Maskininlärning identifierar utbränt kärnbränsle

Hur utbränt kärnbränsle ska hanteras är en känslig fråga, och det finns mängder av rutiner och säkerhetssystem för att hålla ordning och reda på utbränt bränsle. Hur bränslet ska hanteras beror inte minst på vilken sorts kärnbränsle det rör sig om – det vanliga uranbränslet UOX skiljer sig från det plutoniumberikade MOX exempelvis genom att MOX är betydligt mer radioaktivt. Strålsäkerhetsmyndigheten har en intressant text om ämnet.

Men vad skulle hända om utbränt kärnbränsle kom på villovägar och sedan återfanns, utan att vi visste var det kom ifrån? Eller om dokumentationen om ett parti bränsle försvann, så att vi inte längre vet vilken sorts bränsle det rör sig om – och därmed inte vet hur det ska hanteras?

Tillsammans med en grupp forskare vid Institutionen för fysik och astronomi på Uppsala universitet har jag i två vetenskapliga artiklar visat hur olika maskininlärningstekniker kan användas för att bedöma om ett bränsle är av MOX eller UOX-typ och uppskatta exempelvis hur lång kylningstid bränslet haft. Detta görs med data från mätningar av olika isotoper i det utbrända bränslet. I tidigare försök att göra något liknande har man i första hand undersökt olika isotoper en eller två åt gången, medan vi med hjälp av multivariata maskininlärningstekniker kunde kombinera informationen från flera olika isotoper på en och samma gång. Resultaten bidrar till en fortsatt hög säkerhet kring hanteringen av utbränt kärnbränsle.