Les travaux de recherche de cette thèse portent sur deux parties: l'évaluation de l'auto-absorption des rayonnements gamma et l'étude de la fonction de réponse des capteurs à pixels actifs pour la dosimétrie en temps réel. Dans le processus d'analyse quantitative de la radioactivité par spectrométrie gamma, l'étalonnage en rendement de détection de la chaîne est une étape essentielle. Outre le problème des interférences, l'atténuation des photons dans l'échantillon et l'effet de sommation en cas de cascade de transitions gamma sont les deux principaux facteurs déterminants dans ce type d'analyse. Dans ce contexte des mesures expérimentales et des calculs de simulation Monte Carlo, ont été réalisés pour étudier le phénomène de la self-absorption et évaluer les effets de matrice dans le cas des échantillons volumineux. Cette étude a permis de corriger les analyses par spectrométrie gamma des phosphates marocains. La deuxième partie de la thèse consiste à appliquer des capteurs CMOS de type MIMOSA, dérivés de ceux développés par l'IReS et le LEPSI pour la physique des particules, à la détection de rayonnements de neutrons et alpha, pour en faire des dosimètres léectroniques impulsionnels personnels. Ces appareils doivent permettre de suivre en temps réel les concentations du radon dans des environnements variés. Des codes ont été élaborés pour l'acquisition et l'analyse des données enregistrées par un système conçu pour cette application. Des tests ont été effectués pour la détection du radon et descendants émanant d'une source de Radium. Les résultats de ces tests ont été comparés aux mesures obtenues par d'autres techniques passives et actives. Des calculs de simulation Monte Carlo de la fonction de réponse du système aux neutrons rapides à l'aide du code MCNP ont été effectués.
Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:in2p3-00023644 |
Date | 13 December 2003 |
Creators | Nachab, Abdellatif |
Publisher | Université Louis Pasteur - Strasbourg I |
Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
Language | French |
Detected Language | French |
Type | PhD thesis |
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