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橋立 竜太; 近藤 佑樹; 矢田 浩基; 高屋 茂; 江沼 康弘
保全学, 25(2), p.59 - 67, 2026/07
点検工程を作成するには、プラントの系統や機器の動作状態を制限する点検実施条件を明確にする必要がある。本研究では、系統や機器間の機能の関係性をグラフ構造で表現することで、点検実施条件を抽出する新しい手法を提案する。また、提案手法と点検工程自動作成手法を連携し、抽出した点検実施条件を用いて、点検工程を自動作成する数理モデルを開発した。最後に、提案手法の有効性を示すために、簡易的なプラントを対象に、手法を適用した結果を報告する。
矢田 浩基; 高屋 茂; 町田 秀夫*
Mechanical Engineering Journal (Internet), 13(2), p.24-00457_1 - 24-00457_14, 2026/04
ASME Boiler and Pressure Vessel Code Case N-875 and Fitness-for-service code (Section XI, Division 2) provide a rational in-service inspection approach for liquid-metal cooled reactors. In this approach, fracture mechanics is essential. Not only part-through-wall cracks but also through-wall cracks need to be evaluated, for example, to determine the maximum allowable size of flaws in reactor internal components and investigate the applicability of continuous leakage monitoring to flaws in sodium-retaining components. The demonstration sodium-cooled fast reactor currently under development in Japan is expected to be designed with thin wall and large diameter to reduce the thermal stress. For some components, the ratio of radius to thickness is expected to exceed 100. There are currently no generalized Stress Intensity Factors (SIFs), which are required for fracture mechanics, applicable to components with such a large ratio of radius to thickness. In this study, as a part of the development of a flaw evaluation method applicable to components with large ratio of radius to thickness, the conservatism of applying the SIF solutions for through-wall cracks in plates to circumferential through-wall cracks in cylinders with large ratio of radius to thickness was discussed. As a result, it was clarified that the SIF solutions for plates should not be used for circumferential through-wall cracks. Therefore, a new SIF solution of circumferential through-wall cracks in cylinders was developed by using Finite Element Analysis.
Dong, F.*; Xiao, Y.*; Chen, S.*; 出町 和之*; 高屋 茂; 吉川 雅紀
Advanced Engineering Informatics, 69(Part D), p.104094_1 - 104094_23, 2026/01
被引用回数：0 パーセンタイル：0.00(Computer Science, Artificial Intelligence)Ensuring safe and stable industrial plant operations requires accurate and timely fault diagnosis from multivariate time-series (MTS) sensor data. Conventional methods struggle with the complexity, high dimensionality, and limited feature extraction. To address this, we propose a novel end-to-end fault diagnosis framework that enhances class separability by leveraging instance-wise global and timestamp-wise local views of MTS representations. The dataset is augmented from the dual-view, and a complementary contrastive loss function captures both global and local contextual information. Unlike previous representation learning approaches, the diagnosis model's backbone and classifier are jointly optimized in an end-to-end scheme, ensuring aligned representations with the classification objective. Experimental results on simulated nuclear power plant fault datasets demonstrate the framework's effectiveness and robustness.
高屋 茂; 堂田 哲広
日本原子力学会誌ATOMO
, 68(1), p.31 - 35, 2026/01
近年のAI技術及びその関連技術の発展は目覚ましく、幅広い産業分野で活用が検討されている。革新炉開発においても、まだ検討例は限られているものの、安全性を含む性能向上や作業効率化等にAI技術が活用できると期待される。本稿では、革新炉開発におけるAI技術(関連技術を含む)の活用検討例として、日本原子力研究開発機構で実施しているプラント運転支援及び高速炉の炉心設計支援に関する研究開発を紹介し、その効果や課題について述べる。
Dong, F.*; 出町 和之*; 吉川 雅紀; 高屋 茂
Proceedings of 32nd International Conference on Nuclear Engineering, Vol.16 (Internet), p.181 - 191, 2026/01
被引用回数：0 パーセンタイル：0.00(Energy & Fuels)To enhance nuclear safety, an autonomous anomaly response system was proposed, which integrated a deep reinforcement learning (DRL) framework with a surrogate model to replace computationally expensive nuclear power plants simulation codes. The surrogate model, constructed with gated recurrent unit and temporal convolutional network blocks, extracts both temporal and spatial features from time-series data, significantly reducing computational demands while accurately approximating reactor behavior under various anomaly conditions. By integrating the surrogate model with DRL, the system accelerates decision-making and ensures a balance between short-term anomaly mitigation and long-term system stability.
吉川 雅紀; 関 暁之*; 沖田 将一朗; 高屋 茂; Yan, X.
Nuclear Engineering and Design, 444, p.114350_1 - 114350_9, 2025/12
被引用回数：1 パーセンタイル：41.98(Nuclear Science & Technology)Controlling a nuclear power plant (NPP) under abnormal operating conditions requires rapid and effective responses, which is particularly challenging for advanced NPPs owing to limited practical experience. To address this issue, a countermeasure proposal module (CMPM) based on a reinforcement learning model was previously proposed. The CMPM receives measurement data from an NPP under abnormal conditions and proposes countermeasures. In the previous study, the CMPM successfully proposed effective countermeasures. However, two main issues were identified: first, the CMPM occasionally recommended corrective actions even when the NPP was operating under normal operating conditions; second, it sometimes suggested opposing operations for components with the same function. In this study, these issues are addressed by improving the reinforcement learning model through the design of revised reward functions.
Dong, F.*; Chen, S.*; 出町 和之*; 吉川 雅紀; 関 暁之; 高屋 茂
Proceedings of 31st International Conference on Nuclear Engineering (ICONE31) (Internet), 7 Pages, 2024/11
Timely and accurate anomaly detection is of utmost importance in ensuring nuclear safety to guarantee the normal operation of nuclear facilities and to prevent severe accidents. Due to the complexity of the dataset from the condition-based monitoring, advanced data-driven deep learning algorithms with their state-of-the art performance, are deployed for automatic anomaly detection in nuclear power plants (NPPs). Nevertheless, in the collected dataset, the knowledge about whether some certain periods are in an abnormal or normal state is available, while for a greater portion of the time, only data in unknown operating states can be acquired, rendering the general supervised learning (SL) and unsupervised learning (UL) suboptimal learning methods. Therefore, a combined learning approach is deployed in the proposed time series analysis framework, allowing the utilization of additional domain knowledge within the dataset to train the framework from UL to SL. Additionally, due to the intricate inherent relationships among different instruments and the low frequency of anomaly occurrences, the implicit influential weights of each dimension vary when identifying different kind of anomalies. To tackle this challenge, an attention mechanism is integrated into the anomaly detection model for highlighting the prominent abnormal features and hence enable it to address the subtle impact of each dimension to enhance the ability of anomaly detection task. Experimental evaluations on the real-world multivariate benchmark dataset Security Water Treatment (SWaT) and on the high temperature gas-cooled reactor (HTGR) anomaly cases dataset based on the analytical code 'ACCORD', demonstrate the feasibility and effectiveness of the proposed approach.
矢田 浩基; 高屋 茂; 町田 秀夫*
Proceedings of 31st International Conference on Nuclear Engineering (ICONE31) (Internet), 7 Pages, 2024/11
ASME Code Case N-875 provides a rational in-service inspection (ISI) approach for liquid-metal cooled reactors. This is a risk informed approach and ISI requirements including acceptance criteria are established by considering features of respective plants in terms of the effects of flaws on the plant safety. In this approach, fracture mechanics is essential. Not only part-through-wall cracks but also through-wall cracks need to be evaluated, for example, to determine the maximum allowable size of flaws in reactor internal components and investigate the applicability of continuous leakage monitoring to flaws in sodium-retaining components. The basic procedure of the Code Case has also been incorporated in Fitness-for-service code (Section XI, Div. 2) in ASME, which provides requirements for Reliability and Integrity Management programs for nuclear power plants, including advanced reactors. The demonstration sodium-cooled fast reactor currently under development in Japan is expected to be designed with thin wall and large diameter. For some components, the ratio of radius to thickness (R/t) is expected to exceed 100. There are currently no generalized Stress Intensity Factors (SIFs), which are required for fracture mechanics, applicable to components with such a large R/t ratio. In this study, as a part of the development of a flaw evaluation method applicable to components with large R/t ratio, the conservatism of applying the SIF solutions for a through-wall crack in a plate to a circumferential through-wall crack in a cylinder with large R/t ratio was discussed. As a result, it was clarified that the SIF solution for a plate should not be used for circumferential through-wall cracks. Then, a new SIF solution of a circumferential through-wall crack in a cylinder was developed.
関 暁之; 近藤 佑樹; 橋立 竜太; 吉川 雅紀; 横山 賢治; 高屋 茂; 江沼 康弘; 羽様 平; 若井 隆純; 浅山 泰
Proceedings of 31st International Conference on Nuclear Engineering (ICONE31) (Internet), 7 Pages, 2024/11
Japan Atomic Energy Agency (JAEA) is developing ARKADIA (Advanced Reactor Knowledge- and AI-aided Design Integration Approach through the whole plant lifecycle) to meet the expectations for safe, economical, and sustainable carbon-free energy. The Knowledge Management System (KMS) included in ARKADIA consolidates technical information on Sodium-cooled Fast Reactor development obtained from "Monju" and other projects. Currently, several search functions are being developed in KMS. First, indexes are added to the documents. In addition, a search function has been enhanced to enable cross-search of all information registered in KMS. Furthermore, information retrieval using knowledge graphs is being developed to enhance information retrieval. This function can integrate rules, standards, interpretations, guidelines, design information, and related feasibility check information into a knowledge graph. Finally, milestones in KMS development and further enhancements are presented.
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：2 パーセンタイル：36.47(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。
橋立 竜太; 矢田 浩基; 高屋 茂; 江沼 康弘
保全学, 23(1), p.103 - 111, 2024/04
本報では次世代高速炉の合理的な設計に向け、保全の観点から設計上の課題を抽出する手法を提案する。提案手法では、設計情報を整理することで点検実施条件を抽出し、抽出した点検実施条件を基に点検工程を作成することで、目標とする定期点検期間を達成可能な設計である評価する。達成できない場合、点検実施条件の観点から設計上課題を抽出する。提案手法の適用例として、もんじゅの設計を参考に、設計上課題を抽出し、課題に対する対策を検討した結果を示す。
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。
岡島 智史; 高屋 茂; 若井 隆純; 浅山 泰
第27回動力・エネルギー技術シンポジウム講演論文集(インターネット), 3 Pages, 2023/09
(一社)日本機械学会 動力エネルギーシステム部門の30周年を記念し、「JSME Series in Thermal and Nuclear Power Generation」の第3巻として「Sodium-cooled Fast Reactor(ナトリウム冷却高速炉)」が発刊となった。ナトリウム冷却高速炉は高温低圧の運転条件をはじめとして、軽水炉とは異なる特徴が多くあり、その設計及び維持にあたっては、軽水炉とは異なる考慮が必要となる。我が国では、ナトリウム冷却高速炉の実用化に向けて、炉の特徴を踏まえて適切な設計及び維持を行う手法の整備を目指した研究開発が継続的に実施されてきた。本報では、本書の5.6節から5.8節に記載した、これまでにナトリウム冷却高速炉の実用化に向けて積み重ねられた研究開発とその成果としての規格基準類の開発について概説する。
矢田 浩基; 高屋 茂; 町田 秀夫*
Proceedings of the ASME 2023 Pressure Vessels and Piping Conference (PVP 2023) (Internet), 8 Pages, 2023/09
ASME Boiler and Pressure Vessel code (BPVC), Section XI, Division 2をナトリウム冷却高速炉に適用するために必要となる追加規定の検討が進められている。ナトリウム冷却炉用の追加規定案では、ASME Code Case N-875を基にナトリウム内包機器に対して連続漏えい監視が試験要求として採用されており、連続漏えい監視を有効なものとするために破断前漏えい(LBB)評価が求められる。しかし、ASME BPVCにはナトリウム炉に適用可能なLBB評価法が無いため、JSMEで開発されたLBB評価ガイドラインの採用が提案されている。本研究では、亀裂を有する構造物の不安定破壊評価法に着目し、ASMEにおける既存評価法とLBB評価ガイドラインの手法の違いを分析した。
矢田 浩基; 高屋 茂; 諸星 恭一*; 横井 忍*; 宮川 高行*
Mechanical Engineering Journal (Internet), 10(4), p.23-00044_1 - 23-00044_13, 2023/08
原子力発電所の合理的な保全計画を策定するには、各プラントの特性を考慮する必要がある。ナトリウム冷却高速炉では、ナトリウムを扱う特殊性から検査上の制約が保全合理化の重要なポイントとなる。本研究では、リスク情報を活用して保全方針を策定する設計支援ツールである保全最適化スキームを提案した。保全最適化スキームは、システム化規格概念に基づくASME Boiler and Pressure Vessel Code, Code Case, N-875が基となっており、最適な保全方針を策定するための詳細な手順を提供するものである。さらに、保全最適化スキームを用いて次期高速炉の候補概念を対象に炉心支持構造物の保全方針設定に関する試評価を実施した。
高屋 茂; 関 暁之; 吉川 雅紀; Yan, X.
Proceedings of 30th International Conference on Nuclear Engineering (ICONE30) (Internet), 7 Pages, 2023/05
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、運転員が異常に適応し対処できるように支援するシステムの開発を目指す。AI学習用データの生成には、プラントシミュレータを用いる。AI技術に基づく提案システムとプラントシミュレータの組み合わせにより、運転員が未経験の異常に対しても適切に状況を把握し、対応策を選定できるようになる。提案システムの構成と機能について、HTTRを例題として説明する。
浅山 泰; 町田 秀夫*; 岡島 智史; 高屋 茂; 糸井 達哉*
Proceedings of 30th International Conference on Nuclear Engineering (ICONE30) (Internet), 8 Pages, 2023/05
本稿は日本機械学会で新たに開発された「発電用原子力設備規格 静的機器に対する目標信頼性設定と適合性評価のためのガイドライン」の内容を紹介するものである。本ガイドラインは、静的機器の構造設計を、リスク情報を活用しパフォーマンスベースで行うための方法論を提供するものである。本方法論は既存炉及び高速炉のライフサイクルに対して適用可能である。方法論は、1)課題の設定、2)目標信頼性の設定、3)構造信頼性の評価、4)判定(統合的意思決定)から成る。方法論の特徴の一つとして、判定(課題に係るアクションの実施可否の判定)を、単に目標信頼性と構造信頼性の数値の比較で行うのではなく、これらの設定・評価に係る不確実性の取り扱い、原子力プラントの設計思想(深層防護及び裕度の確保)を含めて統合的に行うことにある。
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：41 パーセンタイル：99.32(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.
高屋 茂
保全学, 21(4), p.17 - 23, 2023/01
米国機械学会(ASME)では従来からリスク情報を活用するための規格基準類の開発が進められているが、新しい取り組みとして、適用炉型を限定しない維持規格Section XI, Division 2が2019年に整備された。本解説記事では、Section XI, Division 2及びその先駆的な取り組みであるCode Case N-875の策定について概要を紹介する。
矢田 浩基; 高屋 茂; 諸星 恭一*; 横井 忍*
Proceedings of 29th International Conference on Nuclear Engineering (ICONE 29) (Internet), 9 Pages, 2022/08
原子力プラントの保全を合理化するためには、各プラントの特徴を考慮した検査要求を設定する必要がある。ナトリウム冷却型高速炉プラントにおいては、冷却材にナトリウムを用いることに起因する保全活動上の制約が存在し、保全合理化を検討する上で重要なポイントとなる。著者らはこれまでにシステム化規格(SBC)概念に基づく保全最適化スキームを提案している。同スキームの目的は、プラントの特徴を考慮した合理的な検査要求を設定するための手法を提供することである。本研究では、保全最適化スキームにおける検査要求の設定方法を具体化すると共に、日本で検討が進められている次期高速炉の炉心支持構造物を対象に試評価を実施した。
