検索対象:     
報告書番号:
※ 半角英数字
 年 ~ 
 年
検索結果: 19 件中 1件目~19件目を表示
  • 1

発表形式

Initialising ...

選択項目を絞り込む

掲載資料名

Initialising ...

発表会議名

Initialising ...

筆頭著者名

Initialising ...

キーワード

Initialising ...

使用言語

Initialising ...

発行年

Initialising ...

開催年

Initialising ...

選択した検索結果をダウンロード

論文

原子炉における機構論的限界熱流束評価技術の確立に向けて,2; 機構論的限界熱流束予測評価手法確立に向けた研究とその課題

大川 富雄*; 森 昌司*; Liu, W.*; 小瀬 裕男*; 吉田 啓之; 小野 綾子

日本原子力学会誌ATOMO$$Sigma$$, 63(12), p.820 - 824, 2021/12

原子炉設計における効率的な燃料設計および最適な安全評価のために、機構論に基づいた限界熱流束評価技術が望まれている。この長年の技術課題は、近年の詳細解析技術及び計測技術の体系的統合を段階的に進めることで、打開できる可能性がある。このため本研究専門委員会では、将来的な限界熱流束評価技術の構築に向けて、過去の膨大な研究を精査することで必要な知見を整理する。これらの議論を通して、原子炉における機構論的限界熱流束評価技術に必要な研究課題を提示する。Part2では、これまでの限界熱流束機構に関する基礎研究や限界熱流束の予測手法確立に必須な数値解析手法の発展にふれ、課題提起を行う。

論文

Degassing behavior of noble gases from groundwater during groundwater sampling

中田 弘太郎*; 長谷川 琢磨*; Solomon, D. K.*; 宮川 和也; 富岡 祐一*; 太田 朋子*; 松本 拓也*; 濱 克宏; 岩月 輝希; 小野 昌彦*; et al.

Applied Geochemistry, 104, p.60 - 70, 2019/05

 被引用回数:8 パーセンタイル:39.25(Geochemistry & Geophysics)

地下水に溶存している希ガス(He, Ne, Ar, Kr, Xe)は、地下水の起源や滞留時間、涵養温度などの推定に使われる。地下水に溶存しているガスを全て定量することが望ましいが、一方で、地下水の採取に伴う溶存ガスの脱ガスを避けることは難しい。本研究は、地下水の採取に伴う溶存希ガスの脱ガス挙動について調べ、その補正方法を提案するものである。地下施設及び深層ボーリングから地下水試料を採取し、原位置の圧力を維持した状態で採取した試料と、圧力を低下させて脱ガスさせた試料との比較を行った。その結果、溶存ガス圧が低い試料(約4.6気圧以下)については、大気圧下で脱ガスさせた場合、気液平衡が成り立つことが分かった。一方で、溶存ガス圧が高い試料(約32気圧)については、気液平衡が成り立たないことが分かった。気液平衡が成り立つ試料については、脱ガスの影響を補正することが可能であるが、気液平衡が成り立たない試料については、補正が困難であり、さらなる検討が必要である。

論文

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

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

Journal of Power and Energy Systems (Internet), 2(1), p.92 - 103, 2008/00

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多層パーセプトロン(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。その他のネットワークは、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。

論文

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。

論文

Development of on-line monitoring system for Nuclear Power Plant (NPP) using neuro-expert, noise analysis, and modified neural networks

Subekti, M.*; 大野 富生*; 工藤 和彦*; 鍋島 邦彦; 高松 邦吉

Proceedings of 5th American Nuclear Society International Topical Meeting on Nuclear Plant Instrumentation, Controls, and Human Machine Interface Technology (NPIC & HMIT 2006) (CD-ROM), p.75 - 82, 2006/11

ニューロエキスパートは過去の加圧水型原子炉(PWR)の監視システムの研究において利用されてきた。その研究において、ニューロエキスパート,一般的なノイズ分析及び改良したニューラルネットワークは監視システムを改善してきた。また、平行法の適用においては、リアルタイム処理を機能させるためにコンピュータネットワークの分散型アーキテクチャを必要とした。本研究においては、センサー劣化を検出できる監視システムの改良、及び高温工学試験研究炉(HTTR)の監視の実証を目的とする。PWRのオンラインシミュレータ、及びRSG-GAS(インドネシアの30MW研究炉)でテストされた手法をもととして改良した本監視システムは、さらに複雑なHTTRの監視に十分活用できると思われる。

論文

Full integrated system of real-time monitoring based on distributed architecture for the High Temperature Engineering Test Reactor (HTTR)

Subekti, M.*; 大野 富生*; 工藤 和彦*; 高松 邦吉; 鍋島 邦彦

Proceedings of International Conference on Nuclear Energy System for Future Generation and Global Sustainability (GLOBAL 2005) (CD-ROM), 6 Pages, 2005/10

本報告では、分散型アーキテクチャに基づいた新しい全統合監視システムを提案する。この監視システムは分散型アーキテクチャを採用しており、その監視作業はセントラルサーバーによってクライアントPCに分散される。この分散型アーキテクチャを用いることで処理能力が最大限に発揮され、監視作業が重く回線容量の不足を引き起こした場合でも、リアルタイム処理の連続性を弱めることはない。また、この監視システムは、信号処理モジュールをメインシステム内に統合しており、そのメインシステムはクライアントPCにTCP/IPを通して監視作業を分散させている。メインシステムとクライアントPC間の信号処理は、監視作業が効率的に分散化されるよう最適化されている。さらに、各々のPCは完全に分離されており、あるPCにおける処理状態は決して他のPCに影響を与えない。

論文

ニューラルネットワークを用いたHTTR制御棒引抜き試験の事前解析手法

大野 富生*; Subekti, M.*; 工藤 和彦*; 高松 邦吉; 中川 繁昭; 鍋島 邦彦

日本原子力学会和文論文誌, 4(2), p.115 - 126, 2005/06

日本原子力研究所の高温工学試験研究炉(HTTR)では高温ガス炉の安全性実証を目的とした制御棒引き抜き試験が行われている。試験の実施には事前解析が必要で、本報ではニューラルネットワークを用いた原子炉出力及び反応度変化の予測手法について報告する。本研究で提案するのはリカレントネットワーク(RNN)を基本とし、時系列データの処理性能を向上させるため時間同期信号(TSS)を加えたモデルである。ネットワークの入力とするのは中央制御棒位置変化と他の重要な炉心情報で、原子炉出力及び反応度変化を出力とする。学習後、今後の試験における原子炉出力及び反応度変化の予測が可能となる。

論文

核融合炉用60kA高温超伝導電流リードの開発と試験結果

礒野 高明; 濱田 一弥; 河野 勝己; 阿部 加奈子*; 布谷 嘉彦; 杉本 誠; 安藤 俊就*; 奥野 清; 坊野 敬昭*; 富岡 章*; et al.

低温工学, 39(3), p.122 - 129, 2004/03

高温超伝導体(HTS)を核融合用電流リードに応用する開発を行ってきた結果、ITERに必要な60kA級への大電流化と性能試験に成功した。本開発研究では、従来の銅を用いた電流リードの性能と比較して、4Kへの熱侵入量を1/10、冷凍機消費電力を1/3となることを開発目標とした。これらの目標を達成するための課題として、HTSシース材の選択,銅部の最適化,接続部発熱の軽減,HTSとステンレス鋼間の熱接触の改善を行った。開発した電流リードは60kA通電と開発目標を達成した。このHTS電流リードはITERに適用でき、冷凍機電力の低減が期待できる。

論文

多層パーセプトロンを用いた原子力プラントシミュレーション

大野 富生*; Subekti, M.*; 丸山 裕太*; 鍋島 邦彦; 工藤 和彦*

第13回インテリジェント・システム・シンポジウム講演論文集, p.212 - 217, 2003/12

本研究では、ニューラルネットワークモデルの一つである多層パーセプトロンを用いて原子力プラントのシミュレーション方法について述べる。ニューラルネットワークの主な特徴は学習による高速な処理でモデルを得ることが可能である。さらに、入力に「時間同期信号」と「進展同期信号」を加えることにより、いろいろな大きさや進展速度を持つ異常事象にも対応することができる。PWRシミュレータで作成した幾つかのサンプルデータを学習させることによって、学習以外の進展速度を持つ異常、特に外挿にも適用できることが明らかになった。

論文

Test results of 60-kA HTS current lead for fusion application

礒野 高明; 河野 勝己; 濱田 一弥; 松井 邦浩; 布谷 嘉彦; 原 英治*; 加藤 崇; 安藤 俊就*; 奥野 清; 坊野 敬昭*; et al.

Physica C, 392-396(Part2), p.1219 - 1224, 2003/10

核融合応用を目的として、4.2Kへの熱浸入の少ない60kA高温超伝導(HTS)電流リードの開発及び試験を行った。本HTS電流リードは、低熱浸入量だけではなく、事故時の安全性も考慮した設計となっている。HTS電流リードは、強制冷凍の銅リード部と伝導冷却のHTSリード部から構成される。HTSリード部は、288本の銀合金シース型Bi-2223テープをステンレスのチューブ上に円筒状に配置しており、自己磁場のテープに対して垂直な成分を減少させることにより、HTSの臨界電流の低下を抑える工夫を行っている。さらに銀合金として、熱伝導を減少させるため10%の金を含んだ銀を使用している。HTS部の直径は146mm,長さは300mmである。試験の結果、世界最高記録である60kA通電に成功した。この時の銅リード部の冷媒条件は入口温度20Kで冷媒流量3.2g/s,4.2Kへの熱浸入量は5.5Wであり、冷凍機電力としては従来の電流リードと比較して1/3まで減らすことができた。この結果により、核融合用大型HTS電流リードの技術が確立できた。

論文

Nuclear reactor monitoring with the combination of neural network and expert system

鍋島 邦彦; 鈴土 知明; 大野 富生*; 工藤 和彦*

Mathematics and Computers in Simulation, 60(3-5), p.233 - 244, 2002/09

 被引用回数:16 パーセンタイル:70.82(Computer Science, Interdisciplinary Applications)

本研究では、ニューラルネットワークとルールベース実時間エキスパートシステムを利用したハイブリッド監視システムについて述べる。データ収録システムと支援画面を含めた全システムが、オンラインPWRシミュレータでテストされた。その結果、監視システムのニューラルネットワークは、プラント動特性を適切にモデル化し、異常兆候を従来監視システムよりも早い段階で検知した。また、実時間エキスパートシステムも、ニューラルネットワーク出力と知識ベースと利用してシステム状態を正確に診断し、画面に表示した。

論文

Neutro-expert monitoring system for nuclear power plant

鍋島 邦彦; 鈴土 知明; 大野 富生*; 工藤 和彦*

Knowledge-Based Intelligent Information Engineering Systems & Allied Technologies, p.1506 - 1510, 2001/09

ニューラルネットワークとエキスパートシステムを用いた原子力プラントの監視システムを開発した。オートアソシアティブニューラルネットワークはプラント動特性をモデル化し、エキスパートシステムはニューラルネットワークの出力及びその他のプラント情報からプラントの状態を診断する。オンラインPWRシミュレータへ適用した結果、本監視システムが異常兆候を初期の段階で見知し、診断することが示された。

論文

Design of a 60-kA HTS current lead for fusion magnets and its R&D

安藤 俊就; 礒野 高明; 濱田 一弥; 西島 元; 辻 博史; 富岡 章*; 坊野 敬昭*; 保川 幸雄*; 今野 雅行*; 上出 俊夫*

IEEE Transactions on Applied Superconductivity, 11(1), p.2535 - 2538, 2001/03

 被引用回数:6 パーセンタイル:42.09(Engineering, Electrical & Electronic)

ITERの建設に必要な60kAの電流リードを高温超伝導体を用いて設計した。また、その設計の正当性を実証するためのR&Dを行った。特に超伝導コイルのクエンチ時での電流リードの安全性について新しいアイデアを提出し、その検証した結果を紹介する。

論文

Plant monitoring with the combination of recurrent neural network and real-time expert system

鍋島 邦彦; 鈴土 知明; 滝澤 寛*; 大野 富生*; 工藤 和彦*

Proceedings of International Topical Meeting on Nuclear Plant Instrumentation, Controls, and Human-Machine Interface Technologies (NPIC&HMIT 2000) (CD-ROM), 9 Pages, 2000/00

本研究では、リカレントニューラルネットワークとルールベースの実時間エキスパートシステムを用いて、原子力プラントの監視システムを開発した。高温ガス炉動特性解析コード及びオンラインPWRシミュレータを用いて、データ収録部及び運転員サポート画面を含めた全システムの性能評価を行った。その結果、リカレントニューラルネットワークは、異常徴候を早い段階で検知できることが示された。またエキスパートシステムもニューラルネットワーク出力や知識ベースを用いて正確に異常事象を診断することができた。

論文

Test results of high temperature superconductor current lead at 14.5kA operation

礒野 高明; 濱田 一弥; 安藤 俊就; 辻 博史; 保川 幸雄*; 富岡 章*; 野澤 正信*; 今野 雅行*; 榊 喜善*

IEEE Transactions on Applied Superconductivity, 9(2), p.519 - 522, 1999/06

 被引用回数:8 パーセンタイル:51.35(Engineering, Electrical & Electronic)

高温超電導(HTS)電流リードをITERに応用するには、熱侵入量の低減だけではなく、フォルト時の安全性も重要である。Bi-2223(HTS)材の銀シーステープを使用し、10kA級の電流リードを開発し、14.5kAまで試験を行った。特徴として、HTS材の周囲に磁性体を配置することで、磁界による臨界電流値の低下を抑えた機構を採用している。実験結果として、低い熱侵入量、高い安全性や磁性体の効果が確認できた。

論文

Hybrid monitoring system for high temperature gas cooling reactor

鍋島 邦彦; Tuerkcan, E.*; 鈴土 知明; 中川 繁昭; 井上 浩司*; 大野 富生*; 工藤 和彦*; 鈴木 勝男

Proc. of Human-Computer Interaction International'99, 2, p.1187 - 1191, 1999/00

ニューラルネットワークとエキスパートシステムを組み合わせたハイブリッド監視システムを開発し、高温ガス冷却炉HTTRに適用する。本監視システムは、フィードバック結合を持つカレントニューラルネットワークを用いて原子炉の動特性モデルを構築することにより、微小な異常兆候を早期に検知し、このネットワーク出力と運転員からのプラント情報を基にエキスパートシステムで異常を診断する。また、マンマシンインターフェイスを考慮し、運転員支援のための適切な表示も行う。これまでに、動特性解析コードACORDを利用して、正常運転及びいくつかの異常事象のシミュレーションデータを作成し、監視システムの性能評価を行った。その結果、このシステムがHTTRの異常検知・診断にも有効であることが明らかになった。

口頭

ニューラルネットワークを用いた高温工学試験研究炉(HTTR)の運転監視

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

no journal, , 

ニューラルネットワークを用いた総合的な原子力プラント運転監視システムを開発し、HTTRにオンラインで適用した。反応度投入事象を模擬した「制御棒引抜き試験」と、冷却材喪失事象を模擬した「循環器回転数低下試験」及び「循環器2台停止試験」時に、リアルタイムでの運転状態を監視した結果、これらの異常検知・診断が可能であることが明らかになった。

口頭

二相流CFDに基づく機構論的DNB予測手法の開発

小野 綾子; 大川 富雄*; 吉田 啓之

no journal, , 

我々の研究プロジェクトでは、カーボンニュートラル早期実現のために必要な次世代PWRの最適設計に資する二相流CFDを用いた機構論的DNB予測手法の構築を目指している。本プロジェクトでは、伝熱面上に形成される大気泡がDNBを引き起こす主要因の一つであると考え、二相流CFDと機構論的物理モデルを組み合わせることでその大気泡形成を予測する手法を検討している。本研究は、そのうち大気泡形成の機構論的物理モデルを構築することを目的としている。本報告では、伝熱面から発生する一次気泡の発生、それらの接合と大気泡形成について基盤となるモデルを構築、試計算を実施した結果について報告する。

口頭

Verification of neural network application for reactivity determination during C-CR withdrawal test at HTTR

Subekti, M.*; 大野 富生*; 工藤 和彦*; 鍋島 邦彦; 高松 邦吉

no journal, , 

反応度測定の代替方法として提案しているニューラルネットワーク手法は、初期原子炉出力9MW, 15MW及び18MWにおける制御棒引抜き試験のデータを用いて検証済みである。また、反応度測定に対するニューラルネットワーク手法の適用性は、オフラインの事前テストで確認されており、今後オンラインでの反応度測定及び異常検知ができると思われる。本研究の検証結果は、ニューラルネットワーク手法の最も良い応用例になると思われる。

19 件中 1件目~19件目を表示
  • 1