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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

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。

論文

USP処理した異材溶接継手の熱負荷前後における残留応力マッピング

秋田 貢一; 鈴木 裕士; 西川 聡*; 大北 茂*

日本材料学会第61期通常総会・学術講演会論文集(USB Flash Drive), 2 Pages, 2012/05

超音波ショットピーニングを施した異材溶接継手の熱負荷前後における表面及び内部の残留応力分布を、X線と中性子回折によって測定した。結果をもとに、熱負荷による残留応力緩和機構を検討した。

口頭

廃ゼオライトの長期保管方策の検討,10; SARRY吸着塔のセシウム吸着分布試験

佐藤 博之; 木村 茂; 山岸 功; 池田 昭*; 沖田 壮史*

no journal, , 

福島第一原子力発電所事故の水処理で発生する廃ゼオライト吸着塔の長期保管方策検討の一環として、吸着塔の腐食評価に影響する内部環境(セシウムによる放射線、崩壊熱等)を推定するため、実寸大のSARRY吸着塔内部試験体を用いて、非放射性セシウムの吸着分布を把握する試験を行った。その試験概要と成果について報告する。

口頭

深層強化学習を用いたプラント異常対応策提示システムの開発

吉川 雅紀; 関 暁之; 沖田 将一朗; 高屋 茂; Yan, X.

no journal, , 

Downsizing number of operators for advanced nuclear power plant is required in terms of economic performance. However, there is a lack of experience in operating advanced nuclear power plant. Therefore, it is important to develop a support system to make plant state normal if anomalies ocured. To meet the demand, we develop $textit{Countermeasure Proposal System}$, which, from measured plant values, proposes implementation plans on control apparatuses to recover state of plant. We adopt reinforcement learning to develop this system. By using reinforcement learning, it is expected that the system can deal with broader scope of anomalies than that of followed by conventional human review. In this paper, we present basic concept of the system and show the efficiency of it under some assumptions.

口頭

原子力プラントの安全な運転を支援するAIシステムの開発

関 暁之; 吉川 雅紀; 沖田 将一朗; 高屋 茂; Yan, X.

no journal, , 

Using AI technology, we have developed a surrogate system to estimate various physical quantities in nuclear plants and a system to estimate the state of disturbances that cause anomalies. Both systems use deep learning technology based on a model that connects multiple layers of neurons. In this study, the estimation was performed on data from an analysis code (ACCORD) that can reproduce the behavior of the High Temperature Engineering Test Reactor (HTTR) under various scenarios. The accuracy of the estimation and the range of application of the developed system are presented.

口頭

Development of countermeasure proposal system using deep reinforcement learning

吉川 雅紀; 関 暁之; 沖田 将一朗; 高屋 茂; Yan, X.

no journal, , 

Downsizing number of operators for advanced nuclear power plant is required in terms of economic performance. However, there is a lack of experience in operating advanced nuclear power plant. Therefore, it is important to develop a support system to make plant state normal if anomalies occurred. To meet the demand, we develop $textit{Countermeasure Proposal System}$, which, from measured plant values, proposes implementation plans on control apparatuses to recover state of plant. We adopt reinforcement learning to develop this system. By using reinforcement learning, it is expected that the system can deal with broader scope of anomalies than that of followed by conventional human review. In this presentation, we present basic concept of the system and show the efficiency of it under some assumptions.

口頭

対策案提示システムの学習におけるハイパーパラメータ調査

吉川 雅紀; 関 暁之; 沖田 将一朗; 高屋 茂; Yan, X.

no journal, , 

Sufficient experience and skilled personnel are required in operation of NPPs, but these are lacking in advanced NPPs. Therefore, there is a need for support systems to help operators deal with anomalies in advanced NPPs. We are developing such a system, which we call Countermeasure Proposal System, by using reinforcement learning models. By adopting reinforcement learning models, it is expected to automatically and immediately propose countermeasures against various abnormalities in advanced NPPs. In this paper, to improve efficiency of Countermeasure Proposal System, we conducted grid searching for three hyperparameters in PPO. As the result of the survey, we found pairs of hyperparamters, which provides the most effective Countermeasure Proposal System.

口頭

時系列データを活用したプラント動特性解析コード代替システムと異常同定システムの改良

関 暁之; 吉川 雅紀; 沖田 将一朗; 高屋 茂; Yan, X.

no journal, , 

By using deep learning techniques, a surrogate system for a conventional plant dynamics analysis code and an anomaly identification system had been developed. An attempt is made to improve performance of both systems by learning on time-series data obtained from the analysis code. As a result, the surrogate system has yielded improved accuracy of estimating the state of the plant over an extended period of time, whereas the anomaly identification system can now estimate not only the state of the disturbance, but also the timing of the anomaly occurrence.

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