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三上 奈生*; 植木 祥高*; 芝原 正彦*; 相澤 康介; 荒 邦章*
International Journal of Multiphase Flow, 171, p.104688_1 - 104688_13, 2024/01
被引用回数：0 パーセンタイル：0(Mechanics)For the analysis of anomalies in a steam generator (SG) of a sodium-cooled fast reactor (SFR), we evaluate the noise resistance of CNN-based acoustic identification methods of gas-liquid two-phase jets and produce visual explanations for their decisions. First, we introduce the water flow sound and the three types of gas-liquid jet sounds, which simulate the background noise and the anomaly sounds, respectively. Second, we produce time-frequency representations for various signal-to-noise ratios (SNRs) and employ AlexNet, VGG16, and ResNet18 to the identification of the gas-liquid two-phase jets. As a result, the best CNN of ResNet18 achieves more than 0.92 for SNR = 0, -4, -8, and -12 dB and 0.69 for SNR = -16 and -20 dB. This result indicates that our proposed methods can identify the flow states of gas-liquid two-phase jets in low-level noise environments and detect the gas-liquid two-phase jets even in high-level noise environments. Also, Grad-CAM suggests that ResNet18 focuses on one of the spectrum peaks of the water flow sound and all or part of the signal intensity pattern of the gas-liquid jet sounds. Our proposed methods lead to the safe operation and fast, accurate, and accountable analysis of anomalies in SFR.
三上 奈生*; 植木 祥高*; 芝原 正彦*; 相澤 康介; 荒 邦章
Proceedings of 17th International Heat Transfer Conference (IHTC-17) (Internet), 9 Pages, 2023/08
To increase the safety of sodium-cooled fast reactors, it is necessary to develop a method to identify the states of bubble jet flow caused when a heat transfer tube is damaged in steam generators (SGs). For this issue, we propose a novel state sensing method with time-frequency representations (TFRs) and convolutional neural networks (CNNs). This study consists of three phases. First, using water and air as simulant fluids to perform the proof of concept, pipe flow sound and bubble jet flow sound are acquired, each of which simulates normal and anomaly sound. Second, three TFRs are extracted from raw signals based on short-time Fourier transform (STFT), continuous wavelet transform (CWT), and synchrosqueezed wavelet transform (SWT). Third, typical CNNs including AlexNet, VGG16, and ResNet18 are introduced for the identification of pipe flow sound and three types of bubble jet flow sound. As a result, the model combining ResNet18 and STFT reaches the highest accuracy and correctly identifies 1984 out of 200 test data. These results demonstrate that our proposed method based on the acoustic identification of deep learning has great potential to sense the states of bubble jet flow in actual SFRs.
三上 奈生*; 植木 祥高*; 芝原 正彦*; 相澤 康介; 荒 邦章
Journal of Sound and Vibration, 561, p.117797_1 - 117797_14, 2023/05
被引用回数：1 パーセンタイル：64.13(Acoustics)In the present study, we focus on coupled waves of cylinder walls and an internal liquid, one of the important issues in various fluid machinery including nuclear reactors. The main objective of this study is to propose a novel method to predict coupled wave frequencies based on the cylindrical shell theory and wave equation with the consideration of the fluid added mass. First, we introduce the fluid added mass to consider the effects of the liquid mass. Second, we discuss the vibration behavior of cylinder walls and sound propagation of an internal liquid separately to describe the coupled wave theoretically. In this discussion, we derive dispersion relations of the cylinder walls and internal liquid based on the shell theory and wave equation in the cylindrical coordinates, respectively. To validate our proposed theory, we conduct an experiment on the coupled waves using a SUS304 pipe as a cylinder and water as an internal liquid. As a result of frequency analysis based on the power spectral density (PSD), we confirm that the coupled waves occur without any external vibration sources, and the vibration modes and the most prominent vibration mode vary with the flow rate of the internal water.
植木 祥高*; 橋本 俊作*; 芝原 正彦*; 相澤 康介; 荒 邦章
Proceedings of 30th International Conference on Nuclear Engineering (ICONE30) (Internet), 5 Pages, 2023/05
In sodium-cooled fast reactors, coolant boiling in reactor cores is one of the important phenomena in the safety assessment. Our final target of the present study is to realize the acoustic anomaly detection of the boiling inception in actual reactors. In the actual environment, various sorts of noises are expectedly superposed on accidental boiling sounds. It is inevitable to distinguish the boiling sounds from the superimposing hostile disturbance with high accuracy. To achieve this, we utilize machine learning techniques and assess the feasibility of boiling sensing based on acoustic recognition and deep learning. In the present study, we employ an autoencoder to denoise boiling sounds, and a convolutional neural network to detect the boiling inception. The boiling acoustics have not been fully understood yet. In the present study, we find that some characteristics of the boiling acoustics are consistent with the resonance vibration of the heating body. This finding contributes to elucidating the physics of boiling acoustics.
三上 奈生*; 植木 祥高*; 芝原 正彦*; 相澤 康介; 荒 邦章
International Journal of Multiphase Flow, 159, p.104340_1 - 104340_8, 2023/02
被引用回数：5 パーセンタイル：57.18(Mechanics)この研究では、ナトリウム冷却高速炉(SFR)の蒸気発生器(SG)管の損傷によって引き起こされる液中への気泡噴流の検知に関するものである。本研究の主な目的は、気泡噴流に対して音響認識と深層学習に基づく新しい状態検知手法を開発することである。新しい手法の適用性を評価するために、模擬流体として水と空気を用いた概念検討を実施した。まず、SFRのSG管からの正常音と異常音をシミュレートする配管内流動音と気泡噴流音の取得と分析を行い、音響信号と特徴周波数の整理を行った。得られた試験結果を基に、ディープラーニングモデルを構築し、性能評価を実施した。その結果、提案したすべてのモデルは、ほぼ100.00%の精度で配管内流動音と気泡噴流音を識別できた。最も良いモデルでは、配管内流動音と3種類の気泡噴流音を99.76%の精度で識別できた。この結果は、深層学習による音響認識が実際のSFRにおけるバブルジェットの流れの状態を感知する大きな可能性を秘めていることを示唆している。
加藤 香*; 功刀 資彰; 小竹 進*; 芝原 正彦*
JAERI-Data/Code 98-007, 104 Pages, 1998/03
JAERI-Data-Code-98-007.pdf:3.31MB
本報告書は、光量子物質相互作用シミュレーション用に開発されている、量子分子動力学コードQQQFのFujitsu VPP上でのベクトル並列化及び、VPPからIntel Paragon XP/Sへの移植及び並列化、並びに光モンテカルロ-分子動力学ハイブリッドコードMONTEVに対するVPPからParagon XP/Sへの移植及び並列化について記述したものである。
加藤 香*; 功刀 資彰; 芝原 正彦*; 小竹 進*
JAERI-Research 98-008, 25 Pages, 1998/02
JAERI-Research-98-008.pdf:1.32MB
日本原子力研究所関西研究所では、物質における光熱変換機構を解析するために量子分子動力学コードを開発している。このコードをスカラー型超並列計算機Intel Paragon XP/S75とベクトル型並列計算機Fujitsu VPP300/12上で並列化した。粒子群を分割し各プロセッサユニットへ割り付けることにより、台数分の効果を両並列計算機で得た。スカラー型超並列計算機Intel Paragon XP/Sでは、各粒子の計算を構成する演算の分割を粒子群の分割に加えて行うことにより、量子分子動力学コードの高並列化を達成した。
三上 奈生*; 植木 祥高*; 芝原 正彦*; 相澤 康介; 荒 邦章
no journal, ,
本研究では、SFRの蒸気発生器内水リークによる気液二相噴流の発生を対象とし、音響識別と深層学習に基づく新たな状態把握手法の概念実証を行った。その過程で、先ず作動流体として空気と水を用いて、通常音を模擬した配管内水流動音、異常音を模擬した気泡噴流音を測定し、周波数解析と理論的考察を行った。次に、RMSやFFTにより音響特徴量の抽出を行い、FCNNとCNNを用いて各深層学習モデルの性能評価を行った。
三上 奈生*; 植木 祥高*; 芝原 正彦*; 相澤 康介
no journal, ,
ナトリウム冷却高速炉SFRでは、安全性強化の観点から蒸気発生器内の伝熱管破損時に発生する気液二相流の早期検知・状態把握が重要である。本研究では、応答性に優れた音響法に着目し、音響識別と深層学習に基づく気液二相流の流動状態の把握手法を開発することを目的として、基礎的な空気-水系での気液二相流を対象とし、提案手法による気液二相流の流動状態把握について概念実証を行う。
田中 翔大*; 植木 祥高*; 芝原 正彦*; 相澤 康介
no journal, ,
ナトリウム冷却高速炉において冷却材の異常沸騰の早期検知の手法として音響法が候補として挙げられる。伝熱面として細線を採用し、サブクール状態の水を作動流体としたプール沸騰音を録音し、周波数スペクトルから音響発生メカニズムの基礎的な検討を行い、作動流体の沸騰音響の一部を共振現象で説明できる可能性を示した。
植木 祥高*; 橋本 俊作*; 芝原 正彦*; 相澤 康介
no journal, ,
原子力プラントにおいて予期せぬ冷却材沸騰が発生すると、炉心が溶融する過酷事故に進展する可能性が指摘されている。深層学習を活用した異常となる沸騰の発生検知を高確度にて実現する音響診断法について基礎検討を行い、検討したデータ駆動型音響診断法が異常事象である沸騰現象の高確度検知に有効であることを示した。
