新型核设施辐射监测器问世
摘要
Oak Ridge美国国家实验室开发出通风管道放射性物质持续监测系统,可采用电池或以太网供电,最快每秒分析并传输一次数据。该装置利用低成本塑料闪烁晶体和AI算法识别潜在危险水平,成本仅为现有技术的千分之一,有望提高核设施安全性和效率,并减轻监管负担。

由嵌入式系统硬件和软件工程师Brett Witherspoon领导的Oak Ridge美国国家实验室研究团队开发出一种监测系统,可持续评估核燃料制造设施或核废物处理设施通风管道内放射性物质的积聚情况。
该系统采用电池或以太网供电,由一个安装在通风管道内部、高12英寸的圆柱形装置组成。ORNL表示,该系统旨在“以前所未有的监测频率和准确性保障人员安全、核设施、环境和国家安全,同时价格比其他探测系统更经济”。
Witherspoon的团队开发这套监测系统,旨在帮助核设施更好地遵守政府法规。这些法规要求控制放射性物质,以确保工作人员健康、公众安全和环境保护。有效的监测系统还可以防止放射性物质的非法扩散和使用。
改进监测:据ORNL介绍,核设施目前采用的放射性监测程序通常只是间歇性监测那些不可避免地穿过空气过滤器并进入通风管道的危险颗粒。使用此类监测系统时,工作人员必须将安装在长杆末端的辐射计数器伸入头顶上方的通风管道。这类系统无法提供持续监测。
相比之下,ORNL新开发的探测器可以使用电池或以太网供电。采用电池供电时,该装置可运行约一个月,在分析空气样品的同时,大约每分钟记录一次数据。如果连接以太网,该装置可以更频繁地采集数据,每秒分析一次样品并传输一次数据。
ORNL监测器采用一种价格低廉的塑料闪烁晶体,在探测到铀或其他放射性物质发出的辐射时会释放光子。随后,硅光电倍增器将光子转换成电脉冲,装置通过计算脉冲数量来判断辐射水平是否安全。据ORNL介绍,这种塑料闪烁晶体的成本仅为几美元,而传统无机闪烁晶体或半导体辐射探测器的成本则高达数千美元。
训练AI算法:ORNL团队在一座处理核材料的实验室设施内,以电池供电模式测试了该探测器的有效性,结果表明其运行成功。试验生成的数据目前正用于训练一种由ORNL核物理学家Callie Goetz开发的AI增强算法。最终形成的软件将被集成到探测器中,以便在放射性物质达到潜在危险水平时,自动向核设施运营人员发出警报。
Goetz指出,该探测器“比现有技术经济一千倍,而专门设计使其成为核设施更准确、更易用且经济效益更高的替代方案。这些装置将提高核设施的安全性和效率,同时减轻其监管负担。”
ORNL研究人员计划在ORNL一栋设有熔盐堆试验回路的建筑内,使用以太网供电方式演示其探测系统,并在田纳西州(Tennessee)橡树岭(Oak Ridge)地区的燃料浓缩和制造设施中对该系统进行验证。
