Background contributions of NRF-based nondestructive assay for spent nuclear fuel

核共鳴蛍光散乱を用いた使用済み核燃料の非破壊分析におけるバックグラウンドの寄与

静間 俊行; 早川 岳人; Angell, C.; 羽島 良一; 湊 太志   ; 須山 賢也; 瀬谷 道夫; Johnson, M.*; McNabb, D.*

Shizuma, Toshiyuki; Hayakawa, Takehito; Angell, C.; Hajima, Ryoichi; Minato, Futoshi; Suyama, Kenya; Seya, Michio; Johnson, M.*; McNabb, D.*

核セキュリティー及び保障措置に関する核物質管理においては、使用済み核燃料中の核物質の量をできるだけ正確に測定する必要がある。核共鳴蛍光散乱を用いた非破壊分析では、システムの計測誤差は使用済み核燃料からの放射バックグラウンドに影響される。一般的に、使用済み核燃料からの放射バックグランドの強度は、エネルギーとともに指数関数的に減少することから、より高いエネルギーでの測定が望ましい。また、計測誤差は、レーリー、核トムソン、デルブルック散乱などのコヒーレント散乱にも影響される。その寄与を最小限にするため、我々は、核の第一励起状態へ遷移する共鳴散乱線を測定する方法を提案し、使用済み核燃料及びコヒーレント散乱によるバックグラウンドを評価した。これらの結果をもとに、励起エネルギー25MeVにおいて、3100eV barnの積分断面積を仮定して、計測誤差を評価した。さらに、核共鳴蛍光散乱強度に関するこれまでの実験データ及び計算結果について議論する。

It is required to measure spent nuclear fuel as accurate as possible for nuclear material management concerning nuclear security and safeguards. The system performance such as counting precision for the -ray nondestructive assay (NDA) based on nuclear resonance fluorescence (NRF) would be affected by radiation backgrounds from spent fuel. Generally, the -ray spectrum of radiation backgrounds from spent fuel has characteristic shape with an exponential fall-off as a function of -ray energy. Therefore, the NRF measurement at higher energies is preferable to obtain a better signal-to-noise ratio. The counting precision is also affected by backgrounds from the coherent scattering such as Rayleigh, nuclear Thomson, and Delbrck scattering. In order to minimize the Coherent scattering contribution, we propose a method in which NRF transitions to the first excited state is measured. We calculated the radiation background counts from spent fuel as well as the coherent scattering background. Assuming various cross sections for NRF in the range of 3 to 100 eV barn at excitation energies of 2 to 5 MeV, we have estimated the statistical uncertainties of the proposed NDA system. We also discuss the NRF strength based on the previous experimental data as well as theoretical prediction by quasi-particle random phase approximation (QRPA).