Identification of advanced spin-driven thermoelectric materials via interpretable machine learning

岩崎 悠真*; 澤田 亮人*; Stanev, V.*; 石田 真彦*; 桐原 明宏*; 大森 康智*; 染谷 浩子*; 竹内 一郎*; 齊藤 英治; 萬 伸一*

npj Computational Materials (Internet), 5, p.103_1 - 103_6, 2019/10

https://doi.org/10.1038/s41524-019-0241-9

Machine learning is becoming a valuable tool for scientific discovery. Particularly attractive is the application of machine learning methods to the field of materials development, which enables innovations by discovering new and better functional materials. To apply machine learning to actual materials development, close collaboration between scientists and machine learning tools is necessary. However, such collaboration has been so far impeded by the black box nature of many machine learning algorithms. It is often difficult for scientists to interpret the data-driven models from the viewpoint of material science and physics. Here, we demonstrate the development of spin-driven thermoelectric materials with anomalous Nernst effect by using an interpretable machine learning method called factorized asymptotic Bayesian inference hierarchical mixture of experts (FAB/HMEs). Based on prior knowledge of material science and physics, we were able to extract from the interpretable machine learning some surprising correlations and new knowledge about spin-driven thermoelectric materials. Guided by this, we carried out an actual material synthesis that led to the identification of a novel spin-driven thermoelectric material. This material shows the largest thermopower to date.

プルトニウム研究1棟廃止措置準備作業

瀬川 優佳里; 堀田 拓摩; 北辻 章浩; 熊谷 友多; 青柳 登; 中田 正美; 音部 治幹; 田村 行人*; 岡本 久人; 大友 隆; et al.

JAEA-Technology 2016-039, 64 Pages, 2017/03

JAEA-Technology-2016-039.pdf:5.24MB

本報告書は、プルトニウム研究1棟の廃止措置に関して施設利用者である研究グループが主体的に取り組んだ準備作業についてまとめたものである。プルトニウム研究1棟は、平成25年度から推進された原子力機構改革において、廃止措置対象施設の一つに選定された。廃止措置の決定により、それまで施設を利用してきた研究グループは、実験器具及び測定機器を撤去し、核燃料物質の一部及び放射性同位元素を他施設へ運搬する必要が生じた。放射化学研究グループでは、廃止措置準備を円滑に実施するため平成27年4月に「プルトニウム研究1棟使用機器撤去作業チーム」を立ち上げ、使用機器の撤去、薬品の処分、放射能汚染した可能性がある水銀の安定化処理、核燃料物質の安定化処理、核燃料物質・放射性同位元素の他施設への運搬グローブボックス汚染状況の調査について計画を立案し実施した。核燃料物質の使用の許可に関わる作業を除き、作業は平成27年12月に完了した。本報告書では、今後の老朽化施設廃止の際に役立てられるように、これらの作業について細目立てし、詳細に報告する。

Development of advanced reprocessing system based on precipitation method using pyrrolidone derivatives as precipitants; Overall evaluation of system

池田 泰久*; 川崎 武志*; 原田 雅幸*; 野上 雅伸*; 川田 善尚*; Kim, S.-Y.*; 森田 泰治; 近沢 孝弘*; 染谷 浩*; 菊池 俊明*

Proceedings of International Conference on Toward and Over the Fukushima Daiichi Accident (GLOBAL 2011) (CD-ROM), 5 Pages, 2011/12

ピロリドン誘導体を用いた沈殿法による高速炉燃料の高度化再処理システムを開発の成果を総合的に発表する。U, Puや他の元素の沈殿挙動、沈殿剤の安定性等の観点から、N-n-ブチル-2-ピロリドンとN-ネオペンチル-2-ピロリドンが、U選択的分離の第一沈殿工程及びU-Pu分離の第二沈殿工程にそれぞれ最適な沈殿剤と判断した。工学的規模の装置による沈殿生成、沈殿分離の試験を実施し、プロセスの成立性を確認するとともに沈殿の直接焼成により燃料ペレットを製造できることを明らかにした。以上の結果から、本システムが将来の高速炉燃料再処理法の一つの候補となりうると評価した。

金属溶融設備における成型工程の合理化のための設備改善

藤平 俊夫; 染谷 計多; 高橋 賢次; 伊勢田 浩克; 小澤 一茂; 門馬 利行

JAEA-Technology 2009-031, 29 Pages, 2009/06

JAEA-Technology-2009-031.pdf:21.66MB

減容処理棟に設置されている金属溶融設備は、原子力科学研究所に保管廃棄された低レベル放射性廃棄物のうち、金属廃棄物について溶融し溶融固化体とすることにより、放射性廃棄物の減容,安定化を図る。本設備は、平成15年度から試験運転を実施しており、その試験運転の経験から、溶融した金属の成型工程において、処理コストの低減,保守作業の負担軽減,保守作業に伴う作業員の被ばくの低減等に向けた知見が得られた。その知見を具体化するための設計検討,改善工事を平成18年度から19年度に実施し、成型工程の合理化のための設備改善が実現した。本稿では、金属溶融設備での成型工程の合理化のための検討,設備改善内容,評価等について報告する。

J-PARC RCS電磁石の磁場測定における位置調整システムの開発

芳賀 浩一; 谷 教夫; 渡辺 泰広; 染谷 宏彦*; 安達 利一*

Proceedings of 3rd Annual Meeting of Particle Accelerator Society of Japan and 31st Linear Accelerator Meeting in Japan (CD-ROM), p.418 - 420, 2006/00

現在、高エネルギー加速器研究機構及び日本原子力研究開発機構共同において、J-PARC 3GeVシンクロトロン棟に高精度に設置される電磁石の磁場測定を行っている。電磁石群は、加速器の中核を占め、目標とする仕様の陽子ビームをコントロールするため、高精度な電磁石の磁場分布測定が必要である。そのため、電磁石の機械中心に対する磁場分布との関係を正確に把握することが重要となってくる。そのためには、当然、磁場測定前の電磁石のアライメントを精密に行う必要がある。そこで今回、多量の電磁石のアライメントを行う時に電磁石を易しく・高精度に位置決め、及び作業効率を向上することが可能な位置調整システムを開発した。また、3Gevシンクロトロン棟に電磁石への据付・アライメント時の際も同時にこれらの位置調整システムが使用・応用が可能となるようにした。