Optimizing the in vivo monitoring of female workers using in vivo measurements and Monte Carlo calculations : method for the management of complex contaminations

Afin d’optimiser la surveillance des travailleuses du nucléaire par anthroporadiamétrie, il est nécessaire de corriger les coefficients d’étalonnage obtenus à l’aide du fantôme physique masculin Livermore. Pour ce faire, des étalonnages numériques basés sur l’utilisation des calculs Monte Carlo associés à des fantômes numériques ont été utilisés. De tels étalonnages nécessitent d’une part le développement de fantômes représentatifs des tailles et des morphologies les plus communes et d’autre part des simulations Monte Carlo rapides et fiables. Une bibliothèque de fantômes thoraciques féminins a ainsi été développée en ajustant la masse des organes internes et de la poitrine suivant la taille et les recommandations de la chirurgie plastique. Par la suite, la bibliothèque a été utilisée pour étalonner le système de comptage du Secteur d’Analyses Médicales d’AREVA NC La Hague. De plus, une équation décrivant la variation de l’efficacité de comptage en fonction de l’énergie et de la morphologie a été développée. Enfin, des recommandations ont été données pour corriger les coefficients d’étalonnage du personnel féminin en fonction de la taille et de la poitrine. Enfin, pour accélérer les simulations, des méthodes de réduction de variance ainsi que des opérations de simplification de la géométrie ont été considérées.Par ailleurs, pour l’étude des cas de contamination complexes, il est proposé de remonter à la cartographie d’activité en associant aux mesures anthroporadiamétriques le calcul Monte Carlo. La méthode développée consiste à réaliser plusieurs mesures spectrométriques avec différents positionnements des détecteurs. Ensuite, il s’agit de séparer la contribution de chaque organe contaminé au comptage grâce au calcul Monte Carlo. L’ensemble des mesures réalisées au LEDI, au CIEMAT et au KIT ont démontré l’intérêt de cette méthode et l’apport des simulations Monte Carlo pour une analyse plus précise des mesures in vivo, permettant ainsi de déterminer la répartition de l’activité à la suite d’une contamination interne.To optimize the monitoring of female workers using in vivo spectrometry measurements, it is necessary to correct the typical calibration coefficients obtained with the Livermore male physical phantom. To do so, numerical calibrations based on the use of Monte Carlo simulations combined with anthropomorphic 3D phantoms were used. Such computational calibrations require on the one hand the development of representative female phantoms of different size and morphologies and on the other hand rapid and reliable Monte Carlo calculations. A library of female torso models was hence developed by fitting the weight of internal organs and breasts according to the body height and to relevant plastic surgery recommendations. This library was next used to realize a numerical calibration of the AREVA NC La Hague in vivo counting installation. Moreover, the morphology-induced counting efficiency variations with energy were put into equation and recommendations were given to correct the typical calibration coefficients for any monitored female worker as a function of body height and breast size. Meanwhile, variance reduction techniques and geometry simplification operations were considered to accelerate simulations.Furthermore, to determine the activity mapping in the case of complex contaminations, a method that combines Monte Carlo simulations with in vivo measurements was developed. This method consists of realizing several spectrometry measurements with different detector positioning. Next, the contribution of each contaminated organ to the count is assessed from Monte Carlo calculations. The in vivo measurements realized at LEDI, CIEMAT and KIT have demonstrated the effectiveness of the method and highlighted the valuable contribution of Monte Carlo simulations for a more detailed analysis of spectrometry measurements. Thus, a more precise estimate of the activity distribution is given in the case of an internal contamination