Código de transporte de N partículas de Monte Carlo

El transporte de partículas Monte Carlo N ( MCNP ) ^{[ 2 ]} es un código de transporte de radiación Monte Carlo de propósito general, energía continua, geometría generalizada y dependiente del tiempo, diseñado para rastrear muchos tipos de partículas en amplios rangos de energías y es desarrollado por el Laboratorio Nacional de Los Alamos . Las áreas de aplicación específicas incluyen, pero no se limitan a, protección radiológica y dosimetría, blindaje contra la radiación , radiografía , física médica, seguridad de criticidad nuclear , diseño y análisis de detectores, registro de pozos de petróleo nuclear , diseño de blancos de aceleradores , diseño de reactores de fisión y fusión , descontaminación y desmantelamiento. El código trata una configuración tridimensional arbitraria de materiales en celdas geométricas delimitadas por superficies de primer y segundo grado y toros elípticos de cuarto grado.

Normalmente se utilizan datos de sección transversal puntuales, aunque también se dispone de datos de grupo. En los cálculos de transporte de neutrones de MCNP, se tienen en cuenta todas las reacciones dadas en una evaluación de sección transversal particular (como los archivos de datos nucleares evaluados de ENDF). Los neutrones térmicos se describen mediante los modelos de gas libre y S(α,β). Los modelos de transporte de fotones de MCNP tienen en cuenta la dispersión incoherente y coherente, la posibilidad de emisión fluorescente tras absorción fotoeléctrica, la absorción en la producción de pares con emisión local de radiación de aniquilación y la radiación de frenado. Se utiliza un modelo de desaceleración continua para el transporte de electrones que incluye positrones, rayos X k y radiación de frenado, pero no incluye campos externos o autoinducidos.

Las características del código MCNP incluyen una fuente general, una fuente de criticidad y una fuente de superficie; graficadores de geometría y de recuento de salida; una colección de técnicas de reducción de varianza; una estructura de recuento flexible; y una amplia colección de datos de sección transversal.

Las simulaciones de MCNP registran los resultados mediante "registros". Al aplicarse a una superficie, una celda o una región del espacio en general, pueden registrar las siguientes magnitudes: corriente y flujo superficial, flujo volumétrico (longitud de la trayectoria), detectores puntuales o anulares, calentamiento de partículas, calentamiento por fisión, registro de altura de pulso para la deposición de energía o carga, registros de malla y registros de radiografía.

El código MCNP se utiliza habitualmente en situaciones donde la medición experimental directa resulta poco práctica, prohibitiva en cuanto a costes o imposible. Entre sus aplicaciones se incluyen el análisis y el diseño de blindajes contra la radiación, sistemas nucleares, detectores y fuentes de radiación. El código se distribuye con bibliotecas de datos nucleares evaluadas y facilita las actividades de verificación y validación mediante comparaciones de referencia y pruebas de regresión. La comunidad internacional considera que las capacidades predictivas de MCNP son altamente fiables, basándose en su rendimiento con conjuntos de pruebas de verificación y validación, comparaciones con códigos predecesores, pruebas automatizadas y la gran cantidad de trabajo realizado con él durante los últimos 60 años.

MCNP y el nombre Monte Carlo N-Particle son marcas registradas del Laboratorio Nacional de Los Alamos. El software está sujeto a los controles de exportación de tecnología nuclear de EE. UU. ^{[ 3 ].}

El método de Monte Carlo para el transporte de partículas de radiación tiene sus orígenes en LANL y se remonta a 1946. ^{[ 4 ]} Los creadores de estos métodos fueron Stanislaw Ulam , John von Neumann , Robert Richtmyer y Nicholas Metropolis . ^{[ 5 ]} El método de Monte Carlo para el transporte de radiación fue concebido por Stanislaw Ulam en 1946 mientras jugaba al solitario durante su recuperación de una enfermedad. " Después de pasar mucho tiempo tratando de estimar el éxito mediante cálculos combinatorios, me pregunté si un método más práctico... podría ser plantearlo, digamos, cien veces y simplemente observar y contar el número de jugadas exitosas ". En 1947, John von Neumann envió una carta a Robert Richtmyer proponiendo el uso de un método estadístico para resolver problemas de difusión y multiplicación de neutrones en dispositivos de fisión. ^{[ 6 ]} Su carta contenía un pseudocódigo de 81 pasos y fue la primera formulación de un cálculo de Monte Carlo para una máquina de computación electrónica. Las suposiciones de Von Neumann fueron: dependiente del tiempo, energía continua, esférica pero con variación radial, un material fisionable, dispersión y producción de fisión isotrópicas, y multiplicidades de fisión de 2, 3 o 4. Sugirió 100 neutrones cada uno para ser ejecutados para 100 colisiones y estimó que el tiempo de cálculo sería de cinco horas en ENIAC . ^{[ 7 ]} Richtmyer propuso sugerencias para permitir múltiples materiales fisionables, ninguna dependencia de la energía del espectro de fisión, una única multiplicidad de neutrones y ejecutar el cálculo para el tiempo de computadora y no para el número de colisiones. El código se finalizó en diciembre de 1947. Los primeros cálculos se ejecutaron en abril/mayo de 1948 en ENIAC.

Mientras esperaban el traslado físico de ENIAC, Enrico Fermi inventó un dispositivo mecánico llamado FERMIAC ^{[ 8 ]} para rastrear el movimiento de neutrones a través de materiales fisionables mediante el método de Monte Carlo. Los métodos de Monte Carlo para el transporte de partículas han impulsado el desarrollo computacional desde los inicios de las computadoras modernas, y esto continúa hasta el día de hoy.

En las décadas de 1950 y 1960, estos nuevos métodos se organizaron en una serie de códigos Monte Carlo de propósito especial, incluidos MCS, MCN, MCP y MCG. Estos códigos podían transportar neutrones y fotones para aplicaciones especializadas del LANL. En 1977, estos códigos separados se combinaron para crear el primer código generalizado de transporte de partículas de radiación Monte Carlo, MCNP. ^{[ 9 ] [ 10 ]} La primera versión del código MCNP fue la versión 3 y se publicó en 1983. Es distribuida por el Centro de Computación de Información de Seguridad Radiológica en Oak Ridge, Tennessee.

El método Monte Carlo N-Particle eXtended (MCNPX) se desarrolló en el Laboratorio Nacional de Los Alamos para extender las capacidades de MCNP a una gama más amplia de tipos de partículas, incluyendo nucleones e iones pesados ​​en amplios rangos de energía. Históricamente, MCNPX y MCNP5 se desarrollaron como ramas de código separadas para satisfacer diferentes necesidades de aplicación.

El código MCNP6 representa la fusión de MCNP5 y MCNPX en una base de código unificada, combinando sus respectivas capacidades en un único paquete de software con mantenimiento incluido.

La precisión de las simulaciones de transporte de radiación de Monte Carlo depende de múltiples factores, incluidos los modelos físicos empleados, la calidad de los datos nucleares y atómicos subyacentes, la geometría del problema y la convergencia estadística de los recuentos calculados. Por consiguiente, el rendimiento de los cálculos de MCNP se evalúa normalmente mediante estudios comparativos y de verificación y validación (V&V). ^{[ 11 ]}

Los códigos de transporte de Monte Carlo, incluido MCNP, se evalúan habitualmente comparando los resultados de la simulación con datos experimentales y problemas de referencia bien caracterizados. Las revisiones independientes y los esfuerzos de validación que se recogen en la literatura técnica analizan el rendimiento de MCNP en contextos como la seguridad de criticidad, el blindaje contra la radiación, la respuesta de detectores, la física de reactores, la física médica y los entornos de radiación espacial.

Como parte de su proceso de desarrollo y lanzamiento, el código MCNP se acompaña de pruebas formales de verificación y validación. ^{[ 11 ]} Estas actividades incluyen pruebas de regresión y problemas de prueba estandarizados diseñados para evaluar la consistencia numérica y la corrección de la implementación en versiones sucesivas del código. Las actividades de verificación también incluyen comparaciones con soluciones analíticas o semianalíticas para problemas de transporte simplificados, que se utilizan para confirmar la corrección de las implementaciones numéricas y el comportamiento algorítmico en casos límite. Para la seguridad de criticidad nuclear y aplicaciones relacionadas, los cálculos de MCNP se realizan con colecciones de modelos de referencia derivados del Manual del Proyecto Internacional de Evaluación de Referencia de Seguridad de Criticidad (ICSBEP), que proporciona valores de referencia basados ​​en experimentos para cantidades como k efectivo. ^{[ 12 ]}

Los estudios de evaluación comparativa y validación suelen analizar la concordancia con mediciones experimentales para observables y configuraciones específicas, e incluyen comparaciones entre códigos para explorar las diferencias en modelos físicos, bibliotecas de datos y métodos numéricos. Estos estudios tienen como objetivo caracterizar el comportamiento del código dentro de dominios de aplicación y regímenes energéticos definidos, en lugar de establecer jerarquías de rendimiento universales entre códigos de transporte de Monte Carlo.

• "Sitio web de MCNP" . Laboratorio Nacional de Los Alamos.

• "Centro de Computación para la Información sobre Seguridad Radiológica" . Laboratorio Nacional de Oak Ridge.

• Sood, Avneet; Forster, RA; Archer, BJ; Little, RC (2017). El método de Monte Carlo y MCNP: una breve revisión de nuestros 40 años de historia (Informe). Oficina de Información Científica y Técnica del Departamento de Energía de los Estados Unidos. OSTI 1371657 . 

• Carter, LL (1975). Desarrollo de código Monte Carlo en Los Alamos (PDF) (Informe). Laboratorio Nacional de Los Alamos.

• Eckhardt, R. (1987). Stan Ulam, John von Neumann y el método Montecarlo (PDF) (Reporte). Laboratorio Nacional de Los Álamos.

• Sitio web oficial de MCNP