Modelagem computacional dos Geradores de Vapor e da Tampa do Vaso do Reator
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2023
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Composição Isotópica dos Rejeitos Radioativos da CNAAA
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Resumo
Este relatório apresenta a descrição da metodologia de cálculo que está sendo desenvolvida
para a estimativa do inventário radioativo do Gerador de Vapor (GV), e da Tampa do Vaso do
Reator (TVR), bem como, os principais resultados e análises realizados até o momento
através de simulações computacionais.
A simulação computacional de qualquer problema começa com a construção de um modelo
computacional que irá representar o problema que está sendo estudado. No presente caso,
isso engloba a modelagem da geometria do GV e da TVR, assim como as composições e
densidades dos materiais que compõem essas estruturas. Neste sentido, o presente trabalho
consistiu na elaboração de vários modelos computacionais que levam em consideração
diferentes características geométricas e também diferentes densidades e composições de
materiais, no sentido de buscar a melhor representação ou modelo computacional de cálculo
de dose para estimativa do inventário do 60Co presente nessas estruturas.
A ferramenta principal de análise é o código computacional para o transporte de radiação
baseado no Método de Monte Carlo (MMC) denominado MCNP versões 5 e 6.1. Este código
permite uma grande versatilidade em trabalhar com geometrias complexas, sendo amplamente
utilizado em problemas na área nuclear.
Este documento visa atender o item 8.4.3 – “Estudos sobre a modelagem computacional para
a estimativa do inventário da Tampa do Vaso do Reator e do Gerador de Vapor” do plano de
trabalho anexo ao acordo “Determinação da Composição Isotópica dos Rejeitos Radioativos
de Baixo e Médio Nível de Radiação da CNAAA (Fase B)”.
Como referenciar
YORIYAZ, HELIO; MEDEIROS, JOSE A.G. de; SIQUEIRA, PAULO de T.D. Modelagem computacional dos Geradores de Vapor e da Tampa do Vaso do Reator. São Paulo: Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares - CEENG, Novembro, 2023. (IPEN-CEN-P&D-ETN-218-01-RELT-010-00). Restrito. Disponível em: http://repositorio.ipen.br/handle/123456789/34265. Acesso em: 12 May 2024.
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