Nondestructive assay(NDA) is a widely used nuclear technology for quantitative elemental and isotopic assay. Nondestructive assay is performed by the detection of an identifying radiation emerging from the sample, which can be unambiguously related to the element or isotope of interest. In every assay we can identify two distinct factors that lead to measurement uncertainty. We refer to these as statistical and spatial uncertainties. If the spatial distribution of the analyte and the matrix material in the sample are known and fairly constant from sample to sample, then the major source of measurement uncertainty is the statistical uncertainty resulting from randomness in the counting process. The spatial uncertainty is independent of the measurement time and therefore sets a lower limit to the measurement uncertainty, which is inherent in the assay system in conjunction with the population of samples to be measured. The only way to minimize the spatial uncertainty is an optimized design of the assay system. Therefore we have to decide on the type and number of detectors to be used, their deployment around the sample, the type of radiation to be measured, the duration of each measurement, the size and shape of the sample drum. The design procedure leading to the optimal assay system should be based on a quantitive(RMR:Relative Mass Resolution) comparison of the performance of each proposed design.
For NDA system design of low level radwaste, a specific purpose Monte Carlo code has been developed to simulate point-source responses for sources within an assayed radwaste drum and to analyze the effect of scattered gammas from higher energy gammas on the spectrum of a low energy gamma-ray.
We could use the well-known Monte Carlo code, such as MCNP for the simulation of NDA in the case of low level radwaste. But, MCNP is a multipurpose Monte Carlo transport code for several geometries which requires large memory and long CPU time. For some cases in nuclear applications, a very simple and accurate Monte Carlo code is required to calculate average escape probability from a radwaste drum and average detection probability of gamma rays in a detector.
Some concepts such as convexity theorem and relative mass resolution(RMR) which can determine the optimized detection position for the rad-waste drum are useful. The optimized detection point means a point which makes the summation of spatial uncertainty and statistical uncertainty of the measurement a minimum. At this detection point, we can achieve the best detection results with the minimized uncertainty which have been compared with the experimental results.
The major applications are focused on the concentrated liquid waste drum, the spent resin waste drum, and the spent filter waste drum. The gamma sources in the sample drum were Co-60, Cs-137 and Pu-239, respectively. In a one-detector system, the minimum RMR lies between 70 cm and 90 cm apart from sample drum. The RMR of a two-detector system is superior to that of a one-detector system. The results of this study indicate that the Monte Carlo simulation and RMR technique used in generation of response functions of photons and calculation of the optimal detection position should be useful for the optimal design of NDA systems.
방사성폐기물 드럼내 방사성 물질이 임의(random)로 분포되어 있을 때 드럼내 방사성 물질의 재고량(inventory)을 평가하기 위한 방법은 대표적으로 화학적 분석(chemical analysis)방법과 비파괴적평가(non-destructive assay)방법이 있다. 비파괴적 평가방법은 시료로부터 방출되는 방사선을 외부에서 측정하여 그 데이타를 수집 및 분석하는 방법이다. 방사선 측정시 발생하는 전체 오차는 측정거리가 변화함에 따라 발생하는 통계적 오차(statistical uncertainty)와 시료내 방사성 물질의 무작위(randomness) 분포로부터 발생하는 공간적 오차(spatial uncertainty)의 합으로 나타난다. 그러므로 전체 오차가 최소화되는 최적의 측정위치를 결정하는 것은 중요하다. 본 논문에서는 최적의 측정위치를 결정할 수 있는 기법으로서 상대질량분해능 기법을 사용하였으며, 이 기법에서 필요로 하는 점선원(point source) 응답집합을 구하기 위한 몬테칼로 전산 프로그램을 개발하였다.
본 논문에서는 농축폐액, 폐수지, 폐필터 등 방사성폐기물 드럼내 존재하고 있는 방사성 물질의 재고량을 평가하는 모델을 개발하였다. 농축폐액 고화체 방사성폐기물 드럼내 방사성 핵종을 평가할 경우, 농축폐액 및 콘크리트는 완전 혼합되어 방사성 핵종이 드럼내에서 균일하게 분포된다고 가정하였다. 폐수지 고화체 방사성페기물의 경우에는 폐수지와 콘크리트가 완전 혼합되어 드럼내 균일하게 분포된다고 가정하였다. 폐필터 고화체 방사성폐기물의 경우 폐필터는 드럼 중앙의 임의의 높이에 위치하고, 고화 콘크리트는 폐필터 주변을 둘러싸고 있다고 가정하였다.
이러한 물리적 모델링으로부터 몬테칼로(Monte Carlo)모의 기법을 사용하여 각 방사성폐기물 드럼에 대한 계측기 응답값을 구하였으며, 이 응답값을 이용하면 방사성폐기물 드럼내에 존재하는 핵종별 방사능을 구할 수 있다. 또한 본 논문에서는 각 방사능폐기물의 방사능 농도에 따라 계측기의 최적측정 위치를 결정할 수 있는 알고리즘도 개발하였다. 이 알고리즘은 convexity이론으로부터 계측기의 위치에 따른 상대질량분해능(Relative Mass Resolution)을 구하며, 최적의 계측기 측정위치는 상대질량분해능 값이 최소가 되는 지점이 된다.
