イギリスでは、古い核廃棄物の安全管理を改善するために革新的なロボット技術の試行が行われています。Oldbury原子力発電所における核復旧サービス（NRS）プロジェクトは、作業者のリスクを減少させると同時に、最も困難な清掃作業の効率を向上させることを目的としています。このプロジェクトはNRSが主導し、ロボットと人工知能の協力（RAICo）を通じて、燃料要素の破片（FED）を処理するための遠隔操作ロボットアームのテストを行っています。この取り組みは、先進的なロボット技術が危険な核廃棄物処理任務をどのように変えるかを示しています。最近、カナダの企業AtkinsRéalisはオックスフォードロボティクス研究所と協力して、自律ロボットと物理的人工知能を開発し、より安全で効率的な危険な核環境での作業を実現しました。
NRSは、南グロスタシャーのOldbury核廃棄物処理現場で先進的なロボット技術を試行し、古い放射性廃棄物の処理を現代化し、作業者のリスクを減少させています。この計画は、廃棄物管理プロセスの異なる段階に対応する2つの補完的なロボットプロジェクトを組み合わせており、遠隔操作、自動分類、3D認識、人工知能を統合しています。最初のプロジェクトは、核燃料を収容していたFEDの回収と分類に焦点を当てており、燃料が取り出され、Sellafieldで再処理される前に行われます。これらの破片は現場で安全に数年間保管されていましたが、現在はOldburyの廃止計画に基づいて回収と分離が必要です。
現在の処理プロセスは労働集約的で、オペレーターは完全な個人防護具を着用し、厚い放射線防護スクリーンを通して長柄の機械的クランプを操作する必要があります。
NRSプロジェクトは核廃棄物管理におけるロボット技術の応用可能性を示しています
安全性と精度を向上させるために、NRSはRAICoと協力して、同じ任務を遠隔で実行できるリモートロボットアームを評価しています。このロボットシステムは、先進的な3Dビジョンツールと触覚フィードバック技術を強化しています。これらの技術により、オペレーターは自然な手の動きを使ってロボットアームを制御し、触覚を再現する力のフィードバックを受け取ることができます。これにより、破片をより正確に操作でき、オペレーターの精密作業における制御が改善され、作業効率を損なうことなく危険な環境から遠ざかることが可能になります。
2つ目のプロジェクトはAuto-SASと呼ばれ、混合放射性廃棄物の自動識別、分類、分離に焦点を当てています。FEDプロジェクトとは異なり、Auto-SASは長期的な自律廃棄物分類プラットフォームとして設計されており、手動での分離が困難または安全でない複雑な材料を処理することができます。このプロジェクトは、核廃棄物管理局（NDA）から950万ポンドの資金提供を受け、4年間にわたり、ロボット技術と先進的なセンサー、3Dスキャン、廃棄物特性技術を組み合わせています。コア技術はARCTECによって提供され、そのハードウェアとソフトウェアにより、システムは廃棄物フローを分析し、自動分類の意思決定をサポートします。
NRSの担当者は、廃棄物の分類を改善することで、このプラットフォームがより高コストの処理経路に送られる材料の量を減少させ、NDAグループに数億ポンドの支出を節約する可能性があると述べています。Auto-SASの積極的な稼働と現場テストは2027年中に開始される予定です。核廃棄物処理の他にも、これらの基本技術は他の業界の複雑な廃棄物分類アプリケーションにも適用可能です。RAICoのロボットエンジニアであるVarun Kumarは声明の中で、「これらのプロジェクトは、オペレーターが安全な距離で技術的な分類任務を実行できるようにし、制限された環境で作業できないオペレーターにも拡張できるはずです。」と述べています。
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