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MOX燃料ペレットの機械学習焼結密度予測モデル

Machine learning sintering density prediction model for MOX fuel pellet

加藤 正人   ; 中道 晋哉  ; 廣岡 瞬 ; 渡部 雅  ; 村上 龍敏 ; 石井 克典 

Kato, Masato; Nakamichi, Shinya; Hirooka, Shun; Watanabe, Masashi; Murakami, Tatsutoshi; Ishii, Katsunori

高速炉燃料として使用されるウラン・プルトニウム混合酸化物(MOX)ペレットは、ボールミル,造粒,プレス,焼結などのプロセスを経て、機械的混合法によって製造されている。重要な燃料仕様の一つであるペレット密度を制御することは不可欠だが、製造工程における多くのパラメーター間の関係を理解することは困難である。日本での生産実績からMOX製造データベースを作成し、18種類の入力データを選定してデータセットを作成した。MOXペレットの焼結密度を予測するための機械学習モデルは、勾配ブーストリグレッサーによって導出され、測定された焼結密度をR$$^{2}$$=0.996の決定係数で表すことができた。

Uranium and Plutonium mixed oxide (MOX) pellets used as fast reactor fuels have been produced from several raw materials by mechanical blending method through processes of ball milling, additive blending, granulation, pressing, sintering and so on. It is essential to control the pellet density which is one of the important fuel specifications, but it is difficult to understand relationships among many parameters in the production. Database for MOX production was prepared from production results in Japan, and input data of eighteen types were chosen from production process and made a data set. Machine learning model to predict sintered density of MOX pellet was derived by gradient boosting regressor, and represented the measured sintered density with coefficient of determination of R$$^{2}$$=0.996

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