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

dc.contributor.advisorSchirru, Roberto
dc.contributor.referee1Silva, Ademir Xavier da
dc.contributor.referee2Mól, Antônio Carlos de Abreu
dc.creatorBotelho, Mario Hugo Dias da Silva
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/2395014777190443pt_BR
dc.date.accessioned2022-12-05T13:02:03Z
dc.date.available2026-05-16T03:07:41Z
dc.date.issued2018-01
dc.description.abstractAmong 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.en
dc.description.resumoDentre 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.pt_BR
dc.embargo.termsabertopt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11422/19311
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio de Janeiropt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInstituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenhariapt_BR
dc.publisher.initialsUFRJpt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Nuclearpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectResíduos radioativospt_BR
dc.subjectMCNPpt_BR
dc.subjectRedes neuraispt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA NUCLEAR::APLICACOES DE RADIOISOTOPOS::INSTRUMENTACAO PARA MEDIDA E CONTROLE DE RADIACAOpt_BR
dc.titleMetodologia para mapeamento 3D de dose em um depósito de rejeitos radioativos utilizando MCNP e redes neuraispt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR

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