Caracterización computacional de un detector de germanio hiperpuro de rango extendido (HPGe- XtRa) con simulación Montecarlo y optimización con un algoritmo evolutivo

Abstract

En las estimaciones de actividad de una muestra mediante espectrometría de radiación gamma es necesario conocer la eficiencia de detección en el fotopico, por lo que es necesario realizar previamente la calibración en eficiencia del detector. Las dificultades relacionadas con la calibración experimental hacen que sea recomendable contar con métodos alternativos para la calibración en eficiencia, como puede ser la simulación del transporte de fotones en el cristal mediante el método de Montecarlo, la cual exige conocer con precisión las características del detector. Esta caracterización previa resulta costosa por tenerse que recurrir a empresas especializadas que desarrollan técnicas y tienen equipos no disponibles en todos los laboratorios. En este trabajo se pretende sustituir esta costosa caracterización por otra, estableciendo un procedimiento de optimización de los parámetros que caracterizan el detector, de modo que con la implementación de un algoritmo evolutivo (evolución diferencial), se determine la geometría del detector que minimice la diferencia entre la eficiencia determinada experimentalmente y la calculada mediante el empleo de la simulación Montecarlo.

The estimations of samples activities by gamma spectrometry are necessary to know the efficiency of detection in the photopeak, so it is necessary to calibrate the detector efficiency. The difficulties associated with experimental calibration make it advisable to have alternative methods for efficiency calibration, such as the simulation of the transport of photons in the crystal by the Monte Carlo method, which requires knowing the exact characteristics of the detector. This preliminary characterization results costly by have to resorting to specialized companies that develop techniques and equipment that are not available in all laboratories. This paper seeks to replace this expensive characterization by other, by establishing a procedure for optimizing the parameters characterizing the detector, so that with the implementation of an evolutionary algorithm (differential evolution), It is determinate the geometry of the detector that minimizes the difference between the experimentally efficiency obtained and the calculated efficiency by using Monte Carlo simulation.