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下村 祐介; 羽成 章*; 佐藤 勇*; 北村 了一
JAEA-Technology 2015-062, 47 Pages, 2016/03
JAEA-Technology-2015-062.pdf:1.85MB
廃棄物管理施設を規制するための新しい基準(新規制基準; 平成25年12月18日施行)を受けて、日本原子力研究開発機構大洗研究開発センターの廃棄物管理施設における森林火災の及ぼす影響評価を行った。はじめに森林火災の延焼シナリオを想定し、現地調査、森林火災評価モデル等から、森林火災の強度を評価した。森林火災の強度の評価に用いたモデルは、Rothermelの拡大方程式及びCanadian Forest Fire Behavior Prediction (FBP) Systemである。輻射熱による施設への影響評価を行い、想定した森林火災に対する施設外壁の温度変化を試算した。施設外壁温度は最大160
C程度と評価され、一般にコンクリートの強度に影響がないとされている許容温度(200C)には達しない事を明らかにした。さらに、防火帯突破確率を試算し、約20%程度であった。本報告書は、廃棄物管理施設における森林火災の及ぼす影響評価を通して、新規制基準における森林火災に対する評価の一例を示すものである。
加藤 正人; 森本 恭一; 河野 秀作; 宇野 広樹*; 田村 哲也*; 砂押 剛雄*; 羽成 章*
JNC TN8400 2003-014, 151 Pages, 2003/05
JNC-TN8400-2003-014.PDF:11.66MB
PWTF 可燃物焼却工程設備での実証(焼却)運転は、プルトニウム燃料各施設から発生した放射性固体廃棄物の内、可燃物及び高性能エアフィルタの焼却処理を行い、平成13年度として2001-1,2001-2キャンペーンを行った。2001-1キャンペーンと2001-2キャンペーンは、二交替勤務による運転でそれぞれドラム缶換算379.5本分、266.5本分の処理を行った。なお、これらの処理により発生した焼却灰は、2001-1キャンペーンでドラム缶11本、2001-2キャンペーンでドラム缶7.5本である。また、灰溶融工程では、前年度に見つかった炉体の不具合を補修するため、炉体を構成する一部である上部炉体の更新作業を実施した。インターキャンペーン時には、可燃物焼却設備、送排風機、ダストモニタ、屋外除湿装置等の保守点検等を実施した。各工程ともスケジュールに影響を及ぼすような設備故障はなく、順調な運転が行えた。
西村 一久; 庄司 修一*; 羽成 章*; 佐藤 誠一*; 木原 義之; 遠藤 秀男
JNC TN8430 2001-005, 64 Pages, 2001/09
先進的リサイクルシステムのMOX燃料製造法の有力な候補として外部ゲル化法がある。MOX試験の実施に先立ちウランを用いて基本的な機器の把握・製造条件の確認を行った。製造試験では基本的な条件の調査を行い、1)原料となる硝酸ウラニルの調製とPVA水溶液の調製試験を行い、適切な調製条件を調査した。2)液滴を生成するための滴下原液の調製、振動滴下装置による液滴生成に関する試験を行い、適切な振動数、送液速度を調査した。3)ゲル化反応の際の、原液組成、アンモニア濃度の影響を調査した。4)ゲル球の熟成・洗浄・乾燥条件について試験を行い、不純物の除去効果などを調査した。5)乾燥ゲル球の示差熱分析及び焙焼試験を行い、酸化物粒子を得た。このことで最終的な焼結粒子が得られる見通しがついた。また、特性評価などを行い、粒子直径の高い制御性や物質収支に関して技術的な問題がないことを確認した。本試験の結果、振動滴下装置を用いたゲル化法についてのMOX粒子製造試験を行う準備がほぼ整った。しかし、ゲル球の表面ひび割れなどの未解決課題については引き続きウラン試験を行い解決する必要がある。
森平 正之; 矢野 総一郎; 古村 誠太郎*; 檜山 敏明; 羽成 章*; 林 賢一*; 上村 勝一郎
PNC TN8410 98-111, 102 Pages, 1998/05
プルトニウム燃料開発室においては新型燃料技術評価作業の一環としてウラン・プルトニウム混合窒化物燃料の開発を行っており、平成7年から8年にかけて試験設備の性能確認とプルトニウム試験の予備試験を兼ねたUNペレットの製造試験を実施した。そして、還元炉・焼結炉を中心としたハード的な課題を解決し、最終的に焼結密度93.0%TDの単相UNペレットが得られた。これらの結果を受けて、平成8年12月より(U,Pu)Nペレット製造試験を開始した。本報は、この間の試験経過についてまとめたものである。なお、UN試験で最終的に得られた試料の化学分析は、工程上の問題とアスファルト固化施設における爆発事故の影響によるプルトニウム燃料第一開発室の運転停止のために確認することができなかった。しかし、UN試験後に実施した(U,Pu)N試験では、製造条件は異なるものの、窒素量5.51%、酸素不純物量0. 11%というデータが得られていることから、UN試験においても同程度の純度の試料が得られているものと推定される。
土井 章男*; 山下 圏*; 高橋 弘毅*; 加藤 徹*; 今渕 貴志; 羽成 敏秀; 谷藤 祐太; 伊藤 倫太郎
no journal, ,
廃炉作業を安全かつ効率的に行うために、構造物の状態、空間線量率等の情報を計測・収集・可視化・データ蓄積が行える「線源・線量率推定システム」の開発を行っている。構造物の状態は廃炉作業終了後に巡回する3D計測ロボットにより取得する。計測したデータは既知のデータと同期して差分情報のみを抽出することで自動的にデータベースを更新する。本研究では、この更新作業を容易に実施するために、抽出された差分情報に対して、Pointnet++による点群データ自動認識を行った。Pointnet++は点群データを直接入力して学習が行えるニューラルネットワークである。本ネットワークは入力点群の順序や密度に出力が変化しない特徴を有している。さらに認識された点群データは、必要に応じて、3角形メッシュ,平面,円筒,立方体(ボクセル)に自動変換され、「線源逆推定エンジン」のシミュレーションモデル更新に利用される。
土井 章男*; 山下 圏*; 高橋 弘毅*; 加藤 徹*; 今渕 貴志; 羽成 敏秀; 谷藤 祐太; 伊藤 倫太郎
no journal, ,
廃炉作業を安全かつ効率的に行うために、被ばく低減を目的とした環境・線源分布のデジタル化技術の開発を進めている。作業環境のデジタル化のために環境内の構造物の状態は3D計測ロボットにより取得し、得られたデータはデータベースに蓄積されている過去のデータとの同期により2時刻間の差分情報を抽出することで効率的なデータの更新・蓄積を行う。データ更新の際、環境中に新たに追加された点群データは深層学習を用いて形状からの構造物の認識・分類を行う。また、新たに追加された点群データは必要に応じて3角形メッシュ、ボクセルデータに自動変換(3Dモデル化)され、線源推定のためのシミュレーションの構造モデルとして利用される。現在、我々は作業環境のデジタル化技術として、この工程を自動化するための研究を進めている。本発表では、環境データの更新・蓄積作業を効率的に実施するために、深層学習を用いた点群データの自動認識および点群データからの3Dモデル化を試みた結果について報告する。
中村 啓太*; 羽成 敏秀; 間所 洋和*; 今渕 貴志; 川端 邦明; Nix, S.*; 土井 章男*
no journal, ,
福島第一原子力発電所の廃炉活動に向けて、原子炉格納容器および原子炉建屋内を調査する際に撮影した動画像を入力とし、指定された時間、動画像から抽出された特徴量に応じて、周辺情報を補強した上で情報量が大きい立体復元手法を選択し、作業空間を迅速に3次元モデリングするための研究取り組みについて紹介する。本研究では、動画像からの迅速な3次元モデリング手法を写真測量、シミュレーションおよびAI技術の側面から研究開発する。最終的に各研究結果を統合し、『指定した時間、抽出された特徴量に応じて、より情報量が大きい立体復元結果を自動的に生成するプロトタイプシステム』の構築を目指す。