[論文レビュー] Fuel rod classification from Passive Gamma Emission Tomography (PGET) of spent nuclear fuel assemblies

Riina Virta, Rasmus Backholm+6 more|arXiv (Cornell University)|Sep 24, 2020

Advanced X-ray and CT Imaging参考文献 11被引用数 8

ひとこと要約

本稿では、反復的画像再構成を用いた受動的ガンマ線放出断層撮影法（PGET）を用いて、使用済み核燃料の燃料rod分類のためのロバストで破壊的でない手法を提示する。幾何学的および材料的事前知識を組み込んだ同時の活動量および減衰マップ再構成により、多様な燃料種およびパラメータにおいて、欠損、部分的、水チャネル、吸収体燃料rodを含む高精度な燃料rod分類が達成された。現存するrodに対しては、まれな偽陰性のみが発生した。

ABSTRACT

Safeguarding the disposal of spent nuclear fuel in a geological repository needs an effective, efficient, reliable and robust non-destructive assay (NDA) system to ensure the integrity of the fuel prior to disposal. In the context of the Finnish geological repository, Passive Gamma Emission Tomography (PGET) will be a part of such an NDA system. We report here on the results of PGET measurements at the Finnish nuclear power plants during the years 2017-2020. Gamma activity profiles are recorded from all angles by rotating the detector arrays around the fuel assembly that has been inserted into the center of the torus. Image reconstruction from the resulting tomographic data is defined as a constrained minimization problem with a data fidelity term and regularization terms. The activity and attenuation maps, as well as detector sensitivity corrections, are the variables in the minimization process. The regularization terms ensure that prior information on the (possible) locations of fuel rods and their diameter are taken into account. Fuel rod classification, the main purpose of the PGET method, is based on the difference of the activity of a fuel rod from its immediate neighbors, taking into account its distance from the assembly center. The classification is carried out by a support vector machine. We report on the results for ten different fuel types with burnups between 5.72 and 55.0 GWd/tU, cooling times between 1.87 and 34.6 years and initial enrichments between 1.9 and 4.4%. For all fuel assemblies measured, missing fuel rods, partial fuel rods and water channels were correctly classified. Burnable absorber fuel rods were classified as fuel rods. On rare occasions, a fuel rod that is present was falsely classified as missing. We conclude that the combination of the PGET device and our image reconstruction method provides a reliable base for fuel rod classification.

研究の動機と目的

• フィンランドの地下処分を前提とした、使用済み核燃料の整合性を信頼性高く非破壊的分析（NDA）で確認するための手法を開発すること。
• 既存のNDA技術が一般の物質的偏差しか検出できないという限界を克服し、異常をrodレベルで検出可能にするために、その手法を提供すること。
• 異なる燃焼度、冷却期間、濃縮度を有する多様な使用済み燃料アセンブリに対して、画像再構成および分類の精度を向上させること。
• 燃料rodを「存在する」「欠損」「異常」「変更済み」のカテゴリに分類することで、safeguards検証を支援し、誤検出を低減すること。
• 将来的なsafeguardsワークフローに統合するため、データ取得、画像再構成、分類の自動化を実現すること。

提案手法

• PGETシステムは、使用済み燃料アセンブリの周囲を360度回り、トomoグラフィックな断層像を取得するために、トーラス形状に配置された2つの線形配列のコリメートドCdZnTe（CZT）ガンマ線検出器を用いる。
• 画像再構成は、データ適合性および活動量、減衰、検出器感度の正則化項を含む汎関数を最小化する制約付き最小化問題として定式化される。
• 正則化は、燃料rodの位置、直径、期待される活動量／減衰の範囲といった事前知識を組み込み、逆問題の安定性を向上させる。
• 非線形最小化問題を解くために、Levenberg–Marquardtアルゴリズムが用いられ、活動量および減衰マップの同時再構成が可能になる。
• サポートベクターマシン（SVM）は、アセンブリ中心からの半径方向距離を補正した上で、周囲のrodと比較した活動量に基づいてrodを分類する。
• 検出器応答を考慮し、ガンマ線放出核種をターゲットとするエネルギー窓（400–600 keV、600–700 keV、700–1500/2000 keV、>1500/3000 keV）を用いる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 PGETに反復的画像再構成を組み合わせることで、多様な使用済み燃料アセンブリの種類およびパラメータにおいて、単一の欠損燃料rodを信頼性高く検出可能か？
• RQ2 活動量または密度が標準燃料rodと類似している燃焼吸収体rodおよび部分的燃料rodの分類精度はどの程度か？
• RQ3 幾何学的簡略化（例：理想的なrod位置）が画像再構成および分類精度に与える影響は？
• RQ4 変更されたrod（例：低活動度材料に置き換えられたrod）を、欠損と誤分類せずに検出できるように分類システムを改善可能か？
• RQ5 ガンマ線散乱およびより現実的な材料特性を含めるために、前方モデルをどのように改善すれば再構成の忠実度が向上するか？

主な発見

• 10種類の測定済み燃料アセンブリ（燃焼度5.72–55.0 GWd/tU、冷却期間1.87–34.6年、初期濃縮度1.9–4.4%）すべてが正しく分類された。
• 欠損燃料rod、部分的rod、水チャネル、燃焼吸収体rodはすべて正しく特定され、燃焼吸収体rodは燃料rodとして分類された。
• まれな誤分類が僅かに発生したが、これは現存するrodが欠損と誤分類された場合に限られ、高い感度と特異度を示した。
• 平均活動量より低いrod（例：燃焼度が低い場合）は、現在のSVM分類器では欠損と誤検出されたが、減衰マップでは物理的実体が明確に可視化された。
• 2017–2020年の複数の測定キャンペーンにおいて、360度の断層像および1角度あたり800–924 msの積分時間で一貫した性能を示した。
• 今後の改善策には、コーナーロッドの幾何学的仮定の見直し、活動量-減衰の境界の精緻化、前方モデルへの散乱の組み込みによる現実性の向上が含まれる。