Известия вузов. Ядерная энергетика

Рецензируемый научно-технический журнал. ISSN: 0204-3327

Применение математического моделирования для расширения области применимости методики измерений массы 235U в твердых радиоактивных отходах

15.11.2018 2018 - №04 Моделирование процессов в объектах ядерной энергетики

Н.С. Рыков Г.М. Бежунов В.М. Горбачев

DOI: https://doi.org/10.26583/npe.2018.4.09

УДК: 53.088.4:621.039.7

При определении массы (активности) 235U в твердых радиоактивных отходах γ-спектрометрическим методом используется известная зависимость абсолютной эффективности от энергии и пространства для конкретных условий измерения. Система ISOCS позволяет обойтись без трудоемких и затратных по времени градуировочных измерений с использованием стандартных образцов при получении кривой абсолютной эффективности, поскольку применяется так называемый «охарактеризованный» детектор, имеющий файл с набором эффективностей для различных геометрий измерений.

Во многих случаях создание набора стандартных образцов с параметрами, перекрывающими диапазон измерения массы 235U в диапазонах изменения влияющих факторов, включая плотность, неравномерность, изотопный состав, геометрию и т.д., является очень дорогостоящим, а чаще всего невозможным. Исходя из этого был принят расчетно-экспериментальный подход с применением результатов, полученных методом Монте-Карло по программе MCNP с вариацией основных влияющих параметров в широких диапазонах.

Выполнены расчеты спектров γ-квантов, регистрируемых детектором, от контейнера, в котором находились отходы, различающиеся по плотности содержимого контейнера (плотность вычислялась с учетом содержащегося в отходах урана) – от 0.016 до 1 г/см3, по массе урана в отходах – от 0.64 г до 2 кг, по материалу матрицы – графит, целлюлоза, кварц, целлюлоза с 20% железных опилок.

Определены границы применимости разрабатываемой методики измерений урансодержащих отходов по матрице материала (~ 2.2%), ее плотности (~ 10%) и оценен вклад неопределенности массы урана в контейнере (5% для плотных матриц, 10% для пористых матриц) в получаемый результат.

Ссылки

  1. In Situ Object Counting System. Электронный ресурс: http://www.canberra.com/products/insitu_systems/isocs.asp (дата обращения 15.01.2018).
  2. In Situ Object Counting System (ISOCS) as Applied to Scan Requirements in Support of Final Status Survey at HBPP. Электронный ресурс: https://www.nrc.gov/docs/ML1313/ML13130A140.pdf (дата обращения 15.01.2018).
  3. Федеральный закон № 102-ФЗ «Об обеспечении единства измерений» от 26.07.2008 (с изменениями от 13 июля 2015 г.). Электронный ресурс: http://docs.cntd.ru/document/902107146 (дата обращения 15.01.2018).
  4. ОСТ 95 10353-2007. Стандарт отрасли. Отраслевая система обеспечения единства измерений. Алгоритмы оценки метрологических характеристик при аттестации методик выполнения измерений. Электронный ресурс: http://www.metroatom.ru/download/metroatom/norm/metrology/ost_95_10353_2007.pdf (дата обращения 15.01.2018).
  5. ОСТ 95 10289-2005. Стандарт отрасли. Отраслевая система обеспечения единства измерений. Внутренний контроль качества измерений. Электронный ресурс: http://www.metroatom.ru/download/metroatom/norm/metrology/OST_new_95%2010289.pdf (дата обращения 15.01.2018).
  6. ОСТ 95 10571-2002. Стандарт отрасли. Учет и контроль ядерных материалов. Система измерений. Основные положения. Электронный ресурс: http://docs.cntd.ru/document/1200035843 (дата обращения 15.01.2018).
  7. Ахназарова С.Л., Кафаров В.В. Методы оптимизации эксперимента в химической технологии. – М.: Высшая школа, 1985 г. – 327 c.
  8. Laborie J.M., Le Petit G., Abt D., Girard M. Monte Carlo calculation of the efficiency response of a low-background well-type detector // Nuclear Instruments and Methods in physics research. – 2002. – Vol. 479. – No. 2-3. – PP. 618-630.
  9. Sima O. Applications of Monte Carlo calculations to gamma-spectrometric measurements of environmental samples // Applied Radiation and Isotope. – 1996. – Vol. 47. – No. 9-10. – PP. 919-923.
  10. General Monte Carlo N-Particle (MCNP) Transport Code. Электронный ресурс: https://laws.lanl.gov/vhosts/mcnp.lanl.gov/mcnp5.shtml (дата обращения 15.01.2018).
  11. Колесов В.В. Использование программы MCNP для проведения нейтронно-физического расчета ядерных реакторов. – Обнинск: ОГТУАЭ, 2008. – 44 с.
  12. Коробейников В.В. Метод Монте-Карло в задачах физики реакторов и защиты. – Обнинск: ИАТЭ, 1994. – 84 с.
  13. MCNP HPGe detector benchmark with previously validated Cyltran model. Электронный ресурс: https://www.researchgate.net/publication/24177539_MCNP_HPGe_detector_benchmark_with_previously_valida ted_Cyltran_model (дата обращения 15.01.2018).
  14. MCNP a general Monte Carlo N-particle transport code. Электронный ресурс: https://permalink.lanl.gov/object/tr?what=info:lanl-repo/lareport/LA-13709-M (дата обращения 15.01.2018).
  15. Genie 2000 Software family. Электронный ресурс: http://www.canberra.com/products/radiochemistry_lab/genie-2000-software.asp (дата обращения 15.01.2018).
  16. Table of Isotopes. Электронный ресурс: https://application.wiley-vch.de/books/info/0-471-35633-6/toi99/toi.htm (дата обращения 15.01.2018).
  17. Reilly D., Ensslin N., Smith H.Jr. and Kreiner S. Passive Nondestructive Assay of Nuclear Materials. – Washington: Government Printing Office, 1996. – 700 p.
  18. XCOM: Photon cross-sections on a personal computer. Электронный ресурс: https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/Legacy/IR/nbsir87-3597.pdf (дата обращения 15.01.2018).
  19. Nuclide Navigator Version. Электронный ресурс: https://www.ortec-online.com/products/application-software/nuclide-navigator (дата обращения 15.01.2018).

неразрушающий анализ ядерных материалов твердые радиоактивные отходы масса урана γ-спектрометрия система ISOCS кривая абсолютной эффективности метод Монте-Карло программа MCNP методика измерений диапазон методики измерений