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CSIC y ENRESA prueban en Zorita un sistema que mejora la clasificación de residuos en el desmantelamiento de nucleares

Investigadores del Instituto de Física Corpuscular (IFIC), centro mixto del CSIC y la Universitat de València, han desarrollado un sistema que ayuda a clasificar los residuos generados en el desmantelamiento de centrales nucleares que permitirá reducir costes y volumen de almacenamiento. El sistema se ha probado con éxito en el desmantelamiento de la central de Zorita y se probarán mejoras en la de Garoña.

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07/11/2019 - 11:55


MADRID/GUADALAJARA, 7 (EUROPA PRESS)

Investigadores del Instituto de Física Corpuscular (IFIC), centro mixto del CSIC y la Universitat de València, han desarrollado un sistema que ayuda a clasificar los residuos generados en el desmantelamiento de centrales nucleares que permitirá reducir costes y volumen de almacenamiento. El sistema se ha probado con éxito en el desmantelamiento de la central de Zorita y se probarán mejoras en la de Garoña.

El sistema, denominado GUALI (Gamma Unit Advanced Location Imager), consiste en un dispositivo portátil compuesto por un detector de cristal centellador acoplado a un fotosensor sensible a la posición, que detecta la radiación gamma procedente de los isótopos radiactivos y determina su distribución mediante espectrometría.

Al combinar estos datos con una cámara frontal para determinar las coordenadas espaciales, GUALI permite ubicar las zonas más activas dentro de los contenedores donde se almacenan los residuos generados en el desmantelamiento de la central. Los detectores utilizados actualmente en esta fase del proceso solo son capaces de distinguir los isótopos radiactivos presentes, por lo que suponen que la actividad se distribuye de forma homogénea en todo el contenedor.

El sistema, que se ha desarrollado junto con la empresa pública encargada de gestionar los residuos Enresa, se ha probado con éxito en el desmantelamiento de la central nuclear 'José Cabrera', en Almonacid de Zorita (Guadalajara), la primera en funcionar en España (1968) y la primera donde el proceso se realiza de forma completa, aproximadamente 10 años (entre 2010 y 2020).

Según indica el CSIC, de las 100.000 toneladas generadas en su desmantelamiento, 9.000 se catalogaron como residuos radiactivos. Estos se clasifican según su actividad. Por un lado, los de alta actividad, que incluyen elementos con periodos de desintegración superiores a 30 años (combustible nuclear y componentes del reactor), los cuales se ubican durante unos años en terrenos de la propia central, a la espera de resolver la ubicación del Almacén Temporal Centralizado (ATC).

Los de media y baja actividad, la gran mayoría (tierra y materiales de construcción) se almacenan en las instalaciones de ENRESA en El Cabril (Córdoba), que se encuentran casi al 80% de su capacidad.

"Por eso es tan importante conocer con detalle cómo se distribuyen los radioisótopos en los contenedores y posibilitar que sean lo más homogéneos posibles", explica Luis Caballero Ontanaya, uno de los investigadores del IFIC que ha desarrollado GUALI.

DOS PATENTES

La aplicación de esta técnica a la gestión de residuos nucleares surgió de un encuentro entre investigadores y empresas organizado por la Red Consolider CPAN en 2014, donde los miembros del Grupo de Espectroscopía Gamma y de Neutrones del IFIC coincidieron con representantes de ENRESA. El proyecto se ha desarrollado mediante un contrato entre ENRESA y el CSIC, y ha dado lugar a dos patentes.

"Los elementos innovadores contemplan la reconstrucción del espacio y las técnicas de incorporación de esta nueva información a sensores gamma, el empleo de cámaras gamma desarrolladas bajo parámetros de investigación de medidas precisas de tiempo de vuelo de neutrones y la experiencia en el grupo de desarrollos de detectores para física médica, como el primer PET de mamografía desarrollado en España", explica otro de los investigadores del IFIC responsable del proyecto, Francisco Albiol Colomer.

Según resume Caballero, GUALI permite la caracterización de los isótopos radiactivos y su distribución dentro del contenedor. Además, se ha diseñado un dispositivo portátil que permitirá su utilización en las diferentes áreas de la central nuclear durante el proceso de desmantelamiento, y de uso autónomo por el equipo de ENRESA mediante un software para el análisis de datos.

Caballero y Albiol tienen una importante experiencia en la transferencia de resultados de investigación gracias a su colaboración con empresas. Caballero fue pionero en la utilización de tecnología PET para la visualización de tumores de mama en casos complejos o en estadios tempranos de la enfermedad, con la empresa spinoff del CSIC Oncovisión, de la que fue director técnico.

Por su parte, Albiol ha desarrollado soluciones implantadas en el sector eléctrico, la construcción, la seguridad nacional y la medicina. En este último campo, ha sido recientemente finalista del Digital Mammography DREAM Challenges, un proyecto mundial impulsado por las principales instituciones americanas de lucha contra el cáncer junto a multinacionales como IBM y Amazon.

SIGUIENTE FASE: INTELIGENCIA ARTIFICIAL

En la actualidad, el equipo del IFIC continúa colaborando con ENRESA para continuar adaptando este sistema a las características propias del proceso de caracterización de residuos radiactivos.

La siguiente fase de GUALI incluirá el desarrollo de nuevas técnicas de reconstrucción espacial basadas en Inteligencia Artificial y mejoras para realizar medidas directamente en las distintas instalaciones de la central nuclear en la fase previa de caracterización de los materiales radiactivos.

Estas mejoras se probarán en el desmantelamiento de la central de Santa María de Garoña (Burgos), la última central nuclear en parar donde ENRESA tiene previsto comenzar los trabajos de desmantelamiento en 2021. El calendario de cierre de las nucleares en España prevé el cierre escalonado de las siete que aún funcionan en el periodo 2027-2035, además esta tecnología podría aplicarse en cualquier central del mundo y se espera colaborar con varias empresas para lograrlo.

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