革新的分光画像解析による燃料デブリの可視化への挑戦とLIBSによる検証(委託研究); 令和5年度英知を結集した原子力科学技術・人材育成推進事業

Challenge for screening of nuclear fuel debris by innovative spectral imaging and its verification by LIBS mapping (Contract research); FY2023 Nuclear Energy Science & Technology and Human Resource Development Project

廃炉環境国際共同研究センター; 大阪大学*

Collaborative Laboratories for Advanced Decommissioning Science; The University of Osaka*

日本原子力研究開発機構(JAEA)廃炉環境国際共同研究センター(CLADS)では、令和5年度英知を結集した原子力科学技術・人材育成推進事業(以下、「本事業」という。)を実施している。本事業は、東京電力ホールディングス株式会社福島第一原子力発電所の廃炉等をはじめとした原子力分野の課題解決に貢献するため、国内外の英知を結集し、様々な分野の知見や経験を従前の機関や分野の壁を越えて緊密に融合・連携させた基礎的・基盤的研究及び人材育成を推進することを目的としている。平成30年度の新規採択課題から実施主体を文部科学省からJAEAに移行することで、JAEAとアカデミアとの連携を強化し、廃炉に資する中長期的な研究開発・人材育成をより安定的かつ継続的に実施する体制を構築した。本研究は、令和5年度に採択された研究課題のうち、「革新的分光画像解析による燃料デブリの可視化への挑戦とLIBSによる検証」の令和5年度分の研究成果について取りまとめたものである。本研究の目的は、ハイパースペクトルイメージング(HSI)とレーザー誘起ブレークダウン分光(LIBS)を組み合わせ、炉内物質を俯瞰的に認識・特定する技術を開発することである。HSIは100色以上のスペクトル情報を解析し、様々な物質の分類に既に応用されているものの、材料組成を直接評価できない。そこでHSIとLIBSを組み合わせることにより、正確かつ広範囲の炉内物質可視化技術となりうると考えた。本技術の実証のためには、適切な模擬炉内物質を準備し、そのトレーニングデータを取得・蓄積する必要がある。本研究では、標準物質の作製とHSIデータ解析を国立大学法人大阪大学、ウラン含有物質の作製とHSI/LIBS測定を日本核燃料開発株式会社(NFD)、LIBS開発をJAEAが担当する。英国側からは、ストラスクライド大学、英国国立原子力研究所(NNL)、ランカスター大学が本プロジェクトに参画している。標準試料の組成を過去の実験と熱力学計算結果から決定し、UO複合試料やコンクリートなどいくつかの試料を作製した。HSIデータをNFDに設置されたハイパースペクトルカメラを用いて取得し、スペクトル角マッパー(SAM)、線形判別分析(LDA)等によりある程度物質を分類できることを確かめた。LIBSについては、遠隔操作技術開発の一環として焦点距離の自動最適化技術の開発等に取り組んだ。

The Collaborative Laboratories for Advanced Decommissioning Science (CLADS), Japan Atomic Energy Agency (JAEA), had been conducting the Nuclear Energy Science & Technology and Human Resource Development Project (hereafter referred to "the Project") in FY2023. The Project aims to contribute to solving problems in the nuclear energy field represented by the decommissioning of the Fukushima Daiichi Nuclear Power Station, Tokyo Electric Power Company Holdings, Inc. (TEPCO). For this purpose, intelligence was collected from all over the world, and basic research and human resource development were promoted by closely integrating/collaborating knowledge and experiences in various fields beyond the barrier of conventional organizations and research fields. The sponsor of the Project was moved from the Ministry of Education, Culture, Sports, Science and Technology to JAEA since the newly adopted proposals in FY2018. On this occasion, JAEA constructed a new research system where JAEA-academia collaboration is reinforced and medium-to-long term research/development and human resource development contributing to the decommissioning are stably and consecutively implemented. Among the adopted proposals in FY2023, this report summarizes the research results of the "Challenge for screening of nuclear fuel debris by innovative spectral imaging and its verification by LIBS mapping" conducted in FY2023. The present study aims to develop a remote-sensing technique to identify the in-reactor materials by a combination of Hyper Spectral Imaging (HSI) and Laser Induced Breakdown Spectroscopy (LIBS). HSI analyzes spectral information of more than 100 colors, and is being applied to classify various materials. On the other hand, material composition cannot be directly evaluated by HSI. Therefore, we thought that the combination of HSI and LIBS could be an accurate and wide-ranging visualization technique. In order to demonstrate the HSI and LIBS, it is necessary to prepare standard materials that simulate in-reactor materials, and to acquire and accumulate training data on them. In this study, the University of Osaka is in charge of the preparation of standard materials and HSI data analysis, Nuclear Fuel Development (NFD) is in charge of the preparation of uranium bearing materials and HSI/LIBS measurements, and JAEA is in charge of LIBS development. On the UK side, the Univ. of Strathclyde, National Nuclear Laboratory (NNL), and Lancaster University participate in the joint research project. The compositions of the standard samples were determined from past experiments and thermodynamic calculation results. Several samples such as UO based composites and concrete were prepared. The HSI data were obtained using a hyperspectral camera installed in the NFD. For LIBS, we worked on the automatic optimization of focal distance as part of the development of remote operation technology.