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Bayesian analysis of Japanese pressurized water reactor surveillance data for irradiation embrittlement prediction

照射脆化予測に係るPWR監視試験データのベイズ解析

高見澤 悠 ; 西山 裕孝 

Takamizawa, Hisashi; Nishiyama, Yutaka

本研究では、照射脆化予測に取込むべき化学成分を特定し、原子炉圧力容器鋼の照射脆化予測の不確実性を評価した。日本の加圧水型原子炉の監視試験データに対してノンパラメトリックベイズ(BNP)法を用いた統計分析を行った。BNP法は入力データの複雑さと不確かさを考慮可能な機械学習手法である。脆化への影響が大きい入力変数の組合せを評価可能な統計的指標を導入し、中性子照射量, Cu, Ni, Si含有量の4つの変数の組合せが脆化予測に最も効果的であることを明らかにした。また、化学成分では脆化量に対してCu含有量の影響が最も大きく、Ni, Siの順番で影響が大きいことを示した。関連温度移行量($$Delta$$RT$$_{rm NDT}$$)をBNP法を用いて算出した結果、計算値と実測値の残差の標準偏差は8.4$$^{circ}$$Cであり、現行の国内脆化予測法(JEAC4201-2007(2013年追補))と同等かそれ以上の予測性有していることを確認した。BNP法によって計算された$$Delta$$RT$$_{rm NDT}$$の事後分布の95%確信区間(入力データの不確実性を考慮した場合にデータが存在し得る範囲)は国内脆化予測法のマージンと同等かそれよりも小さく、JEAC4201-2007(2013年追補)において、適切なマージンが設定されていることを定量的に示した。

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