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志風 義明; 斎藤 公明; 谷村 直樹*; 吉村 和也; Liu, X.; 町田 昌彦
Radiation Protection Dosimetry, 201(15), p.1025 - 1042, 2025/09
被引用回数：1 パーセンタイル：0.00(Environmental Sciences)2成分モデルは、速い減衰成分と遅い減衰成分から成り、主要な原子力事故現場周辺の汚染地域における空間線量率の減少傾向を近似するために広く使用されている。しかし、その妥当性は未だ十分に検証されていない。本研究では、2成分モデルの妥当性の評価し、環境半減期のプロファイルを調査するために、高自由度モデルによるLASSO回帰を使用して、福島第一原子力発電所事故後の2011年から2016年にかけて収集された広範な車載調査データを分析した。次に、空間線量率分布の将来予測を、土地利用と初期空間線量率のカテゴリごとに計算した平均環境半減期プロファイルを組み込んだ予測モデル式を使用して行った。予測精度は、異なるモニタリング方法で得られた空間線量率データセットを統合した現在最も信頼できる情報源である統合マップデータとの比較によって検証した。本論文では、上記の環境半減期プロファイルの分析結果、予測モデル計算の評価結果を示すとともに、その結果に至った原因を考察した。
Zheng, X.; 玉置 等史; 柴本 泰照; 丸山 結
日本原子力学会誌ATOMO
, 66(11), p.565 - 569, 2024/11
原子力安全の継続的な改善のためにはリスク情報と不確かさ情報を活用した合理的な意思決定が重要であり、近年ではこれを効率的に実施するために人工知能/機械学習(AI/ML)を活用することが期待されている。本報では、原子力分野におけるAI/MLの活用例を調査し、日本原子力研究開発機構が行うAI/MLを活用した動的確率論的リスク評価(PRA)と不確かさ評価・感度解析の研究状況を紹介する。具体的には、決定論的解析コードと機械学習による代替評価モデルを柔軟に共用できる多忠実シミュレーション手法を構築することで、ランダムサンプリングを用いた動的PRAとソースターム不確かさ評価・グローバル感度解析の効率的な実施を可能とした。
Zheng, X.; 玉置 等史; 高原 省五; 杉山 智之; 丸山 結
Proceedings of Probabilistic Safety Assessment and Management (PSAM16) (Internet), 10 Pages, 2022/09
Uncertainty gives rise to the risk. For nuclear power plants, probabilistic risk assessment (PRA) systematically concludes what people know to estimate the uncertainty in the form of, for example, risk triplet. Capable of developing a definite risk profile for decision-making under uncertainty, dynamic PRA widely applies explicit modeling techniques such as simulation to scenario generation as well as the estimation of likelihood/probability and consequences. When quantifying risk, however, epistemic uncertainties exist in both PRA and dynamic PRA, as a result of the lack of knowledge and model simplification. The paper aims to propose a practical approach for the treatment of uncertainty associated with dynamic PRA. The main idea is to perform the uncertainty analysis by using a two-stage nested Monte Carlo method, and to alleviate the computational burden of the nested Monte Carlo simulation, multi-fidelity models are introduced to the dynamic PRA. Multi-fidelity models include a mechanistic severe accident code MELCOR2.2 and machine learning models. A simplified station blackout (SBO) scenario was chosen as an example to show practicability of the proposed approach. As a result, while successfully calculating the probability of large early release, the analysis is also capable to provide uncertainty information in the form probability distributions. The approach can be expected to clarify questions such as how reliable are results of dynamic PRA.
Zheng, X.; 玉置 等史; 杉山 智之; 丸山 結
Reliability Engineering & System Safety, 223, p.108503_1 - 108503_12, 2022/07
被引用回数：41 パーセンタイル：88.08(Engineering, Industrial)Dynamic probabilistic risk assessment (PRA) more explicitly treats timing issues and stochastic elements of risk models. It extensively resorts to iterative simulations of accident progressions for the quantification of risk triplets including accident scenarios, probabilities and consequences. Dynamic PRA leverages the level of detail for risk modeling while intricately increases computational complexities, which result in heavy computational cost. This paper proposes to apply multi-fidelity simulations for a cost- effective dynamic PRA. It applies and improves the multi-fidelity importance sampling (MFIS) algorithm to generate cost-effective samples of nuclear reactor accident sequences. Sampled accident sequences are paralleled simulated by using mechanistic codes, which is treated as a high-fidelity model. Adaptively trained by using the high-fidelity data, low-fidelity model is used to predicting simulation results. Interested predictions with reactor core damages are sorted out to build the density function of the biased distribution for importance sampling. After when collect enough number of high-fidelity data, risk triplets can be estimated. By solving a demonstration problem and a practical PRA problem by using MELCOR 2.2, the approach has been proven to be effective for risk assessment. Comparing with previous studies, the proposed multi-fidelity approach provides comparative estimation of risk triplets, while significantly reduces computational cost.
武田 信和; 中平 昌隆; 多田 栄介; 藤田 聡*; 藤田 隆史*
日本地震工学会論文集(インターネット), 4(3), p.298 - 304, 2004/04
ITERはトカマク型の国際核融合実験装置であり、主要機器は、超伝導コイル,真空容器等で、運転温度は4Kから200
Cまでと幅広い。このため、主要機器の支持構造はトーラス構造の半径方向に柔軟,鉛直方向に剛となるよう、多層板バネ構造を採用している。この結果トカマク装置の水平方向固有振動数は4Hzと低く、さらに地震に対しては国際標準のIAEAに照らし、地表加速度0.2gで標準設計しており、これを超える地震を想定する場合は免震が必要となる。これらの特殊事情により、ITERの動的特性を把握するための解析,実験を日本で実施している。動解析では、日本のサイト及び免震を考慮した地震動により装置の健全性を確認した。この裏付けデータ取得のため、縮小モデルの振動試験体の製作を開始した。最初の試験として、コイル単体及び支持脚単体の固有振動数及び剛性データを取得した。本論文では、ITER主要機器の動特性を把握する日本の解析及び実験の現状と計画を述べる。
加藤 一郎*; 高西 淳夫*; 久米 悦雄
JAERI-M 93-189, 39 Pages, 1993/10
日本原子力研究所では、原子力知能化システム技術の研究テーマのもとで、2足歩行ロボットの研究を行っている。これまでに、2足歩行ロボット設計研究の観点から、直進歩行に関して種々のタイプの安定動作の解析が可能なシミュレーションソフトウェアを開発した。現在これに加えて、方向転換などの複雑な歩行パターンのシミュレーションを進めている。しかし、頑強な歩行を実現するためには、ロボットが歩行中に静止した物体との接触等によって受ける外力に耐える能力も必要である。そのため、このシミュレーションに必要となる種々のデータやその外乱を伴う2足歩行技術に関して調査を実施した。本報告書は、早稲田大学における2足歩行ロボットWL-12RIII及びIVの外乱のある環境下における歩行モデルに関する調査報告であり、その機械モデル、制御システム、歩行制御法及び歩行実験について述べたものである。
加藤 一郎*; 高西 淳夫*; 久米 悦雄
JAERI-M 92-197, 46 Pages, 1992/12
日本原子力研究所では、原子力知能化システム技術の研究テーマの下で2足歩行ロボットの研究を行っている。これまでに2足歩行ロボット設計研究の観点から、直進完全歩行のシミュレーションを実現した。また、現在シミュレーション結果の妥当性の検証と機械モデルの機構や特性等ハードウェアに関する問題点を明らかにするために、ハードウェア化を目的としたモデル開発を進めている。しかし、現在のロボットモデルは方向転換の自由度を持たないため、方向転換用自由度の付加に必要となる。ハードウェアに依存する種々のデータやその方向転換技術に関して調査を実施した。本報告は、早稲田大学における2足歩行ロボットWL-10Rの方向転換に関する調査報告であり、その歩行制御法、歩行実験、機械モデル及び制御システムについて述べたものである。
