Pu燃焼高温ガス炉のための模擬燃料核の微細構造観察

相原 純; 植田 祥平; 本田 真樹*; 笠原 清司; 岡本 孝司*

JAEA-Research 2024-012, 98 Pages, 2025/02

JAEA-Research-2024-012.pdf:32.24MB

Pu燃焼高温ガス炉とは、再処理Puの量を安全に減らすための高温ガス炉である。Pu燃焼高温ガス炉では、PuO-イットリア安定化ジルコニア(PuO-YSZ)の微小球にZrC層を被覆し、更にSiC-TRISO被覆を施した核拡散抵抗性の高い被覆燃料粒子(CFP)を用いる計画である。ZrC層の役割は酸素ゲッターである。平成26-29年に行われたPu燃焼高温ガス炉研究プロジェクトでは、Puの模擬物質としてCeを用いて模擬CFPが製造され、更に、この模擬CFPがHTTR燃料と同様に黒鉛母材で焼き固められ模擬燃料コンパクトが製造された。本報告では、模擬燃料コンパクト製造までの各段階におけるCeO-YSZ核及びZrC層の微細構造観察の結果を報告する。

OSCAAR用気象データ作成プログラムGPV2OSC

安全研究センター 原子炉安全研究ディビジョン リスク評価・防災研究グループ

JAEA-Data/Code 2024-006, 40 Pages, 2024/07

JAEA-Data-Code-2024-006.pdf:1.92MB

日本原子力研究開発機構安全研究・防災支援部門安全研究センター原子炉安全研究ディビジョンリスク評価・防災研究グループでは、原子力施設等で発生する可能性のある広範な事故を対象に、確率論的事故影響評価コードOSCAARの開発を進めてきた。OSCAARコードの機能のうち、大気拡散モデルによる大気中放射性物質濃度の計算機能では、入力データとして風速、降水量、大気安定度等の気象データを必要とする。ただし、気象データとして気象庁による数値予報データを利用するためには、事前にデータフォーマットをOSCAARコードに合わせて変換しておく必要がある。そこでOSCAARの前処理プログラムとして、気象庁の数値予報データから対象地域及び期間におけるOSCAARの入力形式の気象データを作成するプログラムGPV2OSCを作成した。本レポートでは、GPV2OSCの概要及び使用方法について解説する。

Assessment of caesium-137 detections at CTBTO radionuclide monitoring stations in East Asia and their relationship to Asian dust dispersion

古野 朗子; 大森 隆太*; 舘岡 永憲*; 皆川 友哉*; 栗原 寿幸; 山本 洋一; 冨田 豊

Pure and Applied Geophysics, 14 Pages, 2024/00

https://doi.org/10.1007/s00024-024-03620-y

包括的核実験禁止条約(CTBT)沖縄核種監視所(JPP37)は、沖縄本島中部の東シナ海に面した丘の上にあり、島内には原子力施設はないが、時折Cs-137が検出される。本研究では、JPP37におけるCs-137の検出に焦点を当て、近隣の観測点における同時検出の比率や、東アジア内陸部から飛来する黄砂との関係を調べた。解析対象であるJPP37における2020年から2023年までのCs-137検出は春に高頻度であった。東アジアのCTBT放射性核種観測点9カ所のうち、北京、蘭州、モンゴルのウランバートルの検出値も春に高かった。このことから、東アジアにおける黄砂の検出との高い関連性が示唆された。そこで、日本のいずれかの地点で黄砂が観測された場合に、近隣の包括的核実験禁止条約準備機関(CTBTO)の国際監視システム(IMS)9地点でCs-137の検出を確認した。また、高崎、北京、蘭州、ウランバートルで高い検出率を示した。このことから、日本周辺の東アジア地域のIMS粒子状放射性核種観測点で主に春に観測されたCs-137は、黄砂により運搬されるグローバルフォールアウトの影響を拾っている可能性が高いと推察される。さらに、日本近海に飛来する黄砂について予備的な放出源推定解析を行った。大気拡散シミュレーションでは、Cs-137が黄砂の放出源である砂漠から放出されたと仮定して、近傍のIMS粒子状核種観測点でCs-137が検出されたことを説明した。

Soil dust and bioaerosols as potential sources for resuspended Cs occurring near the Fukushima Dai-ichi Nuclear Power Plant

太田 雅和; 高原 省五; 吉村 和也; 長久保 梓; 廣内 淳; 林 奈穂; 阿部 智久; 舟木 泰智; 永井 晴康

Journal of Environmental Radioactivity, 264, p.107198_1 - 107198_15, 2023/08

https://doi.org/10.1016/j.jenvrad.2023.107198

福島第一原子力発電所(FDNPP)事故時に環境中に放出され、陸面に沈着した放射性核種について、大気中に再浮遊したCsの吸引は現在における主要な被ばく経路の一つである。再浮遊では、風による土壌粒子の巻き上げが主なメカニズムとされてきた。一方、FDNPP事故後の研究から、帰宅困難区域(DRZ)などの農村部においては、真菌類による胞子放出が大気中Cs濃度に影響を及ぼす可能性が示唆されてきた。本研究は、土壌粒子および真菌類胞子としてのCs再浮遊を計算するモデルを開発し、これをDRZ内に適用することで、これら再浮遊過程の大気中濃度への影響評価を試みた。モデル計算の結果から、土壌粒子の再浮遊は冬から春に観測された大気中Csの主要因となったものの、夏から秋に観測された高濃度を再現できないことが示された。真菌類からの胞子状Csの放出を考慮することで、この夏から秋の高濃度事象は概ねモデルで再現された。解析結果から、真菌類胞子へのCsの蓄積と、農村部に特徴づけられる高い胞子放出率が夏から秋の大気中Csに寄与している可能性が見出された。DRZ内には依然として未除染の森林が存在しているため、この真菌類胞子の大気中Csへの寄与は今後将来も継続する可能性がある。

特定復興再生拠点区域における大気放射能濃度調査(2018年度2021年度)

阿部 智久; 舟木 泰智; 吉村 和也; 尻引 夏*; 眞田 幸尚

JAEA-Data/Code 2023-001, 38 Pages, 2023/05

JAEA-Data-Code-2023-001.pdf:3.04MB
JAEA-Data-Code-2023-001-appendix(CD-ROM).zip:32.02MB

本調査では内閣府からの委託を受けて、特定復興再生拠点区域の内部被ばく評価に資するため、福島県の3市町村(双葉町、大熊町、富岡町)において、大気浮遊塵中の放射性物質に関する調査を実施した。対象とした市町村にダストサンプラーを設置し、大気放射能濃度を調査するとともに、実測値に基づく内部被ばく線量を評価した。本報告書は、当該受託事業が開始した2018年度から2021年度までの測定結果をとりまとめたものである。大気放射能濃度及び実測値に基づく内部被ばく線量評価結果、基礎データとして気象観測データなどをデータベース化した。

Automatic object recognition using deep learning for legacy waste treatment

吉田 幸彦

IL Nuovo Cimento, 46(2), p.33_1 - 33_8, 2023/03

https://doi.org/10.1393/ncc/i2023-23033-x

JAEA is addressing the back-end issues with the steadfast promotion of sustainable measures. The R&D plans are being rationally pursued by considering priorities based on indicators such as bottleneck issues in waste streams, relevance to WAC settings, and effectiveness of cost reduction. In addition, the future vision (JAEA 2050+) has been formulated to promote cross-disciplinary R&D through a new approach that cannot be reached by conventional methods, and active incorporation of information technologies, such as AI technologies. Currently, we are developing intelligent sensing that combines sensing and information processing technologies to realize automatic sorting technology, and non-destructive evaluation technology using high-energy X-ray CT, for legacy wastes. The core technology common to these technologies is image evaluation technology using deep learning models, which was confirmed to perform very well in the evaluation of waste object recognition.

Insights into machine-learning modeling for Cr(VI) removal from contaminated water using nano-nickel hydroxide

Maamoun, I.; Rushdi, M.*; Falyouna, O.*; Eljamal, R.*; Eljamal, O.*

Separation and Purification Technology, 308, p.122863_1 - 122863_16, 2023/03

https://doi.org/10.1016/j.seppur.2022.122863

The aim of this study is to employ machine learning (ML) in providing high-accuracy prediction of Cr(VI) removal efficiency by nickel hydroxide (-Ni(OH)) unconventional sorbent, towards the new era of artificial intelligence (AI) applications in (waste) water treatment. Hence, a reliable ML modeling was conducted based on the experimental investigation, considering different reaction parameters, including -Ni(OH) dosage, initial pH, reaction temperature, and initial Cr(VI) concentration. Linear regression model was selected as the suitable regression model with respect to the obtained reasonable correlation and the less training time and evaluation time, comparing to other considered regression techniques. The adopted linear regression model, for the time corresponding Cr(VI) removal efficiencies, exhibited satisfactory prediction accuracy. Furthermore, the importance of models coefficients was determined and implied the high importance of the dosage feature. The contributive effect of the investigated features was mainly concentrated at the early stage of the reaction (5 to 10 min), with an average range of 50 to 80 %, which was in agreement with the experimental findings of the rapid and full removal of Cr(VI) by -Ni(OH). The elucidated insights into the effects of different factors that influence Cr(VI) removal process by -Ni(OH) revealed the underlying interactions and removal pathways, which shall benefit other researchers in the preliminary design of pilot-scale applications and anticipating the predicted performance.

Arsenic removal from contaminated water utilizing novel green composite and nano zero-valent iron

Islam, M. S.*; Maamoun, I.; Falyouna, O.*; Eljamal, O.*; Saha, B. B.*

Journal of Molecular Liquids, 370, p.121005_1 - 121005_11, 2023/01

https://doi.org/10.1016/j.molliq.2022.121005

Arsenic waste must be carefully managed because of the adverse effects of arsenic in wastewater on the ecosystem. In the present study, an environmentally friendly novel composite of microalgae and nano-zero valent iron (NZVI) was employed as an adsorbent to eliminate arsenic from the aqueous environment. Fourier Transform Infrared spectroscopy, X-ray diffraction, and scanning electron microscope images were used to characterize and analyze the CV/NZVI composites. Batch tests using initial arsenic concentrations ranging from 5 to 100 mg/L were conducted to evaluate removal efficiencies. According to kinetic analysis, the best model for fitting the experimental data was the pseudo first-order model, which had the lowest Akaike information criterion (AIC), and Bayesian information criterion (BIC) values of -23.878 and -7.902, respectively. Results alluded that physisorption is the primary mechanism influenced by As-removal by CV/NZVI composite. Due to the negative sign of the enthalpy and Gibbs free energy, the thermodynamic investigation revealed that the adsorption reaction was exothermic and spontaneous. The thermodynamic analysis also affirmed that the arsenic removal process involved primarily physisorption and slight chemisorption phenomena. Meanwhile, 1.5 g/L CV/NZVI dosage achieved 99% As(V) removal efficiency in synthetic groundwater systems, confirming the high potential of the composite in complex aqueous systems.

Chloramphenicol removal from water by various precursors to enhance graphene oxide-iron nanocomposites

Idham, M. F.*; Falyouna, O.*; Eljamal, R.*; Maamoun, I.; Eljamal, O.*

Journal of Water Process Engineering (Internet), 50, p.103289_1 - 103289_16, 2022/12

https://doi.org/10.1016/j.jwpe.2022.103289

Due to synthesis variation affecting various graphene oxide (GO) physicochemical parameters and cost efficiency aspects, the present study investigated the influence of GO precursor components for GO precipitated nZVI nanocomposite (nZVI/GO) and optimized removal conditions to remove chloramphenicol (CAP) from water. In order to synthesize nZVI/GO nanocomposites, four methods of GO precursor synthesis were used, denoted GO1, GO2, GO3, and GO4. A novel synthesis process is introduced based on economic and time-less-consuming protocols to produce GO precursor. A series of desorption experiments were also implemented in various eluents to clarify the CAP removal mechanism. Interestingly, this study demonstrated the substantial impact of GO precursor on the nanocomposite performance in eliminating CAP. The introduced novel GO successfully served as an excellent nZVI precipitation medium and enhanced CAP removal efficiency. Empirical optimization demonstrated that nZVI/GO4-1:1 could eliminate up to 91% of 100 mg/L CAP by dosage as low as 0.25 g/L at pH 5. nZVI/GO4 displayed CAP removal stability throughout a more comprehensive pH range, and remarkable recyclability, making it more promising and practical than bare nZVI and other analyzed nanocomposites. Kinetics data demonstrated a high degree of compatibility with the pseudo-first-order (PFO) and pseudo-second-order (PSO). Through kinetics and statistical analyses, desorption experiments, FTIR spectroscopy, and EDX analysis, nZVI/GO4 removed some of the CAP through the adsorption mechanism controlled by physisorption and chemisorption. In contrast, the oxidation mechanism eliminated the remaining CAP.

原子力科学研究所における原子力施設管理の継続的改善活動(2021年)

施設管理最適化タスクフォース

JAEA-Technology 2022-006, 80 Pages, 2022/06

JAEA-Technology-2022-006.pdf:4.24MB

2020年4月1日の原子炉等規制法改正とその経過措置を経て2020年度から始められた新しい原子力規制検査制度(新検査制度)に的確に対応するとともに、その運用状況を施設管理の継続的改善に反映していくため、日本原子力研究開発機構原子力科学研究所に「施設管理最適化タスクフォース」を設置し、2020年11月から課題の整理及び改善策の検討を行った。2021年のタスクフォース活動では、新検査制度の基本方策の一つ「グレーデッドアプローチ」を考慮しつつ、「保全重要度分類とそれに基づく保全方式及び検査区分」並びに「施設管理目標(保安活動指標PI)の設定及び評価」について課題を整理した上で具体的な改善提案を取りまとめた。これら検討結果については、原子力科学研究所の所管施設(試験研究炉、核燃料使用施設、放射性廃棄物取扱施設)の施設管理に適宜反映し、その運用状況を踏まえ更なる改善事項があれば、翌年度以降の活動に反映していくこととする。