Dans le cadre du projet Micado, le CEA-List a enrichi la plateforme DigiWaste de deux instruments innovants et de différents apports en Intelligence Artificielle (IA). Un système de mesure par interrogation photonique active (figure 1), utilisant un accélérateur linéaire d’électrons, a été déployé pour caractériser de manière rapide et fiable des colis de déchets radioactifs bétonnés. Les développements réalisés ont démontré la faisabilité de la méthode de mesure avec une durée d’irradiation de dix minutes seulement, tout en réduisant la taille du dispositif de détection. Une jouvence de l’électronique de mesure qui permet désormais de procéder à des mesures sans interruption et donc sans perte de signal, améliorant ainsi les comptages post-irradiation jusqu’à 350%.
Nanopix, la plus petite caméra gamma à masque codé au monde (figure 2), a embarqué une nouvelle génération d’électronique assurant un fonctionnement pérenne sur la plateforme de mesure tout en permettant sa transition numérique via l’envoi des résultats directement sur une base de données regroupant les informations issues des différents systèmes. Par ailleurs, la reconstruction d’image a été fortement améliorée par un algorithme fondé sur la méthode d’optimisation itérative «Expectation Maximization» intégrant une pénalité définie par un champ de Gibbs. Les performances de Nanopix ont été validées sur trois fûts représentatifs.
Enfin, l’IA symbolique ExpressIF® a été utilisée pour formaliser l’expertise d’Orano afin de proposer automatiquement la liste des mesures nécessaires à la caractérisation des déchets à partir des mesures déjà effectuées et de leurs incertitudes. ExpressIF® a été appliquée à la déconvolution des spectres afin de proposer une reconnaissance isotopique
Par l’apport de technologies de détection de pointe, le CEA-List a participé à la démonstration de l’intérêt du couplage de méthodes de mesure différentes pour la caractérisation de colis de déchets radioactifs. La numérisation des résultats sur la plateforme DigiWaste a permis d’exploiter l’IA pour optimiser le processus de caractérisation en formalisant la connaissance experte des opérateurs et en recoupant l’ensemble des données connues. Le système ainsi développé pourrait apporter une aide considérable pour améliorer la traçabilité des colis de déchets radioactifs en Europe.
L’association de techniques de mesure nucléaire et de l’intelligence artificielle est la clé pour améliorer la gestion des colis de déchets radioactifs.
