機械学習を活用した線源逆推定技術の開発

Development of radiation source inverse estimation technique using machine learning

町田 昌彦  ; 山田 進  ; Kim, M. ; 宮村 浩子  ; 岩田 亜矢子*; 飛田 康弘*; 飯野 豊*; 青木 和久; 立石 大; 清水 治憲; 柳澤 憲一*; 小泉 健治 ; 秋山 陽一; 鈴木 政浩 ; 一場 雄太*; 松浦 英生*; 岡本 孝司*

Machida, Masahiko; Yamada, Susumu; Kim, M.; Miyamura, Hiroko; Iwata, Ayako*; Tobita, Yasuhiro*; Iino, Yutaka*; Aoki, Kazuhisa; Tateishi, Dai; Shimizu, Harunori; Yanagisawa, Kenichi*; Koizumi, Kenji; Akiyama, Yoichi; Suzuki, Masahiro; Ichiba, Yuta*; Matsuura, Hideo*; Okamoto, Koji*

東京電力ホールディングス株式会社(東電)・福島第一原子力発電所(1F)の廃炉作業を円滑に進めるには、原子炉内から漏洩した放射性物質の汚染により生じた高線量の放射線環境を改善し、廃炉作業従事者の被ばくを可能な限り低減する必要がある。この要請に応えるには、デジタル技術を活用するツール及びシステムの研究開発が有効とされ、原子力機構(JAEA)は、経済産業省の廃炉・汚染水対策事業費補助金「廃炉・汚染水・処理水対策事業費補助金(原子炉建屋内の環境改善のための技術開発(被ばく低減のための環境・線源分布のデジタル化技術の高機能化開発))」に係る補助事業(国プロ)を受託し、令和5年4月当初から令和7月3月末までの2年間、廃炉屋内の放射線環境改善に係るデジタル技術の研究開発事業を進めてきた。当該事業では、廃炉現場で放射線源の逆推定が可能な高速デジタルツイン技術から成るFrontEnd、1F事務本館等の居室で放射線源の逆推定に加え、放射線環境の詳細解析(線源対策や被ばく評価の実施等も含む)を行うためのPro、そして、収集したデータ及び解析したデータを集中管理するデータベースの役割を果たすBackEndの3つの連携システム3D-ADRES-Indoorの研究開発を進めた他、実際に1Fでの検証と各機能の高度化を進めた。本講演では、主要な開発機能である放射線源の逆推定(機械学習)技術を中心に、その技術の概要と1F(2号機)にて実施した検証作業の概要について報告する。

Minimizing radiation exposure and improving the high-radiation environment within the Fukushima Daiichi Nuclear Power Station (1F) reactor buildings are essential for safe and efficient decommissioning. To address this, Japan Atomic Energy Agency (JAEA) has developed 3D-ADRES-Indoor, a digital system for three-dimensional radiation mapping and source estimation, under the Ministry of Economy, Trade and Industry's subsidy program for decommissioning and contaminated water countermeasures (FY2023-2025). The system integrates three components: FrontEnd, enabling high-speed on-site source term estimation; Pro, allowing detailed off-site analysis of radiation distributions and countermeasure evaluation; and BackEnd, a centralized database for managing measurement and analysis data. This presentation focuses on the machine-learning-based inverse estimation of radiation sources, demonstrating its technical approach and on-site verification conducted at 1F Unit 2. The results show that 3D-ADRES-Indoor can effectively support decommissioning operations by providing intuitive three-dimensional visualization of radiation fields and aiding in exposure management and planning.