CN103065056A - 一种基于数据场分割的移动人体剂量蒙特卡罗模拟方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于数据场分割的移动人体剂量蒙特卡罗模拟方法，包含如下步骤：获得计算输入参数；以实体的树形结构构建人体包围盒，得到人体的离散状态序列；将粒子径迹数据依据人体包围盒分割成灵敏数据场和非灵敏数据场；对两种数据场进行循环交替模拟，进出灵敏数据场时粒子进行相对状态转换，在同一模型中进行输运，进入灵敏数据场的粒子根据计数时刻点数m分裂成权重为1/m和1-1/m的两个粒子，分别在两个数据场中输运；经过线性插值得到人体在移动过程中精细的剂量变化情况。本发明能精确计算移动人体及各个器官的剂量变化情况，同时具有较高的速度，可广泛应用于辐射屏蔽、核辐射环境下的维修装配及漫游、核探测等领域。
Description
技术领域
本发明涉及辐射屏蔽、核辐射环境下的维修装配及漫游、核探测等领域的一种基于数据场分割的移动人体蒙特卡罗剂量计算方法。
背景技术
辐射屏蔽以及核辐射环境下维修装配及漫游、核探测等领域中评估人体极其各个器官的辐射剂量都是其中的重要课题。剂量计算方法一般分为解析方法和蒙特卡罗方法。解析方法对于几何和材料分布比较规则的问题具有快速和高计算精度的优势，但对于复杂的问题误差较大或无法求解；蒙特卡罗方法不受问题几何和材料的限制，在所有区域均可保持较高精度，但以计算时间为代价，广泛应用于辐射屏蔽及反应堆物理计算分析方面。
在实际应用中，如在反应堆的核辐射环境下进行设备的维修装配与人体漫游，该环境中几何部件结构十分复杂，材料分布不均匀，且人体在场中随时间移动，人体及其各个器官的接受剂量随时间和空间位置变化。
对于该类复杂的移动人体剂量计算问题，目前主要具体实现方法如下：
（1）解析方法：由于该方法受限于复杂几何的限制，通常对几何进行大量简化，非均匀材料进行均匀化处理，以化简为较规则的几何和材料再采用解析的方法求解。该种方法首先在完整反应堆装置的几何和材料的均匀化及简化处理上有一定的技术及实现上的困难，预处理耗时，简化后的模型与实际的问题差异较大，计算的剂量场分布粗糙，无法做精细分析；对于移动人体问题的计算，通常将移动人体以质点或以其最大所占空间作包围盒直接代替，无法精确计算人体所接受的剂量，更无法获得人体各个器官的剂量分布。
（2）蒙特卡罗方法：现有的蒙特卡罗程序大多只针对静态的几何材料及源的空间分布情况，无法直接进行移动人体的剂量计算，只能选取移动路径中若干代表性位置点，以当前时刻的几何、材料及源分布进行静态的粒子输运计算，所有选取的时刻点的粒子均从放射源发射开始，以表征移动人体在辐射场中连续移动的情况。该方法不受限于几何材料，较之解析方法可以获取精确的结果，以数字人体模型进行计算可获取人体及器官的剂量分布，如《HDRK-Man:a whole-body voxel model based on high-resolution color slice images of aKorean adult male cadaver》、《Dose conversion coefficients calculated using a series of adultJapanese voxel phantoms against external photon exposure》等文献中均有相关研究的描述。该种方法的缺陷在于：由于通常情况下移动人体相对于整个辐射场所占的空间比较小，因此会对占据绝大多数空间的非移动场进行大量的重复计算，导致整个计算过程耗时严重；没有考虑人体在移动过程中对辐射场的影响以及由于粒子与人体的相互作用，该时刻点对下一时刻点粒子输运过程的影响。
本发明中公开的方法，相对与现有的解析方法及蒙特卡罗方法，能够精确计算人体及各个器官的剂量，同时具有较高的计算速度。
发明内容
本发明目的在于提供一种基于数据场分割的移动人体剂量蒙特卡罗模拟方法，通过将空间位置静态的粒子数据场与空间位置移动的粒子数据场进行分割，快速精确地进行移动人体问题的剂量计算。
本发明所采用的技术方案实现如下：一种基于数据场分割的移动人体剂量蒙特卡罗模拟方法，包含如下步骤：
步骤（1）、获得计算输入参数，包含如下内容：
几何信息：包含辐射环境中各个部件的几何形状、尺寸及逻辑组合关系，以及用于表示人体的数字人体模型栅元信息；
材料信息：包含辐射环境中各个部件及数字人体模型几何所对应的材料核素组成及分布，以及核素所对应的各种反应截面库数据；
辐射源信息：辐射源的粒子种类、空间、能量、方向及概率分布；
移动人体径迹信息：人体随时间变化的状态方程或离散状态序列，以S(t，r，Ω)表示，其中t为时间，r为空间位置，Ω为方向角；
计数信息：包含计数区域、计数能谱、计算规模、计数时刻点(T1、T2......Tm)、插值间隔(N1、N2......Nm-1)，其中Ni为Ti~Ti+1之间均匀插值点个数；
步骤（2）、建立数字人体模型的包围盒及离散状态序列：
以数字人体模型的几何实体为单位构建树形结构，从根节点开始进行广度优先搜索，确定数字人体模型的长方体包围盒尺寸；数字人体模型的移动等价于其包围盒的移动，根据输入的移动人体径迹信息及计数信息得到计数时刻点所对应的数字人体模型及其包围盒的离散状态序列；
步骤（3）、数据场分割：
将模拟的粒子径迹数据分割成数字人体模型包围盒内的灵敏数据场和其他空间区域内的非灵敏数据场，这样将整个粒子输运数据空间划分为m个计数时刻点所对应的m个灵敏数据场和1个非灵敏数据场；
步骤（4）、数据场模拟：
数据场模拟时，粒子首先从非灵敏数据场发出，当粒子从某一数据场进入到另一数据场时，先将该粒子数据压入堆栈，待该数据场模拟完再模拟另一数据场，对非灵敏数据场和灵敏数据场进行循环交替输运模拟，直到整个数据场中的粒子穿出系统或被截断后，结束对粒子的模拟；
对于进入灵敏数据场的粒子，根据该位置包围盒相对于初始时刻的移动，将粒子方向角和位置变换为相对于初始时刻包围盒的状态，对出灵敏数据场粒子的方向角和位置进行逆变换，灵敏数据场中的粒子均在初始时刻数字人体模型及包围盒模型中进行输运；
在模拟过程中对m个灵敏数据场进行同时模拟，进入灵敏数据场中的粒子分裂为权重为1/m和1-1/m的两个粒子，权重为1/m的粒子在灵敏数据场进行输运，权重为1-1/m的粒子进入非灵敏数据场堆栈；
步骤（5）、人体剂量结果统计：
基于数字人体模型进行结果统计，数字人体模型中含有人体各个器官精细的网格划分以及几何和材料信息，统计得到计数时刻点的数字人体模型网格通量，在通量基础上乘以各个器官的通量剂量转换因子得到网格剂量分布，通过对同一栅元相邻计数时刻点的剂量值进行线性插值，得到插值时刻相应的数字人体模型网格剂量分布，从而得到人体在移动过程中精细的剂量变化情况，最后进行结果的输出。
其中，对实际数字人体模型所在m个点位置的粒子模拟过程进行时间和空间上的合并，同时对数字人体模型移动的m个计数时刻点即对应的m个灵敏数据场进行模拟，进入灵敏数据场中的粒子分裂为权重为1/m和1-1/m的两个粒子，权重为1/m的粒子在灵敏数据场进行输运，权重为1-1/m的粒子进入非灵敏数据场堆栈，减少对粒子的重复模拟，提高计算速度。
本发明的优点在于：
根据移动数字人体模型包围盒将粒子输运径迹数据分为灵敏数据场和非灵敏数据场，对灵敏数据场和非灵敏数据场交互模拟，能对用户关心的灵敏数据场进行精细模拟，模拟流程较之一般蒙特卡罗固定源计算中按序模拟源粒子及其次级粒子，缩小了几何判别范围，在计算机上能模拟更复杂精细的模型，减少几何判断及材料核素相关截面的重复计算，提高计算速度。
将处于灵敏数据场的粒子方向角和位置变换为相对于初始时刻包围盒的状态，多个灵敏数据场中的粒子均在同一模型中进行输运，相对于均以世界坐标系输运的传统方法，在大量的几何处理过程中不需要对复杂的几何体进行随时间的坐标变换及建立多个数字人体模型，减少内存，简化计算，提高计算速度。
将进入灵敏数据场的粒子根据计数时刻点数m分裂成权重为1/m和1-1/m的两个粒子，分别在两个数据场中输运，相对于现有的蒙特卡罗方法计算该类问题，不用对占据绝大多数几何空间和计算时间的非移动人体区域进行m次重复地输运计算，保留对灵敏数据场的粒子模拟次数，在保证相同计算精度的前提下，提高计算速度。
采用数字人体模型代替传统的质点或长方体模型，并对相邻计数时刻点人体栅元剂量进行线性插值，相对于现有方法可精确计算人体在辐射场移动过程中精细的剂量变化过程。
附图说明
图1是基于实体的几何树形结构图；
图2是一般蒙特卡罗固定源计算模拟流程图；
图3是本发明的主流程图；
图4是本发明的非灵敏数据场主流程图；
图5是本发明的灵敏数据场主流程图；
图6是核反应堆辐射环境下移动人体剂量评估示意图。
具体实施方式
本发明以核反应堆辐射环境中维修时移动人体剂量评估为例，其示意图如图6所示。使用本发明具体实施步骤如下：
（1）、获得计算输入参数，包含如下内容：
几何信息：包含辐射环境中各个部件的几何形状、尺寸及逻辑组合关系，以及数字人体模型栅元信息；
材料信息：包含对应辐射环境及数字人体模型几何的材料核素组成及分布，以及核素所对应的蒙特卡罗计算截面库数据；
辐射源信息：辐射源的粒子种类、空间、能量、方向、概率分布；
移动人体径迹信息：移动人体随时间变化的状态方程或离散状态序列，以S(t，r，Ω)表示，其中t为时间，r为空间位置，Ω为方向角；
计数信息：包含计数区域、计数能谱、计算规模、计数时刻点(T1、T2......Tm)、插值间隔(N1、N2......Nm-1)，其中Ni为Ti~Ti+1之间均匀插值点个数。
用户可根据计算所用的核素及不同数据库所包含的核素选择相应的工作数据库，如FENDL、HENDL，并可从聚变数据库网站下载。
（2）、建立数字人体模型的包围盒及离散状态序列
蒙特卡罗计算中几何描述方法一般有实体描述与面描述两种方式，几何体包围盒一般通过计算几何体的轴向区间构建，如以面描述需要对所有面及其相交面进行判断，计算量大；同样如以实体为单位进行遍历，也耗时较多。本发明中以实体为单位构建树形结构，其中父节点实体包含子节点实体，问题最大几何空间定义为世界体，如图1所示。以三维实体树为基础，从世界体节点开始进行广度优先搜索，找到移动数字人体模型对应节点，判断其第一层子节点所对应实体的轴向区间，继而可确定数字人体模型长方体包围盒的尺寸。较之于传统的面描述方法及实体遍历的方法具有更高的计算速度。
移动人体在辐射场中随时间进行空间位置的迁移及方向的旋转，本发明中以计算的初始时刻t0移动人体的空间位置r0及方向角Ω0作为参考点，则任意时刻的移动人体状态可表示为S(t，r，Ω)=S(t0,r0,Ω0)·R(t，r0→r)·D(t，Ω0→Ω)，其中R为r0→r的位置迁移矩阵，D为Ω0→Ω的方向旋转矩阵。
数字人体模型在辐射场中的运动可以以其相对固定的长方体包围盒移动表示，在数字人体模型运动中相对于包围盒位置不变，包围盒的位置和旋转方向随时间变化，任意时刻的包围盒状态同样可表示为S’(t，r，Ω)=S’(t0,r0，Ω0)·R(t，r0→r)·D(t，Ω0→Ω)。计数时刻点ti=T1，T2,......，Tm所对应的移动数字人体模型的状态序列可用其包围盒状态序列对应矩阵序列R(ti,ri)和D(ti，Ωi)来表示；
（3）数据场分割
蒙特卡罗方法粒子模拟过程中对粒子的径迹数据进行存储并同时进行计数量的统计，本发明中将移动数字人体模型包围盒区域设置为灵敏数据场，形成粒子模拟过程数据缓存区域，在数字人体模型移动过程中，一旦粒子进入长方体包围盒区域内，将其进行入栈存储，暂不进行粒子输运的模拟。即将辐射场中粒子径迹数据分割成移动数字人体模型包围盒内的灵敏数据场和其他空间区域内的非灵敏数据场。这样可将整个粒子输运数据空间划分为m个灵敏数据场和1个非灵敏数据场，其中m个灵敏数据场对应数字人体模型包围盒的m个时刻。
（4）数据场模拟
剂量计算等蒙特卡罗固定源计算模拟主要流程如图2所示，按照源粒子数进行该源粒子及其次级粒子的顺序模拟，直至该源粒子及其次级粒子出界或被截断。
本发明在图2流程的基础上进行基于数据场分割的模拟流程改进，其主流程如图3所示。粒子首先从非灵敏数据场发出，先对非灵敏数据场进行模拟，如果粒子进入灵敏数据场，先将粒子数据压入堆栈，待这一批非灵敏数据场模拟结束后，粒子数据出堆栈，再对移动数字人体模型m个时间状态序列相应的m个灵敏数据场同时进行模拟，非灵敏数据场的模拟流程如图4所示。在灵敏数据场模拟过程中进入非灵敏数据场的粒子，亦将其数据压入堆栈，直至结束这一批对灵敏数据场的模拟，灵敏数据场的模拟流程如图5所示。对非灵敏数据场和灵敏数据场进行循环交替输运模拟，直到整个数据场中的粒子穿出系统或被截断后，结束粒子模拟。流程图中给出的源抽样、碰撞过程等可参考蒙特卡罗粒子输运相关资料。
为减少灵敏数据场中几何体移动所带来的粒子输运复杂的几何处理的坐标变换，提高计算速度，本发明对进入及退出灵敏数据场粒子的相对状态进行转换后，再对所有灵敏数据场的粒子进行模拟。由于使用包围盒的运动代替移动数字人体模型的运动，粒子相对于移动的状态简化为相对于长方体包围盒的状态矩阵。使用如下公式进行粒子状态转换：
Psen(ti,r，Ω)=Pin(ti,r，Ω)·D-1(ti,Ω0→Ωi)·R-1(ti,r0→ri) 公式（1）
Pin(to,r，Ω)=Psen(to,r，Ω)·R(to,r0→ro)·D(to,Ω0→Ωo) 公式（2）
其中公式（1）为粒子进入灵敏数据场时非灵敏数据场中状态Pin(ti，r，Ω)转换为灵敏数据场中状态Psen(ti，r，Ω)，公式（2）为粒子出灵敏区数据场时灵敏数据场中状态Psen(to,r，Ω)转换为非灵敏数据场中状态Pin(ti，r，Ω)；ti、ri、Ωi分别为粒子进入灵敏数据场的时刻、空间位置、方向角，to、ro、Ωo分别为粒子离开灵敏数据场的时刻、空间位置、方向角，D-1为D的逆矩阵，R-1为R的逆矩阵；灵敏数据场中的粒子均在初始时刻包围盒中进行输运。
本发明中对m个灵敏数据场进行同时模拟，是对实际人体所在m个点位置的粒子模拟过程进行时间和空间上的合并。对于m个时刻点，合并后的m个灵敏数据场同时出现，但以相同的概率即1/m，粒子按照一般流程进行输运，进入到合并后灵敏数据场的几何空间时，实际该灵敏数据场出现的概率为1/m，即粒子进入该灵敏数据场的概率为1/m，未进入的概率为1-1/m。因此等价于m个灵敏数据场同时存在，概率为1，对进入灵敏数据场的粒子进行权重分裂，粒子以1/m的权重在灵敏数据场按照上叙方法进行输运，剩余1-1/m的权重粒子入非灵敏数据场堆栈，等待非灵敏数据场的输运模拟。
（5）人体剂量结果统计与线性插值
本发明中以数字人体模型进行人体剂量统计，数字人体模型中含有人体各个器官精细的网格划分以及几何和材料信息。对于移动人体的剂量评估可先根据模拟过程中对粒子径迹数据进行统计，采用径迹长度估计法估计计数区域的通量值和标准差，再乘以人体各个器官的通量剂量转换因子得到。这样可以得到数字人体模型在计数时刻点(T1、T2……Tm)的网格剂量分布Dose(Ti，,I，J，K)，其中I，J,K为对应的网格标号。
对Ti~Ti+1之间的Ni个时间点的数字人体模型剂量分布进行均匀线性插值，则第pi,n个插值时间点位置的数字人体模型网格剂量使用如下公式计算：
公式（3）
可计算计数时刻点(T1、T2......Tm)及其插值间隔(N1、N2.......Nm-1)(其中Ni为Ti~Ti+1之间均匀插值点个数)时刻点的数字人体模型网格剂量分布及各个器官的剂量。最后进行结果的输出。
由于剂量的估算与粒子相对于世界坐标系的位置方向无关，只与粒子及其相对于计数区域几何和材料的位置和方向有关，因此在灵敏数据场和非灵敏数据场的计数无需坐标转换。
其中数字人体模型可采用FDS团队建立的FDS-HUMAN、美国伦斯勒理工学院的VIPMAN等。人体器官通量剂量转换因子，可在ICRP/ICRU公开资料获得。能量沉积及径迹长度估计法通量计算，可参考《MCNP-A General Monte Carlo N-Particle Transport Code,Version5 Volume I:Overview and Theory》计算。
Claims (2)
1.一种基于数据场分割的移动人体剂量蒙特卡罗模拟方法，其特征在于，包含如下步骤：
步骤（1）、获得计算输入参数，包含如下内容：
几何信息：包含辐射环境中各个部件的几何形状、尺寸及逻辑组合关系，以及用于表示人体的数字人体模型栅元信息；
材料信息：包含辐射环境中各个部件及数字人体模型几何所对应的材料核素组成及分布，以及核素所对应的各种反应截面库数据；
辐射源信息：辐射源的粒子种类、空间、能量、方向及概率分布；
移动人体径迹信息：人体随时间变化的状态方程或离散状态序列，以S(t，r，Ω)表示，其中t为时间，r为空间位置，Ω为方向角；
计数信息：包含计数区域、计数能谱、计算规模、计数时刻点(T1、T2......Tm)、插值间隔(N1、N2......Nm-1)，其中Ni为Ti~Ti+1之间均匀插值点个数；
步骤（2）、建立数字人体模型的包围盒及离散状态序列：
以数字人体模型的几何实体为单位构建树形结构，从根节点开始进行广度优先搜索，确定数字人体模型的长方体包围盒尺寸；数字人体模型的移动等价于其包围盒的移动，根据输入的移动人体径迹信息及计数信息得到计数时刻点所对应的数字人体模型及其包围盒的离散状态序列；
步骤（3）、数据场分割：
将模拟的粒子径迹数据分割成数字人体模型包围盒内的灵敏数据场和其他空间区域内的非灵敏数据场，这样将整个粒子输运数据空间划分为m个计数时刻点所对应的m个灵敏数据场和1个非灵敏数据场；
步骤（4）、数据场模拟：
数据场模拟时，粒子首先从非灵敏数据场发出，当粒子从某一数据场进入到另一数据场时，先将该粒子数据压入堆栈，待该数据场模拟完再模拟另一数据场，对非灵敏数据场和灵敏数据场进行循环交替输运模拟，直到整个数据场中的粒子穿出系统或被截断后，结束对粒子的模拟；
对于进入灵敏数据场的粒子，根据该位置包围盒相对于初始时刻的移动，将粒子方向角和位置变换为相对于初始时刻包围盒的状态，对出灵敏数据场粒子的方向角和位置进行逆变换，灵敏数据场中的粒子均在初始时刻数字人体模型及包围盒模型中进行输运；
在模拟过程中对m个灵敏数据场进行同时模拟，进入灵敏数据场中的粒子分裂为权重为1/m和1-1/m的两个粒子，权重为1/m的粒子在灵敏数据场进行输运，权重为1-1/m的粒子进入非灵敏数据场堆栈；
步骤（5）、人体剂量结果统计：
基于数字人体模型进行结果统计，数字人体模型中含有人体各个器官精细的网格划分以及几何和材料信息，统计得到计数时刻点的数字人体模型网格通量，在通量基础上乘以各个器官的通量剂量转换因子得到网格剂量分布，通过对同一栅元相邻计数时刻点的剂量值进行线性插值，得到插值时刻相应的数字人体模型网格剂量分布，从而得到人体在移动过程中精细的剂量变化情况，最后进行结果的输出。
2.根据权利要求1所述的一种基于数据场分割的移动人体剂量蒙特卡罗模拟方法，其特征在于，对实际数字人体模型所在m个点位置的粒子模拟过程进行时间和空间上的合并，同时对数字人体模型移动的m个计数时刻点即对应的m个灵敏数据场进行模拟，进入灵敏数据场中的粒子分裂为权重为1/m和1-1/m的两个粒子，权重为1/m的粒子在灵敏数据场进行输运，权重为1-1/m的粒子进入非灵敏数据场堆栈，减少对粒子的重复模拟，提高计算速度。
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