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長谷 竹晃; 相樂 洋*; 小菅 義広*; 能見 貴佳; 奥村 啓介
Journal of Nuclear Science and Technology, 60(4), p.460 - 472, 2023/04
被引用回数：1 パーセンタイル：31.61(Nuclear Science & Technology)This paper provides an overview of the applicability of the Differential Die-Away Self-Interrogation (DDSI) technique for quantification of spontaneous fissile nuclides in fuel debris at the Fukushima Daiichi Nuclear Power Plants. In this research, massive fuel debris stored in a canister was evaluated, and the void space of the canister was assumed to be filled with water for wet storage and air for dry storage. The composition of fuel debris was estimated based on elements such as the inventory in the reactor core and operation history. The simulation results show that for wet storage, the DDSI technique can properly evaluate the neutron leakage multiplication and quantify spontaneous fissile nuclides with a total measurement uncertainty (TMU) of approximately 8%. For dry storage, the known-alpha technique, which was previously established, can be applied to quantify spontaneous fissile nuclides with a TMU of approximately 4%. In both cases, the largest uncertainty factor is the variation in water content in the canister. In the case of wet storage, the uncertainty could be significantly increased in cases where the fuel debris is extremely unevenly distributed in the canister.
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：3 パーセンタイル：90.12(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.
中村 秀夫; Bentaib, A.*; Herranz, L. E.*; Ruyer, P.*; Mascari, F.*; Jacquemain, D.*; Adorni, M.*
Proceedings of International Conference on Topical Issues in Nuclear Installation Safety; Strengthening Safety of Evolutionary and Innovative Reactor Designs (TIC 2022) (Internet), 10 Pages, 2022/10
The WGAMA activity achievements have been published as technical reports, becoming reference materials to discuss innovative methods, materials and technologies in the fields of thermal-hydraulics, computational fluid dynamics (CFD) and severe accidents (SAs). The International Standard Problems (ISPs) and Benchmarks of computer codes have been supported by a huge amount of the databases for the code validation necessary for the reactor safety assessment with accuracy. The paper aims to review and summarize the recent WGAMA outcomes with focus on new advanced reactor applications including small modular reactors (SMRs). Particularly, discussed are applicability of major outcomes in the relevant subjects of passive system, modelling innovation in CFD, severe accident management (SAM) countermeasures, advanced measurement methods and instrumentation, and modelling robustness of safety analysis codes. Although large portions of the outcomes are considered applicable, design-specific subjects may need careful considerations when applied. The WGAMA efforts, experiences and achievements for the safety assessment of operating nuclear power plants including SA will be of great help for the continuous safety improvements required for the advanced reactors including SMRs.
崔 炳賢; 西田 明美; 村松 健*; 高田 毅士*
Proceedings of 12th International Conference on Structural Safety & Reliability (ICOSSAR 2017) (USB Flash Drive), p.2206 - 2213, 2017/08
本稿では、モデル化手法の違いが原子力施設の地震応答解析結果のばらつきに与える影響を明らかにするため、多様な模擬入力地震動を用いた地震応答解析を実施し、応答のばらつきの統計的分析を行った。特に、建屋せん断壁の最大加速度応答に着目し、モデル化手法による応答結果への影響、応答のばらつき要因について分析を行い、得られた知見について報告する。
崔 炳賢; 西田 明美; 糸井 達哉*; 高田 毅士*; 古屋 治*; 牟田 仁*; 村松 健
Proceedings of 13th Probabilistic Safety Assessment and Management Conference (PSAM-13) (USB Flash Drive), 8 Pages, 2016/10
本研究では、原子力施設のフラジリティ評価における認識論的不確定性評価に関する検討を行っている。検討のひとつとして、フラジリティ評価にかかわる重要因子の抽出と定量化のため、3次元有限要素モデルと質点系モデルを用いた原子炉建屋の地震応答解析結果の感度解析を実施し、主要因子に起因するばらつきを評価した。その結果を活用し、原子力施設のフラジリティ評価フローにおける認識論的不確定性レベルを段階的に区分し、将来のフラジリティ評価に活用可能な形で「専門知ツリー」を提案した。
峰原 英介; 羽島 良一; 飯島 北斗; 菊澤 信宏; 永井 良治; 西森 信行; 西谷 智博; 沢村 勝; 山内 俊彦
Proceedings of 27th International Free Electron Laser Conference (FEL 2005) (CD-ROM), p.305 - 308, 2005/00
原研高出力ERL-FELは10kWよりも高出力高効率FELに拡張された。これは原子力エネルギー産業、とその他の重工業たとえば防衛,造船,化学工業,環境科学,スペースデフリ処理,エネルギー伝送などのために開発されたものである。波長可変,高効率,高平均出力,高ピーク出力,極短パルスを実現するために、エネルギー回収配位を持つ原研独自のコンパクト,自立式,無蒸発型超伝導リニアックによって駆動される効率的な高出力のFELが必要である。このERL-FELに関する議論はこの10kWアップグレードの現状と原子力発電所の廃炉措置を行うための非熱剥ぎ取り,切断,穿孔などの応用と、また小さな立方体の低炭素ステンレス鋼を用いて、定常運転状態での原子力発電所における冷間加工応力腐食割れ故障予防の原理検証を成功裏に実行できたことについて述べられる。
鈴木 光弘
JAERI-Review 2004-013, 123 Pages, 2004/05
JAERI-Review-2004-013.pdf:6.62MB
本報告は、OECD各国におけるシビアアクシデントの対応策や研究成果を総括した最新の報告書をOECD/NEAの許可を得て訳し紹介するものである。国によって対応策や考え方,規制との関係等に違いはあるが、基本となるシビアアクシデント防止手順と影響緩和策には共通する部分が多いことが示されており、水炉の対応策が中心となっている。第2章にはシビアアクシデント発生の指標や重要な意志決定事項である損傷炉心への注水操作,原子炉冷却系の減圧操作及び格納容器に関する対応策等がまとめられている。第3章には各国の対応策の現況について概説し、その詳細は付録Aとその一覧表に示されている。また、各国の事故対応組織の特徴や、対応策と研究に関する今後の課題等もまとめられており、我が国原子力発電所の事故対応策や研究の進展に有用な資料と考えるものである。
バックエンド技術部
JAERI-Review 2000-013, 49 Pages, 2000/09
JAERI-Review-2000-013.pdf:3.26MB
原子力開発の初期に建設された施設を中心に世界各国で廃止措置プロジェクトが進められており、原子力施設の廃止措置は世界的な課題となっている。経済協力開発機構・原子力機関では将来の廃止措置に備えて、共通する問題点の協議、情報交換等を目的に「原子力施設廃止措置プロジェクトに関する科学技術情報交換協力計画協定」を1985年9月に締結し、協力が進められた。本協力は、現在12か国が参加しており、世界各国の廃止措置に関する情報を交換するうえで、非常に重要な役割を果たしつつある。参加プロジェクトは、原子力発電所、再処理施設、核燃料・放射性物質取扱施設、等があり、その規模も研究用原子力施設から商業用原子力施設(原子力発電所)まで多岐に及んでいる。また、これらの参加プロジェクトに関する情報交換とは別に、廃炉費用評価、廃棄物再利用、除染技術、等に関する作業部会が設けられ、より具体的に現状技術の評価が行われた。このうち、廃炉費用評価、廃棄物再処理に関する作業部会では、その目的を終了し報告書が公開されている。本報告書はこれらの協力における1999年10月までの活動について述べたものである。
E.J.Claude*; 中村 寿; D.M.Chapin*; J.W.Simons*; H.Seneviratne*
Proceedings of 7th International Conference on Nuclear Engineering (ICONE-7) (CD-ROM), 10 Pages, 1999/00
原子力施設の解体により発生する廃棄物の再利用に当たっては、廃棄物の発生量とその放射能レベルをできるだけ正確に把握する必要がある。本論文は、原子力発電施設の解体から発生する廃棄物の推定発生量及び2、3の実績値について、米国の公開文献等を調査した結果をまとめたものである。廃棄物量の評価は、大型のPWR及びBWR施設を対象に、完全に施設を撤去する場合について行い、使用済み燃料及び二次廃棄物の発生量は考慮しなかった。廃棄物はコンクリート、炭素鋼と合金鋼、ステンレス鋼とニッケル合金、及び銅に分類し、各々の分類ごとに汚染物量を評価した。本評価結果によれば、廃棄物の総量に比較して放射化物及び汚染物の発生量は少ない。平均で、1%以下のコンクリート及び13%以下の金属が汚染している可能性がある。
泉 文男; 市川 逵生
JAERI-M 84-113, 35 Pages, 1984/06
原子力発電プラント・データベースの開発は、1983年4月より整備・開発が行われ、日本国内において運転及び計画されている原子力発電プラントの原子炉施設の安全設計に関するデータについて、データベースの整備が終了した。この報告書は、そのデータをディスプレイ上で検索するための利用手引書である。
迫 淳; 太田 充; 関 泰; 大和 春海*; 平岡 徹; 田中 吉左右; 浅見 直人*; 森 茂
JAERI-M 5502, 17 Pages, 1973/12
ヘリウム冷却型卜カマク炉の試設計を行ない、炉心プラズマ、炉構造、ブランケッ卜物理、材料について評価した。この炉の主要設計パラメータは次のとおりである;炉出力2000MWt、第1壁熱負荷2MW/m
、プラズマ主/副半径10/2m、平均トロイダル磁束密度60kG、炉入口/出口冷却体温度400・600
C、ブランケット親物質Li
Oペブル、第1壁材料Incoloy800。
Dong, F.*; Chen, S.*; 出町 和之*; 橋立 竜太; 高屋 茂
no journal, ,
配管・計装図(P&ID)には、原子力発電所(NPP)の設計と管理に不可欠な計装および制御装置とともに、配管およびプロセス機器に関する情報が含まれる。P&IDには複雑なオブジェクトが多く、これらのオブジェクトとそれらのリンクされた情報がさまざまな図に不均衡に分布し複雑であるため、自動識別は困難である。したがって、P&IDは通常、手動で抽出および分析されるが、これには時間がかかり、エラーが発生しやすい。これらの問題に効率的に対処するため、最先端の深層学習ベースのオブジェクト検出と光学式文字認識(OCR)モデルを統合して、P&IDから情報を自動的に抽出した。さらに、低解像度の小さなオブジェクトを検出するためにスライディングウィンドウを用いた新しい画像前処理方法を提案した。提案された方法の性能を実験的に評価し、NPPのP&IDから情報を抽出できることを示した。
