There are some technical problems to finalizing the regulations and standards for nuclear power plant (NPP) decommissioning including site soil analyses for license termination. It is difficult to precisely include the detection limit observations from site soil analysis, because typical soil collection data is reported above, at, and below the detection limit. In addition, multiple detection limits are required in order to adequately estimate the soil radionuclide concentrations. Below the detection limit observations are referred to as “left-censored data”. Left-censored data are known to be less than some detection limits, as defined by researchers analyzing the environmental data.
Conventional approaches to managing the left-censored data either ignore or simply replace the detection limits with zero, a fraction of the detection limit, or the detection limit itself. However, these approaches are statistically biased and limited in their usefulness.
The Kaplan-Meier method, robust regression on order statistics method, and maximum likelihood estimation method are proposed to estimate the left-censored data more precisely. The proposed methods are applied to a Monazite powder manufacturing plant and the Colorado School of Mines Research Institute. Summary statistics such as the sample mean, sample standard deviation, sample percentiles are calculated from the data set and are used in risk and volume estimation calculations.
Previous environmental analyses, such as the exposure assessment, recognize the uncertainty issue that is addressed in this research using the Latin hypercube sampling approach. Probabilistic distributions of the input parameters are developed for the uncertainty analyses.
Furthermore, the framework methodology for the decision-making process in the proposed method is presented. The framework defines the critical steps, the amount of radioactivity, types of distributions, censoring percentage, sample size, and number of detection limits; it also allows the user to select the appropriate approach based on their site-specific data and analyses. The goal of this research is to develop a more precise risk assessment, an estimation of the volume of soil removal, and the examination of cost savings.
본 연구를 통해 계측 한계 이하의 자료를 포함한 원자력 발전소 부지 내 토양의 정확한 잔여 위험의 평가, 오염 토양 제거의 부피 계산, 그리고 비용 절감의 검사를 수행하였다.
운영 허가 종료를 위한 원자력 발전소 해체 과정에서, 부지 내에 존재하는 토양의 방사성 물질의 농도 분석과 관련하여 몇 가지 기술적인 문제가 있다. 일반적으로 토양의 방사성 물질의 농도 측정 시, 계측 한계 이상, 계측 한계, 그리고 계측한계 이하의 값을 나타내는데, 계측 한계 이하의 값을 포함한 자료의 경우에는 정확한 분석에 어려움이 있다. 또한 사용 기기, 분석 시료, 측정 시간 등에 따라 달라지는 계측 한계로 인해, 방사성 물질의 농도의 정확한 분석을 위하여 다중 계측 한계를 고려하는 연구가 필요하다. 환경과학기술 분야에서 계측 한계 이하의 자료는 “좌중도 절단자료”라고 정의되며, 자료가 계측 한계보다 아래에 있으나, 정확히 어떤 값인지는 알 수 없는 상태를 의미한다.
좌중도 절단자료 분석을 위해 사용되었던 전형적인 방법은, 계측 한계 이하의 자료를 지우거나, 0, 계측한계의 절반, 또는 계측한계의 값으로 치환하는 것이다. 그러나 선행연구에서 고찰된 바와 같이, 기존에 사용된 방법은 통계적으로 편향되어 있으며, 사용이 제한적이다.
본 연구에서는 좌중도 절단자료의 정확한 예측을 위해 카플란 마이어 생존분석 방법, 순서 통계량에 대한 로버스트 회귀 분석 방법, 그리고 최대가능도 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 국내 모나자이트 분체 제조 공장과 해외 부지의 계측 한계 이하의 자료를 포함한 토양의 분석에 적용되었다. 두 부지로부터 얻은 자료를 통해 표본 평균, 표본 분산, 표본 백분위수와 같은 요약 통계량을 계산하였고, 이는 잔여 위험과 부피 계산에 사용되었다.
또한 본 연구에서는 라틴 하이퍼큐브 샘플링 방법을 사용하여 위험도 평가 시 발생할 수 있는 불확정성을 분석하였고, 이를 위하여 입력 매개 변수의 확률 분포를 제안하였다.
아울러 상황에 따라 가장 적합한 방법을 선택하기 위하여, 방사성 물질의 농도, 분포의 종류, 계측 한계 이하의 정도, 절단된 비율, 표본 크기, 그리고 계측 한계의 개수를 포함한 의사결정모델을 개발하였다.
