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Title Page 1

Contents 4

ABSTRACT 12

Chapter.1. Introduction 14

1.1. Background 14

1.2. Conventional methods to monitor SNM 18

1.2.1. Gamma-ray spectrum analysis 19

1.2.2. Dual-energy radiography 20

1.2.3. Backscattered x-ray technique 21

1.3. Muon tomography 22

1.3.1. Muon 23

1.3.2. Principle of muon tomography 25

1.3.3. Current R&D trends in muon tomography 28

1.4. Research objectives 33

1.5. References 35

Chapter.2. Optimization of muon tomography system using simulation 40

2.1. Introduction 40

2.2. Materials and Methods 42

2.2.1. Muon tomography system modeling 42

2.2.2. Simulation for spent nuclear fuel monitoring 46

2.3. Results 48

2.4. Discussion & Conclusion 53

2.5. References 55

Chapter.3. Development of a Muon detector 57

3.1. Introduction 57

3.2. Materials and Methods 59

3.2.1. Design of a muon detector 59

3.2.2. Optimization of a muon detector using simulation 62

3.2.3. Implementation of a muon detector 64

3.3. Results 68

3.4. Discussion & Conclusion 73

3.5. References 75

Chapter.4. Development of muon tomography prototype 78

4.1. Introduction 78

4.2. Materials and Methods 80

4.2.1. Implementation of muon tomography prototype 80

4.2.2. Imaging using muon tomography prototype 85

4.2.3. Feasibility study of material identification 87

4.3. Results 89

4.4. Discussion and Conclusion 95

4.5. References 97

Chapter.5. Summary and Conclusion 100

국문요약 103

List of Tables 11

Table 1.1. Radiation lengths of some materials 24

Table 1.2. Limitation in various detection techniques 32

Table 3.1. Characteristics of ASIC in FEM 67

Table 3.2. Optimization results of surface treatment 68

Table 4.1. Scattering angle for cosmic-ray muons on 10 cm thickness 87

List of Figures 7

Figure 1.1. Nuclear materials transport in EU Member States and Applicant Countries 14

Figure 1.2. Trend of institutions using radioactive materials in Korea 15

Figure 1.3. The number of incidents related to malicious use (IAEA) 15

Figure 1.4. Gamma-ray spectrum of SNM 17

Figure 1.5. Identification of SNM using gamma-ray spectrum analysis 19

Figure 1.6. Identification of high-Z material using dual-energy radiography 20

Figure 1.7. Schematic diagram of backscattered X-ray technique 21

Figure 1.8. Application of muon tomography 22

Figure 1.9. Schematic diagram of multiple Coulomb scattering of muon 23

Figure 1.10. Schematic diagram of muon tomography system 25

Figure 1.11. Point of Closest Approach (PoCA) algorithm 26

Figure 1.12. Example of 3D reconstructed image using PoCA algorithm 27

Figure 1.13. Muon detectors used in other research 28

Figure 1.14. Muon tomography system developed in Decision Sciences International Corporation (DSIC) 29

Figure 1.15. Muon tomography system developed in LANL 30

Figure 1.16. Muon tomography system developed in Florida Institute of Technology 30

Figure 1.17. Muon tomography system developed in CRIPT collaboration 31

Figure 2.1. The conventional design of the muon tomography system 42

Figure 2.2. Modeling of the muon tomography system 43

Figure 2.3. Design parameters of the muon tomography system 45

Figure 2.4. Simulated spent fuel assemblies 46

Figure 2.5. Detection efficiency and Z-discrimination for various pixel sizes as a function of the distance between detectors at 200 cm FOV 49

Figure 2.6. 3D reconstructed images at 20 cm distance between detectors 50

Figure 2.7. Detection efficiency and Z-discrimination of 0.2 and 0.4 cm pixel size as a function of FOV size at 20 cm distance between detectors 50

Figure 2.8. 3D reconstructed images of 50, 200, and 400 cm FOV size 51

Figure 2.9. Simulated line profiles of fully loaded spent fuel assemblies 52

Figure 2.10. Simulated line profiles of 2nd and 4th rows ejected spent fuel assemblies 52

Figure 3.1. Design of the developed muon detector 59

Figure 3.2. Schematic diagram showing how the muon is measured 60

Figure 3.3. Position determination algorithm for X and Y position 61

Figure 3.4. Optimization of the design parameters such as surface treatment, scintillator thickness and the number of WLS fibers 62

Figure 3.5. Analog board for signal processing 64

Figure 3.6. Muon detector housing 65

Figure 3.7. Implementation of a muon detector 66

Figure 3.8. Electronics including DAQ 67

Figure 3.9. Optimization results of scintillator thickness 69

Figure 3.10. Optimization results of the number of WLS fibers 70

Figure 3.11. Spatial resolution measurement using 3 GeV muon simulation 71

Figure 3.12. Spatial resolution measurement using a Sr-90 source with a pencil-beam collimator in the experiment 72

Figure 4.1. Schematic diagram of muon tomography prototype 80

Figure 4.2. Spatial resolution measurement using each muon detector 81

Figure 4.3. Implementation of muon tomography prototype 82

Figure 4.4. Flow chart of the data processing and image reconstruction part 83

Figure 4.5. A Lead block with a size of 20×5×10 cm³ 85

Figure 4.6. Experimental setup for imaging the lead block 86

Figure 4.7. Target object: lead (Pb), iron (Fe), aluminum (Al) 88

Figure 4.8. Experimental setup for verifying material identification 88

Figure 4.9. Reconstructed images using the prototype and lead block 89

Figure 4.10. Tomographic images with scattering angle cut-off 2.5 degrees 90

Figure 4.11. 3D reconstructed and tomographic images of lead block in the moved position (0 cm, -15 cm, 0 cm) 91

Figure 4.12. 3D reconstructed and tomographic images of 20 cm thickness lead block 91

Figure 4.13. 3D reconstructed images with measurement time change 92

Figure 4.14. 3D reconstructed and tomographic images for material identification using lead, iron, and aluminum blocks 93

Figure 4.15. 3D and tomographic images according to scattering angle setting for material identification 94

초록보기

 뮤온 계즉 기반 기술은 최근 핵물질 탐지, 사용후핵연료 영상화, 지질학 등 다양한 분야의 연구가 활발히 진행 중이다. 뮤온 단층촬영장치는 고에너지 자연방사선인 뮤온 입자를 이용하여 원자번호를 식별할 수 있는 3차원 영상장치이다. 인위적인 선원이 필요 없고, 방사선 피폭의 위험이 없다는 장점이 있다. 뮤온 단층촬영장치는 원자번호에 비례하여 발생하는 다중 쿨롱 산란으로 인한 뮤온의 산란각도를 측정한다. 원자번호와 산란각도는 비례하기 때문에 차폐 용기 내부의 고원자번호 물질을 구별하는 데 사용할 수 있다.

본 연구의 목적은 특정핵물질감시를 위한 뮤온 단층촬영장치를 개발하고 납, 우라늄과 같은 고원자번호 물질을 분석하는 것이다. 뮤온 단층촬영장치는 뮤온의 궤적을 추적하여 뮤온의 산란 위치와 각도를 계산하도록 설계되었다. 계산된 산란 위치와 각도를 이용하여 검출 대상의 3차원 영상과 원자번호를 얻을 수 있다.

뮤온 단층촬영장치 시작품은 상하단 구조로 제작되었고 4개의 뮤온 검출기를 사용하여 구현되었다. 시작품은 뮤온의 입사 및 이탈 궤적을 측정하기 위하여 측정 대상의 상하에 각각 두 층의 검출기로 구성된다. 뮤온 단층촬영장치를 위해 개발된 검출기는 50 × 50 × 0.5 cm³ 크기의 플라스틱 섬광체(BC-408)와 0.3 × 50 × 0.3 cm³ 크기의 파장변이섬유(BCF-91A) 64개 그리고 128개의 실리콘 광전자증배관(SiPM, MICROFJ-30020-TSV-A1)으로 구성되었다. 가늘고 긴 파장변이섬유는 섬광체 상단에 부착되었고 실리콘 광전자증배관은 각 파장변이섬유의 양 끝에 연결되어 있다. 4개의 검출기를 동시계수로 연결하여 단층촬영장치를 구성하였으며, 신호 처리를 위한 아날로그 신호처리 회로와 데이터수집장치(DAQ)를 활용하여 데이터를 획득하였다. 획득된 데이터와 3차원 재구성 알고리즘인 PoCA 알고리즘을 사용하여 단층 영상을 획득하였다.

뮤온 단층촬영장치 시작품의 실현가능성을 우라늄, 플루토늄과 유사하게 원자번호가 높은 20 × 5 × 10 cm³ 크기의 직육면체 납(Z: 82)을 검출 대상으로 사용해서 검증하였다. 그리고 원자번호가 다른 3가지 물질(납, 철, 그리고 알루미늄)을 사용하여 시작품의 물질 구별 능력을 평가 및 분석하였다.

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