原子力廃止措置計画における大規模モデルにおけるAttila4MCメッシュパラメータの最適化

科学分野:

• 原子力工学、放射線防護、計算物理学

背景:

• 原子力廃止措置の増加に伴い、作業者の放射線被ばくを最小限に抑える方法が必要となっています。職業的線量推定は、廃止措置プロジェクトにおける費用便益分析と計画にとって重要です。モンテカルロN粒子（MCNP）のような放射線輸送コードは、複雑な幾何学的形状とソースタームのモデリングに不可欠です。

研究 の 目的:

• 原子力廃止措置の線量推定に使用される大規模MCNPシミュレーションのためのAttila4MC内のメッシュパラメータを最適化すること。代表的な廃止措置施設における職業的線量計算に対する様々なメッシュパラメータの影響を評価すること。ロボットによる特性評価ツールが提供する線量低減の可能性を評価すること。

主な方法:

• コンピュータ支援設計（CAD）を使用して、グローブボックス、ホットセル、換気を含む原子力廃止措置施設の Лarge-scaleモデルを作成しました。文献からのソースタームを適用し、Attila4MC for MCNPシミュレーションを使用して、異なる被ばくジオメトリにおけるオペレーターの線量を追跡しました。最大エッジ長（MEL）の境界、曲率洗練、d/h比、最小エッジ長などの主要なメッシュパラメータを体系的に変化させ、線量率に対する影響を分析しました。

主要な成果:

• 下限MEL値は線量率推定に大きな影響を与えました（最大40%の変化）が、上限値はほとんど影響しませんでした。曲率洗練は、MCNPの性能指標を全体的に約2.6%向上させましたが、特定の部位に選択的に適用すると31%以上向上しました。最小エッジ長とd/h比の変動は、調査範囲内で最大10%の線量率変化をもたらしました。ロボットまたは遠隔での特性評価方法は、モデル化されたシナリオにおいて職業的線量を数桁低減する可能性を示しました。

結論:

• メッシュパラメータの最適化、特に下限MEL値と選択的な曲率洗練は、MCNPとAttila4MCを使用した原子力廃止措置における正確な線量推定にとって重要です。ロボットおよび遠隔特性評価技術は、廃止措置活動における作業者の職業的放射線被ばくを大幅に低減するための有望な道を提供します。