An analysis of pressurized heavy water reactor fuel for nuclear safeguards applications using muon scattering tomography
Notice bibliographique
Résumé
Muon Scattering Tomography (MST) relies on multiple Coulomb scattering (MCS) of high energy cosmic ray muons in matter to reconstruct 2D and 3D images of targets of interest. Targets such as nuclear fuel and containers for spent nuclear fuel are difficult or impossible to image using conventional X-ray techniques due to the presence of shielding and the high density/high-Z nature of the materials involved. MST is a modern non-destructive technique using naturally occurring radiation to assay such materials and geometries. This technique is particularly well suited for applications in spent nuclear fuel management and nuclear non-proliferation since scanning time constraints are more relaxed compared to applications of border security. The Cosmic Ray Inspection and Passive Tomography (CRIPT) detector and associated Geant4 simulation were used for this investigation. A unique capability of CRIPT is the reconstruction of the muon momentum with a spectrometer. Presented here are measurements of un-irradiated Pressurised Heavy Water Reactor (PHWR) fuel bundles in contrast with a lead stack, steel-loaded, and voided fuel bundle analogues ("fakes"). The results presented here show that MST can effectively be used to verify the contents of spent fuel storage containers and is the first experimental analysis of PHWR fuel in contrast with "fake" bundles in a safeguards context. In cases where statistics (exposure times) are not limited, ceramic UO 2 , Pb, and weighted/un-weighted "fake" fuel bundles can be both statistically and qualitatively distinguished which serves to demonstrate the efficacy of MST for nuclear safeguards/non-proliferation applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».