Analysis and processing of samples for a carbon-14 monitoring program at a radioactive waste storage site
Notice bibliographique
Résumé
A monitoring program was undertaken to determine the levels of airborne radioactive 14CO2 in an operating waste management area, and it its vicinity. As a part of this program, alkaline microporous pellets, recently developed, were used to sample the 14CO2 in air near waste storage structures and near the waste management area. These pellets were never fully characterized for their ability to capture high levels of 14CO2, and the processing and analysis needed to be improved to provide data on recoveries and consistencies, for an eventual method validation, with independent calibrations and standards. The sample analysis scheme also had to accommodate 14CO2 levels varying from near the natural background (250 Bq kg-1 C), to potentially three to four orders of magnitude above this value, near the wastes. The porous alkaline solid pellets were used for the passive capture of airborne 14CO2 over a period of weeks, to a few months. The pellets were processed to release the captured CO2 (14CO2 and 12CO2) into a NaOH solution, which was subsequently analyzed by liquid scintillation. Processing of the pellets yielded a 14C recovery of 96.0 +/- 4.2% and a lower, but consistent total carbon recovery, i.e., 85.9 +/- 2.7 and 86.9 +/- 2.6%, for procedural blanks and standards, respectively. The detection limits for the pellet sampling and processing was sufficient to reach environmental levels. For the higher levels of 14CO2 and for 'spot' sampling, we also used air samples, pumped into a NaOH solution to trap the 14CO2. These NaOH solutions were counted directly for 14C, also by liquid scintillation. The method limits of this latter technique, although much higher than for pellet samples, also achieved the performance objective for detecting airborne 14CO2. Both sampling and processing techniques, when used together, provided sufficient flexibility to be used for low (environmental) levels and high levels, near the wastes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».