Attention-based time series analysis for data-driven anomaly detection in nuclear power plants

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

https://doi.org/10.1016/j.nucengdes.2023.112161

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.

第8章 核不拡散・核セキュリティ分野の人材育成、8.3大学における教育の現状、8.3.2東京大学における教育

玉井 広史; 出町 和之*

原子力平和利用と核不拡散・核セキュリティ; NSAコメンタリーシリーズ, No.25, p.199 - 202, 2020/06

東京大学では、核不拡散・核セキュリティに係る教育は、大学院工学系研究科において、修士課程の大学院生を対象とした教育・研究主体の一般専攻のコース(同研究科原子力国際専攻に開設)と、社会人の専門職を対象とした教育・人材育成のためのコース(同研究科原子力専攻に開設)の2つのコースで行われている。それぞれの専攻について紹介し、核不拡散・核セキュリティ分野の教育内容を概説する。

Conceptual study of a plutonium burner high temperature gas-cooled reactor with high nuclear proliferation resistance

後藤 実; 出町 和之*; 植田 祥平; 中野 正明*; 本田 真樹*; 橘 幸男; 稲葉 良知; 相原 純; 深谷 裕司; 辻 延昌*; et al.

Proceedings of 21st International Conference & Exhibition; Nuclear Fuel Cycle for a Low-Carbon Future (GLOBAL 2015) (USB Flash Drive), p.507 - 513, 2015/09

高い核拡散抵抗性を有するプルトニウム燃焼高温ガス炉(クリーンバーン炉)の概念が日本原子力研究開発機構から提案されている。高い核拡散抵抗性に加え、更なる安全性向上を目的とし、ZrC被覆を施したPuO-YSZ TRISO燃料を導入したクリーンバーン炉の概念検討を行う。本研究では、ZrC被覆を施したPuO-YSZ TRISO燃料の製造に関する基盤技術を確立するために製造試験を行う。また、クリーンバーン炉の成立性を確認するためにセキュリティの定量評価、燃料と炉心の設計、及び原子炉の安全評価を行う。本研究は、東京大学,日本原子力研究開発機構,富士電機、及び原子燃料工業により、2014年度から2017年度まで行われる。本発表では、全体計画、及び2014年度に得られた成果について報告する。

鉄鋼材料におけるき裂発生以前の疲労損傷検出技術の研究(先行基礎工学研究報告)

宮 健三; 出町 和之*; 青砥 紀身; 永江 勇二

JNC TN9400 2002-021, 22 Pages, 2002/04

JNC-TN9400-2002-021.pdf:1.08MB

機器の安全性をより一層高めるためには、き裂発生以前における劣化診断手法の確立が重要である。我々は磁気的手法に注目し、塑性変形と応力腐食割れ(以下SCC)について、劣化と磁気特性の関係を明らかにし、劣化診断手法を開発することを試みた、まず塑性変形について、SUS304に関して塑性変形と漏洩磁束密度の相関があることが報告されている。我々は劣化領域を特定するため磁化分布逆解析手法の開発を行った。さらに劣化程度の定量評価を可能にするため磁化率分布の逆解析を提案し、シミュレーションによりその可能性を示した。次にSCCに関して、模擬SCCき裂を導入したインコネル600の漏洩磁束密度測定を行い、通常、常磁性体であるインコネル600が強磁性を示していること、またき裂部分で磁束密度が大きく変化していることを明らかにした。さらに磁化分布逆解析により、き裂の位置を検出可能であることを示した。最後に、磁気力顕微鏡観察により、磁化の原因が結晶粒界近傍におけるクロム欠乏と関係していること、またき裂近傍で磁化が弱くなっていることがわかった。これらの結果から磁気的手法による劣化診断が有効であることが明らかになった。

安全とセキュリティのインターフェース; サボタージュ防護訓練シミュレータ

鈴木 美寿; 中村 陽; 木村 祥紀; 出町 和之*

no journal, , 

SS検討会においては、安全とセキュリティのインターフェースについての検討を進めている。本発表では、原子炉プラントシミュレータにサボタージュ攻撃による被害進展を取り入れたサボタージュ防護訓練用のシミュレータ構想について報告する。

原子炉構造レジリエンスの可視化手法

桑原 悠士*; 出町 和之*; 笠原 直人*; Chen, S.*; 西野 裕之; 小野田 雄一; 栗坂 健一

no journal, , 

原子力プラントの安全機能回復性能の定量的評価の実施、ならびに最終的に重大事故が発生するかどうか(必要最小限の安全機能がタイムリミット以内に復旧できるか)を評価するため、単に確率を評価するだけでなく、事故シナリオにしたがって時系列にアクシデントマネジメントをシミュレートする手法を開発している。本発表では、必要最小限の安全機能がタイムリミット以内に復旧できるかを評価する手法の開発について、ならびに、その手法の手順及び管理の例を取り扱う。

設計想定を超える事象に対する構造強度分野からの新しいアプローチ

笠原 直人*; 出町 和之*; 佐藤 拓哉*; 一宮 正和*; 若井 隆純; 山野 秀将; 中村 いずみ*

no journal, , 

構造強度の分野における従来の目的は、設計基準事故(DBE)への損傷を防ぐことであった。設計基準事故を超える場合(BDBE)は、損傷が発生することを前提として、安全性への影響を軽減する必要がある。われわれは、安全性への影響が小さい破壊による荷重を低減することにより、影響の大きい破壊モードへの影響を抑制する緩和方法を提案している。個々の機器の研究成果を紹介するとともに、機器を構成する系統全体に適用範囲を広げ、プラントの安全性向上に貢献する新たなアプローチを提案する。

原子炉構造レジリエンスを向上させる破損の拡大抑制技術の開発,8; 過大地震時のレジリエンス向上策の有効性評価技術

西野 裕之; 小野田 雄一; 栗坂 健一; 山野 秀将; 出町 和之*

no journal, , 

過大地震時のレジリエンス向上策の有効性評価のため、炉停止後の除熱機能喪失事象(LOHRS)を対象とし、その事象を防止する対策として耐震裕度の向上などのレジリエンス向上策を想定し、炉心損傷頻度を計算した。レジリエンス向上策の導入前後の炉心損傷頻度の比較から低減効果を見積った。

原子炉構造レジリエンスを向上させる破損の拡大抑制技術の開発,6; 破壊制御技術による効果のレジリエンス指標への取り込み

出町 和之*; 桑原 悠士*; Chen, S.*; 笠原 直人*; 西野 裕之; 小野田 雄一; 栗坂 健一

no journal, , 

原子力分野におけるレジリエンスの重要な代表例が、設計想定を超える事態に対する原子力プラントの対応能力である。この能力を簡易定量的に評価することを目的とし、提案・開発したのが「レジリエンス指標」である。この手法はAM策の一連の措置に関して所要時間や対応裕度をそれらの累積(積み上げ)を考慮しながら定量評価して陽に明示することに特色があり、AM策や保全活動の変更等による対応裕度への影響を評価することが出来る。一方、破壊制御とは破壊現象の積極的な制御のことである。これを原子炉構造に導入することで、安全上重要な機器構造物の事故時の機能低下を抑制できるとともに回復能力も高まりレジリエンス性の向上が期待できる。本研究では、破壊制御によるレジリエンス性向上、すなわち安全機能低下抑制能力と回復能力の向上の可視化のため、レジリエンス指標を改良することを目的とし、このためにモンテカルロ法を導入した。

AI支援型革新炉ライフサイクル最適化手法ARKADIAの開発,7; 知識ベースシステムの整備

江沼 康弘; 近藤 佑樹; 橋立 竜太; 光元 里香; 羽様 平; 出町 和之*

no journal, , 

高速炉を含む革新炉のライフサイクル自動最適化を行い、開発効率の飛躍的向上を実現する手法となるARKADIAの開発を進めている。本報では、この自動最適化を支援する知識ベースシステム整備の進捗を報告する。