Metodologia para mapeamento 3D de dose em um depósito de rejeitos radioativos utilizando MCNP e redes neurais

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: Botelho, Mario Hugo Dias da Silva
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Rio de Janeiro
Brasil
Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenharia
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Nuclear
UFRJ
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Resíduos radioativos
MCNP
Redes neurais
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA NUCLEAR::APLICACOES DE RADIOISOTOPOS::INSTRUMENTACAO PARA MEDIDA E CONTROLE DE RADIACAO
Link de acesso: http://hdl.handle.net/11422/19311
Resumo: Among the many applications of nuclear energy a usual problem and one of the most critical is the management of radioactive waste. For the waste management be considered adequate it is essential that the principles of radiation protection, including the optimization principle, be followed. In this research was elaborated a methodology for mapping the radiation dose in a radioactive waste disposal, depending on the threedimensional coordinate in space, with the purpose of optimize the radiation dose received by the disposal operator. The developed methodology join the Monte Carlo NParticle (MCNP) code with the technique of Artificial Neural Networks (RNAs), both widely diffused in nuclear engineering. The methodology was applied in a case study and the results obtained were accurate. Therefore, the combination of MCNP and RNAs proved to be adequate to perform the three-dimensional dose mapping on a radioactive waste disposal.
id UFRJ_82c2f035e1c3786a679938eed0c28d6b
oai_identifier_str oai:pantheon.ufrj.br:11422/19311
network_acronym_str UFRJ
network_name_str Repositório Institucional da UFRJ
repository_id_str
spelling Metodologia para mapeamento 3D de dose em um depósito de rejeitos radioativos utilizando MCNP e redes neuraisResíduos radioativosMCNPRedes neuraisCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA NUCLEAR::APLICACOES DE RADIOISOTOPOS::INSTRUMENTACAO PARA MEDIDA E CONTROLE DE RADIACAOAmong the many applications of nuclear energy a usual problem and one of the most critical is the management of radioactive waste. For the waste management be considered adequate it is essential that the principles of radiation protection, including the optimization principle, be followed. In this research was elaborated a methodology for mapping the radiation dose in a radioactive waste disposal, depending on the threedimensional coordinate in space, with the purpose of optimize the radiation dose received by the disposal operator. The developed methodology join the Monte Carlo NParticle (MCNP) code with the technique of Artificial Neural Networks (RNAs), both widely diffused in nuclear engineering. The methodology was applied in a case study and the results obtained were accurate. Therefore, the combination of MCNP and RNAs proved to be adequate to perform the three-dimensional dose mapping on a radioactive waste disposal.Dentre as diversas aplicações da energia nuclear, um problema comum e um dos mais críticos é o gerenciamento dos rejeitos radioativos. Para que o gerenciamento dos rejeitos seja considerado adequado é fundamental que sejam seguidos os princípios de proteção radiológica, dentre eles, o princípio de otimização. Nesta dissertação foi elaborada uma metodologia de mapeamento de dose de radiação no interior de um depósito de rejeitos, dependendo da sua coordenada tridimensional no espaço, com o objetivo de otimizar a dose de radiação recebida pelo operador do depósito. A metodologia desenvolvida combina o código de transporte de radiação Monte Carlo NParticle (MCNP) com a técnica de Redes Neurais Artificiais (RNAs), ambos amplamente difundidos na engenharia nuclear. A metodologia foi aplicada em um estudo de caso e os resultados obtidos foram precisos. Portanto, a combinação do MCNP e RNAs mostrou-se adequada para realizar o mapeamento tridimensional de um depósito de rejeitos radioativos.Universidade Federal do Rio de JaneiroBrasilInstituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de EngenhariaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia NuclearUFRJSchirru, Robertohttp://lattes.cnpq.br/2395014777190443Silva, Ademir Xavier daMól, Antônio Carlos de AbreuBotelho, Mario Hugo Dias da Silva2022-12-05T13:02:03Z2023-12-21T03:09:38Z2018-01info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://hdl.handle.net/11422/19311porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRJinstname:Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)instacron:UFRJ2023-12-21T03:09:38Zoai:pantheon.ufrj.br:11422/19311Repositório InstitucionalPUBhttp://www.pantheon.ufrj.br/oai/requestpantheon@sibi.ufrj.bropendoar:2023-12-21T03:09:38Repositório Institucional da UFRJ - Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)false
dc.title.none.fl_str_mv Metodologia para mapeamento 3D de dose em um depósito de rejeitos radioativos utilizando MCNP e redes neurais
title Metodologia para mapeamento 3D de dose em um depósito de rejeitos radioativos utilizando MCNP e redes neurais
spellingShingle Metodologia para mapeamento 3D de dose em um depósito de rejeitos radioativos utilizando MCNP e redes neurais
Botelho, Mario Hugo Dias da Silva
Resíduos radioativos
MCNP
Redes neurais
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA NUCLEAR::APLICACOES DE RADIOISOTOPOS::INSTRUMENTACAO PARA MEDIDA E CONTROLE DE RADIACAO
title_short Metodologia para mapeamento 3D de dose em um depósito de rejeitos radioativos utilizando MCNP e redes neurais
title_full Metodologia para mapeamento 3D de dose em um depósito de rejeitos radioativos utilizando MCNP e redes neurais
title_fullStr Metodologia para mapeamento 3D de dose em um depósito de rejeitos radioativos utilizando MCNP e redes neurais
title_full_unstemmed Metodologia para mapeamento 3D de dose em um depósito de rejeitos radioativos utilizando MCNP e redes neurais
title_sort Metodologia para mapeamento 3D de dose em um depósito de rejeitos radioativos utilizando MCNP e redes neurais
author Botelho, Mario Hugo Dias da Silva
author_facet Botelho, Mario Hugo Dias da Silva
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Schirru, Roberto
http://lattes.cnpq.br/2395014777190443
Silva, Ademir Xavier da
Mól, Antônio Carlos de Abreu
dc.contributor.author.fl_str_mv Botelho, Mario Hugo Dias da Silva
dc.subject.por.fl_str_mv Resíduos radioativos
MCNP
Redes neurais
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA NUCLEAR::APLICACOES DE RADIOISOTOPOS::INSTRUMENTACAO PARA MEDIDA E CONTROLE DE RADIACAO
topic Resíduos radioativos
MCNP
Redes neurais
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA NUCLEAR::APLICACOES DE RADIOISOTOPOS::INSTRUMENTACAO PARA MEDIDA E CONTROLE DE RADIACAO
description Among the many applications of nuclear energy a usual problem and one of the most critical is the management of radioactive waste. For the waste management be considered adequate it is essential that the principles of radiation protection, including the optimization principle, be followed. In this research was elaborated a methodology for mapping the radiation dose in a radioactive waste disposal, depending on the threedimensional coordinate in space, with the purpose of optimize the radiation dose received by the disposal operator. The developed methodology join the Monte Carlo NParticle (MCNP) code with the technique of Artificial Neural Networks (RNAs), both widely diffused in nuclear engineering. The methodology was applied in a case study and the results obtained were accurate. Therefore, the combination of MCNP and RNAs proved to be adequate to perform the three-dimensional dose mapping on a radioactive waste disposal.
publishDate 2018
dc.date.none.fl_str_mv 2018-01
2022-12-05T13:02:03Z
2023-12-21T03:09:38Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/11422/19311
url http://hdl.handle.net/11422/19311
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal do Rio de Janeiro
Brasil
Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenharia
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Nuclear
UFRJ
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal do Rio de Janeiro
Brasil
Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenharia
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Nuclear
UFRJ
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFRJ
instname:Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)
instacron:UFRJ
instname_str Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)
instacron_str UFRJ
institution UFRJ
reponame_str Repositório Institucional da UFRJ
collection Repositório Institucional da UFRJ
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFRJ - Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)
repository.mail.fl_str_mv pantheon@sibi.ufrj.br
_version_ 1861279116236423168

Registros relacionados