オンライン臨界安全監視システムの基礎研究(3)

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安価で即応性の良い臨界安全監視システムの開発が望まれている。本研究は未臨界体系で観測される中性子信号揺らぎを用いてオンラインで未臨界を推定しようとする試みであり、そのための基礎的研究を平成3年度より行ってきたが、未臨界度の変化を迅速に検出できるアルゴリズムの検討が最も重要となる。我々は非定常状態に対するパラメータ推定法として、従来の逐次型ARMAモデル同定アルゴリズムの中でパラメータ修正係数の大きさを決定する予測誤差の相関行列を強制的に操作するP行列活性化法を提案してきた。本年度はこの手法に的を絞り、計算機シミュレーションと近畿大学原子炉からの実データを用いてアルゴリズムの検討を行い、以下の検討を得た。変動する未臨界度を追跡するアルゴリズムとして我々が提案してきたP行列活性化(P-matrix Activation:PMA)法が有効である。未臨界度が浅い方向に変化する場合は尤度関数を評価関数とするRML法にP行列活性化を組み合わせたアルゴリズムが、また、深い方向に変化する場合は最小2乗関数を評価関数とするELS法が優れており、未臨界度の変化を総合的に追跡するためにはELS法にP行列活性を組み合わせたアルゴリズムが優れているといえる。未臨界体系のモデルとしてARMA(1,1)モデルを用いた場合、推定値の統計的変動が少ないが、速やかに変動を検出する能力にやや欠ける。また、ARMA(2,2)モデルは比較的未臨界度の変動の検出能力はあるが、ARMA(1,1)モデルに比べ推定値のばらつきが大きく、また時系列データの変化が急激な場合には、一時的に誤った未臨界度を推定する場合がある。また、サンプリング周波数を高くすることは未臨界度の変化に対する推定値の追従性能を向上させ、未臨界度が深い方へ変化するときに推定値が追従しきれないUnder Estimation現象を抑制する効果がある。

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