存储和运输包装:PNNL是设计,评估,开发和调试核材料存储和运输包装的公认国家领导者。我们评估和理解与核相关系统以及放射性材料的处理,包括热,结构,材料特性以及涵盖放射性包装性能。我们对National核安全管理局(NNSA)使用的几乎所有AF和B型放射性运输包(NNSA)对所有AF和B类型的放射性运输包进行了独立的安全基础文档(即包装和运输系统风险评估的安全分析报告)的独立技术审查。我们为NRC提供确认性评估和模型开发,以解决与用过的核
2.1 辐射有两种:电离辐射和非电离辐射。电离辐射是任何类型的粒子或电磁波,其携带的能量足以直接或间接地从原子中去除电子(即“电离”原子)。这包括高能电磁辐射(伽马射线和X射线)、带电粒子(阿尔法和贝塔辐射)和中子。这些辐射会对人体组织造成损害。非电离辐射的能量足以移动分子中的原子或使其振动,但不足以引起电离。非电离辐射的例子有无线电波、可见光和微波。我们的政策适用于产生电离辐射的物质(放射性物质)。放射性物质一词涵盖放射性物质和放射性废物。
作者:Y Brouwer · 2020 · 被引用 14 次 — 由于战争、恐怖袭击、灾难或……,对化学、生物、放射和核 (CBRN) 威胁的防御需求日益增加
IAEA核能系列包括出版物,旨在进一步使用核技术来支持可持续发展,推进核科学和技术,促进创新并建立能力,以支持现有和扩展的核电和核科学应用程序。出版物包括涵盖涉及和平使用核技术的活动的所有政策,技术和管理方面的信息。虽然IAEA核能系列出版物中提供的指南并不构成成员国的共识,但它已经进行了内部同行审查,并在发布前向会员国提供了评论。
放射性废物存储库的开发涉及考虑废物和工程屏障系统将如何发展,以及它们与通常相对复杂的自然系统之间的相互作用。必须考虑的时间尺度要比可以在实验室或现场表征期间研究的时间尺度更长。这些因素和其他因素可能会导致各种类型的不确定性(在场景,模型和参数上),以评估废物管理设施的长期闭合后表现。本报告包括全体会议的综合以及在NEA集成组的主持下组织的研讨会上进行的讨论,以“安全案例管理安全案件中的不确定性管理和风险作用”。先前的NEA活动检查了不确定性治疗中涉及的一些问题。1987年在西雅图组织了一个研讨会,该研讨会是“放射性废物处理系统绩效评估的不确定性分析”。结论之一是,不确定性分析必须是整体系统绩效评估的一部分,并且在进行不确定性分析时应采用系统的方法。NEA概率安全评估组(PSAG)讨论了与使用概率代码来计算风险相关的问题,包括不同代码之间的一系列对间章节。NEA综合绩效评估小组(IPAG)还研究了从监管机构和实施者的角度来评估中如何解决的不确定性。与处置系统的演变相关的不确定性必须在整个存储库开发计划中进行适当考虑和管理。在逐步开发计划的每个阶段,决策应基于对长期安全性可获得性的适当信心,并通过不确定性分析确立了当前的技术信心水平。可以通过不同的方式来处理不确定性和建立信心水平。总体不确定性管理过程的一部分是对系统性能的定量评估,但是安全案例的其他要素,例如使用互补案件(例如定性)证据线也将导致不确定性管理。总的来说,在废物管理设施和支持综合绩效评估的安全案例中,需要在安全案例中解释处理这些不确定性的明确策略。许多国家的评估计划正在达到安全案件发展的关键阶段,在几个国家,法规和监管指导也正在审查中。以从这些发展和较早的NEA活动中学到的教训为基础,2004年在斯德哥尔摩举办了研讨会,以提供一个机会,以进行有关在不确定性下做出决策的方法的重点讨论。
科罗拉多大学博尔德分校 (CU Boulder) 和加州大学洛杉矶分校 (UCLA) 的研究人员合作发现了一种使用钍薄膜制造核钟的新方法。新闻稿称,这项技术飞跃相当于在电子产品中使用半导体和集成电路,将允许制造放射性降低 1000 倍且成本更低的核钟。
Y-12 国家安全综合体放射性废物管理评估 2020 年 1 月 13 日至 23 日中期报告概述 此次评估是对能源部副部长 2019 年 7 月 9 日备忘录的回应,备忘录指示企业评估办公室 (EA) 对美国能源部 (DOE) 范围内放射性废物包装和运输程序和做法进行评估。评估活动重点关注 Y-12 国家安全综合体 (Y-12) 管理和运营承包商 Consolidated Nuclear Security, LLC (CNS) 的废物管理绩效。虽然 CNS 也管理 Pantex 工厂,但放射性废物是在现场管理的,因此本报告仅适用于 Y-12。国家核安全局 (NNSA) 生产办公室 (NPO) 提供的监督也因与 Y-12 相关而在本评估中进行了评估。此外,EA 还评估了 2019 年 7 月发现的不合规武器相关材料 (WRM) 装运的事件响应和纠正行动计划。废物管理活动包括表征、包装和运输低放射性废物 (LLW) 和混合低放射性废物 (MLLW) 以供处置;CNS 不产生超铀废物。此外,CNS 有一个废物流,用于处置 WRM 分类为 LLW。评估小组(如附录 A 所示)检查了废物发生器操作样本,这些操作约占运往处置设施的总废物(按体积计算)的 80%。附录 B 说明了 CNS 废物管理流程(从发生器到最终运输)的多样化控制策略(纵深防御)。本报告提供了 Y-12 放射性废物管理评估的中期结果,解决了不合规情况和导致薄弱环节的明显原因。在企业范围评估结束时,最终汇编报告将包括本摘要的结果。随着后续场地评估中获得更多可用信息,通过进行此次评估获得的观点可能会发生变化。最终的汇编报告将确定最佳实践、经验教训和跨领域建议。能源部命令 227.1A《独立监督计划》描述并管理能源部独立监督计划,能源部通过一套全面的内部协议、操作规范、评估指南和流程指南来实施该计划。能源部命令 227.1A 定义了最佳实践、发现、缺陷、改进机会和建议等术语。根据能源部命令 227.1A 和 226.1B《能源部监督政策实施》,预计场地将分析本摘要中发现的发现和缺陷的原因,制定发现的纠正行动计划,并实施针对计划和绩效缺陷的补偿性纠正行动。总结总体而言,CNS 已实施废物管理计划,确保对放射性废物进行适当的特性描述、包装和运输以便处置。此外,NPO 对 CNS 放射性废物管理活动保持足够的运营意识。本次评估未发现任何问题,但发现三处缺陷和两个可供 CNS 考虑的改进机会。CNS 的三个缺陷涉及问题管理、运营行为和 WRM 处置监督。虽然这些缺陷不会导致 LLW、MLLW 或 WRM 处理不当,但管理层有必要注意降低未来处理不当的风险。此外,一个
我们提出了一种小型 (0.5 𝑐𝑚 3 ) 静态 CZT 传感器网络,由多个无方向性探测器 (NDD) 组成,能够在 3D 中定位固定辐射源。定位采用基于 AI 技术的融合算法执行。该算法基于多层 Perseptron 神经网络 (MLP) 和梯度提升决策树 (BDTG)。它们已使用基于 Geant4 框架的 SWORD 模拟软件生成的模拟数据进行训练。使用我们实验室使用的 137 𝐶𝑠 源 180 𝜇𝐶𝑖 的实验数据验证了算法的定位效率。在 5m x 2.8m x 2m 的监测范围内,垂直和水平方向的定位分辨率分别达到 10cm 到 15cm 量级,深度方向的定位分辨率小于 20cm 量级。
1 CEA,DES,IRESNE,核测量实验室,F-13108法国圣保罗 - 莱兹 - 杜兰斯2 ENEA,Lungotevere Grande Ammiraglio Thaon di Revel 76,Roma 000196,Roma 000196,意大利3 Caen S.P.A. Bagnols-Sur-Cèze30200,法国5 Orano集团,巴黎大街125号,Châtillon92320法国6 Orano La Hague,La Hague 50444,在Micado H2020项目的框架中,被动和主动的中子测量系统正在开发出核材料的核材料量不足的频率,并估算出了核材料的范围。已经进行了蒙特卡洛模拟,以设计一个新的模块化和可运输的中子系统,其主要目标是在被动模式下进行良好的表现,即中子重合计数,并在主动询问模式下与差分隔离技术。不同的设计,这些设计主要不同,它们的适量材料(石墨和聚乙烯)。这项参数研究使我们能够考虑到其在广泛的原地和核设施中的最终实施,从而定义了一个原型。原型的总中子检测效率为6.75%,如空鼓计算,即没有废物矩阵。基于核材料等效质量的检测极限,也基于对鼓内核材料的均匀分布的假设进行了估算,其中包含四种类型的矩阵,这些矩阵涵盖了项目框架中定义的核废料桶范围。最有利的矩阵是在被动模式下由不锈钢制成的,在活动模式下的聚乙烯,明显的密度分别为0.7 g.cm -3和0.1 g.cm -3。计算出的质量检测极限分别为240 PU的68毫克,62 mg的235 U和39 mg的239 PU。最严格的矩阵由聚乙烯制成,表观密度为0.7 g.cm -3,在被动模式下导致519 mg的质量检测极限为240 PU,564 mg的235 U或349 mg或349 mg的239 PU在活动模式下为239 PU。被动和主动模式的测量时间为30分钟。下一步将是基于密集的蒙特卡洛计算和实验设计的矩阵效应的完整研究,以找出适当的校正。还将在CADARACHE核测量实验室进行实验,并通过中子系统原型的构造和组装,以及装有不同矩阵的模拟鼓的测量。
NEA/RWM/R(2022)1 | 7 图表列表 图 1. (左):1949 年机械主从机械手 (MSM) 装置的报告,由 RC Goertz 在美国阿贡国家实验室设计。 (右):非常相似的装置,如今在世界各地用于核工业中执行的绝大多数远程操作。 24 图 2. AREVA 在放射性环境中部署的 CEA 力敏遥控系统的控制架构。请注意位于人类操作员和输入主设备(左)与从属机械手(右)之间的高度复杂的算法和软件架构。 25 图 3. 自主运动规划器引导机器人激光切割曲面,由 3-D 计算机视觉捕捉。这是机器人首次在放射性环境中自主移动。 26 图 4. 对 RRS 实施中感知到的障碍和担忧的相对重要性进行总结 31 图 5. 对 RRS 实施中感知到的障碍和担忧的总分进行总结 33 图 6. FREMES 传送带通过 HPGE 伽马能谱仪自动对比利时德塞尔的放射性废物进行分类。40
