [6]:
- Khả năng ứng dụng rộng rãi trong tính toán hiệu suất ghi có liên quan đến hệ
phổ kế gamma như đo đạc và quản lý chất phóng xạ, quan trắc môi trường, xử lý chất
thải phóng xạ, phân tích kích hoạt neutron NAA,…).

- Phương pháp tính toán dựa trên phép chuyển đổi hiệu suất ET và tính toán góc
khối hiệu dụng với độ chính xác cao (sai số chỉ khoảng vài phần trăm), cho thấy độ tin
cậy so với các phương tính toán toán hiệu suất khác.
- Giao diện thân thiện với người sử dụng, linh hoạt trong việc thay đổi thông số
đầu vào.
- Thời gian cho một phép tính rất nhanh, thường chưa đến một phút khi sử dụng
máy tính cá nhân.
Để ANGLE thực hiện một phép tính hiệu suất ghi của đầu dò, người sử dụng cần
nhập những thông số sau [6]:
- Thông tin về đầu dò bao gồm: loại đầu dò, bán kính và chiều dài của khối tinh
thể germanium, bán kính đường cong bo góc của khối tinh thể, kính thước của hốc bên
trong khối tinh thể, bề dày lớp chết mặt ngoài khối tinh thể và ở mặt của hốc tinh thể,
kích thước lớp vỏ nhôm bao khối tinh thể, Người sử dụng chỉ cần nhập đầy đủ các
thông tin mà phần mềm yêu cầu để mô tả lại cấu hình của đầu dò.

13
- Thông tin về mẫu đo bao gồm: hình học, kích thước và vật liệu của hộp
chứa mẫu.
- Thông tin về hình học phép đo (khoảng cách từ mẫu đo đến đầu dò).
- Nguồn phát phóng xạ: kích thước, vật liệu và mật độ của nguồn phát.
- Thông tin về năng lượng của bức xạ cần tính hiệu suất ghi và đường cong hiệu
suất tham khảo. Trong đó, đường cong hiệu suất tham khảo được xây dựng từ bộ số
liệu thực nghiệm.
Dựa trên những thông số được cung cấp, ANGLE sẽ tính toán ra hiệu suất ghi theo
yêu cầu của người sử dụng. Ví dụ: sau khi nhập đầy đủ thông tin về đầu dò, mẫu đo,
các năng lượng cần khảo sát và đường cong hiệu suất xây dựng từ số liệu thực nghiệm
của mẫu đo ở khoảng cách 25 cm so với đầu đò, ANGLE sẽ tính toán hiệu suất ghi đối
với mẫu đo đó ở khoảng cách 20 cm, 15 cm, hoặc 10 cm. Ngoài ra, với đường cong
hiệu suất xây dựng từ số liệu thực nghiệm của nguồn phát dạng điểm, ANGLE có thể
tính toán hiệu suất ghi đối với mẫu đo hình trụ hoặc mẫu Marinelli.

1.4. Một vài đặc trưng cơ bản của đầu dò HPGe
1.4.1. Hiệu suất ghi nhận
Khi bức xạ tới đầu dò, tương tác với vật liệu đầu dò xảy ra theo một trong các hiệu
ứng chính sau: hiệu ứng quang điện, tán xạ Compton, tán xạ Thomson, và hiệu ứng tạo
cặp. Trong đó hiệu ứng quang điện sẽ chuyển toàn bộ năng lượng toàn phần của bức
xạ cho đầu dò còn các hiệu ứng khác chỉ chuyển một phần năng lượng của bức xạ cho
đầu dò. Hiệu suất của đầu dò được chia làm hai loại: hiệu suất tuyệt đối và hiệu suất
nội [2].
Hiệu suất tuyệt đối (
abs
) được định nghĩa là tỷ số giữa số các xung ghi nhận được
và số bức xạ được phát ra bởi nguồn. Hiệu suất tuyệt đối không chỉ phụ thuộc vào tính
chất của đầu dò mà còn phụ thuộc vào hình học phép đo như khoảng cách từ nguồn
đến dầu dò [2].
Hiệu suất nội (
int
) được định nghĩa là tỷ số giữa số các xung ghi nhận được và số
bức xạ tới đầu dò.

14
Đối với những nguồn đồng vị, hai hiệu suất này có mối liên hệ như sau:
int abs
(4 / ) (1.9)    

Với  là góc khối của đầu dò được nhìn từ vị trí của nguồn.
Hiệu suất nội tiện lợi hơn nhiều so với hiệu suất tuyệt đối, bởi vì hiệu suất nội gần
như không phụ thuộc vào yếu tố hình học giữa đầu dò và nguồn, nó chỉ phụ thuộc vào
vật liệu đầu dò, năng lượng bức xạ tới và bề dày vật lý của đầu dò theo chiều bức xạ
tới. Sự phụ thuộc nhỏ vào khoảng cách giữa nguồn và đầu dò vẫn còn, bởi vì quãng
đường trung bình của bức xạ xuyên qua đầu dò sẽ thay đổi một ít theo khoảng cách

này.
Mặt khác, hiệu suất cũng được phân loại theo bản chất của bức xạ được ghi nhận
bao gồm hiệu suất tổng và hiệu suất đỉnh [2].
Hiệu suất toàn phần hay hiệu suất tổng (
total
) được sử dụng khi ghi nhận tất cả xung
từ đầu dò. Tất cả các tương tác dù có năng lượng thấp cũng giả sử được ghi nhận.
Hiệu suất đỉnh (
peak
) được giả sử chỉ có những tương tác mà làm mất hết toàn bộ
năng lượng của bức xạ tới được ghi nhận.
Hiệu suất toàn phần và hiệu suất đỉnh được liên hệ bởi tỷ số “đỉnh – tổng” P/T được
định nghĩa như sau:
peak
total
P / T (1.10)




Trên thực tế, để giải quyết một số những khó khăn trong việc trình bày hiệu suất
của đầu dò, rất nhiều nhà sản xuất đầu dò đã mô tả hiệu suất đỉnh tương đối so với hiệu
suất đỉnh của đầu dò nhấp nháy NaI(Tl) hình trụ chuẩn có kích thước
7,62 cm x 7,62 cm (3” x 3”), khoảng cách giữa nguồn và đầu dò được cho là 25 cm
trong cả hai trường hợp để chuẩn hóa. Đỉnh năng lượng thông thường được sử dụng để
xác định hiệu suất tương đối là năng lượng 1332,5 keV của nguồn
60
Co với hiệu suất
đỉnh tuyệt đối của đầu dò NaI(Tl) là 1,2 x 10
–3

[5], [11].
Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất ghi của đầu dò:
Hiệu suất ghi nhận của đầu dò phụ thuộc vào các yếu tố sau: kiểu đầu dò, kích thước
đầu dò, hình học, kích thước và vật liệu của mẫu đo, khoảng cách từ mẫu đo tới đầu

15
dò, kiểu bức xạ quan tâm (alpha, beta, gamma cùng năng lượng của chúng), tán xạ
ngược của bức xạ từ môi trường xung quanh tới đầu dò và sự hấp thụ bức xạ trước khi
đến được đầu (do không khí, vật liệu bao quanh phần nhạy của đầu dò, bản thân vật
liệu mẫu và mật độ) [3], [4].
Trong phạm vi luận văn, chúng tôi quan tâm ảnh hưởng của sự tự hấp thụ bức xạ
bởi mẫu đo đối với hiệu suất ghi nhận của đầu dò.
Đối với mẫu đo môi trường thường có thể tích lớn thì một số bức xạ gamma phát
ra có khả năng bị mất một phần hay toàn bộ năng lượng của chúng trong mẫu đo trước
khi rời khỏi mẫu đến đầu dò. Ảnh hưởng này gọi là sự tự suy giảm hay sự tự hấp thụ.
Hiệu ứng sự tự hấp thụ xảy ra khi bức xạ gamma bị hấp thụ trong thể tích của mẫu.
Mức độ tự hấp thụ phụ thuộc vào hình học (bao gồm bề dày, thể tích mẫu), vật liệu và
mật độ của mẫu. Đối với phép đo có sử dụng mẫu chuẩn mà vật liệu hay mật độ của nó
không giống với mẫu phân tích thì cần phải hiệu chỉnh sự tự hấp thụ [3].

1.4.2. Độ phân giải năng lượng FWHM
Độ phân giải năng lượng được xác định bằng bề rộng ở một nửa chiều cao cực đại
của đỉnh năng lượng toàn phần, đơn vị biểu diễn là keV. Đầu dò có độ phân giải năng
lượng càng nhỏ càng có khả năng phân biệt tốt giữa hai bức xạ có năng lượng gần nhau.

Hình 1.1. Minh họa phương pháp nội suy dùng xác định FWHM
FWHM của một đỉnh phổ có thể được xác định thông qua phương pháp nội suy
như sau [15]:
UL
FWHM H – (1 ) H .11

Kênh