Determination of reactivity and neutron flux using modified neural network for HTGR

Subekti, M.*; 工藤 和彦*; 鍋島 邦彦; 高松 邦吉

Atom Indonesia, 43(2), p.93 - 102, 2017/08

https://doi.org/10.17146/aij.2017.683

HTTR炉心の中心制御棒を引き抜く反応度添加抜試験を評価する際、1点炉近似の動特性モデルを用いた解析手法は、最も汎用的である。一方、制御棒が引き抜かれると同時に、将来の反応度および中性子束の変化予測値を速やかに出力するには、非常に速い処理速度を持つ別の解析手法を必要とする。そこで、Time Delayed Neural Network (TDNN)とJordan Recurrent Neural Network (JordanRNN)を組み合わせ、新たにTD-Jordan RNNというニューラルネットワーク・モデルを作成し、HTTRの試験データをオフラインで十分学習させた。その結果、反応度添加試験時の反応度および中性子束の変化予測値を速やかに出力することができた。

JAERI東海オンライン・ネットワーク・システム; フロント・エンド・プロセッサのソフトウェア

次田 友宣; 石黒 美佐子; 山田 孝行; 清水 洋二*

JAERI-M 7889, 78 Pages, 1978/10

JAERI-M-7889.pdf:1.99MB

東海研究所においては、各施設、研究室等の現場における放射線測定を主とする各種の測定データの処理を目的として「JAERI東海オンライン・ネットワーク・システム」を開発した。このオンライン・ネットワーク・システムは、計算センターの大型計算機を中心に、各種小型計算機群と、これらを相互に結合するための「PEXネットワーク」から構成されている。本報告では、大型計算機側にPEXネットワークとのインターフェースを取るために付置されたフロント・エンド・プロセッサ(FEP)のソフトウェアの仕様詳細を記述する。FEP内に大型計算機との結合用の16個のソケットを設け、これを通して複数個の端末実験システムとの同時結合ができる。FEPシステムは、ネットワークと大型計算機F230/75間のデータ通信を、ネットワークに対してはそのプロトコールに従い、F230/75に対しては、ETAM-NCのネットワーク制御規定に従って促進する。