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高見澤 悠; 西山 裕孝; 平野 隆*
Proceedings of ASME 2020 Pressure Vessels and Piping Conference (PVP 2020) (Internet), 7 Pages, 2020/08
原子炉圧力容器(RPV)は中性子照射前後のシャルピー衝撃試験で得られる延性脆性遷移温度(DBTT)に基づき中性子照射による材料劣化を予測した上で構造健全性評価が行われている。シャルピー衝撃試験で得られるDBTTには試験に依存した様々な不確かさが含まれる。本研究では、原子力機構がこれまでに取得したRPV鋼の未照射材・中性子照射材データを用いて、ベイズ統計に基づく解析モデルを構築し、試験片の採取位置のばらつき、試験片の数、試験温度を考慮した上でDBTTの不確かさを評価可能な手法を整備した。上記の手法を用いて国内RPV鋼に対する評価を行い、試験数や試験温度がDBTTの不確かさに及ぼす影響を定量的に明らかにした。
杉山 大輔*; 中林 亮*; 駒 義和; 高畠 容子; 青木 義雄*
no journal, ,
福島第一原子力発電所で発生する廃棄物の核種インベントリを解析的に推算する方法について、含まれる不確実性をベイズ統計で評価する手法の導入を検討した。この方法によって、実廃棄物などの分析データの蓄積に伴い、推算の確信度が向上する過程を定量的に示すことが可能となる。
高見澤 悠
no journal, ,
安全上最も重要な原子炉圧力容器における照射脆化評価に対して、実測データの不確かさを考慮可能なベイズ統計と既往知見に捉われずにデータを分析可能な機械学習を組み合せた、ノンパラメトリックベイズ法を用いた分析を世界で初めて適用した。照射条件や化学成分といった影響因子を考慮して、中性子照射脆化の程度を示す数値指標である関連温度移行量及びその確信区間を評価可能な手法を整備した。また、公開されている国内の原子炉圧力容器鋼の照射脆化に係るデータを対象に分析を行い、既往研究で明らかとなっている銅及びニッケル含有量だけでなく、シリコン含有量が脆化に影響することを明らかにした。
Zheng, X.; 玉置 等史; 伊藤 裕人; 丸山 結
no journal, ,
シビアアクシデント時におけるソースターム評価の不確かさは、物理や化学モデルの選択に起因する不確かさや入力変数が有する不確かさ等の影響を受ける。本研究では、ベイズ統計理論を応用して、モデル選択に起因する不確かさ評価手法の構築を試みた。整備した手法をシビアアクシデント進展解析における燃料からの放射性核種放出モデル(CORSOR, CORSOR-MとCORSOR-Booth)の選択に適用し、混合ガウス過程によりCs放出割合の不確かさ分布を得た。
Zheng, X.; 杉山 智之; 丸山 結
no journal, ,
The paper introduces the research activities at JAEA on the application of Bayesian statistics to nuclear reactor severe accident source term. Bayesian nonparametric models are widely used for constructing statistical surrogate model for mechanistic codes. The surrogate model helps the numerical severe accident research by predicting simulation results and reducing computational complexity.
成川 隆文; 宇田川 豊
no journal, ,
燃料被覆管の冷却材喪失事故(LOCA)時急冷破断限界をその不確かさを含めて定量評価するため、われわれはLOCA模擬急冷破断試験結果に対するベイズ統計モデリングにより、急冷破断確率評価モデルを開発してきた。同モデル開発では、情報量規準WAIC及びWBICを用いたモデル選択を実施し、複数の候補モデルの中から予測性能及びデータへの適合の観点で最適なモデルを選択した。データから計算する統計量である情報量規準に基づくモデル選択は不確かさを伴うが、その不確かさは評価されていない。そこで、ブートストラップ法を用いた数値実験を実施し、情報量規準に基づくモデル選択の不確かさを評価した。1000通りのブートストラップ標本のそれぞれについて情報量規準を計算しモデル選択を実施した結果、われわれが開発した急冷破断確率評価モデルが最適モデルとなる割合が最も高く、不確かさを考慮してもなお、同モデルが最適モデルと考えられた。
