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中川 明憲; 佐々木 紀樹; 坂本 義昭
Radioactive Waste Management; Solutions for a Sustainable Future (Supplement) (Internet), 7 Pages, 2023/00
日本原子力研究開発機構では、研究開発活動により発生した放射性廃棄物を保管している。これらの廃棄物の一部は内容物の情報がほとんどなく、鉛や水銀などの有害物質が混入しているなど、放射能濃度や性状が評価されずに圧縮されたものが含まれている。これらの廃棄物の前処理や放射能濃度評価には、多大な時間とコストを要することになることから、これらの廃棄物の処理処分を合理化するために、処理における作業量と埋設処分施設の高度化のバランスをとる手法を検討した。廃棄物処理の作業分析を行った結果、ボトルネックとなっている作業は、放射能濃度評価、並びに有害物質及び可燃物の分別作業であることが明らかとなった。放射能濃度評価に関しては、保守的なスケーリングファクタの構築及び非破壊ガンマ線測定により合理化できることを明らかにした。有害物に関しては、使用記録と非破壊検査により廃棄物容器中の有害物の有無を確認し、有害物が含まれている廃棄物容器は開梱して分別することとした。約1,000本のドラム缶に対する開梱調査を実施し、その約10%に有害物が含まれていることが判明したことから、これらの廃棄物に関しては分別が必要であることが明らかとなった。可燃物の分別に関しては、高エネルギーX線CTを用いた非破壊検査により可燃物の総量を把握し、受入基準を満足しない場合は可燃物含有量の少ない廃棄物と混合埋設することで、埋設処分場平均値で受入基準を満足させる手法を検討した。これらの対策により、圧縮体の分別作業を従来の方法より約5倍加速できる可能性があることを示した。
Hiller, P.*; Pyke, C.*; 駒 義和; 大木 恵一
no journal, ,
ベイズ統計は、その基本的な反復原理によりData Quality Objectives(DQO)によるアプローチを補足するものである。この方法は、廃棄物の特性評価において分析データが廃棄物に対する境界条件付近にある際、意思決定者に有用な情報を提供する。ベイズ統計によるt検定は、CL:AIRE(Contaminated Land: Ap-plications in Real Environments)が推奨する現行の統計的なアプローチと類似しているが、事前情報をより完全に活用し、開発中の知識に基づいて適用し得る試料採取戦略の導入を可能にするという利点がある。この反復的なアプローチは、採取する試料数の正当性をより完全に裏付けるものであり、従来からの統計的なアプローチよりも高い柔軟性をDQOチームに提供する。本報告では、英国の規制に基づいて開発された本手法を、福島第一原子力発電所から発生した廃棄物(伐採木)に適用し、特性評価の境界条件付近にある廃棄物に対する潜在的な利点を示すとともに、包括的なコンテクストにおいて放射性廃棄物の処分に関する意思決定を支援するため、どのように使用できるかを示す。