Enhancing capability of ICP-MS to enable rapid detection of radioisotopes

增强 ICP-MS 的能力以实现放射性同位素的快速检测

基本信息

  • 批准号:
    2888194
  • 负责人:
  • 金额:
    --
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    英国
  • 项目类别:
    Studentship
  • 财政年份:
    2023
  • 资助国家:
    英国
  • 起止时间:
    2023 至 无数据
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

There are several soft beta and alpha emitters that are a challenge for nuclear waste characterisation such as 63Ni and the plutonium and minor actinide elements. Legacy soils associated with fast breeder sites require assessment of the isotopic ratio of plutonium to determine the origin of waste and determine if it is associated with earlier authorised release. Currently at trace levels this requires accelerator mass spectrometry methods that are expensive and time consuming. This project will expand the capability of ICP-MS for elemental/radionuclide analysis to avoid pre-treatment combining tandem methods with the resonance ionization method CRIS. Ultimately providing a routine method for LLW/VLLW characterization. This will develop resonance ionization schemes for atoms and molecules using the CRIS method. This method efficiently suppresses interference species by more than 7 orders of magnitude allowing rates of a few atoms/second to be studied. This has the potential to revolutionize techniques such as ICP-MS by efficiently removing 'all' interference species. The CRIS method has been applied to radioactive molecular systems allowing it to also be combined with tandem ICP-MS techniques. Ultimately enabling the development of a method where all actinides can be measured in a single run, including shorter-lived Pu-241 enabling total Pu analysis.
有几种软 β 和 α 发射体对核废料表征构成挑战,例如 63Ni 以及钚和次锕系元素。与快增殖站相关的遗留土壤需要评估钚的同位素比率,以确定废物的来源并确定其是否与早期授权的释放有关。目前在痕量水平上,这需要昂贵且耗时的加速器质谱方法。该项目将扩展 ICP-MS 进行元素/放射性核素分析的能力,以避免将串联方法与共振电离方法 CRIS 相结合的预处理。最终为 LLW/VLLW 表征提供常规方法。这将使用 CRIS 方法开发原子和分子的共振电离方案。该方法有效地将干扰物质抑制超过 7 个数量级,允许研究几个原子/秒的速率。通过有效去除“所有”干扰物质,这有可能彻底改变 ICP-MS 等技术。 CRIS 方法已应用于放射性分子系统,使其还可与串联 ICP-MS 技术相结合。最终开发出一种方法,可以在一次运行中测量所有锕系元素,包括寿命较短的 Pu-241,从而实现总 Pu 分析。

项目成果

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