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吉川 雅紀; 関 暁之*; 沖田 将一朗; 高屋 茂; Yan, X.
Nuclear Engineering and Design, 444, p.114350_1 - 114350_9, 2025/12
被引用回数：0 パーセンタイル：0.00Controlling a nuclear power plant (NPP) under abnormal operating conditions requires rapid and effective responses, which is particularly challenging for advanced NPPs owing to limited practical experience. To address this issue, a countermeasure proposal module (CMPM) based on a reinforcement learning model was previously proposed. The CMPM receives measurement data from an NPP under abnormal conditions and proposes countermeasures. In the previous study, the CMPM successfully proposed effective countermeasures. However, two main issues were identified: first, the CMPM occasionally recommended corrective actions even when the NPP was operating under normal operating conditions; second, it sometimes suggested opposing operations for components with the same function. In this study, these issues are addressed by improving the reinforcement learning model through the design of revised reward functions.
関 暁之; 吉川 雅紀; 西野宮 良太*; 沖田 将一朗; 高屋 茂; Yan, X.
Nuclear Technology, 210(6), p.1003 - 1014, 2024/06
被引用回数：1 パーセンタイル：37.73(Nuclear Science & Technology)原子力プラントの安全な運転を支援するため、2種類のディープニューラルネットワーク(DNN)のシステムを構築した。一つは、原子力プラントの各種物理量についてシミュレーションよりも数桁少ない計算時間で推定するサロゲートシステム(SS)である。もう一つは、物理量から異常の原因となる外乱の状態を推定するシステム(ASIS)である。両システムとも、高温工学試験研究炉(HTTR)の挙動を様々なシナリオで再現することができる解析コード(ACCORD)から得られたデータを用いて学習を行った。DNNのモデルは、主要なハイパーパラメータを調整することにより構築された。これらの手順を経て、開発したシステムが高い精度で動作することを確認した。
高屋 茂; 関 暁之; 吉川 雅紀; 佐々木 直人*; Yan, X.
Mechanical Engineering Journal (Internet), 11(2), p.23-00408_1 - 23-00408_11, 2024/04
原子力発電所の安全性向上には、異常時の対応力の強化が重要である。そのためには事前に潜在的なリスクを徹底的に洗い出し、対応策を準備する必要がある。また異常発生時には、運転員は迅速に状況を理解し、適切な対応策を選択しなければならない。本研究では、AI技術を活用して、異常の状況だけでなく、状況に応じた対策案を提示する革新的な運転員支援システムを提案する。提案システムの構成や機能等について、HTTRを例題として説明する。
Dong, F.*; Chen, S.*; 出町 和之*; 吉川 雅紀; 関 暁之; 高屋 茂
Nuclear Engineering and Design, 404, p.112161_1 - 112161_15, 2023/04
被引用回数：28 パーセンタイル：99.31(Nuclear Science & Technology)To ensure nuclear safety, timely and accurate anomaly detection is of utmost importance in the daily condition monitoring of Nuclear Power Plants (NPPs), as any slight anomaly in a plant may result in an irreversible and serious accident, as well as high costs of maintenance and management. Nevertheless, due to the unique inherent attributes of anomalies, the difficulty of automatic detection in NPPs is increased. Previous model-driven anomaly detection approaches required skilled priori knowledge, leading to their limited usability. Commonly adopted deep learning-based data-driven anomaly detection approaches may not easily acquire the most relevant features when dealing with sensor data containing redundant information with uneven distribution of anomalies. To alleviate these issues, this paper propose an attention-based time series model for anomaly detection to ensure safety in NPPs. First, we employ one-dimension convolutional neural network (1D-CNN) backbone for feature extraction to preserve original inherent features of time series inputs. Subsequently, we originally adopt soft-attention mechanism to automatically extract the most relevant temporal features considering the specificity of anomaly detection in NPPs. The performance of the proposed model was experimentally validated on the High Temperature Gas-cooled Reactor (HTGR) anomaly case dataset simulated using the analytical code. The experimental results indicate that the proposed model was capable of detecting anomalies in NPPs with superior performance to the baseline model, while ensuring fast detection at short time steps.
北 憲一郎; 成澤 雅紀*; 中平 敦*; 間渕 博*; 伊藤 正義*; 杉本 雅樹; 吉川 正人
Advances in Polymer Derived Ceramics and Composites; Ceramic Transactions, Vol.213, p.45 - 50, 2010/06
We synthesized SiC based ceramic fiber made from blend polymer of polycarbosilane (PCS) and polysiloxane. In the case of the polymer blends of PCS and polymethylphenylsiloxane (PMPhS), the surface area of the ceramic fiber derived from the polymer was high and showed the maximum of 152 m
/g, at 1673 K. As for the polymer blends of PCS and polymethylhydrosiloxane (PMHS), the maximum surface area of the ceramic fiber was 36.8 m/g at 1723 K. The fiber, however, maintained tensile strength of 0.35 GPa even after 1723 K heat treatment.
北 憲一郎; 成澤 雅紀*; 中平 敦*; 間渕 博*; 杉本 雅樹; 吉川 正人
Journal of Materials Science, 45(13), p.3397 - 3404, 2010/04
被引用回数：12 パーセンタイル：35.55(Materials Science, Multidisciplinary)ポリカルボシラン(PCS)にポリシロキサンの1種であるポリメチルフェニルシロキサン(PMPhS)を混合したポリマーブレンドを用いて、炭化ケイ素(SiC)系繊維を作製した。PCSに対してPMPhSは30mass%まで相溶し、そのポリマーブレンドは513K以上で加熱すると透明な液状ポリマーと化した。また、PMPhSを混合すると軟化点も低下した。PCSへのPMPhSの15mass%混合が、平均直径14.4
mの細径高分子繊維を得るために適した条件であり、1273Kで焼成した橋かけ高分子繊維のセラミック収率は85.5%であった。細径であるにもかかわらず、引張強度は1273K焼成後で0.78GPaを示すこのSiC系繊維を、さらに1673
1773Kで焼成した場合、ナノ結晶粒からなる特有のミクロ構造を持つ多孔質なSiC系繊維が得られ、その表面積は70150m/gであった。
三浦 昭彦; 佐藤 進; 佐甲 博之; 吉川 博; 長谷川 和男; 五十嵐 前衛*; 池上 雅紀*
Proceedings of 6th Annual Meeting of Particle Accelerator Society of Japan (CD-ROM), p.733 - 735, 2010/03
J-PARC線形加速器(リニアック)は、現在181MeVのビームエネルギーにて運転を行っているが、より高エネルギーの粒子を下流のシンクロトロンに入射するため、平成20年度末より、ACS加速空洞の増強を行う計画が開始した。これに伴い、ACS加速空洞におけるビームコミッショニングを行うためのモニター類の設計を開始し、製作を進めている。本稿では、ビームコミッショニングに用いられるモニター類について紹介するとともに、ACS加速区間におけるモニターシステムの設計について言及する。また、縦方向のミスマッチを診断するための縦方向プロファイルモニターの導入について紹介する。
佐藤 進; 三浦 昭彦; 五十嵐 前衛*; 池上 雅紀*; 上野 彰; 佐甲 博之; 森下 卓俊; 吉川 博; 長谷川 和男; 小林 鉄也
Proceedings of 6th Annual Meeting of Particle Accelerator Society of Japan (CD-ROM), p.298 - 300, 2010/03
J-PARCでは、数百マイクロ秒の幅を持ったマクロパルスを、MEBTにおいて1MHz程度のRFチョッパーを用いることにより、中間バンチ構造を形成させて、下流のDTL加速空洞に入射する。ビームの蹴り残しは、チョッパーより下流に設置されたワイヤースキャナーからの信号を、直後におかれたプリアンプで増幅することにより、測定した。その結果を報告する。
北 憲一郎; 成澤 雅紀*; 中平 敦*; 間渕 博*; 伊藤 正義*; 杉本 雅樹; 吉川 正人
Journal of Materials Science, 45(1), p.139 - 145, 2010/01
被引用回数：13 パーセンタイル：37.70(Materials Science, Multidisciplinary)ポリカルボシラン(PCS)と高分子量のポリヒドロメチルシロキサン(PMHS-h)からポリマーブレンドを作製し、粘度測定,質量変化率,発生ガス量等を測定した。その中で、260
Cにおいて粘度が極小値を示す、PMHS-hを15mass%混合させたポリマーブレンドを選び、これを紡糸して熱酸化不融化後に1273Kで焼成した。得られたファイバーのSEM観察を行ったところ、ファイバー断面に均一に複数の孔が存在していた。引張強度は約2.14GPaを示した。このファイバーを1773Kでさらに焼成したところ、通常のSiCファイバー表面に形成されるはずの
-SiC結晶塊が観察されず、引張強度は0.56GPaと非常に高い値を示した。1273Kの焼成後に1773Kで再焼成する新手法をPMHS-hとPCSのポリマーブレンドに適用することにより、高強度・高耐熱性の複数孔を有するSiC系セラミックスファイバーが作製可能であることがわかった。
北 憲一郎; 成澤 雅紀*; 間渕 博*; 伊藤 正義*; 杉本 雅樹; 吉川 正人
Journal of the American Ceramic Society, 92(6), p.1192 - 1197, 2009/06
被引用回数：14 パーセンタイル：58.27(Materials Science, Ceramics)The polymer blend including polycarbosilane (PCS) and 15 mass% of polyhydromethylsiloxane (H-oil) was prepared and properties of the polymer melt were investigated for clarifying the mechanisms of continuous pore formation. The fibers formed by the melt-spun of polymer blend at 578 K mainly possessed a single pore at the center of the fiber cross section. On the other hand, the fiber melt-spun at 543 K usually included multiple pores and the fibers melt-spun at 538 K included a number of tiny pores. It is proposed that the evolved hydrogen can be dissolved in the polymer melt and the desaturation process of the dissolved gas during the fiber spinning with sudden temperature reduction likely determined the size and location of pores in the fibers.
佐藤 進; 三浦 昭彦; 富澤 哲男; 佐甲 博之; 森下 卓俊; 上野 彰; 長谷川 和男; 吉川 博; 五十嵐 前衛*; 池上 雅紀*
Proceedings of 2009 Particle Accelerator Conference (PAC '09) (DVD-ROM), p.3591 - 3593, 2009/05
In J-PARC LINAC, about a hundred of beam position monitors (BPM's) with stripline electrodes are being operated. Signals from striplines would be useful also for beam phase measurement, for which we are currently using fast current transformer monitors (FCT's), and then we are taking a study for such usages. In this paper, current situation of our studies both with the test bench and with the negative H beam is presented.
北 憲一郎; 成澤 雅紀*; 間渕 博*; 伊藤 正義*; 杉本 雅樹; 吉川 正人
Advanced Materials Research, 66, p.5 - 8, 2009/04
被引用回数：4 パーセンタイル：80.39(Materials Science, Multidisciplinary)Silicon carbide (SiC) based micro fibers with continuous pore structures were synthesized by the precursor method from the polymer blend which contained polycarbosilane (PCS) and polymethylhydrosiloxane (H-oil). The pores in the fibers were formed during melt-spinning. In order to find the main cause of making the pore structures, we tried to investigate the characteristics of the precursor during the melt-spinning. It was found that Si-H bond in H-oil caused hydrogen gas evolution during the heating and the desaturation of the gas during the melt spinning. It was considered that the adjustment of the hydrogen solubility of melting polymer blend enables to make pores in the fibers.
池上 雅紀*; Lee, S.*; 秋川 藤志*; 五十嵐 前衛*; 近藤 恭弘; 大川 智宏; 上野 彰; 佐甲 博之; 青 寛幸; 佐藤 進; et al.
KEK Proceedings 2006-15 (CD-ROM), p.347 - 349, 2007/03
J-PARCリニアックのコミッショニングは、181MeVのエネルギーで、今年の終わりに始まる予定である。本発表では、リニアックと、それに続くビーム輸送系(リニアックから3GeVへのビーム輸送系:L3BT)のコミッショニング戦略の詳細について述べる。特に、リニアックに続く、3GeVシンクロトロンへの入射点における、最終的なビームの質を決める重要なエレメントである、2つのデバンチャー空洞と縦コリメーターシステムの調整方法について述べる。さらに、われわれのコリメーターシステムの独特な設計と特色についても発表する。
出崎 亮; 杉本 雅樹; 吉川 正人; 田中 茂; 成澤 雅紀*; 岡村 清人*; 伊藤 正義*
Journal of Materials Science, 42(1), p.130 - 135, 2007/01
被引用回数：3 パーセンタイル：13.64(Materials Science, Multidisciplinary)われわれは、液体のケイ素系ポリマーであるポリビニルシラン(PVS)から
線架橋を利用してSiC微小成型体を作製している。得られるSiC微小成型体の特性と焼成条件の間には密接な関係があるので、PVSのセラミックス化過程を調べ、最適な焼成条件を見いだすことが重要である。本報では、室温で線架橋されたPVSのセラミックス化過程をガス分析,熱重量分析,密度変化等の面から調べた。線架橋PVSのセラミックス化は500K以上の温度で始まり、700-1100Kの温度域で急激な有機-無機変成が起こることが明らかになった。質量変化と密度変化の結果から、放射線架橋、及びその後の焼成過程におけるPVSの体積収縮率が80%であることを明らかにした。1573Kでの焼成によって得られたSiCについて、密度が2.50g/cm
、微小ビッカース硬さが31.6GPaであった。
佐藤 進; 富澤 哲男; 廣木 文雄; Lee, S.*; 五十嵐 前衛*; 池上 雅紀*; 上野 彰; 近藤 恭弘; 長谷川 和男; 外山 毅*; et al.
Proceedings of 1st Annual Meeting of Particle Accelerator Society of Japan and 29th Linear Accelerator Meeting in Japan, p.467 - 469, 2004/08
J-PARC LINACではビーム位置検出器(BPM)として、ビーム輸送用チェンバー上にストリップ型ピックアップ電極(50
)を設置した構造を用いる。較正は(1)(ビーム模擬用に加速周波数324MHzを印加した)ワイヤによる設置前スキャン,(2)ビームを用いた設置後スキャン(BBC)の2段階である。電極形状設計とともに、既に初歩的な結果を得ているBBCを含め、ビーム位置測定の系統的較正について報告する。
佐藤 進; 五十嵐 前衛*; Lee, S.*; 富澤 哲男; 廣木 文雄; 木代 純逸; 池上 雅紀*; 近藤 恭弘; 長谷川 和男; 上野 彰; et al.
Proceedings of 22nd International Linear Accelerator Conference (LINAC 2004), p.429 - 431, 2004/00
現在建設中のMWクラス大強度陽子加速器(J-PARC)においては、ビームロスを最小限に抑えることが必要である。これに伴い、数100マイクロメーター以下程度でビームの軌道の監視・制御が必要になる。加速初段はLINACを用いるが、ここでのビーム位置検出器はストリップライン型の電極(50オーム)を用いる。本論文ではLINACビーム位置検出器の系統的較正について報告する。
関 暁之; 吉川 雅紀; 沖田 将一朗; 高屋 茂; Yan, X.
no journal, ,
By using deep learning techniques, a surrogate system for a conventional plant dynamics analysis code and an anomaly identification system had been developed. An attempt is made to improve performance of both systems by learning on time-series data obtained from the analysis code. As a result, the surrogate system has yielded improved accuracy of estimating the state of the plant over an extended period of time, whereas the anomaly identification system can now estimate not only the state of the disturbance, but also the timing of the anomaly occurrence.
関 暁之*; 吉川 雅紀; 高屋 茂
no journal, ,
A module for proposing plant operation using reinforcement learning has been developed that quickly proposes appropriate operations depending on the state of the plant. However, there was a tendency to propose operations that were difficult to implement in actual operation. In this study, we applied RLHF that incorporates human feedback as a reward and developed a module that can propose more realistic and safer operations.
高屋 茂; 吉川 雅紀; 植田 祥平; 板倉 充洋; 関 暁之*; 森本 泰臣*; 藤田 雄二郎*; 岡本 圭太*
no journal, ,
Next generation nuclear power plants such as high temperature gas-cooled reactors and sodium-cooled fast reactors are expected to play the role in regulated power supply without load-following operations, when combined with excess heat utilization technologies including heat storage and hydrogen production. In order to realize such next generation nuclear power plants harmonized with renewable energy, it is necessary to develop a system that optimizes the amounts of electricity generated, heat storage, and hydrogen production according to the amounts of electricity demanded and that generated by renewable energy, while ensuring the plant safety. This paper introduces a plan for developing an enhanced energy supply optimization system by using AI technologies.
Dong, F.*; 出町 和之*; 吉川 雅紀; 高屋 茂
no journal, ,
To enhance nuclear safety, condition-based maintenance enables real-time monitoring and supports anomaly detection and emergency management. This research applies artificial intelligence to provide promising solutions by facilitating automated anomaly response procedures and reducing human errors, which integrated a deep reinforcement learning framework with a surrogate model to replace computationally expensive nuclear power plants simulation codes. The proposed framework reduces computational costs, accelerates decision-making, and provides a long-term perspective on system behavior after each action.
