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三上 奈生; 相澤 康介; 栗原 成計; 植木 祥高*
AI Thermal Fluids (Internet), 5, p.100029_1 - 100029_15, 2026/03
Early detection of water/steam leakage is important in the prevention of failure propagation of heat transfer tubes in a steam generator of a sodium-cooled fast reactor. This study proposes an unsupervised learning-based acoustic method to detect gas leakage in liquid and evaluates its noise resistance based on parametric receiver operating characteristic (ROC) analysis. An autoencoder is trained, validated, and tested on time-frequency representations of simulated noise and leak signals for various signal-to-noise ratios (SNRs). To calculate a false positive rate and a true positive rate, the probability density function is assumed to be either as a normal distribution, a power transformed normal distribution, or a power normal distribution. As a result, the power normal distribution that shows the best goodness-of-fit was used as the probability density function to draw an ROC curve. The predictive ability of the autoencoder is evaluated as excellent for 
, 
, 
, and 
dB, good for 
dB, and poor for 
dB. The autoencoder can detect leakage at relatively low-noise levels and has the potential to detect leakage at relatively high-noise levels equivalent to actual noise levels. Segmentation of the noise and leak signals can also be achieved from input, reconstructed, and residual images. These results suggest that the proposed method contributes to laying the foundation for detection and accident analysis of water/steam leakage in a steam generator of a sodium-cooled fast reactor.
植木 祥高*; 平子 樹*; 手塚 晃輔*; 相澤 康介; 荒 邦章*
AI Thermal Fluids (Internet), 4, p.100021_1 - 100021_12, 2025/12
With a final goal of early detection and understanding of the transition of coolant boiling events in the core of sodium-cooled fast reactors, our present aim is to obtain and maintain the basic knowledge necessary for developing anomaly detection technology associated with local anomalies in the core and to demonstrate basic feasibility. We constructed a deep learning method and evaluated its performance to detect the occurrence and understand the transition of subcooled boiling using acoustic identification. In this research, we aim to acquire acoustic data during subcooled boiling of ultrapure water and learn feature quantities of the boiling in time-frequency expression. A deep learning model of a convolutional neural network for label classification was constructed. In addition to being able to identify the occurrence of boiling with high accuracy, the visualization of the identification basis using the gradient-weighted class activation mapping (Grad-CAM) method revealed the acoustic frequency bands that the deep learning model determined to be of high importance. We also constructed a regression analysis-type deep learning model and demonstrated that boiling heat flux values can be predicted with high accuracy.
三上 奈生; 相澤 康介; 植木 祥高*; Michel, F.*; Fache, J.*
Proceedings of 2025 International Congress on Advances in Nuclear Power Plants (ICAPP 2025) (Internet), 10 Pages, 2025/09
The present study evaluates the basic feasibility of an ensemble deep learning model to detect leakage from multi-channel acoustic signals in a steam generator (SG) of a sodium-cooled fast reactor (SFR). The acoustic signals from the bubbling and the gas blowout are measured by an array sensor in a basic experimental apparatus for SG to simulate noise and leak signals. Time-frequency representations (TFRs) are produced from these acoustic signals as the inputs of convolutional neural networks (CNNs). Three typical CNNs are introduced as candidates for the base model of ensemble deep learning. The proposed ensemble deep learning model reaches an accuracy of 95.43%, improved by 4.90% from the solo deep learning model. This result indicates that the proposed ensemble deep learning model has the potential to detect leakage more precisely in an actual SG of SFR.
植木 祥高*; 平子 樹*; 手塚 晃輔*; 相澤 康介; 荒 邦章*
Proceedings of 12th International Conference on Multiphase flow (ICMF2025) (Internet), 2 Pages, 2025/05
With a final goal of early detection and understanding of the transition of coolant boiling events in the core of sodium-cooled fast reactors, our present aim is to obtain and maintain the basic knowledge necessary for developing anomaly detection technology associated with local anomalies in the core, and to demonstrate basic feasibility. We constructed a deep learning method of convolutional neural network and evaluated its performance to detect the occurrence and understand the transition of subcooled boiling using acoustic identification. In addition to being able to identify the occurrence of boiling with high accuracy, the visualization of the identification basis based on Grad-CAM revealed the acoustic frequency bands that the deep learning model determined to be of high importance. We also constructed a regression analysis-type deep learning model and demonstrated that it is possible to predict boiling heat flux values with high accuracy.
相澤 康介; 植木 祥高*
Proceedings of Specialist Workshop on Advanced Instrumentation and Measurement Techniques for Nuclear Reactor Thermal-Hydraulics and Severe Accidents (SWINTH-2024) (USB Flash Drive), 7 Pages, 2024/06
ナトリウム冷却高速炉において異常事象を早期に検知することは安全性向上に寄与するものである。音響計測は応答性が良く、かつ異常発生箇所の物理量を計測点で取得できる特性を有しており、音響計測による異常検知技術の開発を進めている。本論文では、ナトリウム冷却高速炉に音響計測を適用する上での課題を整理するとともに、その課題への対策方針を検討し、かつ研究開発の状況を示す。
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：6 パーセンタイル：37.41(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：7 パーセンタイル：32.95(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：13 パーセンタイル：59.56(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。
113 of the 113th element森田 浩介*; 森本 幸司*; 加治 大哉*; 羽場 宏光*; 大関 和貴*; 工藤 祐生*; 住田 貴之*; 若林 泰生*; 米田 晃*; 田中 謙伍*; et al.
Journal of the Physical Society of Japan, 81(10), p.103201_1 - 103201_4, 2012/10
被引用回数：184 パーセンタイル：97.12(Physics, Multidisciplinary)113番元素である113を
Bi標的に
Znビームを照射する実験により合成した。観測したのは6連鎖の
崩壊で、そのうち連鎖の5番目と6番目は既知である
Db及び
Lrの崩壊エネルギーと崩壊時間と非常によく一致した。この意味するところは、その連鎖を構成する核種が113, 
Rg (Z=111), 
Mt (Z=109), 
Bh (Z=107), Db (Z=105)及びLr (Z=103)であることを示している。本結果と2004年, 2007年に報告した結果と併せて、113番元素である113を曖昧さなく生成・同定したことを強く結論付ける結果となった。
SO
/HNO
mixed solutionLi, Z.*; 豊嶋 厚史; 浅井 雅人; 塚田 和明; 佐藤 哲也; 佐藤 望; 菊池 貴宏; 永目 諭一郎; Sch
del, M.; Pershina, V.*; et al.
Radiochimica Acta, 100(3), p.157 - 164, 2012/03
被引用回数：14 パーセンタイル：67.59(Chemistry, Inorganic & Nuclear)The cation-exchange behavior of 
Rf (
= 78 s) produced in the 
Cm(
O, 5
) reaction was studied on a one-atom-at-a-time scale in 0.15-0.69 M HSO/HNO mixed solutions ([H
] = 1.0 M) using an automated ion-exchange separation apparatus coupled with the detection system for alpha-spectroscopy (AIDA). It was found that adsorption probabilities (
ads) of Rf on cation-exchange resin decrease with an increase of [HSO
], showing a successive formation of Rf sulfate complexes. Rf exhibits a weaker complex formation tendency compared to the lighter homologues Zr and Hf. This is in good agreement with theoretical predictions including relativistic effects.
豊嶋 厚史; 笠松 良崇*; 塚田 和明; 浅井 雅人; 石井 康雄; 當銘 勇人*; 西中 一朗; 佐藤 哲也; 永目 諭一郎; Schdel, M.; et al.
Journal of Nuclear and Radiochemical Sciences, 11(1), p.7 - 11, 2010/06
本研究では、ラザホージウム(Rf)並びに同族元素Zr, Hfの2.0-7.0M塩酸水溶液からトリオクチルホスフィンオキシド(TOPO)への抽出挙動を調べた。塩酸水溶液の濃度増加に伴ってこれらの元素の抽出率は増加し、その抽出順はZr
Hf
Rfであることを明らかにした。この実験結果から、RfCl
2(TOPO)錯体の安定性は同族元素の同じ錯体よりも低いことが考えられる。
塚田 和明; 羽場 宏光*; 浅井 雅人; 豊嶋 厚史; 秋山 和彦*; 笠松 良崇; 西中 一朗; 市川 進一; 安田 健一郎; 宮本 ユタカ; et al.
Radiochimica Acta, 97(2), p.83 - 89, 2009/02
被引用回数：22 パーセンタイル：78.00(Chemistry, Inorganic & Nuclear)105番元素ドブニウム(Db)及び周期表上同族の5族元素ニオブ(Nb),タンタル(Ta),擬5族のプロトアクチニウム(Pa)のフッ化水素酸水溶液中における陰イオン交換挙動を観測した。実験にはタンデム加速器施設に設置したオンライン自動迅速イオン交換分離装置を利用し、Cm+
F反応で生成するDb(半減期34秒)を対象に13.9Mフッ化水素酸水溶液におけるイオン交換樹脂への分配係数を測定した。上記元素とDbの溶離挙動を比較すると、Dbの分配係数は5族元素Nb及びTaに比べて小さく、その傾向はむしろ擬5族のPaに近いという結果を得た。この結果は超アクチノイド元素であるDbのフッ化物陰イオン錯体が同族元素と異なるという興味深いものである。
桜井 淳; 植木 紘太郎*; 内藤 俶孝*
日本原子力学会誌, 43(3), p.219 - 220, 2001/03
日本原子力学会「モンテカルロ法による粒子シミュレーション」研究専門委員会は、臨界事故を受けて、委員会で対応できる安全対策を検討した。その結果、核燃料サイクル施設従事者に対してパソコンに連続エネルギーモンテカルロコードMCNP-4Bをインストールして代表的体系を解析する臨界安全教育プログラムの有効性を確認した。本稿では考え方と計算例について解説した。
桜井 淳; 久米 悦雄; 谷田部 茂*; 前川 藤夫; 山本 俊弘; 長家 康展; 森 貴正; 植木 紘太郎*; 内藤 俶孝*
JAERI-Review 2000-034, 133 Pages, 2001/02
JAERI-Review-2000-034.pdf:7.69MB
日本原子力学会「モンテカルロ法による粒子シミュレーション」研究専門委員会主催「モンテカルロ計算夏季セミナー」は、2000年7月26-28日に日本原子力研究所東海研究所で実施された。参加者は大学・研究機関・企業から111名にも及び盛況であった。初級コースではノート型パソコンにMCNP-4B2及び付属ライブラリ,入力例をインストールし、モンテカルロ法基礎理論から計算演習まで行った。このようなセミナーは日本では最初の試みであるため、ここに実施概要及び講義,インストール,計算演習の内容について報告する。
桜井 淳; 久米 悦雄; 谷田部 茂*; 前川 藤夫; 山本 俊弘; 長家 康展; 森 貴正; 植木 紘太郎*; 内藤 俶孝*
日本原子力学会誌, 42(10), p.1062 - 1065, 2000/10
日本原子力学会「モンテカルロ法による粒子シミュレーション」研究専門委員会主催の「モンテカルロ計算夏季セミナー」を実施した。大学・研究機関・企業から計111名の参加者があった。本稿においては、開催主旨、ノート型パソコンへの連結エネルギーモンテカルロ計算コードのインストールの技術的問題検討、セミナープログラム、計算メカ、参加者からのアンケート、今後の課題についてまとめた。今回は最初の読みであったため、実施上のさまざまな問題が生じたが、今後のために役立てていきたい。
桜井 淳; 植木 紘太郎*; 内藤 俶孝*
日本原子力学会誌, 42(10), p.1048 - 1049, 2000/10
モンテカルロ計算を計算科学の標準的手法にするため、新しい試みを行った。ここでは、おもに、1990年代半ば以降に原研及び日本原子力学会に設けた研究委員会や研究成果,モンテカルロ研究の課題等をまとめている。これらの成果をふまえ、日本でのモンテカルロ国際会議開催の必要性を提案している。
桜井 淳; 山本 俊弘; 植木 紘太郎*; 森 貴正; 野村 靖; 内藤 俶孝*
Journal of Nuclear Science and Technology, 37(Suppl.1), p.446 - 448, 2000/03
本論文は日本における最近のモンテカルロシミュレーション研究活動の概要をまとめたものである。本論文で取り上げた活動内容は、(1)原研が実施した遮蔽実証解析、(2)原研の原子力コード評価専門部会で実施した「原子力研究におけるモンテカルロシミュレーション」及び「モンテカルロ計算ガイドライン」作成、(3)第1回モンテカルロシミュレーション研究会内容、(4)日本原子力学会に設立した「モンテカルロ法による粒子シミュレーション」研究専門委員会の活動である。(1)-(4)はモンテカルロシミュレーション研究における新しい試みであり、世界でも例がない。この論文で日本におけるこの分野の研究の進展を世界に示し、情報交換を推進したいと考えている。
桜井 淳; 植木 紘太郎*; 内藤 俶孝*
日本原子力学会誌, 42(2), p.114 - 115, 2000/02
日本原子力学会会員のために、日本におけるモンテカルロ計算の現状を紹介する。モンテカルロ計算の拡大をめざし、学会研究専門委員会では、モンテカルロ計算夏季セミナーの開催準備中である。連続エネルギーモンテカルロコードMCNPやMVPをパソコンで利用できるようにする方針である。今後、モンテカルロ計算を積極的に促進する必要がある研究分野として、宇宙ステーションでの被曝評価、中性子や放射光を利用した物質科学研究が挙げられるが、10年以内にこれらの分野のモンテカルロシミュレーションを高精度で実現する方針である。
