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人形峠環境技術センターのウラン測定と関連技術の現状

Current status of uranium measurements and their related techniques at JAEA Ningyo-toge

石森 有; 横山 薫*; 早川 友也; 秦 はるひ ; 迫田 晃弘; 長沼 政喜

Ishimori, Yuu; Yokoyama, Kaoru*; Hayakawa, Tomoya; Hata, Haruhi; Sakoda, Akihiro; Naganuma, Masaki

日本原子力研究開発機構人形峠環境技術センターのウラン計測技術とその関連技術の現状について概説する。廃棄物のウラン量評価を目的としてJAWAS-NとQ$$^2$$装置を導入した。これらの測定下限値は200$$ell$$ドラム缶あたり数g程度のウラン量である。Q$$^2$$装置による評価結果を補正するため開発した等価モデルは、数十g程度以下のウラン量には適用できない。この報告では改良した等価モデルのウラン量評価での有効性を示す。これは測定対象物中のウランの不均一な分布を補正するため、1001keVの光電ピークとその散乱$$gamma$$線スペクトルを利用する手法である。このモデルの使用により、従来の評価法の1/10を下回るウランの定量下限値を実現した。$$^{235}$$Uを定量可能するため、1001keVの$$gamma$$線を評価するための遮蔽因子$$X_{geometry}$$を186keVの$$gamma$$線の評価に同様に使用できることを実証した。このモデルを採用した測定装置は既に国内のほかの原子力事業者でも利用されている。また、クリアランス計測への応用も検討している。関連技術として$$gamma$$線スペクトルを利用した廃棄物ドラム缶を分類するために、機械学習の適用可能性に係る研究も実施している。

This paper gives an outline of the current status of uranium measurements and their related techniques at the Ningyo-toge Environmental Engineering Center of Japan Atomic Energy Agency. The JAWAS-N and the Q$$^2$$ system have been adopted to evaluate uranium contents in the wastes. About 10 g or more of uranium in a 200 $$ell$$ drum can be evaluated by these systems. The equivalent model developed to correct the evaluation results with Q$$^2$$ system is not available to less than dozens of grams of uranium in a 200 L drum. The paper illustrates the advantage of use of the improved equivalent model which evaluates uranium content from full energy peak of 1001 keV and its Compton spectrum in order to correct the inhomogeneous distribution of uranium in measuring objects. The use of model achieved the limit of uranium quantitative determination under one tenth of those of previous evaluation methods. To determine $$^{235}$$U, it was demonstrated that the shielding factor, $$X_{geometry}$$ for evaluation of 1001 keV $$gamma$$-ray is also possible to use for evaluation of 186 keV $$gamma$$-ray. The measurement systems adopting the model have been introduced to other nuclear operators in Japan. In addition, it is also examined to use for clearance. As a related technique, feasibility studies on machine learning algorithms have been performed to classify the waste drums depending on their $$gamma$$-ray spectrum.

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