福島第一原子力発電所廃棄物の特性に応じた統計的な分析計画法の検討,2; ベイズ推定法による最適な分析点数の算出

A Study of statistical planning method for analysis consistent with the characteristics of the Fukushima Daiichi NPS Wastes, 2; Calculation of the optimal sample size using the Bayesian inference

堀田 拓摩 ; 秋元 茉耶; 永井 杏奈; 大木 恵一; Pyke, C.*; Hiller, P.*; 駒 義和  

Horita, Takuma; Akimoto, Maya; Nagai, Anna; Oki, Keiichi; Pyke, C.*; Hiller, P.*; Koma, Yoshikazu

福島第一原子力発電所(1F)の廃止措置により発生する放射性廃棄物の処理処分に向けた性状把握を効率よく実施するため、環境に関する分析データを収集する際の品質管理方法を定めたData Quality Objectives Process(DQOプロセス)及び統計手法であるベイズ推定法を組み合わせ、効率的な分析計画法の確立を検討した。ベイズ推定法を用いた計算により、目的とする結果を得るために必要な分析点数を確率的に評価することができる。すなわち、従来の頻度論的統計で行われる検定とは異なり、確率とともに分析点数が得られるため、その確率に基づいて柔軟に分析点数を計画できる。本発表では、(1)処分の基準値との比較、(2)廃棄物性状に応じた母集団分類の2種類の目的に応じた分析点数算出方法について報告する。

In order to streamline the characterization of radioactive wastes generated by the decommissioning of the Fukushima Daiichi Nuclear Power Station (1F) for the treatment and disposal, we are considering an efficient planning method for analysis. The planning method is combined the Data Quality Objectives Process (DQO process), which defines the quality control method for collecting environmental analysis data, and the Bayesian inference, which is a statistical method. Calculations using the Bayesian inference allow us to probabilistically evaluate the sample size required to obtain the desired results. In other words, unlike conventional tests conducted with frequency statistics, the sample size can be obtained along with the probability, and thus the sample size can be flexibly planned based on the probability. In this presentation, we will report on a method for calculating the sample size for two purposes: (1) comparison with the reference value for disposal, and (2) population classification according to disposal properties.