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저자정보
성새롬 (연세대학교) 최세환 (한양대학교) 안재준 (연세대학교) 최형주 (연세대학교) 정용현 (연세대학교) 유세환 (연세대학교) 염연수 (연세대학교) 최현준 (연세대학교) 민철희 (연세대학교)
저널정보
한국원자력학회 Nuclear Engineering and Technology Nuclear Engineering and Technology 제54권 제10호
발행연도
2022.10
수록면
3,943 - 3,948 (6page)
DOI
10.1016/j.net.2022.05.013

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Single-photon emission computed tomography is one of the reliable pin-by-pin verification techniques for spent-fuel assemblies. One of the challenges with this technique is to increase the total fuel assembly verification speed while maintaining high verification accuracy. The aim of the present study, therefore, was to develop an artificial intelligence (AI) algorithm-based tomographic image analysis technique for partial-defect verification of fuel assemblies. With the Monte Carlo (MC) simulation technique, a tomographic image dataset consisting of 511 fuel-rod patterns of a 3 3 fuel assembly was generated, and with these images, the VGG16, GoogLeNet, and ResNet models were trained. According to an evaluation of these models for different training dataset sizes, the ResNet model showed 100% pattern estimation accuracy. And, based on the different tomographic image qualities, all of the models showed almost 100% pattern estimation accuracy, even for low-quality images with unrecognizable fuel patterns. This study verified that an AI model can be effectively employed for accurate and fast partial-defect verification of fuel assemblies
#Single-photon emission computed #tomography #Monte Carlo #Nuclear fuel assembly #Artificial intelligence #VGG #GoogLeNet #ResNet

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