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論文

Feasibility study of machine learning-based discrimination of $$alpha$$, $$beta$$ and $$gamma$$ particles from grayscale radiation images

Laffolley, H.; 坪田 陽一; 辻 智也; 本田 文弥

Nuclear Instruments and Methods in Physics Research A, 1082, Part 2, p.171029_1 - 171029_11, 2026/02

https://doi.org/10.1016/j.nima.2025.171029
 被引用回数：1 パーセンタイル：51.17(Instruments & Instrumentation)

日本原子力研究開発機構(JAEA)は福島第一原子力発電所の廃炉作業において、多種多様な放射性試料を分析している。本研究は、多種多様な試料の特性評価プロセスの簡素化と省力化に資する多目的な分析ツールを開発することである。ハイブリッド半導体ピクセル放射線検出器であるMiniPIX TPX Standard検出器を基に、分析装置の開発を開始した。この検出器は、電離放射線の相互作用に基づくグレースケール画像を得ることができ、ピクセルの輝度はエネルギーに対応している。最終的な目標は、$$alpha$$、$$beta$$、$$gamma$$放射線を区別し、高度に汚染されたサンプルに対して簡便な$$gamma$$線スペクトロメトリを含む2次元放射能マップを高速に生成する装置を構築することである。放射線と半導体との相互作用によって生成されたクラスタの形状は、その線種に応じた特徴的な形状となる。放射線画像のクラスタに対し、9つの特徴量に基づき、8つの教師あり機械学習モデルで学習と比較を行った。訓練データセットとしては$$alpha$$線($$^{241}$$Am)、$$beta$$線($$^{90}$$Sr)、$$gamma$$線($$^{60}$$Co及び$$^{137}$$Cs)に対応する画像を用いた。最良のモデルは約80%の精度で粒子を識別でき、低エネルギー$$gamma$$線のみの露光の場合には96%の精度に達し、1画像フレームあたり数マイクロ秒の処理時間で動作する。$$alpha$$粒子の識別は100%の精度であった。

論文

Ten years after the NPP accident at Fukushima; Review on fuel debris behavior in contact with water

Grambow, B.; 二田 郁子; 柴田 淳広; 駒 義和; 宇都宮 聡*; 高見 龍*; 笛田 和希*; 大貫 敏彦*; Jegou, C.*; Laffolley, H.*; et al.

Journal of Nuclear Science and Technology, 59(1), p.1 - 24, 2022/01

https://doi.org/10.1080/00223131.2021.1966347
 被引用回数：41 パーセンタイル：75.47(Nuclear Science & Technology)

Following the NPP accident, some hundred tons of nuclear fuel elements of 3 damaged nuclear reactor units were partly molten with even larger masses of steel and concrete structures, creating a big mass of corium and fuels debris. Since ten years, this heat generating mass has been cooled permanently by millions of m$$^{3}$$ of water flowing over them. Knowledge on the interaction of this solid mass with water is crucial for any decommissioning planning. Starting from analyses of the evolutions of the accident in the 3 reactor cores and associated fuel debris formations and some additional isotopic and physiochemical information of debris fragments collected in soils of Fukushima, we review the temporal evolution of the chemistry and leached radionuclide contents of the cooling water. Measured concentration ratios of the actinides and fission products in the water where compared to reported results of laboratory leaching studies with either spent nuclear fuel or simulated fuel debris under a variety of simulated environmental conditions.

特許

放射線検出装置、放射線検出方法、放射性微粒子検出装置

坪田 陽一; Laffolley, H.; 佐川 直貴; 中村 博樹; 鈴木 政浩

not registered

特願 2024-176933  公開特許公報

【課題】β線を検出する際に、γ線を弁別できる放射線検出装置を得る。 【解決手段】まず、一定時間内における放射線検出器10の測定結果(検出結果)が得られ(S11:測定工程)、この結果が記憶部に記憶される。発光の検出が認められた画素の連続体として検出パターンが複数認識される(S13:検出パターン認識工程)。まず、一つの検出パターンが選択され、これに含まれる画素における出力(パルス高)の和から、この検出パターン中で吸収されたエネルギーが算出される(S14)。解析部31は、このエネルギーと、前記のように検出パターンから算出された特徴量((「広がり」、「かたさ」、「離心率」)から、この検出パターンがα線、β線、γ線のどれによって形成されたかを判定する(S15:識別工程)。

口頭

高線量・高汚染環境で使用可能な安価で使い捨て仕様のエアロゾル分級器「$$mu$$SPLIT」の開発

坪田 陽一; Laffolley, H.; 加藤 友彰; 土津田 雄馬; 北垣 徹

no journal, , 

福島第一原子力発電所の廃炉において、放射性エアロゾルの粒径別評価は安全確保に不可欠である。本研究では、3Dプリンタ製で低コスト・使い捨て可能なバーチャルインパクター「$$mu$$SPLIT」を開発した。本装置は3段階($$<$$1 $$mu$$m、1$$sim$$10 $$mu$$m、$$>$$10 $$mu$$m)の分級が可能であり、$$^{60}$$Co線源を用いた28kGyの照射試験により、実環境に耐えうる材料健全性を実証した。本システムは放射性エアロゾルのオンサイトでの評価とエアロゾル測定機器の除染省略を可能にし、迅速な性状評価に寄与する。

口頭

Machine learning techniques for the development of an $$alpha$$, $$beta$$ and $$gamma$$ radiation sources discrimination software using a 2d-imaging radiation detector

Laffolley, H.; 坪田 陽一; 辻 智也; 本田 文弥; 二田 郁子; 菊池 里玖

no journal, , 

福島第一原子力発電所の廃止措置に向けた取り組みを支援するため、日本原子力研究開発機構(JAEA)は、放射性試料中のアルファ線源、ベータ線源、ガンマ線源を正確に弁別するためのTRACEソフトウェアを開発している。この技術は、市販の2次元イメージング半導体放射線センサーであるMiniPIXを利用し、そのピクセルマトリクス内での放射線相互作用の画像と、付与エネルギーの定量化の両方を利用する。TRACEは、放射線イベントによって生成されるピクセルクラスターのエネルギーと形状に対する機械学習により、MiniPIXからのデータを分析する。アルファ粒子は付与エネルギーが高い、ガンマ粒子はほぼ点状の飛跡、ベータ粒子はクラスター形状となるなど、これらの特徴量を抽出し、放射線の種類ごとのエネルギースペクトル二次元マッピングを提供する。TRACEの主要な構成要素は機械学習アルゴリズムであり、Co-60、Sr-90、Cs-137、Am-241など、福島からの試料との関連性から選ばれた標準線源から取得されたデータを用いて訓練した。今後は、XYZ電動ステージとの統合が計画されており、データ取得の自動化、効率向上、放射性試料や非平面試料の取り扱いの容易化、および取得時間のリアルタイム調整を可能にすることを目指す。

口頭

飛跡情報の機械学習をもとにした高線量環境用の軽量$$alpha$$$$beta$$線ダストモニタの開発と現場実証

坪田 陽一; Laffolley, H.; 辻 智也; 本田 文弥; 中村 博樹; 鈴木 政浩

no journal, , 

福島第一原子力発電所(1F)等の高線量環境下における放射性ダストの遠隔監視は、廃炉作業の安全確保に不可欠である。原子力機構では、遠隔ダスト測定機器として「DICAS-OS」を試作した。四足歩行ロボットへの搭載を前提に、機器を軽量化(約3kg)し、半導体ピクセル検出器を用いた$$alpha$$$$beta$$線ダストモニタや補助測定装置(粒子センサ、超音波式風向風速計)を搭載し、遠隔での一元的なダスト情報の連続監視を可能にする。しかし遮蔽体フリー設計であるため、高い空間線量が測定ノイズとなる。そこでこの問題を解決する機械学習システム「DICAS-ML」を開発した。半導体ピクセル検出器で捉えた放射線の飛跡データの特徴に基づき、LightGBMアルゴリズムで$$alpha$$$$beta$$$$gamma$$線を弁別し、空間線量の影響を減算することでダストの$$alpha$$$$beta$$放射能を正確に評価可能である。両システムの組み合わせにより、2025年1月に1F 3号機原子炉建屋内の空気中放射性物質濃度と風向風速等の実証測定に成功し、その有効性を確認した。

口頭

$$mu$$SPLIT: A Fully disposable virtual impactor for real-time "Radioactivity and Elemental" characterization by particle size

坪田 陽一; Laffolley, H.; 黒江 彩萌; 狩野 貴宏

no journal, , 

福島第一原子力発電所(FDNPS)の廃炉、特に今後予定されている本格的な燃料デブリ取り出しにおいて、機械的・熱的加工に伴う高放射能かつ多様な化学的特性を持つエアロゾルの発生は避けられない。本研究では、作業員の内部被ばくリスク評価や分散挙動予測に不可欠な粒径分布を把握するため、リアルタイムでの放射能および元素評価が可能な完全使い捨て型バーチャルインパクター「$$mu$$SPLIT」を提案する。3Dプリンタ技術の活用により低コスト化を実現し、汚染リスクを最小限に抑えたオンサイトモニタリングを可能にする。

口頭

In-situ measurement of "Radioactive and Elemental" aerosol size distributions for 1F decommissioning support

Laffolley, H.; 坪田 陽一

no journal, , 

福島第一原子力発電所(FDNPS)の燃料デブリ取り出しにおいて、空気中浮遊粒子の高精度なモニタリングは不可欠である。本研究では、異なる粒径区分における放射能と元素組成の両方をリアルタイムで提供するオンサイト・エアロゾル測定システムの開発と検証に焦点を当てた。多段式バーチャルインパクターとリアルタイム検出技術を統合することで、廃炉作業中に発生する複雑なエアロゾルを特性評価する能力を示した。室内試験の結果から、ターゲットとする粒径範囲($$<$$1 $$mu$$m、1$$sim$$10 $$mu$$m、$$>$$10 $$mu$$m)への効率的な分離と、現場適用のための堅牢性が確認された。

口頭

Elemental analysis and radioactivity evaluation of aerosols generated during heating of simulated fuel debris in the URASOL project

坪田 陽一; Laffolley, H.; Porcheron, E.*; Journeau, C.*; Delacroix, J.*; Gu$'e$var, C.*; Brackx, E.*; Lallot, Y.*; Bouland, A.*

no journal, , 

福島第一原子力発電所(1F)から燃料デブリを安全に取り出すためには、燃料デブリの切断により発生する放射性エアロゾルを定量的に評価する必要がある。そこで、In/Ex-Vesselの組成を模擬したウラン含有模擬燃料デブリを作製し、加熱により発生するエアロゾルの物理的・化学的特性を評価した。これらの結果に基づき、福島第一原子力発電所2号機の燃料デブリのレーザー切断(典型的な熱的切断工法)時に生成されるエアロゾルの同位体組成と放射能を推定した。プルトニウム、主に$$^{238}$$Pu、$$^{241}$$Am、$$^{244}$$Cmが主要なアルファ核種であり、また$$^{241}$$Pu、$$^{137}$$Cs-Ba、$$^{90}$$Sr-Yが主要なベータ核種であった。

口頭

粒径分解型$$alpha$$ダストモニタ開発; 初期データによる概念検証

黒江 彩萌; 坪田 陽一; Laffolley, H.; 狩野 貴宏

no journal, , 

核燃料施設等の放射線管理において、作業者の内部被ばく評価のためのダストモニタリングは不可欠である。通常の施設運転における放射線管理では、一般的に空気力学的放射能中央径(AMAD)は、ICRP Publication 68に基づきデフォルト値5$$mu$$mが適用されている。しかし、エアロゾルの呼吸気道内の沈着挙動は粒径に強く依存し、粒子が微細であるほど深部に到達しやすいため、実効線量係数は大きくなる。核燃料施設の廃止措置では、通常運転時とは異なるエアロゾル発生源が想定される。これにより、AMADがデフォルト値から乖離する可能性が想定される。万が一、作業者が内部取り込みをした場合、その後の医療措置や健康影響の予測のためには、可能な限り正確な線量を評価する必要がある。正確な評価のためにも、平時から作業環境におけるエアロゾルの特性を把握することが極めて重要である。本研究では、核燃料施設の廃止措置する作業環境において、エアロゾルの粒径情報をリアルタイムで取得可能な$$alpha$$線ダストモニタの概念を設計し、その実現可能性を検討することを目的とする。従来から粒径分離に用いられてきたカスケードインパクターは、構造的に検出器の内蔵が困難であることに加え、作業現場での捕集媒体の交換がコンタミネーションリスクを増大させるため、本モニタへの適用は現実的ではない。そこで本研究では、原子力機構で開発を進めている$$>$$10$$mu$$m, 1-10$$mu$$m, $$<$$1$$mu$$mの3つの空気動力学径に分級・捕集するバーチャルインパクターと、多チャンネル$$alpha$$線検出器を組み合わせたシステムで設計を行った。バーチャルインパクターとは、エアロゾルを慣性の違いに基づき、特定の粒径で分級する装置である。当該装置は平面状のコンパクトな構造を持つため、捕集領域を検出器に直接対向させることができ、リアルタイム測定が実現可能である。後は、廃止措置作業で想定されるエアロゾルの粒径分布に基づき、現在設定している設定目標値(1$$mu$$m, 10$$mu$$m)の妥当性を評価する。また、シミュレーションや実測データを用いて分級性能の最適化を図り、より精度の高い内部被ばく評価に資するモニタの開発を目指す。

口頭

空気動力学径の測定基盤技術としての安価で使い捨て可能なエアロゾル分級器「$$mu$$SPLIT」

坪田 陽一; Laffolley, H.; 黒江 彩萌; 狩野 貴宏

no journal, , 

エアロゾルの空気動力学径(AD)は、気中挙動や吸入時の呼吸器内沈着部位を決定するため、飛散推定や内部被ばく線量評価における重要なパラメータである。しかし従来のAD測定はカスケードインパクタ等の高価な機器を要するため一部の専門機関に限られていた。さらに高汚染環境では、使用後の機器の除染が困難という課題も存在した。これらの課題解決のため、我々は3Dプリンタで一体成型する、安価(製造原価約400円)で使い捨て可能なバーチャルインパクタ「$$mu$$SPLIT」を開発している。本機器は計算流体力学(CFD)を用いて乱流が生じやすい流路を最適化し、エアロゾルを3つのAD領域($$<$$1, 1$$sim$$10, $$>$$10 $$mu$$m)に分級・捕集するとともに、リアルタイム測定機器を組み合わせる機構も有する。$$mu$$SPLITは安価かつ、使い捨て仕様によりコンタミネーションフリーな測定を実現することでAD測定を誰もが実施できる技術基盤を提供し、放射線防護や環境科学分野への貢献が期待される。

口頭

Development of a low-cost and disposable virtual impactor for particle-size-dependent radioactivity assessment at Fukushima Daiichi NPS

Laffolley, H.; 坪田 陽一

no journal, , 

福島第一原子力発電所の廃炉工程において、空気力学的径に強く依存した健康影響を及ぼす放射性エアロゾルの特性評価を向上させることは極めて重要である。本研究では、粒径別放射能評価に最適化された、低コストかつ使い捨て可能なバーチャルインパクターの開発について述べる。本装置は、新規のフラットな3Dプリンタ造形により、3つの粒径区分($$<$$1 $$mu$$m、1$$sim$$10 $$mu$$m、$$>$$10 $$mu$$m)への効率的な分離を実現すると同時に、リアルタイム放射線検出器との直接的な統合を可能にした。今後予定されているデブリ取り出し等の作業に伴う粒子発生を見据え、本システムの使い捨て特性は、汚染リスクを最小化し、除染工程を不要とするものであり、これはFDNPSの現場環境において不可欠な要素である。独自の設計、CFD(数値流体力学)による最適化、および予備的な室内試験の結果から、本手法の実現可能性が実証された。

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