Discrimination of disposal-restricted materials in waste containers by nondestructive testing and image analysis with high-energy X-ray computed tomography

村上 昌史; 吉田 幸彦; 南郷 脩史*; 久保田 省吾*; 黒澤 卓也*; 佐々木 紀樹

Journal of Nuclear Science and Technology, 62(7), p.650 - 661, 2025/07

https://doi.org/10.1080/00223131.2025.2460526

Nondestructive methods were investigated to effectively discriminate disposal-restricted materials, including aluminum, batteries, combustibles, lead, and mercury, inside waste containers without opening them. An industrial computed tomography (CT) system with maximum X-ray energy of 9 MeV was used to visualize inside 27-cm diameter pails and 59-cm diameter drums filled with typical waste materials such as combustibles, glass, concrete, and metals. The CT images with 0.5 mm spacing were acquired, and three-dimensional (3D) models were constructed. A good linear relationship was observed between the gray values in the obtained CT images and the densities of materials. Combustibles, lead, and mercury were extracted via simple segmentation based on their apparent densities. 3D feature-based discriminations were further applied to batteries and certain aluminum objects based on their structural characteristics. Almost all batteries contained in the drums were successfully discriminated regardless of deformation, except for a few cases under extreme conditions. Aluminum was extracted along with glass and concrete; however, pipes with distinctive shapes could be identified in a relatively selective manner. The discrimination methods developed in this study will be effective in revealing the contents of waste containers, particularly for harmful materials that need to be separated for proper disposal.

Development of emittance measurement device using illuminant with thin scintillator

千葉 敦也; 石井 保行; 田島 訓

JAERI-Review 2003-033, TIARA Annual Report 2002, p.327 - 329, 2003/11

本装置は何段にも孔の開いた多孔型スリットとシンチレータシート及びCCDカメラから構成されている。シンチレータシートにスリットを通過したイオンビームを照射し、縞状に発光した像をカメラで計算機に取り込み、その画像データを解析してエミッタンスを算出する。シンチレータシートと発光体は一体となり、ビーム軸方向にスライドする機構になっており、複数の位置で発光像を取り込むことで測定精度を増している。測定時間は20秒程度であるため、わずかな時間で変動するビームにも対応している。さらに、システムが単純で規模が小さいため手軽にエミッタンスの測定が望める。

微粒黒鉛の強度および破壊靱性に及ぼす粗粒含有の効果

高橋 常夫*; 石原 正博; 馬場 信一; 荒井 長利; 林 君夫; 小西 隆志*

JAERI-Research 2001-005, 62 Pages, 2001/03

JAERI-Research-2001-005.pdf:6.8MB

微粒等方性黒鉛(平均粒径20m)を基準試料とし粗粒含有率(平均粒径125m)の異なる黒鉛材料を用いて曲げ強度試験及び破壊靱性試験を行い、粗粒含有率が強度及び靱性に与える影響を検討した。また、微細組織に基づく強度分布予測手法の曲げ試験結果への適用性を検討した。曲げ強度は、粗粒含有率0%と比較して含有率40%では平均曲げ強度の増加と強度のばらつきの減少が認められた。画像解析からもとめた気孔径分布の統計結果との関係においては、粗粒含有率の増加に伴う平均気孔間距離の増加及び大径気孔部分における気孔径分散と強度分散との正の相関関係が認められた。破壊靱性値に関しては、応力ひずみ線図の非線形応答開始点と最大荷重点における破壊靱性値の検討を行った。き裂進展開始荷重に基づく破壊靱性値は、粗粒黒鉛を含有することにより増加するものの含有率(20%,40%)による違いは認められず、低い含有率で破壊靱性値が飽和する傾向を示した。一方、最大荷重に基づく破壊靱性値は、粗粒黒鉛の含有率が増すにつれて増加し、含有率による違いが認められた。さらに、単軸応力状態下で提案されている気孔径分布を考慮した確率論的強度分布予測モデルを曲げ強度試験結果に適用し、実験結果をおおむね一致する結果を得た。

Quantitative measurement of dust mobilization in a vacuum vessel of a fusion reactor during the loss-of-vacuum-accident event

高瀬 和之; 功刀 資彰*

Fusion Technology, 34(3), p.645 - 650, 1998/11

核融合炉の真空境界破断事象時における真空容器内ダスト飛散挙動を把握するため、既設の真空破断予備実験装置を改造してダスト飛散挙動定量化実験を行った。トーラス状にした真空容器の底面部に任意の量の模擬ダスト(平均径6ミクロンのステンレス球)を設置した後に真空破断を起こし、破断口から容器内部に流入する外部流によって巻き上げられるダスト量を調べた。また、容器内部の任意の空間位置にダスト捕集用フィルタを設置し、この測定結果をもとに飛散ダストの空間分布を求めた。また、捕集したダストの光学顕微鏡写真をもとに画像処理を行い、飛散ダストの粒度分布を算出した。真空容器の破断口位置をパラメータとした実験の結果、破断口から流入する外部流がダストを直撃するような条件では初期装荷ダスト量の約10%が壁面から離脱することがわかった。一方、外部流が間接的にダストに衝突するような条件では1%未満のダスト離脱量であった。これらの成果はダスト飛散量推定のための簡易解析コードに集約する考えである。

高圧域での沸騰機構解明に向けた研究,2; 沸騰可視化像のセマンティックセグメンテーションによる気泡成長過程

古谷 正祐*; 小野 綾子; 吉田 啓之

no journal, , 

軽水炉における機構論に基づいた限界熱流束予測手法の確立が必要とされているが、手法を構築するための高圧域での沸騰現象の理解が進んでいないのが現状である。自動運転車の画像認識技術として実績のある機械学習のセマンティックセグメンテーションを応用して高温高圧下の伝熱面上の沸騰気泡撮影像から気泡特徴量を個別認識させて抽出し、時間方向に独自の方法で関連付け気泡成長過程を考察した。

画像解析に基づくセメンテーションによるベントナイトの膨潤圧低下の要因の定量的検証

石渡 翔丸*; 菊池 亮佑*; 大竹 翼*; 佐藤 努*; 川喜田 竜平; 高山 裕介; 三ツ井 誠一郎

no journal, , 

高レベル放射性廃棄物の地層処分では、緩衝材として膨潤性粘土であるベントナイトの利用が考えられており、ベントナイトが膨潤することで低透水性を維持し、放射性核種の移行を抑制することなどが期待されている。しかし長期的には、ベントナイトが変質し、本来求められるバリア機能が低下することが懸念されている。想定される変質過程の一つに、二次鉱物が空隙に沈澱してモンモリロナイトに固着するセメンテーションがあり、セメンテーションされることでベントナイトの膨潤性が低下する可能性がある。そこで本研究では、セメンテーションされたベントナイトのアナログ試料としてベントナイト原鉱石を分析し、セメンテーションが膨潤圧に及ぼす影響を検討した。まず、SEMおよびEPMAで得られた結果を組み合わせて、鉱物の種類を区別してその分布を可視化する「鉱物マップ」を作成し、鉱物の含有割合、粒度分布、粒子どうしの距離といった岩石組織のパラメータを定量化した。続いて重回帰分析を行い、定量したパラメータと測定した膨潤圧の相関関係を検討した。その結果、膨潤圧はモンモリロナイト含有量が多いほど大きくなる一方で、マトリクス中の随伴鉱物の周囲長が長いほど小さくなる傾向が見られた。随伴鉱物の周囲長は、モンモリロナイトと随伴鉱物が固着した部分の面積の指標となるパラメータであり、二次鉱物の固着の程度がセメンテーションされたベントナイトの膨潤圧に影響する可能性が示唆された。

深層学習モデルを応用した核鑑識技術に関する研究開発

木村 祥紀; 松本 哲也*; 山口 知輝

no journal, , 

日本原子力研究開発機構核不拡散・核セキュリティ総合支援センター(ISCN)では、規制外の核・放射性物質に関連した核セキュリティ事案の技術的な対応手段である核鑑識に関し、核・放射線テロの現場初動対応やラボ分析を含む様々な技術的課題を解決するため、深層学習モデルを応用した分析技術等の開発を進めている。本発表では、深層学習モデルを応用した核鑑識技術に関する研究成果と今後の展望を議論する。

機械学習を用いたMOX燃料ペレットの金相写真の画像解析

廣岡 瞬; 奥村 和之; 牧野 崇義

no journal, , 

光学顕微鏡で得られるMOX燃料ペレットの金相写真は、結晶粒やポア、異常な組織等の情報が得られる。また、写真を撮るだけのため大量のデータを得ることが容易である。しかし、これら微細組織の大きさや数といった定量的な評価は手作業で実施しているのが現状であり、ペレット全体のように広範囲を評価するには膨大な時間が必要になる。ここで、近年進歩の著しい人工知能技術の一つである機械学習を用いた画像解析技術を利用したところ、これまでは不可能であった結晶粒界等を自動検出することが可能となった。機械学習を利用した画像解析は専門的な知識が必ずしも必要ではなく、多くの可能性を秘めていることが分かった。

機械学習を利用したペレット外観検査技術開発,2; MOXペレットを用いた実証と製造ラインへの導入に向けた検討

後藤 健太; 廣岡 瞬; 堀井 雄太; 中道 晋哉; 村上 龍敏; 柴沼 公和; 小野 高徳; 山本 和也; 畑中 延浩; 奥村 和之

no journal, , 

原子力機構プルトニウム燃料技術開発センターで進めているAI技術を用いたMOXペレットの自動外観検査技術の開発として、実際のMOXペレットを用いて欠陥箇所の識別精度を評価するとともに、実用化に向けた検討を行った。開発した合否判定プログラムは実用に十分な処理速度を有していることを確認したが、識別精度については課題が残り、さらに多くの教師データを用いて学習させる必要がある。また、今回は欠陥部分の面積比のみを元に合否判定を行ったが、割れの長さやペレット自体の形状等の判定プロセスも構築する必要がある。