Development of a quake-proof information inference system by using data mining technology

データマイニングに基づく耐震情報推論システムの開発

Shu, Y.; 中島 憲宏  

Shu, Y.; Nakajima, Norihiro

原研では原子力発電設備の経年変化による健全性保全などの検証や予測技術を計算科学技術の観点から、3次元仮想振動台の研究開発を行っている。われわれは、3次元仮想振動台における各種シミュレーションの入出力データの意味を解釈し、その物理的意味を明らかにする情報推論システムを開発している。本論文は人間認識モデルが含めたハイブリッドデータマイニング手法を提案し、それに基づく情報推論システムを開発する。本システムでは、解析者を模擬したマイニングコントロールエージェントが出力データを分析・検証し、データマイニングプロセスを直接的に制御する。また、本マイニングシステムの中心的構成要素となるニューラルネットワーク手法は、再学習機能と説明機能が付加された高機能なものである。われわれは、ここで提案した手法に基づく情報推論システムを試作し、実運用状態のプラント内で発生する現象を解析する際に不可欠な物理情報の意味を解釈する道具としての有効性を確認するため、複雑な耐震データを用いた検証試験を行った。

To understand the behavior of NPP (nuclear power plant) under different operating environment, JAERI is carrying out full-scaled plant simulation. As one part of full scaled plant simulation, our ongoing work is to develop an information inference system to manage and interpret NPP quake-proof data. In this paper, we proposed a hybrid data mining approach, which integrates human cognitive model in a data mining loop. Rule-based mining control agent emulated human analysts directly interacts with the data miner, analyzing and verifying the output of data miner and controlling data mining process. In additional, artificial neural network method, which is adopted as a core component of the proposed hybrid data mining method, is evolved by adding the retraining facility and explaining function for handling complicated nuclear power plant quake-proof data. To demonstrate how the method can be used as a powerful tool for extracting information relevant to plant safety and reliability, plant quake-proof testing data have been applied to the inference system.