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氏田 博士*; 森本 達也*; 二神 敏; 山野 秀将; 栗坂 健一
Proceedings of PSAM 2023 Topical Conference AI & Risk Analysis for Probabilistic Safety/Security Assessment & Management, 8 Pages, 2023/10
本研究は、AI技術を使用したPRA手法の開発を目的とする。この目的のため、最初のステップとして、フォールトツリー(FT)を自動作成するためのAIツールと信頼性データベースを構築するための自動故障判定手法の開発を含む3年間のプログラムを実施している。これらのAIツールは、ユーザーの影響を受けることなく、誰でも簡単に同じ品質のPRAを実行できるようにすることを目的とする。自動故障判定手法として、NUCIA(軽水炉用)やCORDS(ナトリウム冷却高速炉用)の国内信頼性データベースから故障発生箇所(システム・機器)、故障モード、原因を抽出し、AI技術を用いてデータベース化するAIツールを開発した。
鍋島 邦彦; 鈴土 知明; 鈴木 勝男; Tuerkcan, E.*
Journal of Nuclear Science and Technology, 35(2), p.93 - 100, 1998/02
被引用回数：38 パーセンタイル：91.62(Nuclear Science & Technology)本論文では、ニューラルネットワークを利用した原子炉運転中の異常検知について述べる。この手法の基本原理は、実際のブラントから測定されたプロセス信号とプラントモデルから得られる出力信号の誤差が大きくなる場合に異常を検知するものであり、プラントは3層のオートアソシアティブ型ニューラルネットワークでモデル化されている。オートアソシアティブ型ネットワークを用いると、未知のプラント状態を検知できるという利点がある。ここで用いる新しい学習方法は、一般的な誤差逆伝播アルゴリズムを改良したもので、ニューラルネットワークによるプラントの動的モデルが得られる。実炉による試験の結果、このプラント監視システムが、原子炉の起動、停止、定常運転を含めた広い出力範囲にわたって、実時間で微小な異常兆候を的確に検知できることが明らかになった。
弘田 実彌; 篠原 慶邦; 斉藤 慶一*; 黒田 義輝*; 福西 宏有*; 西原 英晃*; 藤田 祐志*; 角田 十三男*; 田村 誠司*; 須田 信英*
日本原子力学会誌, 24(3), p.188 - 198, 1982/00
被引用回数：0 パーセンタイル：0.00(Nuclear Science & Technology)原子炉雑音解析の安全関連応用における最近の進歩を、1981年10月に東京で開催された第3回原子炉雑音専門家会合(SMORN-III)で発表された論文を中心にレビューした。ARモデルの応用、コヒーレンス解析およびパターン認識技法における進歩は1977年のSMORN-II以後著しい。炉雑音解析にもとづく原子炉診断システムの開発も進み、原子力発電プラントへの安全関連応用における実際的経験が蓄積されつつある。PWRにおける内部構造物の振動の定量的監視、BWRにおける炉心安定性や制御系特性の診断など、その進歩は注目に値する。また、LMFBRにおけるナトリウム沸騰検出のため、音響法も改良されてきた。さらに、SMORN-IIIと関連して日本が実施した炉雑音解析ベンチマークテストは成功し、ベンチマークテストの第2段階へ進むことが可能となった。
