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Tuya, D.; 長家 康展
Journal of Nuclear Engineering (Internet), 4(4), p.691 - 710, 2023/11
モンテカルロ中性子輸送計算手法は、固有値や積分中性子束などの様々な量を正確に評価するために用いられる。しかし、ある分布量を求める場合、モンテカルロ法では連続的な分布が得られないのが一般的である。近年、モンテカルロ法で連続分布を得るために、関数展開法やカーネル密度推定法が開発されている。本論文では、モンテカルロ法によって得られた訓練データと人工ニューラルネットワーク(ANN)モデルを用いたある物理量に対する連続分布の推定手法を提案する。概念実証として、2つの核分裂体系における反復核分裂確率(IFP)の連続分布をANNモデルにより推定した。ANNモデルによるIFP分布を、元のデータセット及びPARTISNコードで得られた随伴角中性子束と比較した。比較の結果、一致や不一致の程度はさまざまであったが、ANNモデルはIFP分布の一般的な傾向を学習することを確認した。
大野 富生*; Subekti, M.*; 工藤 和彦*; 高松 邦吉; 中川 繁昭; 鍋島 邦彦
日本原子力学会和文論文誌, 4(2), p.115 - 126, 2005/06
日本原子力研究所の高温工学試験研究炉(HTTR)では高温ガス炉の安全性実証を目的とした制御棒引き抜き試験が行われている。試験の実施には事前解析が必要で、本報ではニューラルネットワークを用いた原子炉出力及び反応度変化の予測手法について報告する。本研究で提案するのはリカレントネットワーク(RNN)を基本とし、時系列データの処理性能を向上させるため時間同期信号(TSS)を加えたモデルである。ネットワークの入力とするのは中央制御棒位置変化と他の重要な炉心情報で、原子炉出力及び反応度変化を出力とする。学習後、今後の試験における原子炉出力及び反応度変化の予測が可能となる。
鍋島 邦彦; 鈴木 勝男; E.Tuekcan*
SMORN-VII,Symp. on Nuclear Reactor Surveillance and Diagnostics,Vol. 1, 0, P. 4_1, 1995/00
原子炉の状態監視は、運転の安全性・維持のための重要な課題である。原子力施設における監視では、プラントの運転状態に関連した量が、予想される正常及び非正常の範囲内にあるかどうかを知る必要がある。ここではオランダのボルセレ原子力プラントの監視のために、ニューラルネットワークとエキスパートシステムを組み合せたハイブリットAI監視システムを開発した。この監視システムでは、三層構造のニューラルネットワークが主要な測定信号の多様な運転パターンを学習することによりプラントシステムをモデル化する。エキスパートシステムは、マンマシンインターフェイスとして、またニューラルネットワークと運転員の双方から得られた情報を基に診断を行う。このハイブリット監視システムは、原子力プラントの信頼性と運転性の向上に有効であることが示された。
浅井 清; 藤井 実; 上中 淳二*; 神林 奨; 樋口 健二; 久米 悦雄; 大谷 直之*; 秋元 正幸
JAERI-M 90-060, 102 Pages, 1990/03
日本原子力研究所は、1987年からHASP(Human Acts Simulation Program)と名付けた人工知能とロボティックスに関する研究を10年間計画で開始した。これは、知能ロボット、知能化プラントの基盤技術を研究開発するものである。その内容は、自然言語理解、ロボット動作計画、神経ネットワーク手法によるパターン認識、ソリッド・モデルによるプラントの三次元モデル化、二足歩行ロボットの動作シミュレーションと映像化、被爆線量計算、ロボット視覚計算の高速化を目的とするモンテカルロ計算装置の設計・試作などである。本報告書は平成元年度のHASPの作業内容について記述する。
