Enerji ve sanayi tesislerinin geri dönüşüm süreçlerinde yüksek teknoloji kullanımı, verimliliği artırmaya devam ediyor. Würzburg Julius Maximilian Üniversitesi (JMU) Astronomi Kürsüsü’nden nükleer fizikçi Dr. Thomas Siegert liderliğindeki bir ekip, uzay teleskopları için geliştirilen hassas sensör teknolojilerini sanayiye kazandırdı. Almanya Federal Araştırma, Teknoloji ve Uzay Bakanlığı (BMFTR) tarafından FORKA programı kapsamında yaklaşık 2.3 milyon Dolar fonla desteklenen ‘scintLaCHARM’ projesi, sökülmüş nükleer santrallerdeki radyoaktif kirliliğin tespitinde çığır açmayı hedefliyor.
MALİYETLİ VE HANTAL SİSTEMLERE ALTERNATİF
Mevcut prosedürlerde, bir nükleer santral devre dışı bırakılmadan önce tüm yüzeylerin radyoaktif kirlilik açısından taranması gerekiyor. Özellikle reaktör çevresinde radyoaktif parçacıkların bina dokusuna işleme riski bulunuyor. Ancak günümüzde kullanılan yöntemler, -200 santigrat dereceye kadar soğutulması gereken sıvı nitrojenli, hantal yarı iletken dedektörlere dayanıyor. Bu cihazların saatte sadece birkaç metrekarelik alanı ölçebilmesi, süreci hem yavaşlatıyor hem de maliyetleri artırıyor. Dr. Siegert, mevcut yöntemin salon büyüklüğündeki tesisler için verimsiz ve zaman alıcı olduğuna dikkat çekiyor.
UZAYDAN SANAYİYE TEKNOLOJİ TRANSFERİ
Araştırma ekibi, bu sorunu aşmak için yörüngedeki uydularda radyoaktif elementleri tespit etmek amacıyla kullanılan hafif kristallerden oluşan "sintilasyon dedektörlerini" devreye soktu. Geliştirilen yeni nesil kameralar, radyoaktif bozunmadan kaynaklanan gama radyasyonunun kristallere çarpmasıyla parlaması prensibiyle çalışıyor.
Dr. Siegert, sistemin çalışma mantığını şu sözlerle açıkladı: "Radyasyon birden fazla kristalin yanmasına neden oluyorsa, ışığın bir dedektörden diğerine saçılması sayesinde radyasyonun yönü ve enerjisi belirlenebiliyor. Kristaller arasındaki sapma açıları, hangi radyoaktif maddenin nerede olduğunu net bir şekilde gösteriyor."
3 BOYUTLU KİRLİLİK HARİTASI
Süper bilgisayar desteğiyle çalışan sistem, birkaç saatlik taramanın ardından tesisin detaylı bir 3 boyutlu görüntüsünü oluşturuyor. Bu haritalama, kirlenmiş ve temiz malzemelerin güvenilir bir şekilde ayrıştırılmasını sağlayarak atık yönetimi maliyetlerini optimize ediyor. Ayrıca çalışanların radyasyona maruz kalma riskini minimize ederek iş sağlığı ve güvenliği standartlarını yükseltiyor.
YAPAY ZEKA İLE HASSASİYET ARTIŞI
NASA'nın COSI gama ışını teleskobu misyonunda görev alan Mainz Johannes Gutenberg Üniversitesi'nden Prof. Dr. Uwe Gerd Oberlack tarafından da desteklenen projede bir sonraki adım yapay zeka entegrasyonu. Araştırmacılar, yapay zeka algoritmalarını sisteme dahil ederek doğal arka plan radyasyonunu gerçek endüstriyel kirlilikten ayırmayı ve ölçüm doğruluğunu maksimize etmeyi planlıyor.
