Modélisation des spectres alpha d'aérosols radioactifs et métrologie des données d'entrée par technologie des micro-capteurs aérosol – Application aux moniteurs de radioprotection utilisés dans des atmosphères atypiques par rapport aux référentiels normatifs IEC

Alpha spectra modelling of radioactive aerosols and input data metrology using aerosol micro-sensor technology - Application to radiation protection monitors used in atypical atmospheres compared to IEC standards

• Auteur / Autrice : Mohamed Dahi M'hayham
• Direction : Xavier Mougeot
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Physique nucléaire
• Date : Inscription en doctorat le 15/11/2022
• Etablissement(s) : université Paris-Saclay
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Particules, hadrons, énergie et noyau : instrumentation, imagerie, cosmos et simulation (Orsay, Essonne ; 2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : IRSN Institut de Radioprotection et de Sûreté Nucléaire
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Unité de recherche en sûreté nucléaire
• Partenaire(s) de recherche : Référent : Université Paris-Saclay. Faculté des sciences d’Orsay (Essonne ; 2020-....)

Mots clés

Mots clés libres

Simulations Monte-Carlo

Spectrométrie alpha

Aérosols radioactifs

Moniteurs CAM

Monte-Carlo simulations

Alpha spectrometry

Radioactive aerosols

Continuous Air Monitors

Résumé

Dans les installations nucléaires, la surveillance en temps réel de la contamination atmosphérique est assurée par une variété de dispositifs dont les moniteurs CAM (Continuous Air Monitors). Ces moniteurs sont conçus pour prélever en continu sur filtre à haute efficacité les aérosols ─ particules solides ou liquides en suspension dans l'air. La radioactivité portée par ces aérosols peut provenir de deux sources notables : le radon et ses descendants, d'origine naturelle, et les radionucléides d'origine artificielle d'autre part. Les moniteurs sont spécifiquement conçus pour la mesure de la radioactivité artificielle, synonyme de rejets radioactifs incidentels voire accidentels. Cependant, cette mesure est influencée par un bruit de fond naturel dû aux descendants du radon. Les CAM utilisent des algorithmes spécifiques afin de discriminer la radioactivité naturelle de celle artificielle. Cette thèse s'inscrit dans la continuité des travaux expérimentaux récemment réalisés au sein de l'IRSN dans le but d'étudier la limite de détection des moniteurs CAM lorsqu'ils sont exposés à des conditions atypiques (Hoarau et al., 2022), notamment liées aux hauts niveaux d'empoussièrement de certains chantiers nucléaires. Ces travaux ont permis de mettre en évidence la corrélation entre la dégradation des mesures nucléaires et les propriétés des aérosols ambiants (granulométrie, masse, concentration, etc.). Néanmoins, ces études restent très empiriques et les conclusions limitées aux situations étudiées. Dans le but de généraliser cette corrélation pour toutes les granulométries et masses d'aérosols, un modèle par simulation des mesures nucléaires couplé aux modèles de dépôts d'aérosols doit être développé. L'approche de modélisation peut être réalisée en deux étapes : la modélisation de la géométrie du dépôt d'aérosols et la modélisation du transport des rayonnements alpha dans ce dépôt. Récemment, des approches de modélisation de transport des particules alpha dans des dépôts d'aérosols ont été proposées dans la littérature (MacFadden et al., 2022 ; Dougniaux et al., 2022), lesquelles ont pu montrer leurs performances. Cependant, la modélisation du transport des particules dans la matière nécessite la connaissance fine des points d'émission dans le dépôt. Mais cette répartition de la radioactivité dans le dépôt n'est actuellement pas connue. Une nouvelle approche de simulation a été mise en place, consistant en la création un dépôt purement géométrique de sphères déposées sur une surface plane. Ce dépôt est caractérisé par des méta paramètres, de même que la distribution de la radioactivité dans ce dépôt, lesquels seront ajustés en fonction des mesures expérimentales afin de converger vers une structure de dépôt d'aérosols plus réaliste. Ainsi, il est nécessaire de connaître absolument la réponse du détecteur dans les conditions idéales puis réalistes afin de mettre en évidence les méta paramètres liés au dépôt. Ceci nous permettra d'améliorer la compréhension des interactions entre aérosols radioactifs et aérosols non radioactifs. En outre, des méthodes d'inversion seront utilisées pour discriminer la contribution des descendants du radon de la contribution des aérosols radioactifs artificiels. In fine, il s'agira de définir des critères de déclenchement d'alarmes adaptatifs à chaque situation. Pour cela, il est envisagé de coupler les moniteurs à des capteurs aérosols à bas coût afin d'évaluer la distribution des aérosols dans le voisinage du moniteur, et de permettre une convergence plus rapide et précise de l'inversion.

In nuclear facilities, real-time monitoring of radioactive atmospheric contamination is carried out by a variety of devices, including Continuous Air Monitors (CAM). These monitors are continuously sampling aerosols - airborne solid or liquid particles, using a high efficiency filter. The radioactivity carried by these aerosols may come from two main sources: on the one hand radon and its progeny, natural radionuclides and on the other hand artificial radionuclides. Monitors are specifically designed to measure artificial radioactivity which occurs in accidental radioactive discharges. However, this measurement is influenced by the radon progeny background noise. CAM monitors use the alpha spectrometry technique to distinguish artificial radioactivity from natural radioactivity. This discrimination is realized by algorithms which are specific to each monitor. This thesis follows on from experimental work recently carried out at IRSN to study the detection limit of CAM monitors when they are operating in atypical conditions (Hoarau et al., 2022), especially in high levels of dust in nuclear dismantling sites. These studies revealed a correlation between spectrum degradation and the properties of ambient aerosols (particle size, mass, concentration, etc.). These approaches remain very empirical, and the conclusions limited to the laboratory conditions. To generalize this correlation for all aerosol granulometries and masses, an aerosols alpha spectra simulation model coupled with an aerosol deposition model should be developed. This involves simulating the degradation of alpha spectra in an aerosol deposit on a filter. The modeling approach may be carried out in two stages: simulating the geometry of the aerosol deposit and modelling the transport of alpha particles in this deposit. Recently, approaches have been proposed to model alpha particles transport in aerosol deposits (MacFadden et al., 2022; Dougniaux et al., 2022), which have demonstrated their performances. However, modelling particles transport in matter requires knowing the emission location of the particles. The distribution of radioactivity in the deposit is not known. Therefore, another simulation approach has been chosen consisting in generating a purely geometric deposit of spheres on a plane surface. This deposit is characterized using meta-parameters, as is the distribution of radioactivity in the aerosols deposit, which will be adjusted according to experimental measurements to converge towards a more realistic aerosol deposit structure. In this way, it is necessary to know the response of the detector under ideal and then realistic conditions to highlight the meta-parameters associated to the deposit. This will enable us to improve our understanding of the interactions between radioactive and non-radioactive aerosols. Furthermore, inversion methods will be used to discriminate the contribution of radon progeny from that of artificial radioactive aerosols. These methods aim to define adaptive alarm triggering criteria for any situation. To achieve this, we plan to couple the monitors to low-cost aerosol sensors in order to evaluate the aerosol distribution in the vicinity of the beacon, and to better constrain the problem and allow a faster and more accurate convergence of the inversion process.