The errors associated with incorrect sampling and transport of radioactive aerosol from radwaste thermal process off-gas are analyzed and the conditions of representative sampling and correct transport of radioactive aerosol for off-gas system evaluation are discussed. An estimation method of sampling errors for individual radionuclides is proposed and applied to simulated vitrification melter aerosols. Prediction methods for particle deposition in sample transport tube under laminar as well as turbulent flow conditions are also described by example calculations with simulated incinerator off-gas From the results of example calculations and plots, instrumental and operational conditions of radioactive aerosol sampling system with minimized errors and correction methods for nonideal sampling and transport are recommended.
Pyke, Caroline K.;Hiller, Peter J.;Koma, Yoshikazu;Ohki, Keiichi
Nuclear Engineering and Technology
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v.54
no.1
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pp.414-422
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2022
Presented in this paper is a methodology for combining a Bayesian statistical approach with Data Quality Objectives (a structured decision-making method) to provide increased levels of confidence in analytical data when approaching a waste boundary. Development of sampling and analysis plans for the characterisation of radioactive waste often use a simple, one pass statistical approach as underpinning for the sampling schedule. Using a Bayesian statistical approach introduces the concept of Prior information giving an adaptive sample strategy based on previous knowledge. This aligns more closely with the iterative approach demanded of the most commonly used structured decision-making tool in this area (Data Quality Objectives) and the potential to provide a more fully underpinned justification than the more traditional statistical approach. The approach described has been developed in a UK regulatory context but is translated to a waste stream from the Fukushima Daiichi Nuclear Power Station to demonstrate how the methodology can be applied in this context to support decision making regarding the ultimate disposal option for radioactive waste in a more global context.
One of the most challenging safety precautions for workers in dynamic, radioactive environments is avoiding radiation sources and sustaining low exposure. This paper presents a sampling-based algorithm, DL-RRT*, for minimum dose walk-path re-planning in radioactive environments, expedient for occupational workers in nuclear facilities to avoid unnecessary radiation exposure. The method combines the principle of random tree star ($RRT^*$) and $D^*$ Lite, and uses the expansion strength of grid search strategy from $D^*$ Lite to quickly find a high-quality initial path to accelerate convergence rate in $RRT^*$. The algorithm inherits probabilistic completeness and asymptotic optimality from $RRT^*$ to refine the existing paths continually by sampling the search-graph obtained from the grid search process. It can not only be applied to continuous cost spaces, but also make full use of the last planning information to avoid global re-planning, so as to improve the efficiency of path planning in frequently changing environments. The effectiveness and superiority of the proposed method was verified by simulating radiation field under varying obstacles and radioactive environments, and the results were compared with $RRT^*$ algorithm output.
Proceedings of the Korean Radioactive Waste Society Conference
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2005.06a
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pp.151-157
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2005
For the treatment of regulatory clearance of the soils, a procedure for the radionuclides and radioactivity concentration analysis is under development. A strategy for soil sampling including random sampling after homogenization and standardization was set up. Statistical representativeness is considered for not only sampling strategy but also sample size. In this study, designed sample size was designed with confidence interval and error bound of soil using the pilot samples which were taken following the sampling strategy.
Purpose : Methode an effective block was investigated to deal with volatile radioactive gas, short lived radioactive waste generated as a result of the routinely produced radiopharmaceuticals FDG (2-deoxy-2-[$^{18}F$]fluoro-D-glucose) and compound with $^{11}C$. Materials and Methods : All components of the radiation stack monitoring and data management system for continuous radioactive gas detection in the air extract system purchase from fixed noble gas monitor of Berthold company. TEDLAR gas sampling bags purchase from the Dongbanghitech company. TEDLAR gas sampling bags (volume: 10 L) connected via paraflex or PTFE tubing and Teflon 3 way stopcock. When installing TEDLAR gas sampling bags in Hot cell on the inside and not radioactive gas concentrations were compared. According to whether the Hot cell inside a activated carbon filter installed, compare the difference in concentration of the radioactive gas $^{18}F$. Comparison of radiation emission concentration difference of module a FASTlab and TRACElab. Results : Activated carbon filter are installed in the Hot cell, a measure of the concentration of radioactive gas was 8 $Bq/m^3$. Without activated carbone filter in the hot cell was 300 $Bq/m^3$. Tedlar bag prior to installation of the radioactive gases a measure of the concentration was 3,500 $Bq/m^3$, $^{11}C$ synthesis of the measured concentration was 27,000 $Bq/m^3$. After installed a Tedlar bag and a measure concentration of the radioactive gases was 300 $Bq/m^3$ and $^{11}C$ synthesis was 1,000$Bq/m^3$. Conclusion : $^{11}C$ radioactive gas that was ejected out of the Hot cell, with the use of a Tedlar gas sampling bag stored inside. A compound of 11C is not absorbed onto activated carbon filter. But can block the release out by storing in a Tedlar gas sampling bag. We was able to reduce the radiation exposure of the worker by efficient radiation protection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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