[논문 리뷰] Fuel rod classification from Passive Gamma Emission Tomography (PGET) of spent nuclear fuel assemblies

Riina Virta, Rasmus Backholm외 6명|arXiv (Cornell University)|2020. 09. 24.

Advanced X-ray and CT Imaging참고 문헌 11인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 피사체 핵연료의 수동 감마 방출 단층촬영(PGET)을 이용한 내구성 있고 비파괴적인 연료봉 분류 방법을 제시한다. 반복적 이미지 복원 기법을 통해 기하학적 및 재료 사전 지식을 통합하면서 활성도 및 투과도 지도를 동시에 복원함으로써, 다양한 연료 유형과 파rameter에서 빈 봉, 부분 봉, 물 채널, 고갈 흡수 봉을 포함한 높은 정확도의 연료봉 분류를 달성한다. 존재하는 봉에 대해서는 희박한 가짜 음성 결과 외에는 거의 발생하지 않는다.

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.

연구 동기 및 목표

• 핀란드의 지하 저장소에 대한 지속 가능한 비파괴 분석(NDA) 기법을 개발하여 사용된 핵연료의 무결성을 사전에 검증하는 것.
• 기존 NDA 기법이 총합 물질 편차만 감지할 뿐이므로, 봉 단위의 이상 징후 감지를 가능하게 하여 그 한계를 보완하는 것.
• 다양한 연료 연소도, 냉각 시간, 농도를 가진 다양한 사용된 연료 어셈블리에 대해 이미지 복원 및 분류 정확도를 향상시키는 것.
• 봉을 존재, 결여, 비정상 또는 수정된 상태로 분류하여 감시 검증을 지원하고 오류 경고를 줄이는 것.
• 자동화된 데이터 수집, 이미지 복원 및 분류를 통해 PGET를 향후 감시 워크플로우에 통합하는 것.

제안 방법

• PGET 시스템은 사용된 연료 어셈블리 주위 360도에서 단층 영상을 확보하기 위해 토러스 형태로 배열된 콘덴서형 CdZnTe(CZT) 감지기 두 개의 선형 어레이를 사용한다.
• 이미지 복원은 활성도, 투과도, 감지기 민감도의 데이터 적합성 및 정규화 항을 포함하는 기능을 최소화하는 제약 조건이 있는 최소화 문제로 공식화된다.
• 정규화는 봉의 위치, 지름, 기대 활성도/투과도 범위에 대한 사전 지식을 통합하여 역 문제의 안정성을 높인다.
• 비선형 최소화 문제를 해결하기 위해 Levenberg–Marquardt 알고리즘을 사용하여 활성도 및 투과도 지도를 동시에 복원한다.
• 지지 벡터 기반 분류기(SVM)는 봉의 활성도를 이웃 봉들과 비교하고, 어셈블리 중심으로부터의 반경 거리에 따라 조정하여 봉을 분류한다.
• 감지기 반응을 고려하고, 주요 감마 붕괴 생성물에 대응하기 위해 에너지 윈도잉(400–600 keV, 600–700 keV, 700–1500/2000 keV, >1500/3000 keV)을 포함한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다양한 사용된 연료 어셈블리 유형과 파rameter에서 PGET와 반복적 이미지 복원이 단일 결여 봉을 신뢰성 있게 감지할 수 있는가?
• RQ2 표준 봉과 유사한 감마 활성도 또는 밀도를 가진 고갈 흡수 봉과 부분 봉의 분류 정확도는 어느 정도인가?
• RQ3 기하학적 단순화(예: 이상화된 봉 위치)가 이미지 복원 및 분류 정확도에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 수정된 봉(예: 낮은 활성도 물질로 교체된 봉)을 결여된 봉으로 잘못 분류하지 않고도 감지할 수 있도록 분류 시스템을 향상시킬 수 있는가?
• RQ5 복원 정확도 향상을 위해 복사선 산란과 더 현실적인 재료 특성을 반영한 전방 모델을 어떻게 개선할 수 있는가?

주요 결과

• 10종의 측정된 연료 어셈블리(연소도 5.72–55.0 GWd/tU, 냉각 시간 1.87–34.6년, 초기 농도 1.9–4.4%)가 모두 정확하게 분류되었다.
• 결여된 봉, 부분 봉, 물 채널, 고갈 흡수 봉이 모두 정확하게 식별되었으며, 고갈 흡수 봉은 봉으로 분류되었다.
• 오직 희박한 잘못된 분류만 발생했고, 존재하는 봉이 결여된 것으로 잘못 분류된 경우가 있었으며, 이는 높은 민감도와 특이도를 나타낸다.
• 낮은 평균 활성도(예: 낮은 연소도로 인한)를 가진 비정상 봉은 현재의 SVM 분류기에서는 결여된 것으로 감지되었지만, 투과도 지도에서는 물리적으로 존재하는 것이 확인되었다.
• 2017~2020년 동안의 다양한 측정 캠프에서 일관된 성능을 보이며, 360개의 영상 각도와 각도당 800–924 ms의 통합 시간을 사용한 상태에서 높은 내구성을 입증했다.
• 향후 개선 사항으로는 모서리 봉에 대한 기하학적 가정 재검토, 활성도-투과도 경계 재정비, 산란 반영을 통한 전방 모델 향상이 포함된다.