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石橋 篤; 三枝 祐; 青谷 樹里; 山本 昌彦; 田口 茂郎; 久野 剛彦
日本保全学会第18回学術講演会要旨集, p.241 - 244, 2022/07
核燃料物質を取扱うグローブボックス(GB)から廃棄物等を搬出するバッグアウト操作(搬出物を入れた塩化ビニル製の筒状袋を熱溶着により密閉状態とし、GB外に搬出する操作)において、汚染発生時にその拡大を防止するための局所排気装置を開発した。本排気装置は、バッグアウト操作に使用する既存の作業台と同形状でその内部にHEPAフィルター等による放射性物質の集塵機能を配備し、バッグアウト操作時の汚染拡大リスクを低減した。
小林 大輔; 山本 昌彦; 西田 直樹; 三好 竜太; 根本 良*; 林 宏幸*; 加藤 圭将; 西野 紗樹; 久野 剛彦; 北尾 貴彦; et al.
日本保全学会第18回学術講演会要旨集, p.237 - 240, 2022/07
東海再処理施設のグローブボックスに取付けられているグローブは、一律に使用期限を定めて定期的に交換している。ゴム製品であるグローブは、使用環境(使用頻度,化学薬品,放射線等)により、劣化度合いが異なることが外観上からも推察される。本件では、様々な使用環境下で定期交換したグローブの物性値(引張強さ,伸び率,硬さ)を測定し、新品グローブの物性値との比較により、劣化の程度並びに使用可能年数を推定した。その結果、外観に異常の無いグローブは、新品グローブの受入基準値以上の物性値であることが分かった。また、外挿した物性値からはこれまで報告されたグローブ損傷時の物性値よりも十分に大きいことから、外観に異常が無く定期的に交換するグローブの物性に劣化は見られず、グローブの使用可能年数は8年と推測された。
大森 一樹; 山内 祥; 柳橋 太; 佐々木 俊一; 和田 拓也; 鈴木 久規; 堂村 和幸; 竹内 謙二
日本保全学会第18回学術講演会要旨集, p.245 - 248, 2022/07
廃止措置段階に移行した東海再処理施設においては、高放射性廃液貯蔵場に多量の高放射性廃液を保管している。高放射性廃液によるリスク低減のためのガラス固化処置を鋭意実施しているものの、高放射性廃液の処理が完了しリスクが無くなるまでには20年程度の期間を要することから、重要な安全機能(閉じ込め機能及び崩壊熱除去機能)が損なわれることのないよう、地震に対する安全性向上対策を図ることを最優先の課題としている。耐震評価の結果、高放射性廃液貯蔵場建家自体は耐震性を有するものの、建物と地盤に作用する拘束力が不足するおそれがあることから、高放射性廃液貯蔵場周辺の地盤をコンクリートで置換する工事を行こととした。工事にあたっては、既設埋設物を防護する対策や、近傍で実施する他工事との調整など、安全と品質を確保しながら工事を行う必要があったため、専属のチームを設置し、工程管理,保安管理の対応を図った。
田口 克也; 中林 弘樹; 中野 貴文
no journal, ,
東海再処理施設は使用済燃料の再処理を終了し、2018年6月に最初の廃止措置計画が原子力規制委員会に認可された。施設の数が多く、関係が複雑、汚染の状態が多様であることから廃止措置には約70年を要する計画である。現在、保全について、高放射性廃液の貯蔵の安全性向上のための機器の追加による保守・検査の増加、約70年の廃止措置期間中の高経年化対応、廃止措置の進捗に伴うリスクレベルの低減を考慮した機器交換の最適化という課題を有している。本稿では、保全の状況、課題及び今後の取組について紹介する。
出町 和之*; Dong, F.*; 阿部 哲*; Chen, S.*; 高屋 茂; 関 暁之; 吉川 雅紀; 三木 大輔*
no journal, ,
In this study, a method was developed to detect anomalies using a deep learning model and further identify the types of anomalies. In order to verify the performance of this method, the calculation results of the plant state time series data by the plant simulator and the benchmark data set of the vibration sensor values in the rotating equipment were analyzed.
石井 貴之; 河田 剛; 長木 俊幸
no journal, ,
東海再処理工場の低放射性廃液処理工程に関連するセルには、約70個のバルブ(3分割ボールバルブ)が設置されている。このバルブ接合部からの液漏れを防止するため、接合部のシール材とボルトの締め付け力の関係を調査し、ガスケット(PTFE)の特性を考慮したボルト・ナットの締付け管理の方法(トルク管理)用いたバルブの保全管理を実践し、効果が得られたので報告する。
高橋 慧多; 山口 智彦; 斉藤 淳一; 上田 雅司; 中石 澄孝*
no journal, ,
不透明なナトリウム中の現象を可視化するため、超音波による観察装置を試作した。高温への対応としてバッファーロッドを採用し、形状等の改良を重ねた結果、ナトリウム中で0.5mmの解像度を得た。試作した観察装置を用いて、ナトリウムとステンレスの界面における超音波の透過性を調査した結果、ナトリウムの温度やステンレスの表面粗さが、超音波の透過性に影響することを確認した。
矢田 浩基; 高屋 茂; 仲井 悟*; 若井 隆純; 神島 吉郎*; 町田 秀夫*; 宮川 高行*
no journal, ,
国内原子力発電所の供用期間中検査では、日本機械学会維持規格が活用されているが、維持規格は軽水炉が対象であり、ナトリウム冷却型高速炉に適用できないことから、高速炉用維持規格の開発が行われた。高速炉維持規格初版は、クラス1機器とその支持構造物を対象とし、ナトリウム内包機器に対する検査として連続漏えい監視試験を採用している。また、連続漏えい監視試験に用いる漏えい検出設備の感度要求を定めるために必要となる破断前漏えい(LBB)評価法を定めたLBB評価ガイドラインも併せて開発された。高速炉維持規格とLBB評価ガイドラインは、日本機械学会での技術的審議、公開審査を経て2021年12月に発行が承認された。
吉川 雅紀; 関 暁之; 沖田 将一朗; 高屋 茂; Yan, X.
no journal, ,
Downsizing number of operators for advanced nuclear power plant is required in terms of economic performance. However, there is a lack of experience in operating advanced nuclear power plant. Therefore, it is important to develop a support system to make plant state normal if anomalies ocured. To meet the demand, we develop 
, which, from measured plant values, proposes implementation plans on control apparatuses to recover state of plant. We adopt reinforcement learning to develop this system. By using reinforcement learning, it is expected that the system can deal with broader scope of anomalies than that of followed by conventional human review. In this paper, we present basic concept of the system and show the efficiency of it under some assumptions.
橋立 竜太; 矢田 浩基; 高屋 茂; 江沼 康弘
no journal, ,
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方法を提案する。提案手法では、設計情報を整理することで、対象とする保全が目標とするプラント稼働率を達成できるか判定し、稼働率を達成できない保全を要求する設計を課題として抽出する。また提案手法の有効性の確認として、もんじゅのクリテイカルパスの1つであるRCWSを対象に設計情報を整理し、保全の観点から設計上の課題を抽出した。
近藤 佑樹; 高屋 茂; 矢田 浩基; 橋立 竜太
no journal, ,
ナトリウム冷却型高速炉では、ナトリウム内包機器の温度監視やヒータ制御に非常に多くの温度センサが用いられる。温度センサに対する従来の絶縁抵抗測定方法では、温度測定機能の停止、電気盤からの切り離し等の準備作業が必要となり、対象機器数の増加と共に作業負荷も増加することが点検期間長期化の観点から課題となっていた。本研究では独自に絶縁抵抗のオンライン測定が可能な温度センサを開発し、試験による評価を行った。
関 暁之; 吉川 雅紀; 沖田 将一朗; 高屋 茂; Yan, X.
no journal, ,
Using AI technology, we have developed a surrogate system to estimate various physical quantities in nuclear plants and a system to estimate the state of disturbances that cause anomalies. Both systems use deep learning technology based on a model that connects multiple layers of neurons. In this study, the estimation was performed on data from an analysis code (ACCORD) that can reproduce the behavior of the High Temperature Engineering Test Reactor (HTTR) under various scenarios. The accuracy of the estimation and the range of application of the developed system are presented.
小林 順; 相澤 康介; 江連 俊樹; 栗原 成計; 田中 正暁
no journal, ,
ナトリウム冷却高速炉の炉心出口部では、近接する構造物において温度変動による高サイクル熱疲労が発生する可能性がある。その温度変動を緩和する方策について実験研究を実施してきた。これまでの研究では、ツリー状に熱電対を配置した模擬制御棒を使用して温度分布計測を行ってきたが、長期的な温度変動等について未実施であった。本報では、炉心出口部近傍の構造材が流体の温度変動から受ける影響をより詳細に把握するため、CIPフロー孔の周囲に複数の熱電対を周方向に配置し、同時かつ長時間の温度計測を実施した結果について報告する。
村松 健; 久保 光太郎; 高田 毅士
no journal, ,
保全におけるリスク情報活用の分野として、リスク重要度設定、作業リスクの事前把握、信頼性の監視、リスクの継続的低減等を想定し、より一層効果的なリスク情報活用の議論のために、内的事象のレベル1, 2PRAの現状について、日本原子力学会のPRA実施基準を基にして、PRAの全体構造とそこから得られる情報、PRAの実施過程で用いる故障率、人的過誤率(保全中のミスを含む)、AM成功確率の設定方法などを説明する。また併せて、保全への活用を一層進めるためのPRAの利用方法に関する提案を述べる。
菖蒲 敬久; 向井 智久*; 有木 克良*; Choe, H.*; 山本 慎*; Han, B.*; 諸岡 聡; 栗田 圭輔; 飯倉 寛
no journal, ,
本研究では、材料に対する透過力が非常に高い中性子を用いて、施工後のアンカーの長期接着特性を評価するための基礎研研究を実施した。その結果、CT測定では、約0.2mmの空間分解能で約
60mmの鉄筋コンクリート内部の観測が評価できることを明らかにした。一方、負荷中のひずみ分布ではアンカーのひずみ分布に単調な変化を示さなかったため、いくつかの問題があることが明らかにした。
鈴木 正昭*; 伊藤 真理*; 橋立 竜太; 高橋 慧多; 矢田 浩基; 高屋 茂
no journal, ,
次世代高速炉の安全性と経済性を両立した円滑な運用を実現するには、保全を考慮した設計の実施が重要となる。現状では建設前の段階で繰り返し運用性を評価して保全上の課題となる設計を抽出する技術はなく、ボトルネックとなっている。本講演では進化計算により種々の制約を満足する点検工程を自動構築する手法について述べる。
Dong, F.*; Chen, S.*; 出町 和之*; 吉川 雅紀; 関 暁之; 高屋 茂
no journal, ,
Timely and accurate anomaly detection for ensuring nuclear safety is at the top priority in the maintenance and management of NPPs (Nuclear Power Plants), since any slight anomaly in the plants might lead to irreversible severe accidents and high economic costs. Currently, due to the remarkable performance, deep learning algorithms are widely used for anomaly detection. Nevertheless, anomalies in NPPs are difficult to define, sparsely occurring, and are accompanied by variable noise labels, which all increase the difficulty on anomaly detection tasks. Moreover, as for general deep learning models, when analyzing time series data, the unsolved problems such as the interpretation of causing reason and loss of temporal features also pose challenges for detection. To alleviate these issues, an attention-based anomaly detection model for ensuring safety in NPPs is proposed, constituted of Conv1D (one-dimension convolutional neural network) backbone and attention mechanism. The performance of the proposed model was experimentally evaluated on the on the HTGR (High Temperature Gas-cooled Reactor) anomaly cases dataset based on the analytical code ACCORD, which conducted anomalies independently across multiple instruments. At this stage, the input data were composed of 9 classes of anomalies. According to the experimental results, the effectiveness and feasibility of the proposed anomaly detection model on ensuring safety of NPPs are demonstrated.
川端 守; 澤 護; 大野 史靖; 下坂 光夫; 武藤 啓太郎; 内橋 昌也
no journal, ,
老朽化し、補修対応が困難となったアナログカメラシステムの更新として、休止設備である音声通話用通信網等を再活用し、ADSLデータ通信と同種のVDSL技術を利用したデジタル通信システムを考案した。もんじゅ全域において、今後増加する解体作業や機器の運転状態確認等の他の遠隔監視ニーズに対応するカメラの追加設置や、仮設計器の測定データ送信にも低コストで柔軟に対応可能な遠隔監視システムの概要について紹介する。