Résultats

Dans le document The DART-Europe E-theses Portal (Page 189-0)

Chapitre  V.   Evaluation  des  algorithmes  de  calcul  de  dose  absorbée  dans  les  milieux  hétérogènes

V.3   Résultats

IV.3.1  Vérification  des  modèles  de  calcul  de  fluence  dans  l’eau   pour  une  source  de  photons  mono-­‐‑énergétiques  

Les  distributions  spectrales  de  la  fluence  électronique  calculées  avec  les  méthodes   1  et  2  par  GATE  (associé  à  «  emstandard  opt3  »)  et  par  FLURZnrc  sont  présentées  dans  la   Figure  IV–4.  On  observe  un  excellent  accord  entre  les  spectres  calculés  selon  la  méthode   2   implémentée   dans   GATE   et   FLURZnrc   pour   les   faisceaux   de   photons   mono-­‐‑

énergétiques.   Concernant   la   méthode   1,   un   bon   accord   est   trouvé   pour   les   énergies   comprises  entre  100  keV  et  6  MeV  mais  des  écarts  importants  ont  été  observés  pour  les   énergies  inférieures  à  100  keV.    

Dans  le  cas  des  simulations  GATE  avec  «  emlivermore  »,  l’accord  avec  les  calculs   FLURZnrc  est  moins  bon  avec  la  méthode  2.  Des  fluctuations  sur  les  courbes  de  fluence   ont  été  observées  entre  les  énergies  de  1  keV  et  100  keV  (cf.  Figure  IV–5d).  Cet  effet  vient   de   la   gestion   des   pouvoirs   d’arrêts   dans   «  emlivermore  »   qui   prend   en   compte   la   fluctuation   de   dépôts   d’énergies   («  straggling  »).   De   plus,   les   temps   des   simulations   effectués   avec   «  emlivermore  »   étaient   au   moins   3   fois   plus   importants   que   ceux   avec  

«  emstandard  opt3  ».  Notre  choix  s’est  orienté  alors  vers  la  méthode  2  avec  «  emstandard   opt3  »  dans  le  reste  de  l’étude  et  pour  le  calcul  du  CEMA.  

Concernant  ce  dernier,  les  différences  entre  le  calcul  de  dose  absorbée  par  GATE   et   les   calculs   analytiques   du   CEMA   étaient   en   accord   à   moins   de   0.6%   pour   les   trois   énergies  étudiées.  Les  distributions  du  CEMA  différentiel  en  énergie  dans  l’eau  pour  les   trois  énergies  étudiées  sont  représentées  dans  la  Figure  IV–6.  

 

 

Figure  IV–4  :  Distributions  spectrales  de  la  fluence  électronique  dans  un  volume  d’eau  pour   des  photons  monoénergétiques  de  1  MV(a),  2  MV  (b)  et  6  MV  (c)  selon  les  méthodes  1  et  2   de  GATE  («  emstandard  opt3  »)  et  FLURZnrc.  

 

 

Figure  IV–5  :  Distributions  spectrales  de  la  fluence  électronique  dans  un  volume  d’eau  pour   des  photons  monoénergétiques  de  1  MV(a),  2  MV  (b)  et  6  MV  (c),  selon  les  méthodes  1  et  2   de  GATE  («  emlivermore  »)  et  avec  FLURZnrc.  La  Figure  (d)  représente  un  zoom  entre  1  keV   et   100   keV   du   spectre   total   des   photons   monoénergétiques   de   6   MV,   pour   illustrer   les   fluctuations  observées  avec  les  calculs  GATE  selon  la  méthode  2  avec  «  emlivermore  ».    

a) b)

c)

a) b)

c) d)

fluence  des  particules    

  Figure  IV–6  :  Distributions  des  valeurs  du  CEMA  différentiel  en  énergie  pour  des  photons   mono-­‐‑énergétiques  de  1  MV,  2  MV  et  6  MV.  

 

 

Figure  IV–7  :  Distributions  spectrales  de  la  fluence  photonique  dans  un  volume  d’eau  pour   des  photons  monoénergétiques  de  1  MV(a),  2  MV  (b)  et  6  MV  (c)  avec  GATE  («  emstandard   opt3»)  et  FLURZnrc.  

a) b)

c)

Les   comparaisons   de   distributions   spectrales   photonique   calculées   par   GATE   (associé  à  «  emstandard  opt3  »)  et  FLURZnrc  sont  illustrées  dans  la  Figure  IV–7.  Pour  les   trois  énergies  un  excellent  accord  est  trouvé  entre  les  spectres  calculés  dans  GATE  et  dans   FLURZnrc.  Ces  comparaisons  ont  permis  de  vérifier  notre  modèle  implémenté  dans  GATE   pour  le  calcul  des  distributions  spectrales  électronique  et  photonique.  

IV.3.2  Comparaison  des  distributions  spectrales  de  la  fluence  

électronique  et  photonique  dans  les  détecteurs  et  dans  

fluence  des  particules  

Tableau   IV-­‐‑3   :   Rapports   des   facteurs   de   perturbation   de   la   fluence   électronique   des   différents  détecteurs  entre  la  taille  de  champ  0.5×0.5  cm2  et  10×10  cm2  pour  les  énergies   6WFF,  6FFF  et  10FFF.  

Energie   Détecteur   𝑝sp.+×p.+ .,Ì“Í.   𝑝sn×n.,Ì“Í.   𝑝sop×op.,Ì“Í.   𝑝sp.+×p.+,op×op .,Ì“Í .  

6WFF  

Chambre  d’ionisation  

T31016   1.156   0.967   0.967   1.196  

Chambre  d’ionisation  

T31022   1.112   0.987   0.985   1.128  

Diode  E  

T60017   0.852   0.907   0.899   0.948  

Microdiamant  

T60019   0.995   0.989   0.987   1.008  

6FFF  

Chambre  d’ionisation  

T31016   1.161   0.974   0.974   1.192  

Chambre  d’ionisation  

T31022   1.125   0.986   0.983   1.144  

Diode  E  

T60017   0.846   0.909   0.896   0.945  

Microdiamant  

T60019   0.996   1.006   1.002   0.994  

10FFF  

Chambre  d’ionisation  

T31016   1.142   0.966   0.966   1.182  

Chambre  d’ionisation  

T31022   1.127   0.977   0.977   1.153  

Diode  E  

T60017   0.849   0.903   0.898   0.946  

Microdiamant  T60019   0.999   0.998   0.998   1.001  

 

 

fluence  des  particules   confidentialité  des  fiches  techniques  fournies  par  le  constructeur.  Ainsi,  ces  photons  de   basse   énergie   seront   totalement   absorbés   par   le   silicium   comme   les   coefficients  

 

 

Figure  IV–10  :  Distributions  spectrale  de  la  fluence  photonique  dans  les  volume  sensible   des  détecteurs  sans  l’enrobage  et  dans  un  volume  d'eau  pour  une  taille  de  champ  0.5×0.5   cm2  en  mode  6WFF.  

 

IV.3.3  Quantification  des  effets  de  perturbation  de  la  fluence   électronique  

IV.3.3.1  Cas  des  détecteurs  solides  

La  Figure  IV–11  montre  que  lorsqu’on  remplace  le  volume  sensible  de  la  diode  E  par   de  l’eau  (courbe  verte),  la  distribution  spectrale  par  rapport  au  modèle  complet  (courbe   rouge)  est  modifiée  uniquement  entre  1  keV  et  environ  50  keV.  Néanmoins,  le  spectre  de   fluence  électronique  calculé  dans  le  volume  sensible  de  silicium  sans  l’enrobage  (courbe   blue)  est  différent  du  spectre  dans  la  diode  E  sur  toute  la  gamme  d’énergie  entre  1  keV  et   1  MeV.    

Ainsi   les   perturbations   dans   le   cas   de   la   diode   E   sont   principalement   dues   à   l’enrobage   (matériau,   densité   et   potentiel   d’ionisation).   Benmakhlouf   et   Andreo   [Benmakhlouf  and  Andreo  2017]  ont  trouvé  des  résultats  similaires  dans  le  cas  de  la  diode   IBA  EFD  non  blindée.  Ils  ont  conclu  que  l’influence  de  l’enrobage  sur  la  réponse  des  diodes   non  blindées  est  plus  importante  que  l’influence  de  la  composition  du  volume  sensible.  

Des   conclusions   similaires   ont   été   trouvées   dans   les   études   de   Underwood   et   al.  

[Underwood  et  al.  2013]  et  de  Moignier  et  al.  [Moignier,  Huet,  and  Makovicka  2014]  

 

10-3 10-2 10-1 100 101

Energie [MeV]

0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5

Fluence photonique [cm-2.MeV-1]

10-4 6WFF champ 0.5 0.5 cm2

Si Diamant Eau Air

fluence  des  particules  

Afin  de  mieux  analyser  le  paramètre  physique  le  plus  prédominant  (densité  et/ou   potentiel  d’ionisation),  les  distributions  spectrales  ont  été  calculées  en  faisant  varier  ces   paramètres.  Les  résultats  dans  le  cas  du  silicium  sont  illustrés  dans  la  Figure  IV–12a  pour   une  taille  de  champ  0.5×0.5  cm2  avec  l'énergie  6WFF.  

On  remarque  que  quand  on  change  la  densité  du  silicium  de  2.33  g/cm3  à  1  g/cm3   (courbes   rouge   et   verte   claire),   l’impact   sur   les   distributions   spectrales   est   moins   important  que  quand  on  change  le  potentiel  d’ionisation  de  173  eV  à  78  eV  (courbes  bleue   et  rouge)  pour  les  énergies  comprises  entre  1  keV  et  80  keV.    

En   effet,   les   dispersions   observées   en   fonction   de   la   densité   et   potentiel   d’ionisation  sur  les  spectres  sont  également  visibles  sur  les   𝑆𝑒𝑙 𝜌 𝑤,𝑆𝑖  (cf.  Figure  IV–12b).  

L’impact  de  la  densité  est  présent  à  partir  d’environ  1  MeV  et  en  dessous  c’est  le  potentiel   d’ionisation  qui  prédomine  la  variation  du  pouvoir  d’arrêt.  Plus  le  potentiel  d’ionisation   augmente,  plus  le  pouvoir  d’arrêt  est  réduit  dans  les  régions  de  faibles  énergies.  Pour  les   énergies  supérieures  à  environ  1  MeV  (où  l’effet  de  la  densité  commence  à  apparaître),  le   parcours   CSDA   des   particules   chargées   est   supérieur   à   l’épaisseur   du   détecteur   et   la   plupart  des  électrons  vont  traverser  le  volume  sensible  sans  ajouter  des  perturbations.  

Ainsi,  La  différence  entre  le  potentiel  d’ionisation  entre  l’eau  (78  eV)  et  du  silicium  (173   eV)  explique  principalement  les  écarts  entre  le  spectre  dans  l’eau  et  dans  le  silicium.  

L’impact   du   potentiel   d’ionisation   a   été   confirmé   en   comparant   de   la   même   manière  les  spectres  pour  le  diamant.  Comme  on  peut  remarquer  dans  la  Figure  IV–13a,   en  faisant  varier  la  densité  du  diamant  de  3.53  à  1  g/cm3,  l’impact  sur  les  distributions   spectrales  est  négligeable.  Cela  est  expliqué  par  le  fait  que  les  potentiel  d’ionisation  du   diamant  (81  eV)  et  de  l’eau  (78  eV)  ainsi  que  leurs  numéros  atomiques  (6  et  6.6)  sont   proches.  De  plus,  l’effet  de  la  densité,  comme  cité  précédemment,  est  observé  à  partir  de   quelques  centaines  de  keV  et  a  un  impact  négligeable  sur  la  perturbation.    

 

fluence  des  particules  

IV.3.3.1  Cas  des  chambres  d’ionisation  à  cavité  d’air  

Dans le document The DART-Europe E-theses Portal (Page 189-0)