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鍋島 邦彦
JAERI 1342, 119 Pages, 2001/03
本研究は、ニューラルネットワークに過去の正常な運転データを学習させることによって原子炉のモデル化を行い、原子力プラントの異常診断に利用する手法について検討したものである。もし、異常な運転パターンがネットワークに入力された場合には、各プラント変数のネットワーク推定値は測定値と大きく異なってくるはずである。したがって、その偏差を監視することにより、原子力プラント内の微少な異常兆候を検知することが可能になる。まず、さまざまな異常事象を容易に模擬できるPWRプラントシミュレータを利用して、フィードフォワードニューラルネットワークとリカレントニューラルネットワークの異常検知性能の評価を行った。適応学習法を取り入れたフィードフォワードニューラルネットワーク及びフィードバック結合を持つリカレントニューラルネットワークは、プラント動特性や緩やかな状態の変化にモデルを追従させることが可能で、しかも定常運転時だけでなく過渡運転時に発生した異常事象についても、従来の監視システムよりもはるかに早い段階で検知できた。次に、フィードフォワードニューラルネットワークによる異常監視システムを、実際の原子力発電所(PWR)に適用した結果を示した。1年間にわたるオフライン及びオンライン監視の結果、ニューラルネットワークが従来の監視システムや運転員が気づかないようないくつかの微小な異常事象を検知できた。さらに、ニューラルネットワークを用いた感度解析を行い、ニューラルネットワークが適切にプラントをモデル化できていることが証明された。最後に、ニューラルネットワークによる異常検知手法にエキスパートシステムを組み合わせた、高温ガス炉用ハイブリッド監視システムの開発について述べた。リカレントネットワークを採用することにより、比較的ゆっくりした動特性をもつ高温ガスのモデル化が可能になることがシミュレーション結果から明らかになった。
野村 俊文
保健物理, 35(1), p.127 - 135, 2000/03
高温工学試験研究炉(HTTR)の放射線管理モニタの設置にあたっては室内に漏洩する放射性ガス、ダストの監視に重点を置き、多数のサンプリング端を設けることとした。また、排気筒から放出するトリチウムの監視のために、膜分離型トリチウムモニタを設置して希ガスと分離した形で精度よく測定が行えるようにした。そのほか、音声型現場警報表示器を設置し過度の作業者の被ばくを防止するなどの工夫をしている。さらに、監視の強化と効率化をはかるために、放射線管理用の計算機システムを設置した。計算機システムは約20台のパソコンで構成したクライアントサーバシステムであり、OSにはウィンドウズNTを使用した。モニタ指示計のデータは10秒毎に収集し、原子炉建屋内各フロア及び放射線管理室等に設置したデータ表示用パソコンで監視画面等を表示できるようにした。また、AI開発ツールを使用した異常診断機能も設けた。
鍋島 邦彦; 鈴土 知明; 滝澤 寛*; 大野 富生*; 工藤 和彦*
Proceedings of International Topical Meeting on Nuclear Plant Instrumentation, Controls, and Human-Machine Interface Technologies (NPIC&HMIT 2000) (CD-ROM), 9 Pages, 2000/00
本研究では、リカレントニューラルネットワークとルールベースの実時間エキスパートシステムを用いて、原子力プラントの監視システムを開発した。高温ガス炉動特性解析コード及びオンラインPWRシミュレータを用いて、データ収録部及び運転員サポート画面を含めた全システムの性能評価を行った。その結果、リカレントニューラルネットワークは、異常徴候を早い段階で検知できることが示された。またエキスパートシステムもニューラルネットワーク出力や知識ベースを用いて正確に異常事象を診断することができた。
須田 一則; 谷 賢; 吉川 信治
PNC TN9410 98-023, 29 Pages, 1998/03
原子力プラントの運転・保守における経済性や安全性の向上を図るべく様々な研究が行われている。我々は既存のプラントにおいて運転員及び保守員が果たしていた役割を代替しうる人工知能を用いた制御システム及び自律ロボットシステムの概念構築を進めている。その要素技術として、保守員の頭脳に代わるシステムである知的保全管理システムの開発を実施している。知的保全管理システムは、保守員が実施している予防保全・事後保全に関する機能、すなわち、プラント内の保全管理に係わる状態の監視、機器の異常検知、保守・補修に係わる保全方策の策定を自律的に行うことが必要である。本報告書では、予防保全における状態監視に注目して、機器の状態監視、異常診断に必要なセンサーの健全性評価システムを開発した。そのシステム構成としては近年大規模プラントにて検討されている人工知能技術の分散協調手法を採用し、エージェント毎に信号の送受信を行う通信機能及び関連機器の特性モデルを分散配置するシステムを開発した。FBRプラントの水・蒸気系を対象にシステムを構築し、試験を行った結果、各エージェント間の協調により、故障の程度をファジーアルゴリズムにより定量的に表すことを可能とした。また、故障診断評価機能のためにエージェント間相互評価によって導かれた推定値は、故障センサーの代替評価とすることができる。
鍋島 邦彦; 鈴木 勝男; 井上 浩司*; 工藤 和彦*
Engineering Benefits from Neural Networks, p.257 - 260, 1998/00
リカレントニューラルネットワーク(RNN)を用いて、原子力プラント監視システムの開発を行った。原子炉の動特性は、3層のRNNでモデル化されている。この異常検知手法の基本概念は、実プラントからの測定信号と、RNNによるプラントモデルからの予測信号の偏差を監視することである。本監視システムをオフラインで適用した結果、RNNによって、過渡運転を含む広出力範囲に渡って、原子炉の複雑な動特性をモデル化し、監視することが可能となった。テスト結果により、RNNを用いた監視システムは、PWRシミュレータにある既存の警告システムよりも早い段階で、いろいろな異常事象を検知した。
鍋島 邦彦; 野瀬 正一*; 工藤 和彦*; 鈴木 勝男
JAERI-Research 96-051, 46 Pages, 1996/10
JAERI-Research-96-051.pdf:1.51MB
本論文では、PWR運転訓練用シミュレータを使用して、いろいろな異常事象に対するニューラルネットワーク原子力プラント監視システムの有効性を検証する。この異常検知手法の基本的な考え方は、実プラントからのプロセス信号とニューラルネットワークによるモデルからの出力信号の偏差を監視することにある。定常運転時からの4種類の異常事象に対して適用した結果、ニューラルネットワーク監視システムが、従来の警報システムよりも早い段階で異常を検知できることが明らかになった。さらに、感度解析を行うことによって、ニューラルネットワークによるプラントのモデル化が適切であることが示された。
古田 一雄*; 吉川 信治*; 古濱 寛*; 小澤 健二*
PNC TY1602 95-001, 80 Pages, 1996/04
本報告書は、原子力プラントの運転員が、異常診断や対応操作に係わる意思決定を正しく行うために、その担当するプラントをどのように理解しているかについて考察を加え、知識の基本構造について推定し、その知識基本構造を計算機上で模擬した簡易プラントを用いた被験者実験で検証した結果について論ずる。この研究の目的は、運転員が、異常診断や対応操作に係わる正しい意思決定に適した形でプラントに対する理解を形成していく過程を計算機を用いて支援する方策を開発することにある。この研究を通じて、プラントを、a)プロセスパラメータ間の変化伝播を記述した定性因果ネットワーク、b)上位の機能が、下位の複数の機能に支持される、という関係を層状に重ねた機能階層レイヤー、及びc)この両者を関連付けるリンク、の3者で記述することにより、兆候からの原因の同定、並びに所要の変化を生じるための操作手順の生成が可能な形で人間に教示できることが明らかになった。
吉田 一雄; 田辺 文也; 川瀬 勝美*
計測自動制御学会論文集, 32(4), p.567 - 576, 1996/04
原子力発電所の異常時での運転員の認知行動を計算機を用いて模擬するシステムを開発する中で、M.Lindが考案したMultilevel Flow Modeling (MFM)を利用して機能的特性に関する知識を表現し、定性推論に用いる方法を考案した。MFMは物理システムの機能的な特性を物質とエネルギーの流れに着目して記述する枠組みで、これを用いて知識ベースを構築すれば、機能的特性を抽象度と詳細度の異なるレベルで記述することが可能となる。この知識表現を用いて、典型的なPWRを対象に異常の原因を定性推論で同定する推論システムを試作し、その有効性を確認するために単一原因で発生する異常事象の複数のケースを対象に推論を実施した。その中で、MFMを用いてシステムの機能的な特性を記述することが、推論の効率化、定性推論固有の曖昧性の解消に及ぼす効果について検討した。
鍋島 邦彦; 鈴木 勝男; 篠原 慶邦*; E.Tuerkcan*
JAERI-Research 95-076, 33 Pages, 1995/11
JAERI-Research-95-076.pdf:1.03MB
本論文では、原子炉プラントの主要なプラセス変数の計測データを用いてニューラルネットワーク上に構築したプラントモデルの予測値と実際の信号との誤差監視に基づく異常徴候の早期検知手法、及びそのプログラムについて述べる。ここで用いたニューラルネットワークは、3層からなる12入力12出力のauto-associative型ネットワークで、その学習則には誤差逆伝播アルゴリズムを採用した。さらに原子炉の動特性のモデル化の精度を向上させるために、初期学習と適応学習に分ける新しい学習法を開発した。このニューラルネットワークを実際の原子力プラントの実時間監視システムとして使用した結果、原子炉の起動・停止及び定常運転の広出力範囲にわたって、微小な異常兆候を早期に検知することができた。
鍋島 邦彦
統計数理研究所共同研究リポート68, 0, p.43 - 52, 1995/03
複雑な原子炉システムのモデル化を、ニューラルネットワークによって行い、そのモデルを用いて原子炉の異常診断を行った。原子炉は、燃料が燃焼するにつれて炉の特性が変化していくため、燃料サイクルの初期と終期において同じモデルを使用することはできない。そこで、初期学習において、典型的な運転パターンを学習した後、実際の診断を行いながら、同時に最新のデータを学習させることによってネットワークの内部構造を変化させ、常にその時刻に最適なモデル化が行えるようにした。その結果、非常に広範囲な出力範囲において、微小な異常徴候も検知することができた。
鍋島 邦彦; 鈴木 勝男; E.Tuerkcan*; Oe.Ciftcioglu*
The 3rd JSME/ASME Joint Int. Conf. on Nuclear Engineering, Vol. 3, 0, p.1551 - 1556, 1995/00
階層型ニューラルネットワークを用いて、オランダのPWRプラントのオンライン監視システムを構築した。使用したネットワークは、入力層と出力層が同じノードになっており、学習側には誤差逆伝播アルゴリズムを採用した。学習データとして、出力上昇・定常運転・出力減少という広範囲に渡る典型的なパターンを用い、正常状態における原子炉プラントのモデル化をニューラルネットワークの内部で行う。したがって、学習終了後に異常なデータが入力された場合には、ネットワークの出力は、検出器からの信号と大きく異なるため、微小な異常も検知することができる。このシステムを実際の原子炉にオンラインで適用した結果、ニューラルネットワークがうまく複雑な原子炉をモデル化でき、しかも微小な異常徴候を検知することが可能であることが示された。
not registered
PNC TN1410 94-052, 181 Pages, 1994/06
水炉の安全性に関する研究〔新型転換炉〕高燃焼時及び負荷追従時におけるMOX燃料の健全性及びふるまいに関する照射試験運転時の異常な過渡変化におけるMOX燃料の健全性及びふるまいに関する研究反応度事故条件下における照射済MOX燃料の破損挙動に関する研究統計的手法の適用による冷却材喪失事故時安全裕度評価手法に関する研究新型転換炉のシビアアクシデントに関する研究高速増殖炉の安全性に関する研究燃料破損時の運転手法最適化に関する研究線源の評価及び抑制に関する研究安全機能の重要度分類に関する研究安全評価事象の区分と想定に関する研究リスクプロファイルの分析と安全目標に関する研究反応度係数評価手法の研究高燃焼燃料炉心の定数と核特性に関する研究高速増殖炉燃料の定常条件下での破損限界に関する研究破損燃料の運転判断基準に関する研究構造・材料強度のデータベースに関する研究他13核燃料施設の安全性に関する研究未臨界測定システム開発に関する研究プルトニウム取扱い施設の臨界管理に関する研究核燃料施設における中性子線量評価に関する研究材料及びその加工法の耐食安全性に関する研究プルトニウム閉じ込め機能に関する研究センサー及び耐放射線性材料の研究核燃料施設における放射線防護の最適化に関する研究排気中放射性物質連続監視法に関する研究遠隔作業技術の信頼性向上に関する研究供用期間中検査技術の向上に関する研究遠隔配管継手に関する信頼性向上研究抽出工程異常診断技術に関する研究不溶解残渣取扱いに関する研究溶媒劣化に関する基礎研究使用済燃料の溶解に関する研究他12放射性物質輸送の安全性に関する研究UF6の熱的特性に関する研究原子力施設の耐震安全性に関する研究流体-構造物連成振動解析に関する研究プルトニウム取扱施設における設備・機器の耐震性研究原子力施設の免震構法に関する研究(建物及び機器免震)原子力施設等の確率論的安全評価等に関する研究新型転換炉運転経験データの分析・評価高速増殖炉の信頼性評価手法に関する研究再処理施設の信頼性評価手法の開発及び改良高速増殖炉についての確率論的安全評価の実施高速増殖炉機器システムの地震時損傷度評価手法に関する研究高速増殖炉の炉心損傷事故過程の評価手法に関する研究再処理施設への確率論的安全評価の適用研究環境・線量研究大気放出放射性物質の沈着・再浮遊に関する研究気体状放射性物質の環境中
古田 敏城; 佐々木 幸男
保健物理, 27, p.41 - 47, 1992/00
JRR-3Mの放射線監視システムは、計算機による集中監視を行い管理の迅速化および効率化を図り、作業者には認識し易い監視情報を提供する。さらに、モニタの警報発生時には、計算機による異常診断を行っている。これらの監視システムおよび異常診断等について紹介する。
横林 正雄; 吉田 一雄
日本原子力学会誌, 33(7), p.695 - 702, 1991/07
原研で開発したエキスパートシステムDISKETは原子炉の異常診断を目的に知識工学的手法を用いたもので、そのプログラムには記号処理に適したLISPを使用している。本システムは大型計算機FACOM-M780上で稼動しているが、LISPの計算機依存性、記憶容量の大きさ、大型計算機の利用上の制約等を解消するため、汎用言語のFORTRANで書き直し小型計算機上で稼動する実用的なシステムを開発した。これら2つのバージョンの性能を比較した結果、LISP版はFORTRAN版の推論時間、主記憶容量共に2倍以上を要していることが分かった。従って、診断手法の研究段階では、まずLISP等のAI言語を用いてシステムを開発し、その有効性を確認した後はFORTRAN等の汎用言語で書き直す方式は実用的なエキスパートシステム開発のアプローチである。
島田 裕一*; 鈴木 惣十; 舟田 敏雄; 金城 勝哉; 深見 明弘*; 大山 幸男*; 井川 健一*
PNC TN9410 91-175, 52 Pages, 1991/05
原子炉の炉内異常診断のため早期に炉心の異常を検知する手法の一つとして,音響法がある。本研究では,音響法のNa冷却型高速炉の炉内異常診断技術への適用性に関する基礎データを得るため,高速実験炉「常陽」を用いて炉内音響レベルの測定等の音響検出予備試験を実施した。本報告に係る一連の試験は,第8回定期検査期間中の平成2年6月13日,14日に実施され,下記の結果が得られた。(1) 電気ヒータ表面に取り付けた熱電対信号のゆらぎにより,ヒータ加熱によるNaボイドの発生が確認できた。(2) 電気ヒータ加熱による炉内のボイドの発生・消滅は,格納容器内の電源,炉内Na流動,1次冷却材ポンプ等に起因するバックグランドノイズが予想以上に高く,本研究で開発した音響検出システムでは,確認できなかった。(3) 音響信号及びNaボイド発生時の表面温度ゆらぎに,1次主循環流量への明らかな依存性は見られなかった。本研究の結果,音響法を用いたNaボイド検出による炉内異常検知の成否は,炉内の音響ノイズのレベルによって決まり,この低減が今後の重要課題であることが明らかとなった。
横林 正雄; 松本 潔; 村山 洋二; 神永 雅紀; 鴻坂 厚夫
JAERI-M 90-207, 26 Pages, 1990/11
本報告書は、研究炉(JRR-3)を対象にした異常時診断予測システムのサブシステムの一つとして、早期に定常からのずれを検知し、スクラム作動の可能性の予測とその回避を目的とするエキスパートシステムの試作結果について述べている。本システムは異常診断システムDISKETの機能を拡張しており、従来の機能に対し次の特徴を有している。(1)スクラム条件毎にスクラムの原因をフレームで表すことにより知識ベースの構造を簡単化している。(2)知識ベースに数式を定義しルールに数式を取り入れることによりルール表現に柔軟性を持たせている。本システムの性能を過渡事象を用いて評価した結果、検知された定常からのずれの原因が同定され、スクラム作動の時間余裕がスクラム回避のための手順と共に示され、外乱発生初期に対し、本手法は有効であることがわかった。
吉田 一雄; 横林 正雄
JAERI-M 89-184, 157 Pages, 1989/11
原子炉異常診断システムDISKETは、原子力発電所において異常が発生した場合に、その種類および原因の診断を行うシステムとして、原研において開発したシステムである。本システムは、原因同定の手法として人工知能の一分野である知識工学を応用しており、診断のための推論を行う推論エンジン「IERIAS」と、それに必要な知識が納められている知識ベースから成る。また、本システムの特徴として、事象の時間的変化を推論で考慮できること、大量のルールを効率的に処理するために知識ベースがユニット化されていること等が挙げられる。DISKETは、原子炉の異常診断を目指して開発されたが、推論エンジンと知識ベースが完全に分離独立しているので、推論に必要な知識がIF-THEN形式のルールで表現できる分野では、DISKETを利用して診断、推論が行える。本報告書は、DISKETの利用者の便に供するためにまとめたものである。
吉田 一雄
JAERI-M 89-183, 13 Pages, 1989/11
知識工学的手法に基づく原子炉異常診断技術の実炉への応用を考えた場合重要となるオンライン形式による常時監視型診断機能と誤信号の識別機能に関して、手法の検討およびDISKETシステムの現行の知識表現形式を用いての上記二機能の実現の可能性について検討した。まず計算機上にオンライン診断のための模擬システムを構築した。このシステムを用いて、早期異常検知から原因の同定を行う異常診断へ自動的に移行する常時監視型診断機能およびプラントパラメータ間の相互関係より誤信号を識別する機能をルールで表現し、典型的事故事例に対して診断を行い、その検証を行った。その結果、DISKETの知識ベースの特徴であるユニット構造により異常検知から診断への効率的な処理が可能であったこと、誤信号識別ルールを用いることで診断の確度が向上できることを確認した。
吉田 一雄; 横林 正雄; 松本 潔; 鴻坂 厚夫
Journal of Nuclear Science and Technology, 26(11), p.1002 - 1012, 1989/11
知識のルール表現を用いたエキスパートシステムの開発において直面する困難な問題の一つに、知識ベースをいかに客観性を保ちつつ効率良く作成するかがある。これに対する一つの試みとして、まず系統的な方法で知識ベースのプロトタイプを生成させ、次に実用システムでの使用に耐えるように専門知識を用いて改良を行うという知識ベース構築法を提案する。この手法の検証として原研で開発したエキスパートシステムDISKETのための知識ベースをPWRシミュレータから得たデータを基に作成した。統計的手法の一つである因子分析等を用い事故の分類、確信度の決定を行いプロトタイプ知識ベースを作成し、これを用いて多重故障も含めた種々の外乱に対する診断を行い良好な結果を得た。これにより本手法はプロトタイプの知識ベース構築に有効であることがわかった。
五福 明夫*; 岡崎 文大*; 吉川 栄和*; 藤木 和男; 鴻坂 厚夫; 若林 二郎*
Tech. Rep. Inst. At. Energy,Kyoto Univ., 211, p.1 - 57, 1989/05
米国Prairie Island1号炉で1979年に生じた蒸気発生器伝熱管破損事故に関し、RELAP5/Mod1コードによるシミュレーションを行った。シミュレーションの目的は原子力発電プラントの異常診断システムの開発にあたって事故時のプラントパラメータ過渡変化について実際のプラントからのデータの代用と成り得る模擬データを供給するための解析コードとその入力モデルを整備することである。計算は伝熱管破損後3200秒までの時間について行った。計算結果はプラント記録及び原研でRETRAN-02コードにより実施された解析結果と良く一致しており、若干の改良すべき点はあるものの、RELAP5/Mod1コードと今回用いた入力モデルの組合せが、事故時のPWRプラントの全体挙動を模擬する道具として有効な事が示された。(本報告は原研側発表者が、旧原子炉安全解析研究室に所属中に行なった協同研究の一部である。)
