MARC

 008260126s2024        us                              c    eng  d
■001000017360678
■00520260202105604
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798265401410
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI32316066
■035    ▼a(MiAaPQ)GeorgiaTech77003
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a001
■1001  ▼aMargot,  Dmitri  Edward.
■24510▼aUncertainty  Analysis  in  ICRP  66  Human  Respiratory  Tract  Model  for  Consequence  Management  Data  Products
■260    ▼a[Sl]▼bGeorgia  Institute  of  Technology▼c2024
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2024
■300    ▼a227  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  87-05,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Dewji,  Shaheen.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--Georgia  Institute  of  Technology,  2024.
■520    ▼aInhaled  radioactive  is  a  unique  hazard.  Once  inhaled  the  radioactive  material  is  translocated  within  the  body  via  incorporation  into  the  metabolism  and  immune  response.  While  metabolizing,  the  radioactive  material  is  irradiating  nearby  tissue.  Since  the  distribution  of  radioactive  material  changes  over  time,  biokinetic  modelling  tracks  the  movement  of  the  radioactive  material  within  organs  and  tissues.  To  determine  the  impact  of  the  input  parameters  into  biokinetic  modelling,  a  software  called  REDCAL  (Radiation  Exposure  Dose  Calculator)  was  developed  in  Python  to  handle  statistically  sampled  parameters  to  compute  the  radiation  dose  from  radionuclides  of  concern  for  emergency  response  planners.  REDCAL  handles  the  inhalation  of  radioactive  particles  and  subsequent  deposition  within  the  airways.  Following  the  deposition  computations,  REDCAL  tracks  the  movement  of  radioactive  material  within  the  body  and  computes  the  effective  dose  to  the  individual  over  a  lifetime.  With  statistically  sampled  input  parameters,  REDCAL  was  used  to  generate  3,410,000  effective  dose  coefficients  to  analyze  the  influence  of  the  input  parameters  on  the  resulting  dose.  As  sets  of  dose  coefficients  were  made  for  each  radionuclide  and  its  associated  lung  clearance  type(s),  a  defined  distribution  of  its  effective  dose  coefficient  as  a  function  of  inhaled  particle  size,  in  AMAD,  were  generated  to  inform  the  sampling  needing  for  computing  derived  response  levels  (DRLs)  by  in  Turbo  FRMAC  by  the  Federal  Radiological  Monitoring  and  Assessment  Center  (FRMAC).  This  dissertation  covers  the  methods,  mathematics,  and  concepts  required  to  compute  particle  deposition  in  the  airways,  solve  biokinetic  models,  and  compute  effective  dose  from  radiation  sources  with  time-dependent  concentrations.
■590    ▼aSchool  code:  0078.
■650  4▼aSoftware
■650  4▼aIodine
■650  4▼aRadiation  protection
■650  4▼aChemical  elements
■650  4▼aLymphatic  system
■650  4▼aAerodynamics
■650  4▼aSelenium
■650  4▼aParticle  size
■650  4▼aThyroid  gland
■650  4▼aMetabolism
■650  4▼aDosimetry
■650  4▼aEnvironmental  protection
■650  4▼aProbability  distribution
■650  4▼aOrdinary  differential  equations
■650  4▼aSmall  intestine
■650  4▼aLungs
■650  4▼aAerospace  engineering
■650  4▼aEndocrinology
■650  4▼aMathematics
■650  4▼aMorphology
■650  4▼aNuclear  engineering
■650  4▼aNuclear  physics
■690    ▼a0538
■690    ▼a0409
■690    ▼a0405
■690    ▼a0287
■690    ▼a0552
■690    ▼a0756
■690    ▼a0354
■71020▼aGeorgia  Institute  of  Technology.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g87-05B.
■790    ▼a0078
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2024
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17360678▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서