Initialising ...
Initialising ...
Initialising ...
Initialising ...
Initialising ...
Initialising ...
Initialising ...
敦賀総合研究開発センター
JAEA-Technology 2019-007, 159 Pages, 2019/07
JAEA-Technology-2019-007.pdf:19.09MBJAEA-Technology-2019-007-high-resolution1.pdf:42.36MBJAEA-Technology-2019-007-high-resolution2.pdf:33.56MBJAEA-Technology-2019-007-high-resolution3.pdf:38.14MBJAEA-Technology-2019-007-high-resolution4.pdf:48.82MBJAEA-Technology-2019-007-high-resolution5.pdf:37.61MB
1968年の研究開発着手から約半世紀にわたる高速増殖原型炉もんじゅ(「もんじゅ」)の歴史と技術成果を取りまとめた。高速実験炉「常陽」に続く原型炉として、「もんじゅ」は、半世紀にわたる設計, 建設, 運転, 保守等を通じて、数多くの成果を生んできた。本報告書は、「開発経緯と実績」,「設計と建設」,「試運転」,「原子炉安全」,「炉心技術」,「燃料・材料」,「原子炉設備」,「ナトリウム技術」,「構造・材料」,「運転・保守」,「事故・トラブル経験」の計11章に分けて、特徴や成果を概括している。
渡邉 憲夫
JAERI-Data/Code 2001-002, 129 Pages, 2001/03
JAERI-Data-Code-2001-002.pdf:6.65MB
国際原子力事象尺度(INES)は、IAEAとOECD/NEAが運営している事象報告システムであり、原子力施設において発生した事故・故障情報を、迅速かつわかりやすい形で提供し、原子力関係者と、マスコミ及び公衆の間での情報交換に役立てることを目的としている。各事象には、その重要度を示す「尺度」が付けられる。この尺度は、安全上重要ではない事象に対するレベル0から、広範囲に及ぶ健康・環境影響を伴う重大な事故に対するレベル7までを包括する。原研では、これまでに約500件のINES情報を入手し迅速に和訳を行って、関係機関・部署に提供するとともに、随時インターネットを介して公開してきた。本報告書は、INES和訳情報を収録した事例集の第2報であり、1998年6月から2000年12月末までに入手した約70件のINES情報についてまとめたものである。
能澤 正雄*; 渡邉 憲夫
JAERI-Conf 99-006, p.87 - 92, 1999/08
国際原子力事象評価尺度(INES)は、原子力施設において事故・故障が発生した場合に、迅速かつ分かり易い情報を提供し、原子力関係者と、マスコミ及び公衆の間での情報交換に役立てることを目的として策定された事象報告システムであり、IAEAとOECD/NEAにより運営されている。INESに報告される各事象には、その安全上の重要度を示す「尺度」が付けられる。我が国では、1992年から正式にINESを導入し、原子力発電所、試験/研究炉、核燃料製造・加工施設、再処理施設等におけるトラブルを、INESの尺度に基づいて評価し公表している。本報告では、試験/研究炉(ふげん、もんじゅを含む)や核燃料施設を対象とした我が国におけるINES評価プロセス及びこれまでの評価結果、並びに、当研究室で作成したインターネット利用のINES情報和訳データベースについて紹介する。なお、本報告は、招待論文として発表するものである。
渡邉 憲夫; 平野 雅司
日本原子力学会誌, 41(6), p.628 - 638, 1999/00
被引用回数：0 パーセンタイル：0.01(Nuclear Science & Technology)国際原子力事象評価尺度(INES)は、IAEAとOECD/NEAが運営している事象報告システムであり、原子力施設において発生した事故・故障情報を、迅速かつわかりやすい形で提供し、原子力関係者と、マスコミや公衆の間での情報交換に役立てることを目的としている。各事象には、その重要度を示す「尺度」が付けられる。この尺度は、安全上重要でない事象に対するレベル0から、広範囲の健康・環境影響を伴う重大な事故に対するレベル7までを含む。著者等は、我が国でのINES情報の活用に資することを目的として、各々のINES情報について和訳を行い、インターネットを介して提供するためのデータベースの作成を進めてきた。本報では、評価尺度の定義と適用範囲について簡単に述べるとともに、本データベースの格納情報や機能、利用方法を紹介する。また、INES情報に関する技術的利用とそれに際しての本データベースの有用性についても言及する。
渡邉 憲夫; 平野 雅司; 高橋 秀雄*
Proc. of Int. Topical Meeting on Probabilistic Safety Assessment (PSA'99), 1, p.717 - 724, 1999/00
前兆事象評価(ASP)は、米国原子力規制委員会(NRC)が開発・利用した原子力発電所の事故・故障事例の重要度評価手法である。各事例の重要度は、確率論的安全評価手法(PSA)を用いて評価し、その結果は、条件付き炉心損傷確率で表現される。ASPでは、その評価モデルとして、イベントツリーを用いるが、NRCが作成したASP用イベントツリーは、これまでのPSAで用いられたイベントツリーと異なる点が見られる。例えば、ASPでは炉心損傷に至らないシーケンスが、PSAでは炉心損傷に至るシーケンスを含む場合がある。そこで、こうしたイベントツリーの不整合を排除するために、PWRの蒸気発生器細管破損に起因するイベントツリーで定義される事故シーケンスを対象に、熱水力最適評価コードTRAC-PF1を用いて解析を行った。本論文では、その結果と、より現実的なASPイベントツリーを作成するために導出した知見について報告する。
渡邉 憲夫; 及川 哲邦; 平野 雅司
JAERI-Data/Code 98-023, 488 Pages, 1998/09
JAERI-Data-Code-98-023.pdf:19.01MB
国際原子力事象尺度(INES)は、原子力発電所等の原子力施設において事故・故障等(原子力事象)が発生した場合に、迅速かつ分かり易い情報を提供し、原子力関係者と、マスコミ及び公衆の間での情報交換に役立てることを目的とした事象報告システムであり、IAEAとOECD/NEAによって運営されている。INESには、加盟各国で発生した事故・故障事例が報告されるが、各事例ごとに、事故の重要度指標として共通した「尺度」を付けることとなっている。この尺度は、安全上重要ではない事象に対するレベル0から、広範囲に及ぶ健康・環境影響を伴う重大な事故に対するレベル7までを包含する。本報告書では、INES情報の幅広い利用に供するよう、これまでに科学技術庁を経由して入手した約430件のINES情報についての和訳情報をまとめた。併せて、INES情報の理解の助けとするため、INESの基本的考え方や適用範囲等について簡単に記述した。
渡邉 憲夫
日本原子力学会誌, 38(4), p.252 - 261, 1996/00
前兆事象(ASP)評価は、確率論的安全評価(PSA)手法を利用して、原子力発電プラントで発生した事故・故障事例の重要度を、炉心損傷事故に至る可能性の観点から定量的に評価するための方法である。この評価は米国原子力規制委員会(NRC)において開発・利用されているが、近年では、PSA技術の進歩に伴って評価精度が向上したこと等により、事故・故障事例の分析・評価のみならず、PSA結果の妥当性検討等、多方面に利用されつつある。筆者は、1年間NRCに滞在しASP評価に携わってきたが、本稿では、その経験を通して得た知見と、公開の文献情報を基に、ASP評価研究の経緯と技術的内容について解析する。
渡邉 憲夫
IAEA-SR-169, 46 Pages, 1990/05
事故・故障情報の分析・評価を支援するためのソフトウエアツールとして、事象シーケンス抽出システムCESASの開発を進めている。本システムは、計算機を用いて英語自然文型式で記述される事故・故障情報から事象並びにそれらの間にある前後関係・因果関係を自動的に抽出するものである。本報では、CESASを実際の情報に適用した結果について述べると共に、CESASで効率良く解析を行える記述文の形式についの検討結果についても言及する。
渡邉 憲夫; 小林 健介; 有瀬 幸彦*; 奥田 基*
日本原子力学会誌, 30(8), p.687 - 698, 1988/08
被引用回数：0 パーセンタイル：0.02(Nuclear Science & Technology)原子力発電所の事故・故障に関する情報をより効率良く活用するため、英語自然文記述の情報から事象間因果関係や前後関係(事象シーケンス)を自動的に抽出するための計算機利用システムCESASを開発した。
渡邉 憲夫; 小林 健介; 有瀬 幸彦*; 奥田 基*
電子情報通信学会技術研究報告, 87(209), p.15 - 22, 1987/00
事象シーケンス抽出システムは、原子力発電所の事故・故障に関する情報から事象間因果関係や前後関係を計算機を用いて抽出するためのソフトウェアである。本システムは、英語自然文を文法的・意味的に解析し、事象を表わす句節を認識すると共に、これら事象の間にある因果関係や前後関係を規定する。
