In this study, there has been investigated the simulation of irradiation dose using Monte Carlo methodology for the biological control of wooden cultural property. In the evaluation of fungal contamination on wooden cultural properties, Cladosporium tenuissimum, Aspergillus versicolor, Penicillium sp. were mainly identified from the Gimjeotgae. But these microorganisms were completely inactivated by 20 kGy gamma-rays. For dosimetry simulation of wooden cultural properties, Monte Carlo methodology with MCNP was used. The radiation absorbed dose distribution was predicted at 8.2~18.9 kGy. These results show that irradiation is effective for biologic control of wooden cultural properties and Monte Carlo methodology is useful for non-destructive conservation and preservation of wooden cultural properties.
The radiological characteristics for waste classification were assessed for neutron-activated decommissioning wastes from a CANDU reactor. The MCNP/ORIGEN2 code system was used for the source term analysis. The neutron flux and activation cross-section library for each structural component generated by MCNP simulation were used in the radionuclide buildup calculation in ORIGEN2. The specific activities of the relevant radionuclides in the activated metal waste were compared with the specified limits of the specific activities listed in the Korean standard and 10 CFR 61. The time-average full-core model of Wolsong Unit 1 was used as the neutron source for activation of in-core and ex-core structural components. The approximated levels of the neutron flux and cross-section, irradiated fuel composition, and a geometry simplification revealing good reliability in a previous study were used in the source term calculation as well. The results revealed the radioactivity, decay heat, hazard index, mass, and solid volume for the activated decommissioning waste to be $1.04{\times}10^{16}$ Bq, $2.09{\times}10^3$ W, $5.31{\times}10^{14}\;m^3$-water, $4.69{\times}10^5$ kg, and $7.38{\times}10^1\;m^3$, respectively. According to both Korean and US standards, the activated waste of the pressure tubes, calandria tubes, reactivity devices, and reactivity device supporters was greater than Class C, which should be disposed of in a deep geological disposal repository, whereas the side structural components were classified as low- and intermediate-level waste, which can be disposed of in a land disposal repository. Finally, this study confirmed that, regardless of the cooling time of the waste, 15% of the decommissioning waste cannot be disposed of in a land disposal repository. It is expected that the source terms and waste classification evaluated through this study can be widely used to establish a decommissioning/disposal strategy and fuel cycle analysis for CANDU reactors.
Janghee Lee;Seungsoo Jang;Min-Jae Lee;Woo-Sung Cho;Joo Yeon Kim;Sangsoo Han;Sung Gyun Shin;Sun Young Lee;Dae Hyuk Jang;Miyong Yun;Song Hyun Kim
Journal of Radiation Protection and Research
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v.48
no.4
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pp.175-183
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2023
Background: Recently, biological adsorbents have been developed for removing radionuclides from radioactive liquid waste due to their high selectivity, eco-friendliness, and renewability. However, since they can be damaged by radiation in radioactive waste, a method for estimating the bio-adsorbent performance as a time should consider the radiation damages in terms of their renewability. This paper aims to develop a simulation method that applies a deep learning technique to rapidly and accurately estimate the adsorption performance of bio-adsorbents when inserted into liquid radioactive waste. Materials and Methods: A model that describes various interactions between a bio-adsorbent and liquid has been constructed using numerical methods to estimate the adsorption capacity of the bio-adsorbent. To generate datasets for machine learning, Monte Carlo N-Particle (MCNP) simulations were conducted while considering radioactive concentrations in the adsorbent column. Results and Discussion: Compared with the result of the conventional method, the proposed method indicates that the accuracy is in good agreement, within 0.99% and 0.06% for the R2 score and mean absolute percentage error, respectively. Furthermore, the estimation speed is improved by over 30 times. Conclusion: Note that an artificial neural network can rapidly and accurately estimate the survival rate of a bio-adsorbent from radiation ionization compared with the MCNP simulation and can determine if the bio-adsorbents are reusable.
So-on Park;Su-jung Min;Bum-kyoung Seo;Chang-hyun Roh;Sang-bum Hong
Journal of Radiation Industry
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v.18
no.1
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pp.89-93
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2024
Accidents at nuclear facilities and nuclear power plants led to leaks of large amounts of radioactive substances. Of the various radioactive nuclides released, 137Cs are radioactive substances generated during the fission of uranium. Therefore, due to the high fission yield (6.09%), strong gamma rays, and a relatively long half-life (30 years), a rapid and efficient removal method and a study of adsorbents are needed. Accordingly, an adsorbent was prepared using Prussian blue (PB), a material that selectively adsorbs radioactive cesium. As a result of evaluating the adsorption performance with the prepared adsorbent, it was confirmed that 82% of the removal efficiency was obtained, and most of the cesium was rapidly adsorbed within 10 to 15 minutes. The purpose of this study was to adsorb cesium using the Prussian blue alginate bead and to compare the change in detection efficiency according to the amount of adsorbent added for quantitative evaluation. However, in this case, it is difficult to determine the detection efficiency using a standard source with the same conditions as the measurement sample, so the efficiency change of the HPGe detector according to the different heights of Prussian blue was calculated through MCNP simulation using certified standard materials (1 L, Marinelli beaker) for radioactivity measurement. It is expected to derive a relational equation that can calculate detection efficiency through an efficiency curve according to the volume of Prussian blue, quantitatively evaluate the activity at the same time as the adsorption of radioactive nuclides in actual contaminated water and use it in the field of nuclear facility operation and dismantling in the future.
Effective dose conversion coefficients from unit activity radionuclides contaminated on the ground surface were calculated by using MCNP4A rode and male/female anthropomorphic phantoms. The simulation calculations were made for 19 energy points in the range of 40 keV to 10 MeV. The effective doses E resulting from unit source intensity for different energy were compared to the effective dose equivalent $H_E$ of previous studies. Our E values are lower by 30% at low energy than the $H_E$ values given in the Federal Guidance Report of USEPA. The effective dose response functions derived by polynomial fitting of the energy-effective dose relationship are as follows: $f({\varepsilon})[fSv\;m^2]=\;0.0634\;+\;0.727{\varepsilon}-0.0520{\varepsilon}^2+0.00247{\varepsilon}^3,\;where\;{\varepsilon}$ is the gamma energy in MeV. Using the response function and the radionuclide decay data given in ICRP 38, the effective dose conversion coefficients for unit activity contamination on the ground surface were calculated with addition of the skin dose contribution of beta particles determined by use of the DOSEFACTOR code. The conversion coefficients for 90 important radionuclides were evaluated and tabulated. Comparison with the existing data showed that a significant underestimates could be resulted when the old conversion coefficients were used, especially for the nuclides emitting low energy photons or high energy beta particles.
Due to their excellence for the high-energy therapy range of photon beams, researchers show increasing interest in applying MOSFET dosimeters to low- and medium-energy applications. In this energy range, however, MOSFET dosimeter is complicated by the fact that the interaction probability of photons shows significant dependence on the atomic number, Z, due to photoelectric effect. The objective of this study is to develop a very detailed 3-dimensional Monte Carlo simulation model of a MOSFET dosimeter for radiological characterizations and calibrations. The sensitive volume of the High-Sensitivity MOSFET dosimeter is very thin (1 ${\mu}{\textrm}{m}$) and the standard MCNP tallies do not accurately determine absorbed dose to the sensitive volume. Therefore, we need to score the energy deposition directly from electrons. The developed model was then used to study various radiological characteristics of the MOSFET dosimeter. the energy dependence was quantified for the energy range 15 keV to 6 MeV; finding maximum dependence of 6.6 at about 40 keV. A commercial computer code, Sabrina, was used to read the particle track information from an MCNP simulation and count the tracks of simulated electrons. The MOSFET dosimeter estimated the calibration factor by 1.16 when the dosimeter was at 15 cm depth in tissue phantom for 662 keV incident photons. Our results showed that the MOSFET dosimeter estimated by 1.11 for 1.25 MeV photons for the same condition.
Relative power density distributions of the Kori Unit 1 pressurized water reactor are calculated by Monte Carlo modeling with the MCNP code. The Kori Unit 1 core is modeled on a three-dimensional representation of the one-eighth of the reactor in-vessel component with reflective boundaries at 0 and 45 degrees. The axial core model is based on half core symmetry and is divided into four axial segments. Fission reaction density in each rod is calculated by following 100 cycles with 5,000 test neutrons in each cycle after starling with a localized neutron source and ten noncontributing settle cycles. Relative assembly power distributions are calculated from fission reaction densities of rods in assembly. After 100 cycle calculations, the system converges to a k value of 1.00039 $\geq$ 0.00084. Relative assembly power distribution is nearly the same with that of the Kori Unit 1 FSAR. Applicability of the full-scope Monte Carlo simulation in the power distribution calculation is examined by the relative root moan square error of 2.159%.
In this work, a Gaussian Process (Kriging) approach is proposed to provide efficient dose mapping for complex radiation fields using limited number of responses. Given a few response measurements (or simulation data points), the proposed approach can help the analyst in completing a map of the radiation dose field with a 95% confidence interval, efficiently. Two case studies are used to validate the proposed approach. The First case study is based on experimental dose measurements to build the dose map in a radiation field induced by a D-D neutron generator. The second, is a simulation case study where the proposed approach is used to mimic Monte Carlo dose predictions in the radiation field using a limited number of MCNP simulations. Given the low computational cost of constructing Gaussian Process (GP) models, results indicate that the GP model can reasonably map the dose in the radiation field given a limited number of data measurements. Both case studies are performed on the nuclear engineering radiation laboratories at the University of Sharjah.
Background: A project for building a neutron time-of-flight (nTOF) facility is progressing. We expect that the construction will start in early 2016. Before that, a detailed simulation based on the current architectural drawings was performed to optimize the performance of our facility. Materials and Methods: Currently, several parts had been modified or changed from the original design to reflect requirements such as the layout of the electron beam line, shape of the vacuum chamber producing a neutron beam, and the underground layout of the nTOF facility. Detailed analysis for these modifications has been done with MCNP simulation. Results and Discussion: An overview of our photo-neutron source and KAERI nTOF facility were introduced. The numerical simulations for heat deposition, source term, and radiation shielding of KAERI nTOF facility were performed and the results are discussed. Conclusion: We are expecting that the construction of the KAERI nTOF facility will start in early 2016, and these results will be used as basic data.
In this study, an airborne alpha detection system, which consists of a passivated implanted planar silicon (PIPS) detector and an air filter, was developed. A collimator applied to the alpha detection system showed an enhancement in resolution and a degradation in detection efficiency. The resolution and detection efficiency were compared and analyzed to evaluate the performance of the collimator. Thus, the resolution was found to be more important than the efficiency as a determining factor of the detection system performance, from the viewpoint of radionuclide identification. The performance was evaluated on three properties of the collimator: hole shape, hole length, and the ratio between the hole and frame pitches. From the hole shape performance evaluation, a hexagonal collimator showed the highest resolution. Further, the collimator with a hole pitch of 14 mm was found to have the highest resolution while that with a frame pitch of 4-6 mm (i.e., 1.2-1.4 times longer than the hole pitch) showed the highest resolution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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