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関 暁之; 吉川 雅紀; 西野宮 良太*; 沖田 将一朗; 高屋 茂; Yan, X.
Nuclear Technology, 210(6), p.1003 - 1014, 2024/06
被引用回数:0 パーセンタイル:0.05(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。
高屋 茂; 関 暁之; 吉川 雅紀; 佐々木 直人*; Yan, X.
Mechanical Engineering Journal (Internet), 11(2), p.23-00408_1 - 23-00408_11, 2024/04
原子力発電所の安全性向上には、異常時の対応力の強化が重要である。そのためには事前に潜在的なリスクを徹底的に洗い出し、対応策を準備する必要がある。また異常発生時には、運転員は迅速に状況を理解し、適切な対応策を選択しなければならない。本研究では、AI技術を活用して、異常の状況だけでなく、状況に応じた対策案を提示する革新的な運転員支援システムを提案する。提案システムの構成や機能等について、HTTRを例題として説明する。
田中 正暁; 江沼 康弘; 岡野 靖; 内堀 昭寛; 横山 賢治; 関 暁之; 若井 隆純; 浅山 泰
Mechanical Engineering Journal (Internet), 11(2), p.23-00424_1 - 23-00424_13, 2024/04
安全性や経済性に関する要求、カーボンフリーエネルギー源としての要求に適合する革新的原子炉の設計を創出する統合評価システムであるARKADIAについて、その概要とともに、要素開発及び設計最適化プロセスの開発状況についてまとめたものである。ARKADIAは、安全設備を含めたプラント設計及び運転を最適化するための、人工知能(AI)を活用した数値解析を実現するとともに、最先端の数値解析技術と、過去の研究開発プロジェクトで得たデータや知見を格納した知識ベースを、AIと融合させるシステムであることについて概要を紹介する。
田中 正暁; 江沼 康弘; 岡野 靖; 内堀 昭寛; 横山 賢治; 関 暁之; 若井 隆純; 浅山 泰
Proceedings of 30th International Conference on Nuclear Engineering (ICONE30) (Internet), 11 Pages, 2023/05
In Japan Atomic Energy Agency (JAEA), an artificial intelligence (AI) aided integrated digital system named "Advanced Reactor Knowledge- and AI aided Design Integration Approach through the whole plant lifecycle (ARKADIA)" has been developing to offer the best possible solutions for challenges arising during the design process, safety assessment, and operation of a nuclear plant over its life cycle. ARKADIA aims for creating a new plant design beyond the reach of experienced engineers by assembling the solutions to be met a safe, economic, and sustainable carbon-free energy source. ARKADIA consists of three inter-connected systems: EAS (Enhanced and AI-aided optimization System) as a controller for the numerical analyses and the design optimizations, VLS (Virtual plant Life System) for numerical simulator, and KMS (Knowledge Management System) with knowledges obtained through the development of sodium-cooled fast reactors (SFRs) in JAEA. These systems stand on the AI aided platform. Until 2023, the platform, the ARKADIA-Design, the ARKADIA-Safety, and the KMS are separately being developed. In the next five years until 2028, the element functions and the systems are to be unified to one system, ARKADIA. In this paper, outlines of current status in its development are introduced.
大島 宏之; 浅山 泰; 古川 智弘; 田中 正暁; 内堀 昭寛; 高田 孝; 関 暁之; 江沼 康弘
Journal of Nuclear Engineering and Radiation Science, 9(2), p.025001_1 - 025001_12, 2023/04
本論文は、安全性や経済性に関する要求、カーボンフリーエネルギー源としての要求に適合する革新的原子炉の設計を創出するためのARKADIAについて、概要及び開発計画をまとめたものである。ARKADIAは、安全設備を含めたプラント設計及び運転を最適化するための、人工知能(AI)を活用した数値解析を実現する。最先端の数値解析技術と、過去の研究開発プロジェクトで得たデータや知見を格納した知識ベースを、AIと融合させるシステムである。開発の第一フェーズでは、ナトリウム冷却高速炉を対象としてARKADIA-DesignとARKADIA-Safetyを個別に開発する。続く第二フェーズでは、既存の軽水炉に加え、コンセプト,冷却材,構造,出力の異なる多様な革新炉に適用可能な一つのシステムに統合する計画である。
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
被引用回数:4 パーセンタイル:96.18(Nuclear Science & Technology)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.
大島 宏之; 森下 正樹*; 相澤 康介; 安藤 勝訓; 芦田 貴志; 近澤 佳隆; 堂田 哲広; 江沼 康弘; 江連 俊樹; 深野 義隆; et al.
Sodium-cooled Fast Reactors; JSME Series in Thermal and Nuclear Power Generation, Vol.3, 631 Pages, 2022/07
ナトリウム冷却高速炉(SFR: Sodium-cooled Fast Reactor)の歴史や、利点、課題を踏まえた安全性、設計、運用、メンテナンスなどについて解説する。AIを利用した設計手法など、SFRの実用化に向けた設計や研究開発についても述べる。
関 暁之; 斎藤 公明; 武宮 博
Journal of Radiological Protection, 41(3), p.S89 - S98, 2021/09
福島第一原子力発電所の事故の影響を軽減するための対策の評価と実施のために、さまざまな組織によって膨大な量の環境モニタリングデータが取得されている。我々はこれらのデータを収集し、統一された形式に変換し、インターネット経由でデータにアクセスできるデータベースシステムを構築した。このデータベースシステムにより、大量の監視データを空間的および時間的に比較することができる。本発表では、データベース機能を説明するとともに、データベース内の代表的なデータの特徴を紹介する。
長尾 郁弥; 新里 忠史; 佐々木 祥人; 伊藤 聡美; 渡辺 貴善; 土肥 輝美; 中西 貴宏; 佐久間 一幸; 萩原 大樹; 舟木 泰智; et al.
JAEA-Research 2020-007, 249 Pages, 2020/10
2011年3月11日に発生した太平洋三陸沖を震源とするマグニチュード9.0の東北地方太平洋沖地震とそれに伴って発生した津波により、東京電力(現東京電力ホールディングス)福島第一原子力発電所の事故が発生し、その結果、環境中へ大量の放射性物質が放出された。この事故により放出された放射性核種は、その大部分が森林に沈着している。これに対し、面積が広大であり大量の除去土壌などが生じる、多面的な森林の機能が損なわれる可能性があるなどの問題があり、生活圏近傍を除き、汚染された森林の具体的な除染計画はない。そのため、未除染の森林から放射性セシウムが流出し、既に除染された生活圏に流入することで空間線量率が上がってしまうのではないか(外部被ばくに関する懸念)、森林から河川に流出した放射性セシウムが農林水産物に取り込まれることで被ばくするのではないか、規制基準値を超えて出荷できないのではないか(内部被ばくに関する懸念)などの懸念があり、避難住民の帰還や産業再開の妨げとなる可能性があった。日本原子力研究開発機構では、環境中に放出された放射性物質、特に放射性セシウムの移動挙動に関する「長期環境動態研究」を2012年11月より実施している。この目的は、自治体の施策立案を科学的側面から補助する、住民の環境安全に関する不安を低減し、帰還や産業再開を促進するといった点にある。本報告書は、原子力機構が福島県で実施した環境動態研究におけるこれまでの研究成果について取りまとめたものである。
関 暁之; 真弓 明恵; Wainwright-Murakami, Haruko*; 斎藤 公明; 武宮 博; 井戸村 泰宏
Proceedings of Joint International Conference on Supercomputing in Nuclear Applications + Monte Carlo 2020 (SNA + MC 2020), p.158 - 164, 2020/10
空間線量率の時間変化を近くのモニタリングポストの測定結果を使って推定する手法を開発した。この手法は、対象地点のわずかな測定値と近くのモニタリングポストの高頻度な測定値から観測モデルを設定し、階層ベイズモデルによって推定するものである。この手法の妥当性を福島県内のモニタリングポストを対象に調査したところ、ほぼ全ての対象地点において誤差が10%以内で推定することができた。
Sun, D.*; Wainwright-Murakami, Haruko*; Oroza, C. A.*; 関 暁之; 三上 智; 武宮 博; 斎藤 公明
Journal of Environmental Radioactivity, 220-221, p.106281_1 - 106281_8, 2020/09
被引用回数:9 パーセンタイル:41.56(Environmental Sciences)空間線量率をモニタリングする地点を最適化するための方法論を開発した。この方法では、ガウス混合モデルを使用して、標高や土地被覆のタイプなどの環境を表す複数の値をもとに代表的な場所を特定した。次に、ガウスプロセスモデルを使用して、対象領域全体の空間線量率の不均一性を推定した。この方法により、空間線量率の不均一性を最小限の数のモニタリング地点で把握することができることを示した。
Wainwright, Haruko*; Oroza, C.*; Sun, D.*; 関 暁之; 三上 智; 斎藤 公明
45th Annual Waste Management Conference (WM 2019); Encouraging Young Men & Women to Achieve Their Goals in Radwaste Management, Vol.7, p.4346 - 4356, 2020/01
本研究では、空間線量率のモニタリングの測定場所を最適化するための方法を開発した。この手法は、(1)学校や規制された場所などの重要な場所に優先順位を付ける、(2)汚染物質の移動と分布に影響を与えることが知られている主要な環境条件にあわせて場所を変化させる、(3)領域全体の空間線量率の不均一性をとらえる、という手順をとる。この手法により、測定場所の数を増やすと、線量率の不均一性をよりよく捉えることができるが、一定数の測定場所を超えると、推定誤差は減少しないことがわかった。また、既存の測定場所または道路沿いの測定場所などの制限がある場合、同じ数の測定場所でも推定が不十分になることがわかった。
斎藤 公明; 三上 智; 安藤 真樹; 松田 規宏; 木名瀬 栄; 津田 修一; 吉田 忠義; 佐藤 哲朗*; 関 暁之; 山本 英明*; et al.
Journal of Environmental Radioactivity, 210, p.105878_1 - 105878_12, 2019/12
被引用回数:33 パーセンタイル:80.43(Environmental Sciences)We summarized temporal changes in air dose rates and radionuclide deposition densities over five years in the 80 km zone based on large-scale environmental monitoring data obtained continuously after the Fukushima Nuclear Power Plant (NPP) accident. The air dose rates in environments associated with human lives decreased at a considerably faster rate than expected for radioactive decay. The average air dose rate originating from the radiocesium deposited in the 80 km zone was lower than that predicted from radioactive decay by a factor of 2-3 at five years after the accident. The causes of this rapid reduction were discussed quantitatively considering the characteristics of radiocesium migration in the environment.
斎藤 公明; 三上 智; 安藤 真樹; 松田 規宏; 木名瀬 栄; 津田 修一; 佐藤 哲朗*; 関 暁之; 眞田 幸尚; Wainwright-Murakami, Haruko*; et al.
Journal of Radiation Protection and Research, 44(4), p.128 - 148, 2019/12
Massive environmental monitoring has been conducted continuously after the Fukushima accident with different monitoring methods having different features together with migration studies of radiocesium in diverse environments. At three months after the accident, multiple radionuclides were detected at many places; while it was confirmed that radiocesium was most important from the viewpoint of long-term exposures. The air dose rates in environments related to human living have decreased faster than expected from radioactive decay by a factor of 2-3 on average. An empirical model for predicting air dose rate distribution was developed based on statistical analysis of massive car-borne survey data. Some trials were performed to integrate different types of contamination maps to obtain an integrated map of better quantity. Annual external exposure doses for residents who would return to their home were estimated to less than a few mSv as a whole. The environmental data and knowledge have been provided for diverse-spectrum of people in different ways.
長尾 郁弥; 新里 忠史; 佐々木 祥人; 伊藤 聡美; 渡辺 貴善; 土肥 輝美; 中西 貴宏; 佐久間 一幸; 萩原 大樹; 舟木 泰智; et al.
JAEA-Research 2019-002, 235 Pages, 2019/08
2011年3月11日に発生した太平洋三陸沖を震源とするマグニチュード9.0の東北地方太平洋沖地震とそれに伴って発生した津波により、東京電力福島第一原子力発電所の事故が発生し、その結果、環境中へ大量の放射性物質が放出され、その大部分が森林に沈着している。これに対し、面積が広大であり大量の除去土壌等が生じる、多面的な森林の機能が損なわれる可能性があるなどの問題があり、生活圏近傍を除き、汚染された森林の具体的な除染計画はない。そのため、未除染の森林から放射性セシウムが流出し、既に除染された生活圏に流入することに対する懸念があり、避難住民の帰還や産業再開の妨げとなる可能性があった。原子力機構では、環境中に放出された放射性物質、特に放射性セシウムの移動挙動に関する「長期環境動態研究」を2012年11月より実施している。この目的は、自治体の施策立案を科学的側面から補助する、住民の環境安全に関する不安を低減し、帰還や産業再開を促進するといった点にある。本報告書は、原子力機構が福島県で実施した環境動態研究におけるこれまでの研究成果について取りまとめたものである。
Wainwright, H. M.*; 関 暁之; 三上 智; 斎藤 公明
Journal of Environmental Radioactivity, 189, p.213 - 220, 2018/09
被引用回数:4 パーセンタイル:13.70(Environmental Sciences)本研究では、福島第一原子力発電所周辺の特定の区域における空間線量率の時間的な変化を定量化し、将来の空間的な線量の分布を予測した。我々は、まず、異なる規模・解像度・範囲・精度を持つ線量測定のデータセット(歩行サーベイ, 車両サーベイ, 航空機サーベイ)の統合のため、Wainwright等によって開発された地理統計的なベイズ手法を使った。そして、この手法を3年間(2014年から2016年)のデータに適用した。これによって作成した3つの統合マップからわかる時間的変化から、放射性物質による線量の空間的・時間的なダイナミクスが特徴付けられた。
Wainwright, Haruko*; 関 暁之; 三上 智; 斎藤 公明
44th Annual waste management conference (WM 2018); Nuclear and industrial robotics, remote systems and other emerging technology, Vol.8, p.5013 - 5017, 2018/08
空間線量率の分布を高解像度で推定するために、マルチスケールなデータセットを統合するベイジアン階層モデルの手法を開発した。本研究では、この手法を拡張し、将来的の避難区域の面積を予測するため、統合した分布マップを測定データに基づいた環境減衰モデルと結合した。その結果、避難区域の面積は今後20年間で大幅に縮小することがわかった。
齊藤 宏; 野澤 隆; 武宮 博; 関 暁之; 松原 武史; 斎藤 公明; 北村 哲浩
JAEA-Review 2017-040, 34 Pages, 2018/03
平成23年3月11日に福島第一原子力発電所の事故が発生し環境中へ大量の放射性物質が放出された。これらは自然の駆動力によって移動、生活圏に到達し健康等に影響を及ぼす可能性が懸念されており、事故状況の把握や影響評価や対策のため調査研究が多く行われている。原子力機構は、取得データと関係省庁等が取得した公開データを収集・整理し「環境モニタリングデータベース」として公開している。また、これらデータ及び既存または開発した計算コードを用いて「統合解析支援環境」の中で事故後の状況再現や将来予測のため解析を行っている。また、これら知見は他研究機関の成果とあわせ「環境回復知識ベース」として一般の方々が理解できるよう公開ウェブサイトにQ&A方式で公開している。これら三要素を包含し「福島の環境回復に係る包括的評価システム」と呼ぶ。これらは本来は相互に関連し一システムとして機能すべきところ、現状では独立して機能している。また、十分にオープンで理解しやすい形で外部に発信されているとは言えない。そこで、データや成果に対しより理解を深めることができ求める情報に容易にたどり着けるよう、当システム全体及び各要素の整備を行っていく。
Wainwright, Haruko*; 関 暁之; Chen, J.*; 斎藤 公明
Proceedings of International Waste Management Symposia 2017 (WM2017) (Internet), 8 Pages, 2017/03
地上での測定による歩行サーベイと走行サーベイと上空から測定による航空機サーベイの複数タイプの空間線量率データを統合した。これらデータは領域・解像度・精度などに違いがあるが、本論文で用いた手法により、異質な空間の構造を地理統計的に表現し、さらに階層ベイズモデルを使って統一した手順で統合している。ベイズ手法は予測の不確実性を定量化し、信頼区間を提供することで意思決定に役立つ。ここでは、避難指示区域周辺の高い空間線量率を示す領域についてデータ統合し、高解像度な空間線量率の地図を提供した。
Wainwright, H. M.*; 関 暁之; Chen, J.*; 斎藤 公明
Journal of Environmental Radioactivity, 167, p.62 - 69, 2017/02
被引用回数:13 パーセンタイル:40.26(Environmental Sciences)福島第一原子力発電所事故に由来する空間線量率の複数スケールのモニタリングデータの統合を行った。具体的には同時期に測定された歩行サーベイと走行サーベイ、航空機サーベイであり、これらデータは、領域・解像度・精度などの違いの特徴がある。本論文で用いた手法により、これら3つのデータについて統合し、高解像度のマップを広範囲の領域で作ることに成功した。さらにこの研究で、都市部におけるセシウムの分布状況について人間活動に由来する高い不均質性についての情報や、それに伴う多くの測定の食い違いも明らかになった。