Numerical consideration for multiscale statistical process control method applied to nuclear material accountancy

核燃料物質収支に適用した多重尺度統計的プロセス制御手法の数値的検討

鈴木 美寿; 堀 雅人; 麻生 良二; 臼田 重和

Suzuki, Mitsutoshi; Hori, Masato; Aso, Ryoji; Usuda, Shigekazu

大型再処理施設の在庫差(MUF)を説明する目的で、数値計算による多重尺度統計的プロセス制御手法(MSSPC)を適用する。商業用再処理施設では年間のプルトニウム取扱い量が5000kg以上となるが、核燃料物質の取扱い量が増えれば増えるほど、計量管理測定に伴う累積誤差が1SQ(=8kgPu)を越えることが予想され、近実時間物質収支法(NRTA)とプロセスモニタリング法がIAEAの保障措置基準を満足するために必要とされている。本研究では、模擬のバッチ運転データに種々の誤差や乱れが重畳されたプロセスデータを連続ウエーブレット関数を用いて展開し、データに含まれる誤差や乱れが時間と周波数領域で分解されることを示す。ウエーブレット展開を用いたMSSPCは広範囲の異常現象に対して効果的に適用できるので、事前には知らされていないゆっくりとした又は急な転用損失を保障措置対策として検知することができる。MSSPCによる診断法を通常データから異常現象を分離することに適用し、主成分分析(PCA)を用いて先の二つのタイプの転用ロスの検知方法を示す。MUFのデータは一般的に自己相関的な時系列データと仮定することが可能で、この時系列データにMSSPCを用いた定量的な効果について、非検知確率と比較するためにモンテカルロ計算による平均的な遅れ時間を用いて示す。物質収支におけるバイアス補正(BC)に関する最近の議論を紹介し、MUFをBCを用いずに説明できる評価手法を示す。

The multiscale statistical process control (MSSPC) method is applied to explain material unaccounted for (MUF) in large scale reprocessing plants using numerical calculations. Continuous wavelet functions are used to decompose the process data, which simulate batch operation superimposed by various types of disturbance, and the disturbance components included in the data are divided into time and frequency spaces. The diagnosis of MSSPC is applied to distinguish abnormal events from the process data and shows how to detect abrupt and protracted diversions using principle component analysis. Quantitative performance of MSSPC for the time series data is shown with average run lengths given by Monte-Carlo simulation to compare to the non-detection probability B. Recent discussion about bias corrections in material balances is introduced and another approach is presented to evaluate MUF without assuming the measurement error model.