Applicability of equivalent linear three-dimensional FEM analysis of reactor buildings to the seismic response of a soil-structure interaction system

市原 義孝*; 中村 尚弘*; 鍋島 国彦*; 崔 炳賢; 西田 明美

Transactions of the 26th International Conference on Structural Mechanics in Reactor Technology (SMiRT-26) (Internet), 10 Pages, 2022/07

本報の目的は、振動数に依存しない複素減衰を用いた計算負荷の小さい鉄筋コンクリートを対象とした等価線形解析手法の原子力発電所の原子炉建屋の耐震設計への適用性を検討することである。これを実現するため、柏崎刈羽原子力発電所7号機原子炉建屋を対象としたある理想的な地盤条件下での非線形及び等価線形地震時挙動に着目した地盤-建物連成系の三次元有限要素法解析を実施した。その結果、等価線形解析手法は、非線形解析手法に対し全体的に概ね良好な対応関係が得られ、その手法の有効性を確認した。

Determination of reactivity and neutron flux using modified neural network for HTGR

Subekti, M.*; 工藤 和彦*; 鍋島 邦彦; 高松 邦吉

Atom Indonesia, 43(2), p.93 - 102, 2017/08

https://doi.org/10.17146/aij.2017.683

HTTR炉心の中心制御棒を引き抜く反応度添加抜試験を評価する際、1点炉近似の動特性モデルを用いた解析手法は、最も汎用的である。一方、制御棒が引き抜かれると同時に、将来の反応度および中性子束の変化予測値を速やかに出力するには、非常に速い処理速度を持つ別の解析手法を必要とする。そこで、Time Delayed Neural Network (TDNN)とJordan Recurrent Neural Network (JordanRNN)を組み合わせ、新たにTD-Jordan RNNというニューラルネットワーク・モデルを作成し、HTTRの試験データをオフラインで十分学習させた。その結果、反応度添加試験時の反応度および中性子束の変化予測値を速やかに出力することができた。

高速炉自然循環時炉心内熱流動現象に対するプラント動特性解析コードの妥当性確認

浜瀬 枝里菜; 堂田 哲広; 鍋島 邦彦; 小野 綾子; 大島 宏之

第21回動力・エネルギー技術シンポジウム講演論文集(USB Flash Drive), 2 Pages, 2016/06

高速増殖炉の自然循環時炉心内では浮力や熱伝導の効果が卓越し、燃料集合体間/内流量再配分、集合体間熱移行、集合体間ギャップ部流れといった炉内熱流動現象が重要になる。日本原子力研究開発機構では、自然循環崩壊熱除去時の炉心最高温度を精度よく評価するため、これらの現象を考慮できる全炉心熱流動モデルを組み込んだプラント動特性解析コードSuper-COPDの整備を行っている。本報では、7本の模擬燃料集合体から成るナトリウム試験装置を用いた自然循環試験の解析を実施し、集合体間熱移行現象に関する本モデルの妥当性を確認した。

Safety improvement in building layout design to meet the safety design criteria for the Generation IV SFR

加藤 篤志; 近澤 佳隆; 鍋島 邦彦; 岩崎 幹典*; 秋山 洋*; 大矢 武明*

Proceedings of 2015 International Congress on Advances in Nuclear Power Plants (ICAPP 2015) (CD-ROM), p.593 - 600, 2015/05

JSFRは先進ループ型ナトリウム冷却高速炉である。福島事故後、安全対策の強化が、主に崩壊熱除去系、使用済燃料プール、非常用電源設備などにおいて実施された。本稿は、これらの安全強化策と整合した建屋配置設計における基本的考え方を示す。シビアアクシデントに対する耐性強化の観点から、航空機衝突と続く火災、地震と続く津波などを想定し、これらを起因とする安全設備の喪失を防ぐための検討が実施された。この結果、崩壊熱除去系のうち少なくとも1系統は生き残り、非常用電源も使用可能とでき得る概念が示された。

Reliability improvement of JSFR emergency power supply system

鍋島 邦彦; 相澤 康介; 近澤 佳隆; 佐藤 大輔*; 猪狩 理紗子*

Proceedings of 2014 International Congress on the Advances in Nuclear Power Plants (ICAPP 2014) (CD-ROM), p.600 - 606, 2014/04

JSFRは、崩壊熱除去装置として自然循環を採用しているため、非常用電源の容量削減や瞬時の起動の必要がないことが長所となっている。しかし、福島原子力発電所事故の後、外的事象などに対するJSFR電源設備の信頼性向上を目的として、非常用電源設備構成の再検討を実施している。長時間の全交流電源喪失(SBO)時におけるclass 1E設備維持のため、除熱失敗事象(LOHRS)に対するAM設備用(non-class 1E)GTGと、小型空冷式ディーゼル発電機と鉛蓄電池からなる代替非常用電源設備を新たに追加した。

Design study of nuclear power systems for deep space explorers, 2; Electricity supply capabilities of solid cores

山路 哲史; 滝塚 貴和; 鍋島 邦彦; 岩村 公道; 秋本 肇

Proceedings of 2009 International Congress on Advances in Nuclear Power Plants (ICAPP '09) (CD-ROM), p.9366_1 - 9366_8, 2009/05

本研究では、深宇宙探査機の推進用として、固体原子炉と熱電変換素子を組合せた発電システムの設計を行った。具体的には、以下の3種類のシステムについて、電気出力,放熱器質量、及びヒートパイプと熱電変換素子の作動温度範囲を評価した。3種類のシステムは、固体熱伝導のみで冷却するsolid thermal conduction (STC)システム,炉心表面をヒートパイプで冷却するcore surface cooling with heat-pipes (CSHP)システム,炉心内部を直接ヒートパイプで冷却するcore direct cooling with heat-pipes (CDHP)システムである。その結果、これらのシステムは、従来、宇宙での電力源として欠如していた電気出力1から100kWeの範囲を広くカバーできることが明らかになった。特に、ヒートパイプ及び熱電変換素子の使用温度範囲は広く、比較的に低温領域までカバーしている。これは、機器の選択範囲の拡大,新規開発要素の低減,信頼性の向上の観点から望ましいことであり、本概念の早期実現に有利である。

ニューラルネットワークに基づくHTTR850C 30日間運転時の運転監視

清水 厚志; 鍋島 邦彦; 中川 繁昭

JAEA-Technology 2008-082, 44 Pages, 2009/01

JAEA-Technology-2008-082.pdf:3.77MB

高温工学試験研究炉(HTTR)は、初めて30日間の定格運転(原子炉出口冷却材温度850C)を平成19年3月27日から4月26日にかけて実施した。本運転において、ニューラルネットワークを用いた運転監視モデルによりHTTRの監視を行い、定格出力時における状態量の微少な変動の検知性能について検証した。運転監視に用いたニューラルネットワークは、3層構造の階層型で31入力31出力、隠れ層が20ユニットから形成されるオートアソシアティブネットワークで、学習則には誤差逆伝播法を用いた。運転監視モデルについては、原子炉出力30%定格運転間の出力上昇中のデータをランダムに学習させて初期学習モデルを構築し、定格運転時の原子炉の燃焼等に伴う状態量の変化に合わせて、初期学習モデルの内部構造を変えていく適応学習を行いながら運転監視を行った。その結果、制御系動作による微少な状態量の変動等を検知し、原子炉施設の早期異常診断に適用できる見通しを得た。

Development of anomaly diagnosis method using neuro-expert for PWR monitoring system

Subekti, M.*; 工藤 和彦*; 鍋島 邦彦

Proceedings of International Conference on Advances in Nuclear Science and Engineering (ICANSE 2007) (CD-ROM), p.53 - 63, 2007/11

大きくて複雑なPWRの運転監視システムは、多数のプラント信号によるダイナミックシステムであるため、その監視は困難である。監視システムの中に統合されたニューラルネットワークによる異常検知は、従来の警報装置より早い段階で異常を検知することで原子炉の安全性を向上させる。監視システムのタスクを完全なものにするため、エキスパートシステムによるオンライン異常診断を考慮する。開発したニューラルネットワークとエキスパートシステムの組合せ(ニューロエキスパート)は、PWRシミュレータでの幾つかの異常事象でテストされ、従来の警報装置より早く異常を検知し、診断することができた。

Integrated on-line plant monitoring system for HTTR using neural networks

鍋島 邦彦; 松石 智美*; 牧野 純*; Subekti, M.*; 大野 富生*; 工藤 和彦*; 中川 繁昭

Proceedings of 15th International Conference on Nuclear Engineering (ICONE-15) (CD-ROM), 6 Pages, 2007/04

HTTR(熱出力30MW)のオンライン監視システムにニューラルネットワークを適用した。本システムでは、幾つかのニューラルネットワークがそれぞれ独立に、異なる構成,入出力信号,学習則で、プラント動特性をモデル化している。その中の1つである自己相関型MLPは、正常な運転データのみで学習を行い、プラント全体に渡る信号を予測することで、リアルタイム監視を行うものである。そのほかのネットワークは、オンラインでの反応度予測及び監視,ヘリウムリークの監視を行う。オンラインテストの結果から、それぞれのニューラルネットワークが精度良い予測と信頼性のある異常検知をできることが示された。

On-line reactor monitoring with neural network for RSG-GAS

鍋島 邦彦; Kurnianto, K.*; Surbakti, T.*; Pinem, S.*; Subekti, M.*; 水口 祐介*; 工藤 和彦*

Proceedings of ICSC Congress on Computational Intelligence Methods and Applications (CIMA'2005) (CD-ROM), 4 Pages, 2005/12

ANNOMA (Artificial Neural Network of Monitoring Aids)システムを、インドネシアにある多目的原子炉(RSG-GAS)の状態監視と信号評価に適用した。フィードフォワードネットワークで原子炉の正常運転データを学習し、原子炉の動特性をモデル化する。本手法は、実際の原子炉からの測定信号とニューラルネットワークモデルによる推定値の偏差を監視することで、異常検知を行うことである。各信号の偏差のパターンから異常判別(センサ故障かシステムの異常)も可能となる。オンラインによるテスト結果から、出力上昇及び定常運転時の原子炉状態をリアルタイムで監視することに成功した。