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論文

Development of a surrogate system of a plant dynamics simulation model and an abnormal situation identification system for nuclear power plants using deep neural networks

関暁之; 吉川雅紀; 西野宮良太*; 沖田将一朗; 高屋茂; Yan, X.

Nuclear Technology, 12 Pages, 2024/00

https://doi.org/10.1080/00295450.2023.2273566

被引用回数：0 パーセンタイル：0.08(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。