統計的手法を利用した廃棄物の性状把握のための計画作成法の調査; データ品質目標プロセス

村上 昌史; 佐々木 紀樹

JAEA-Review 2022-004, 106 Pages, 2022/06

JAEA-Review-2022-004.pdf:3.95MB

日本原子力研究開発機構に保管されている多数の放射性廃棄物を処理処分していくためには、廃棄物の性状把握のために多くの分析データが必要となる。海外の原子力施設においては、費用対効果が大きい性状把握計画を作成する手段として、「データ品質目標(DQO)プロセス」を用いることが一般的になっている。DQOプロセスは、米国環境保護庁(EPA)において開発されてきた多段階の計画作成プロセスであり、環境データ収集を伴う様々なプロジェクトにおいて、科学的に厳密かつ費用対効果が大きいデータ収集計画作成のために利用可能であるとされているものである。バックエンド推進部では、今後の保管廃棄物の性状把握において、統計的手法を取り入れることにより必要な費用を削減することを検討しており、これに向けてDQOプロセスに関する文献調査を実施してきた。本調査は、EPAがこれまでに刊行したDQOプロセスに関する手引書を中心として行い、これに加えてEPAの品質体系や計画作成後の作業といった関連事項及び原子力施設における適用例についても実施した。本報告書では、これらの文献調査結果に基づき、DQOプロセスによる計画作成の具体的手順を説明し、DQOプロセスがなぜ開発されたか、どのような変遷を辿ってきたか、及びEPAにおいて現在どのように利用されているかといった背景情報について整理する。また、特に複雑な対象物についての適用例として、過去に生じた多種多様なレガシー廃棄物を有しており、大きな環境汚染問題を抱えている、米国のハンフォードサイトにおける事例についても説明する。本報告書は、統計的サンプリング法を利用する計画を作成する際に重要となる事項や考え方をまとめるだけでなく、複雑な対象物に対する適用事例についても紹介しており、従って様々な廃棄物に対する今後の性状把握計画の作成において参考になると考えられる。

Statistical method application to knowledge base building for reactor accident diagnostic system

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

https://doi.org/10.3327/jnst.26.1002

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。