Real-time inversion of radioactive source distribution using air dose rate measurements via least absolute shrinkage and selection operator method

Shi, W.*; 町田 昌彦; 岡本 孝司*; Luo, X.*; Feng, W.*; Liu, X.*

Reliability Engineering & System Safety, 272, Part1, p.112538_1 - 112538_18, 2026/08

http://doi.org/10.1016/j.ress.2026.112538

深刻な原子力事故時における緊急対応の信頼性は、放射性線源分布をリアルタイムで確実に監視できるかどうかに大きく依存する。しかし、この安全機能は、監視の死角を生じさせる物理的制約や動的な放出を追跡するには静的手法が不十分であるという問題によって大きく制約されている。本研究では、線源推定の信頼性およびロバスト性を向上させるため、時間正則化を導入したLASSO回帰に基づく動的再構成フレームワークを提案する。具体的には、スライディングウィンドウ型の時間ペナルティ機構を導入し、時間ステップ間の線源変化に対してノルム制約を課すことで、物理的連続性を確保する。また、放射線遮蔽や時間的に変動する強度によるバイアスを補正するため、寄与行列および測定ベクトルを正規化した。検証には、内部遮蔽を有する二室モデルを用い、PHITS(モンテカルロシミュレーション)を用いて実施した結果、遠隔測定データから動的線源を高精度に再構成できることが示された。時間正則化は、空間エイリアシングを抑制し、状況認識能力を向上させる。スライディングウィンドウ幅(正則化なし)の場合、ホットスポット位置は大きく変動し、平均絶対誤差の変動量は約であった。一方、では空間的一貫性が改善され、誤差変動量は程度まで低減した。比較解析の結果、精度と計算コストのバランスの観点からが最適であることが示された。本研究は、困難な条件下においても線源位置および強度を高精度で追跡可能とする、動的ハザード評価のためのより信頼性の高い手法を提示するものである。提案手法は、原子力施設における緊急時管理のレジリエンスと安全性を向上させる意思決定支援ツールとしての活用が期待される。

令和6年度工務技術部年報

原子力科学研究所 工務技術部

JAEA-Review 2026-011, 97 Pages, 2026/06

JAEA-Review-2026-011.pdf:4.39MB

工務技術部は、原子力科学研究所及びJ-PARCの水、電気、蒸気、排水等のユーティリティ施設、原子炉施設、核燃料物質使用施設等の特定施設(受変電設備、非常用電源設備、気体・液体廃棄設備、圧縮空気設備)並びに一般施設の機械室設備の運転、保守管理を担っている。さらに、建物・設備の補修・改修工事及び点検・整備業務、電子装置及び機械装置の工作業務も担っている。本報告書は、令和6年度の当部の業務実績の概況、主な管理データ及び技術開発の概要を記録したものであり、今後の業務の推進に役立てられることを期待する。

Development of LASSO based optimized scheme for reconstructing radioactive source distributions using monitoring air dose rates

Shi, W.*; 町田 昌彦; 山田 進; 岡本 孝司*

Measurement, 258(Part D), p.119444_1 - 119444_15, 2026/01

https://doi.org/10.1016/j.measurement.2025.119444

Clarifying the distribution of radioactive sources within nuclear facilities is crucial for ensuring worker safety during decommissioning and for responding to accidents. However, air dose rate measurements in restricted areas are often limited due to complex structures and high radiation levels in contaminated rooms. To address this, we have proposed a machine learning-based approach, the Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO), to reconstruct radioactive source distributions in simplified room models. LASSO method indicates the good performance of reconstructing radioactive source with high accuracy inside simple room model. However, in more complex environments, obstacles can degrade reconstruction accuracy. To overcome these limitations, we developed an optimized scheme based on the LASSO method to improve inverse estimation in complex rooms. In this scheme, the impact of shielding structures is mitigated by normalizing the radioactive contributions from sources. A series of numerical simulations demonstrate that the optimized approach outperforms the non-optimized version in accurately reconstructing source distributions. Furthermore, experiments in a room with complex structures validate the effectiveness of the optimized method. The inverse estimations performed on experimental data confirm that the use of a normalized contribution matrix significantly improves accuracy by reducing the influence of shielding. Conclusively, this paper optimizes LASSO scheme for reconstructing radioactive source distributions in complex building room using air dose rate measurements. It shows significant improvements over existing scheme and is verified to be successfully applied in complicated situations with high accuracy. We confirm that optimized LASSO scheme holds significant promise for future monitoring and decommissioning projects in both operational and damaged nuclear facilities.

Development of reconstruction method of void distribution for ultrasonic tomography using a machine learning algorithm

小島 侑也*; 村川 英樹*; 杉本 勝美*; 近藤 哲平*; 阿部 雄太; 相澤 康介

Proceedings of 13th International Symposium on Measurement Techniques for Multiphase Flows (ISMTMF 2025) (Internet), 5 Pages, 2025/10

This study proposes a novel void distribution reconstruction method utilizing a machine learning (ML) algorithm in ultrasonic UT) to improve the accuracy of void distribution reconstruction. A simple neural network trained with 1920 simulated single spherical bubble data with a diameter of 5 mm achieved high accuracy (correlation coefficients) when predicting the simulated waveforms. However, the direct application of the method to the experimental data yielded poor results owing to the inherent noise in the real experimental data. To address this challenge, two data techniques were introduced: applying the maximum value within a moving window and subtracting the received waveforms from those obtained without bubbles. These preprocessing methods enabled the prediction of the void distribution obtained from the experimental data.

令和5年度工務技術部年報

原子力科学研究所 工務技術部

JAEA-Review 2025-018, 83 Pages, 2025/09

JAEA-Review-2025-018.pdf:4.99MB

工務技術部は、原子力科学研究所及びJ-PARCの水、電気、蒸気、排水等のユーティリティ施設、原子炉施設、核燃料物質使用施設等の特定施設(受変電設備、非常用電源設備、気体・液体廃棄設備、圧縮空気設備)並びに一般施設の機械室設備の運転、保守管理を担っている。さらに、建物・設備の補修・改修工事及び点検・整備業務、電子装置及び機械装置の工作業務を行ってきた。本報告書は、令和5年度の工務技術部の業務実績の概況、主な管理データ及び技術開発の概要を記録したものであり、今後の業務の推進に役立てられることを期待する。

Experimental study of two-phase flow in a four-by-four unheated rod bundle for validation of thermal-hydraulics simulation codes

Muhammad, I.; 永武 拓; 上澤 伸一郎; 小野 綾子

Proceedings of 21st International Topical Meeting on Nuclear Reactor Thermal Hydraulics (NURETH-21) (Internet), 12 Pages, 2025/08

本研究は、二相流実験のデータを用いてACE-3Dを検証することを目的としている。この目的のため、44の非加熱模擬燃料集合体を用いて水および蒸気による二相流実験を実施した。実験では、高温高圧条件下でワイヤメッシュセンサを用いて時間平均ボイド率分布を測定した。実験結果を分析し、燃料集合体内の二相流挙動特性をよりよく理解するためにボイド率分布等のデータを可視化した。実験データは、高圧領域を含む幅広い実験条件を包含しており、熱水力学コードの検証に使用できるように整備された。最後に、ACE-3Dコードを用いて二相流実験の条件で解析を実施した。そして、計算結果を実験結果と比較し、今後のシミュレーションにおいてACE-3Dを改善するための問題点を明らかにした。

Two-group drift-flux model for upward cap-bubbly two-phase flows in large square channels

孫 昊旻; 日引 俊*

International Journal of Heat and Mass Transfer, 237, p.126445_1 - 126445_14, 2025/02

https://doi.org/10.1016/j.ijheatmasstransfer.2024.126445

Various bubbles exist in two-phase flows. A practical approach is classifying the bubbles into two groups based on their drag coefficients. Two-group two-fluid model can potentially provide the most accurate analysis of two-phase flows. Two-group drift-flux model should be established as a constitutive equation to simplify the two-group two-fluid model for its practical use. The drift-flux model for large square channels has seldom been investigated, even though such channels exist in various engineering systems. This study developed the two-group drift-flux model for large square channels based on experimental databases.

Quantifying uncertainty induced by scattering angle distribution using maximum entropy method

丸山 修平; 山本 章夫*; 遠藤 知弘*

Annals of Nuclear Energy, 205, p.110591_1 - 110591_13, 2024/09

https://doi.org/10.1016/j.anucene.2024.110591

This study developed a new method for evaluating the uncertainty in reactor core/shielding characteristics attributable to the scattering angle distribution, employing a random sampling (RS) technique integrated with continuous energy Monte Carlo (CEMC) calculations. The impact of neutron scattering angle is not negligible in the analysis of fast reactor cores and shielding. Recent advancements have enabled the high-accuracy assessment of nuclear data-induced uncertainty by merging CEMC calculations and the RS technique. Nonetheless, a method to quantify uncertainty due to scattering angle distribution remains unestablished. This study introduces a new approach for uncertainty quantification related to scattering angle distribution in CEMC-RS, utilizing the maximum entropy method. The effectiveness of this method was verified through comparison with results from the classical deterministic uncertainty quantification approach based on generalized perturbation theory. Overall, this method offers a more accurate tool for nuclear engineers and researchers in evaluating and managing uncertainties in reactor design and safety analysis.

キャビテーション損傷進展挙動に及ぼす入力強度の影響に関する検討

涌井 隆; 高岸 洋一*; 二川 正敏

材料, 73(6), p.520 - 526, 2024/06

https://doi.org/10.2472/jsms.73.520

キャビテーション損傷は、高強度パルス中性子源の水銀ターゲット容器の構造耐久性を予測する上で重要な因子の1つである。水銀ターゲット容器の運転条件を模擬した入力強度でのピット形状の数値解析と基礎実験の比較に基づいて、キャビテーション気泡の崩壊は、衝撃速度160200m/sのマクロジェットが発生し、衝撃圧力34GPaが負荷していることが推定された。また、キャビテーション気泡の攻撃性、成長した気泡の最大径の分布及び水銀中の気泡の空間的分布を考慮すると、入力強度のおよそ4乗に比例することが統計的に理解することができた。

Estimation of continuous distribution of iterated fission probability using an artificial neural network with Monte Carlo-based training data

Tuya, D.; 長家 康展

Journal of Nuclear Engineering (Internet), 4(4), p.691 - 710, 2023/11

https://doi.org/10.3390/jne4040043

モンテカルロ中性子輸送計算手法は、固有値や積分中性子束などの様々な量を正確に評価するために用いられる。しかし、ある分布量を求める場合、モンテカルロ法では連続的な分布が得られないのが一般的である。近年、モンテカルロ法で連続分布を得るために、関数展開法やカーネル密度推定法が開発されている。本論文では、モンテカルロ法によって得られた訓練データと人工ニューラルネットワーク(ANN)モデルを用いたある物理量に対する連続分布の推定手法を提案する。概念実証として、2つの核分裂体系における反復核分裂確率(IFP)の連続分布をANNモデルにより推定した。ANNモデルによるIFP分布を、元のデータセット及びPARTISNコードで得られた随伴角中性子束と比較した。比較の結果、一致や不一致の程度はさまざまであったが、ANNモデルはIFP分布の一般的な傾向を学習することを確認した。