As the number of nuclear power plants (NPPs) being decommissioned increases internationally, many issues are being raised. One such issue is related to site soil analyses for the determination of residual risk for license termination. In a typical site-cleanup analysis, the majority of soil samples at the site are at or below the detection limit (BDL). Conventional approaches to managing BDL data are to simply ignore or substitute the data with a value of zero or the detection limit itself. However, these approaches are statistically biased, limiting their usefulness. Within the environmental science community, the issue of how to treat BDL data has been examined by a number of investigators. This study reviewed the issue of BDL data in nuclear decommissioning using the analytical methods suggested by studies in the environmental science, including the Kaplan-Meier method, robust regression on order statistics, and maximum likelihood estimation. The use of these methods to handle BDL data was examined using a case study with respect to its potential impact on dose/risk assessment, the soil volume removal estimate, and the associated costs. The case study was based on the Colorado School of Mines Research Institute's site soil data. Our analysis included the consideration of the uncertainties associated with residual dose/risk, waste soil volume estimation, and costs. An uncertainty analysis was conducted using a Latin hypercube sampling approach. Results showed that using BDL data can have a large impact on the estimation of dose/risk, waste volume, and waste disposal cost of a NPP decommissioning project.

随着国际上退役的核电站数量的增加，提出了许多问题。一个这样的问题与现场土壤分析有关，以确定许可证终止的剩余风险。在典型的场地清理分析中，场地上的大多数土壤样品均处于或低于检测极限（BDL）。管理BDL数据的常规方法是简单地忽略数据或将其替换为零值或检测限制本身。但是，这些方法在统计上有偏差，限制了它们的实用性。在环境科学界内部，许多研究人员已经研究了如何处理BDL数据的问题。这项研究使用了环境科学研究提出的分析方法，回顾了核退役中BDL数据的问题，包括Kaplan-Meier方法，阶次统计量的稳健回归以及最大似然估计。通过案例研究，研究了这些方法对BDL数据的使用对剂量/风险评估，土壤体积去除量估计值和相关成本的潜在影响。该案例研究基于科罗拉多矿业学院研究院的现场土壤数据。我们的分析包括对与残留剂量/风险，废土量估算和成本相关的不确定性的考虑。使用拉丁文超立方体采样方法进行了不确定性分析。结果表明，使用BDL数据可能会对NPP退役项目的剂量/风险，废物量和废物处置成本的估算产生很大影响。和最大似然估计。通过案例研究，研究了使用这些方法处理BDL数据对剂量/风险评估，土壤体积去除量估计值和相关成本的潜在影响。该案例研究基于科罗拉多矿业学院研究院的现场土壤数据。我们的分析包括与残留剂量/风险，废土量估计和成本相关的不确定性的考虑。使用拉丁超立方体抽样方法进行了不确定性分析。结果表明，使用BDL数据可能会对NPP退役项目的剂量/风险，废物量和废物处置成本的估算产生很大影响。和最大似然估计。通过案例研究，研究了这些方法对BDL数据的使用对剂量/风险评估，土壤体积去除量估计值和相关成本的潜在影响。该案例研究基于科罗拉多矿业学院研究院的现场土壤数据。我们的分析包括对与残留剂量/风险，废土量估算和成本相关的不确定性的考虑。使用拉丁超立方体抽样方法进行了不确定性分析。结果表明，使用BDL数据可能会对NPP退役项目的剂量/风险，废物量和废物处置成本的估算产生很大影响。通过案例研究，研究了使用这些方法处理BDL数据对剂量/风险评估，土壤体积去除量估计值和相关成本的潜在影响。该案例研究基于科罗拉多矿业学院研究院的现场土壤数据。我们的分析包括对与残留剂量/风险，废土量估算和成本相关的不确定性的考虑。使用拉丁超立方体抽样方法进行了不确定性分析。结果表明，使用BDL数据可能会对NPP退役项目的剂量/风险，废物量和废物处置成本的估算产生很大影响。通过案例研究对这些方法对BDL数据的使用进行了研究，以了解其对剂量/风险评估，土壤体积去除量估计值和相关成本的潜在影响。该案例研究基于科罗拉多矿业学院研究院的现场土壤数据。我们的分析包括对与残留剂量/风险，废土量估算和成本相关的不确定性的考虑。使用拉丁超立方体抽样方法进行了不确定性分析。结果表明，使用BDL数据可能会对NPP退役项目的剂量/风险，废物量和废物处置成本的估算产生很大影响。我们的分析包括对与残留剂量/风险，废土量估算和成本相关的不确定性的考虑。使用拉丁超立方体抽样方法进行了不确定性分析。结果表明，使用BDL数据可能会对NPP退役项目的剂量/风险，废物量和废物处置成本的估算产生很大影响。我们的分析包括对与残留剂量/风险，废土量估算和成本相关的不确定性的考虑。使用拉丁超立方体抽样方法进行了不确定性分析。结果表明，使用BDL数据可能会对NPP退役项目的剂量/风险，废物量和废物处置成本的估算产生很大影响。