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Grupo SENUBIO > Grupo Excelencia PROMETEO
El grupo SENUBIO ha sido distinguido como Grupo de Excelencia PROMETEO 2023-2026 (CIPROM/2022/038), PROMETEO 2018-2021 (PROMETEO/2018/035), PROMETEO 2014-2017 (PROMETEOII/2014/008) y 2010-2013 (PROMETEO/2010/039)por la Generalitat Valenciana a través de un programa de financiación cuya finalidad es promover la investigación de calidad y favorecer el máximo nivel de excelencia de los grupos de investigación con una trayectoria acreditada y solvente dentro de la comunidad científica nacional e internacional, mediante la realización de acciones singulares de I+D.
Esta distinción permite la ejecución de proyectos de gran envergadura y alcance, con una duración de 4 años.
A continuación se describe brevemente el objeto de los proyectos abordados:
IRAMED es un proyecto Prometeo de 550.000 € financiado por la Generalitat Valenciana que centra sus estudios en optimizar la exposición a la radiación ionizante en tratamientos y radiodiagnóstico, de modo que las dosis que reciben los pacientes se reduzcan al máximo sin afectar a la calidad y precisión del tratamiento o diagnóstico.
El gran reto del proyecto IRAMED es reducir las dosis que reciben los pacientes cuando se les realiza un diagnóstico clínico a través de Tomografía Computarizada o aplicaciones PET-TC o cuando se les realiza un tratamiento de radioterapia o protonterapia.
Los objetivos específicos que se plantean en el proyecto IRAMED son:
1.Disminución de la dosis de radiación en el radiodiagnóstico, específicamente en la Tomografía Computarizada
2.Reducción de la dosis de radiación en Medicina Nuclear, particularmente en la tecnología PET-CT
3.Minimización de la dosis de radiación en tratamientos de radioterapia y protonterapia
4.Comunicación, difusión y explotación de resultados
Para abordar estos retos será necesario desarrollar nuevos métodos numéricos y simulaciones de transporte de partículas según el caso de estudio, empleando principalmente códigos de Monte Carlo.
Para reducir la dosis en TC y PET-CT se utilizarán los métodos de simulación numérica Monte Carlo (PenRed, GEANT, PENELOPE, GATE, GAMOS y MCNP) y las bases de datos proporcionadas en la web de Cancer Imaging Archive. A partir de sinogramas e imágenes reconstruidas se desarrollarán filtros basados en Inteligencia Artificial para reducir artefactos, ruido y mejorar la calidad de la imagen.
Su éxito garantizará en el futuro nuevos sistemas de diagnóstico de cáncer, enfermedades mentales y otras patologías, optimizando las dosis de irradiación a los pacientes.
Por otro lado, se mejorará la precisión en los tratamientos de radioterapia, así como estudiará la reducción de dosis secundarias no deseadas a pacientes y personal generadas por fotoneutrones inducidos en tratamientos de radioterapia de alta energía (Acelerador Lineal -Linac-) y protonterapia.
PROYECTO BIORADIO (PROMETEO/2018/035):
Bioingeniería de las Radiaciones Ionizantes
El Instituto Universitario de Seguridad Industrial, Radiofísica y Medioambiental (ISIRYM) es un Instituto Universitario de Investigación de la Universitat Politècnica de València (UPV) que centra su actividad en garantizar la seguridad industrial, radiofísica y medioambiental de las personas y de nuestro entorno. En concreto, el grupo SENUBIO (SEguridad NUclear y BIOingeniería de las radiaciones ionizantes) centra su labor, entre otras, en el área de la seguridad nuclear, protección radiológica e ingeniería físico-médica. Una de sus líneas de trabajo es el estudio de las fuentes de radiación de origen natural, como es el radón y por tanto, investigar y aportar soluciones en la problemática asociada al radón. Otra línea es la optimización de dosis en Radiodiagnóstico y Radioterapia. Ambas líneas, dentro del área de Ingeniería Nuclear, tienen en común la reducción de dosis impartida por la radiación a las personas.
Los objetivos del proyecto son:
1. Tomografía Óptica
2. Optimización de dosis en Radiodiagnóstico
3. Optimización de dosis en Radioterapia
4. Reducción de dosis debida a la radiación ionizante en materiales NORM
5. Gestión de los conocimientos adquiridos y resultados obtenidos
Para la consecución de los tres primeros objetivos será necesario desarrollar nuevos métodos numéricos para la resolución de sistemas de ecuaciones lineales de gran dimensión basados en el cálculo del producto matriz-vector sin necesidad de cargar la matriz en la memoria. También será de utilidad la utilización de tarjetas gráficas (GPUS) para la paralelización de los procesos con el objetivo de disminuir el tiempo computacional y mantener la precisión en los resultados. Así, en el primer objetivo, el problema surge al cambiar el método de colocación nodal en armónicos esféricos por un método de elementos finitos de alto orden. Esto origina que el número de variables por nodo se incremente y, por tanto, el tiempo de cálculo necesario para resolver la ecuación de radiación térmica se haga prohibitivo. En general, se implementarán de forma eficiente todos los desarrollos anteriores teniendo en cuenta las arquitecturas de los computadores actuales que disponen de varios ‘cores’ con varios núcleos y GPUs. Se utilizarán técnicas de programación heterogénea para lograr las máximas prestaciones de los recursos disponibles, además los códigos que se pretende desarrollar permitirá adaptarse a las características de la máquina y al tamaño del problema a abordar. Además, para los objetivos 2 y 4 será necesario desarrollar modelos de dosimetría interna. También, con el equipamiento obtenido en las convocatorias de infraestructuras, todos los resultados obtenidos se compararán con medidas experimentales. Como aspectos novedosos y de gran impacto hay que destacar la introducción de programas de Monte Carlo en los objetivos 1, 2, y 3, la introducción del análisis de incertidumbres en todos los objetivos, y el estudio de la producción de neutrones y su impacto al paciente y al cuerpo técnico en el objetivo 3. El objetivo 1 es un reto en este proyecto, el éxito del mismo garantizará en el futuro nuevos sistemas de diagnóstico para el cáncer de mama, enfermedades mentales y otras patologías. El objetivo 4 combina los aspectos experimental y, de investigación y desarrollo, y es de gran relevancia social. Por último, el quinto objetivo es la gestión de los conocimientos adquiridos y resultados obtenidos. Este objetivo es esencial para la transferencia de tecnología en las empresas del sector.
PROYECTO N3D-VALKIN (PROMETEOII/2014/008):
New improved capacities in 3D-VALKIN (Valencian neutronic Kinetics)
El ciclo de vida de la industria nuclear no es muy diferente de los de otro tipo de industrias, siendo sus principales características, un horizonte de tiempo largo, su complejidad técnica y la necesidad de excelencia. El sector nuclear evoluciona rápido, pero ello no sería posible sin investigación de alta calidad.
Anteriormente los miembros del grupo han colaborado en el desarrollo del sistema de códigos NTHVAL3D, que es un código acoplado neutrónico-termohidráulico que ha sido financiado por los proyectos DISPROTER y DIASEG3D del Ministerio de Educación (MEC), por los proyectos 3D-PANTHER y VALIUN-3D del Ministerio de Ciencia e Innovación (MICINN), por el proyecto PROMETEO ANITRAN de la Conselleria d’Educaciò (GVA), y por los proyectos multidisciplinares ANITRAN , INEUTRON y MOACIN de la UPV. Los desarrollos realizados se han transferido a las empresas IBERDROLA, CNAT (Almaraz-Trillo) y Leibstadt (Suiza) con gran éxito.
No obstante, el escenario para el futuro es más complejo después del accidente de Fukushima que ha dado lugar a nuevos diseños de nuevas plantas nucleares de última generación y al alargamiento de vida de las plantas existentes con cambios de diseño apreciables. Esto ha dado lugar al diseño de nuevos elementos combustibles más complejos, con más alto enriquecimiento inicial, más alto quemado al final y con la posibilidad de incorporar combustible reprocesado. Esto origina que las metodologías neutrónicas (en las que hemos participado) necesiten adaptarse, y de ahí surge la nueva línea multidisciplinar que se propuso en este proyecto, el desarrollo de una cinética neutrónica rápida con el objeto de mejorar la seguridad nuclear.
Los objetivos del proyecto son:
1. Optimización de la resolución de la ecuación de difusión neutrónica, P1 y SP3 en geometría 3D mediante métodos que permitan la utilización de una malla variable. Métodos h-p
2. Actualización de los modos lambda y alfa de configuraciones perturbadas de un reactor mediante un método de Newton a bloques
3. Utilización de precondicionadores para acelerar la resolución de la ecuación de difusión neutrónica, ecuaciones P1, y SP3 dependiente del tiempo mediante mótodos implícitos
4. Aplicación y optimización de los programas desarrollados en tarjetas gráficas de alta velocidad GPUs
5. Aplicación a estacionarios y transitorios de Planta
6. Gestión y difusión de los conocimientos adquiridos y los resultados obtenidos
PROYECTO ANITRAN (PROMETEO/2010/039):
Metodología de análisis de incertidumbres aplicada a transitorios de plantas nucleares
Los métodos utilizados para el análisis de comportamiento de los reactores nucleares hacen uso de modelos físicos que describen los procesos termohidráulicos acoplados a cinética neutrónica, y precisan de una descripción del estado inicial del sistema, basado en los valores de las variables del sistema principal. Es por ello, que las soluciones obtenidas mediante estos métodos y la información extraída concerniente al comportamiento del reactor, se verá afectada por la incertidumbre de los modelos y de las variables del sistema, siendo de especial interés cuantificar dicha incertidumbre.
El proyecto ANITRAN está enfocado al estudio de la influencia de las incertidumbres de ciertos parámetros y variables de entrada que describen el modelo de núcleo 3D de un reactor nuclear en los resultados más relevantes de un transitorio.
Los objetivos del proyecto son:
1. Análisis de incertidumbres de los modelos neutrónicos, asociadas a las secciones eficaces, nodalización neutrónica y nivel de aproximación de la ecuación del transporte
2. Análisis de sensibilidad e incertidumbres de las simulaciones. Incorporación de límites de confianza a las predicciones de estimación óptima
3. Aplicación a un transitorio de planta. Estudio de un transitorio de accidente con inserción de reactividad (RIA)
4. Formación y difusión de los conocimientos adquiridos y los resultados obtenidos
 
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