Modelagem computacional de um acelerador linear e da sala


 Técnicas de Redução de Variância



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3.7. Técnicas de Redução de Variância 
 
No capítulo 2 foram introduzidos os princípios gerais das técnicas de redução 
de  variância  disponíveis  para  uso  no  MCNP.  O  uso  correto  dessas  técnicas  pode 
significar  a  diferença  entre  a  viabilidade  ou  não  para  a  conclusão  do  estudo  com  os 
recursos  computacionais  (e  o  tempo)  disponíveis.  Neste  trabalho,  diversas  técnicas 
foram  testadas,  embora  nem  todas  tenham  produzido  o  efeito  desejado.  As  técnicas 


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utilizadas  que  forneceram  melhores  resultados  foram  a  truncagem  geométrica  e  os 
cortes  em  energia.  Também  se  pode  mencionar  o  aumento  do  número  de  histórias 
acompanhadas como uma técnica de redução de variância, a qual costuma ser a opção 
com maior custo computacional. A truncagem geométrica foi utilizada para impedir que 
o  código  dispendesse  tempo  desnecessário  realizando  o  transporte  de  partículas  em 
regiões de pouco ou nenhum interesse para as grandezas calculadas. Isso está ilustrado 
na  figura  3.35.  Assumiu-se  que  partículas  que  eventualmente  adentrassem  a  região 
branca (regiões de corte) teriam probabilidade muito remota de retornarem para a região 
dos tallies dentro do fantoma, sendo por essa razão terminadas. 
 
 
Figura 3.35 – Vista em corte do modelo do cabeçote e do fantoma de água.  Partículas 
transportadas para a região branca ao redor do fantoma foram consideradas irrelevantes 
para o cálculo de doses no fantoma. 
 
O  corte  em  energia  é  uma  técnica  aplicável  ao  problema  como  um  todo.  Em 
resumo,  partículas  que  tivessem  energia  abaixo  de  um  valor  pré-ajustado  foram 
terminadas  e,  com  isso,  reduziu-se  o  tempo  necessário  para  acompanhá-las  até  que 
escapassem  do  volume  de  controle  ou  fossem  capturadas.  Para  as  simulações  do 
transporte  de  fótons  e  elétrons  foram  utilizados  os  cartões  de  corte  CUT:P  e  CUT:E 
ajustados para 10 keV e 100 keV, respectivamente (fótons abaixo de 10 keV e elétrons 
abaixo de 100 keV foram terminados). Importa destacar que as partículas, cujas energias 
estiverem  abaixo  do  limite  de  corte,  depositarão  sua  energia  localmente  ao  serem 
terminadas. 
O  número  de  histórias  executadas  foi  um  dos  fatores  determinantes  (e 
limitantes) para realização das simulações. Diversos testes foram realizados de forma a 
se obter a quantidade mínima de histórias necessárias à obtenção de resultados com erro 
relativo menor que 0,05 (conforme apresentado no capítulo 2) e que passassem nos dez 
Regiões de 
corte 
Fantoma 


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testes  estatísticos  realizados  pelo  código  MCNP  por  default.  Esses  testes  têm  por 
finalidade verificar a confiabilidade das respostas obtidas, e um aviso é emitido caso a 
resposta  calculada  não  passe  em  uma  ou mais  dessas  verificações.  Os  dez  testes  estão 
detalhados no manual do código (X5_MONTE_CARLO_TEAM, 2003c). A quantidade 
de histórias julgada suficiente para obtenção de respostas satisfatórias foi de 1E11 para 
a maioria das simulações, embora algumas tenham sido executadas com 2E11 histórias. 
Devido à complexidade dos modelos computacionais e à grande quantidade de cálculos 
necessários  nas  simulações,  a  execução  desses  problemas  só  foi  possível,  em  tempo 
viável,  com  o  apoio  do  cluster  do  Laboratório  de  Ciências  Radiológicas  da 
Universidade  Estadual  do  Rio  de  Janeiro  (LCR/UERJ)  e  do  supercomputador  Lobo 
Carneiro  do  Núcleo  Avançado  de  Computação  de  Alto  Desempenho  da  Universidade 
Federal do Rio de Janeiro (NACAD/UFRJ). 
 



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