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永井 晴康
シビアアクシデント時の核分裂生成物挙動, p.112 - 116, 2021/05
福島第一原子力発電所事故による環境影響や公衆の被ばく線量を評価することを目的に、大気拡散シミュレーションを活用して放射性物質の大気中への放出量(ソースターム)の推定と拡散状況の解明が行われている。ここでは、日本原子力研究開発機構により、事故後早期から今日に至るまで実施されてきた研究を中心に、ソースターム推定の概要、事故進展と大気拡散過程、解析の課題と今後の展開について解説する。ソースタームの推定は、大気拡散シミュレーションを用いて、環境モニタリングデータから逆推定することでI-131とCs-137の放出率の時間推移を求めた。この推定値を用いた大気拡散シミュレーションは、測定された大気中濃度の時間変化と地表沈着量分布を良好に再現し、住民の避難行動パターンと組み合わせた線量推計に活用された。また、大気中に放出された放射性物質の大気拡散により、どのように大気拡散し陸域の汚染が生じたかを明らかにした。しかし、環境データからの逆解析には核種組成と化学形の情報が不足することに起因する不確かさがあるという課題があり、今後過酷事故解析と融合することで、ソースターム推定のさらなる精緻化が期待される。
町田 昌彦
no journal, ,
本発表では、令和3年度に6月より開始した廃炉・汚染水対策事業費補助金事業(原子炉建屋内の環境改善のための技術の開発(被ばく低減のための環境・線源分布のデジタル化技術の開発))において研究開発を行う線源分布の逆推定技術について発表する。逆推定技術として、既存の手法とその限界について言及した後、本事業で実施する機械学習技術を用いる技術について説明する。また、その技術を活用し、廃炉のデジタル化に向けた取り組みについても、将来構想を紹介する。
町田 昌彦
no journal, ,
本発表では、令和3年度に6月より開始した廃炉・汚染水対策事業費補助金事業(原子炉建屋内の環境改善のための技術の開発(被ばく低減のための環境・線源分布のデジタル化技術の開発))において研究開発を行う線源分布の逆推定技術について発表する。逆推定技術として、既存の手法とその限界について言及した後、本事業で実施する機械学習技術を用いる技術について説明する。また、その技術を活用し、廃炉のデジタル化に向けた取り組みの中でも、可視化技術を用いることで効果が期待される計画等についても、将来構想を紹介する。
Shi, W.*; 町田 昌彦; 山田 進; 吉田 亨*; 長谷川 幸弘*; 岡本 孝司
no journal, ,
A mathematical criterion on the number of monitoring points to correctly predict source distributions based on LASSO theory is developed for ill-posed radioactive source reconstruction. We employ Monte Carlo simulation to demonstrate and verify the feasibility of LASSO. Moreover, an influence factor like detector-source distance to enhance the predicting possibility in the inverse estimation is also examined.
町田 昌彦; Shi, W.*; 山田 進; 宮村 浩子; 沼田 良明*; 佐藤 朋樹*; 飛田 康弘*; 吉田 亨*; 柳 秀明*; 古立 直也*; et al.
no journal, ,
東京電力福島第一原子力発電所(以下「1F」)における燃料デブリ取り出し作業の本格的な実施に先立ち、線量率の高い原子炉建屋(以下「R/B」)内でのアクセスルート構築を、安全,効率的に行うための環境改善が必要であり、このための除染・遮へい戦略の検討をサイバー空間上で柔軟に実施できるシステムの開発を実施している。本報告では、上記システムの中核を成す、線源逆推定・線量率推定・可視化を担当する各エンジンの役割や研究開発計画とその進捗について報告する。
鈴木 政浩; 山口 隆司; 町田 昌彦; 川端 邦明; 伊藤 倫太郎
no journal, ,
東京電力福島第一原子力発電所(以下、1Fという)の廃止措置において、燃料デブリ取り出し作業の本格的な実施に先立ち、線量率の高い原子炉建屋(以下、「R/B」という)内でのアクセスルート構築を安全にかつ効率的に行うためには、現場の環境改善が必要である。このため、原子力機構では、現場の線量率データ等を基に特定された汚染源(線源)に対する除染や遮へい等の検討をサイバー空間上で柔軟に実施できるシステムのプロトタイプの開発を進めている。本報告では、本事業に係る全体概要を示すとともに、現在までの開発状況を紹介する。
町田 昌彦
no journal, ,
福島第一原子力発電所(1F)をはじめとする原子炉建屋内の放射線場を明らかにするため、空間線量率のモニタリングが行われるが、放射線量が高い場合や複雑な構造物がある場合等、十分なモニタリングを実施できないケースが多い。そこで、限られた線量率のモニタリングデータから、放射線源の逆推定を可能とする技術の開発が求められてきた。もし、そのような技術が確立されれば、放射線源のマップを作成可能となる他、建屋内の任意の地点での放射線場を明らかにすることができる。また、シミュレーションを活用することで、適切な線源対策(除染,撤去,移動,遮蔽)を仮想空間上で計画することも可能となる。本発表では、上記の目標を達成するため、これまでに国プロとして実施してきた放射線源の逆推定手法の開発の成果を発表する他、仮想空間上で線源対策を行うための技術開発の成果についても報告する。
鈴木 政浩; 町田 昌彦; 伊藤 倫太郎; 川端 邦明; 山口 隆司; 岡本 孝司
no journal, ,
福島第一原子力発電所の廃炉措置において、1号機から3号機の現場では高線量エリアが多々あることから、安全に効率的な作業を進めるには、まずは現場の空間線量率低減が必須である。原子力機構では、今回その解決策として、LASSO法を用いた逆解析手法を原子力現場に適用したプロトタイプシステムを開発している。限定された空間線量率の計測点から線源の特定を可能とし、特定された線源分布から空間線量率の算出・推定ができるものである。また、その線源対策として遮へい、除染を行った際、線量率変化を可視化で理解できるように最新のVR等の可視化媒体により作業現場の状況が分かるようなシステム開発を進めている。本報告では、本プロジェクトの全体概要と主要な成果を紹介する。
鈴木 政浩; 町田 昌彦; 山口 隆司; 宮村 浩子; 山田 進; 岡本 孝司; 長谷川 幸弘*; 吉田 亨*; Wei, S.*
no journal, ,
In order to promote decommissioning in 1F, it is crucial to find out strong radioactive hot spots inside reactor building rooms based on environmental measurement data composed of structural surface model data and distribution data of air dose rates. Such hot spot prediction allows to reduce radiation risks of persons working inside 1F and consequently to safely construct access routes to remove fuel debris. We introduce a new scheme to inversely estimate radioactive source distributions using LASSO. The scheme is composed of multiple steps, e.g., one of the most essential steps is to select measurement points of air dose rates. In addition, we develop the other engines calculating 3D distributions of air dose rates from the estimated source distributions together with a tool simulating virtual countermeasures and visualizing various outputs of the above engines in 3D space. In the present paper, we overview R&D project to integrate the above three engines.
町田 昌彦
no journal, ,
本講演では、これまで実施してきた「廃炉・汚染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の開発(被ばく低減のための環境・線源分布のデジタル化技術の開発))」に係る補助事業の成果について、応用数理の観点から講演する。まず、LASSOについて、その概要を説明した後、その手法により、原子炉建屋内の環境改善においてどんな研究開発が行われているかを概説する。その後、実際の原子炉建屋内にて応用した例を示し、放射線源、すなわち、ホットスポットの探索が可能であることを明らかにする。また、その探索結果を効果的に示すことが可能な可視化技術についても、紹介する。
町田 昌彦
no journal, ,
本発表では、令和3年度に6月より開始した廃炉・汚染水対策事業費補助金事業(原子炉建屋内の環境改善のための技術の開発(被ばく低減のための環境・線源分布のデジタル化技術の開発))において、発表者が主たる研究開発を行う線源分布の逆推定技術について発表する。逆推定技術として、既存の手法とその限界について言及した後、本事業で実施する機械学習技術を用いる技術について説明する。また、その技術を活用し、廃炉のデジタル化に向けた取り組みの中で、点群から放射線輸送のための3次元モデリングの技術開発の重要性と、最近その発達が著しいXRと呼ばれる可視化技術を用いることで、廃炉現場で活用の効果が多いに期待される研究開発についても、その将来構想を紹介する。