令和5年度東京電力福島第一原子力発電所周辺における航空機モニタリング及び無人飛行機による放射線モニタリングに係る技術開発(受託研究)

普天間 章; 眞田 幸尚; 中間 茂雄; 佐々木 美雪; 越智 康太郎; 長久保 梓; 澤幡 義郎*; 川崎 義晴*; 岩井 毅行*; 平賀 祥吾*; et al.

JAEA-Technology 2024-021, 232 Pages, 2025/03

JAEA-Technology-2024-021.pdf:25.79MB

2011年3月11日に発生した東北地方太平洋沖地震による津波に起因する東京電力福島第一原子力発電所事故では、大量の放射性物質が周辺環境に飛散した。事故直後から、放射線の分布を迅速かつ広範囲に測定する手段として、航空機を用いた空からの測定方法が採用されている。日本原子力研究開発機構は、原子力規制庁からの受託事業として、有人ヘリコプター及び無人ヘリコプターを使用して、東京電力福島第一原子力発電所周辺の航空機モニタリングを継続的に実施してきた。本報告書では、令和5年度に実施したモニタリング結果について取りまとめ、過去のモニタリング結果との比較から空間線量率等の変化量を評価し、その変化要因について考察した。また、航空機モニタリングによる計数率から空間線量率への換算精度向上のために、地形の起伏を考慮に入れた解析を行った。地形の起伏を考慮する前後の解析結果を比較し、本手法による換算精度向上の効果を評価した。さらに、有人ヘリコプターについては、空気中のラドン子孫核種の弁別手法を測定結果に適用し、ラドン子孫核種が航空機モニタリングに与える影響を評価した。加えて、より効率的に広範囲な航空機モニタリングを展開するため、無人航空機によるモニタリングの技術開発を進めた。

Evaluation of excavation damaged zones (EDZs) in Horonobe Underground Research Laboratory (URL)

畑 浩二*; 丹生屋 純夫*; 青柳 和平

International Journal of the JSRM (Internet), 20(1), p.240104_1 - 240104_4, 2024/11

https://doi.org/10.11187/ijjsrm.240104

地層処分技術の信頼性向上において、長期間にわたる岩盤のモニタリングが重要な研究課題となる。そこで、2014年に、幌延深地層研究センターの350m以深の立坑周辺に、岩盤掘削時の振動(AE)、間隙水圧、温度の3種類の特性を取得できる光ファイバー式センサーを設置し、岩盤の水理・力学的な挙動のモニタリングを開始した。計測の結果、立坑の掘削中は、壁面から約1.5mの範囲でAEが頻発した。また、同領域における透水係数は、健岩部と比較して24桁高かった。さらに、数値解析の結果、立坑掘削時の間隙水圧の上昇が、立坑周辺の割れ目発生の主な要因であることを明らかにした。これらの計測・解析結果を基に、掘削損傷領域の概念モデルを構築した。このモデルは、地層処分において、安全評価に資する情報として活用されることが期待できる。

Analysis of the relationship between ambient dose, ambient dose equivalent and effective dose in operational neutron spectra

遠藤 章

Radiation Protection Dosimetry, 200(13), p.1266 - 1273, 2024/08

https://doi.org/10.1093/rpd/ncae157

本研究では、外部中性子照射における周辺線量、周辺線量当量及び実効線量の関係を、様々な作業場の163種類の中性子スペクトルを用いて分析した。その結果、実効線量の評価に対して、は中性子のエネルギー分布によっては著しく過大あるいは過小評価する一方、は過大評価の場合でも適度な範囲内で合理的な推定値を与えることが明らかになった。本研究は、特に高エネルギー中性子が存在する環境における線量評価に対して、実用量の要件から見たの限界との優位性を示した。

アルファ微粒子の実測に向けた単一微粒子質量分析法の高度化(委託研究); 令和4年度英知を結集した原子力科学技術・人材育成推進事業

廃炉環境国際共同研究センター; 大阪大学*

JAEA-Review 2023-040, 104 Pages, 2024/05

JAEA-Review-2023-040.pdf:5.01MB

日本原子力研究開発機構(JAEA)廃炉環境国際共同研究センター(CLADS)では、令和4年度英知を結集した原子力科学技術・人材育成推進事業(以下、「本事業」という。)を実施している。本事業は、東京電力ホールディングス株式会社福島第一原子力発電所の廃炉等をはじめとした原子力分野の課題解決に貢献するため、国内外の英知を結集し、様々な分野の知見や経験を、従前の機関や分野の壁を越えて緊密に融合・連携させた基礎的・基盤的研究及び人材育成を推進することを目的としている。平成30年度の新規採択課題から実施主体を文部科学省からJAEAに移行することで、JAEAとアカデミアとの連携を強化し、廃炉に資する中長期的な研究開発・人材育成をより安定的かつ継続的に実施する体制を構築した。本研究は、令和3年度に採択された研究課題のうち、「アルファ微粒子の実測に向けた単一微粒子質量分析法の高度化」の令和4年度分の研究成果について取りまとめたものである。本研究は、燃料デブリ取り出しの際に発生するウランやプルトニウムを含むアルファ微粒子のリアルタイムモニタリングに向け、単一微粒子質量分析法の高度化を目的とする。令和4年度において、改良型ATOFMSの試作装置を製作し、粒子検出部の捕集効率、検出効率の測定、TOFスペクトル測定を実施した。捕集効率が約85%、検出効率が約60%、粒子検出効率は約6%と見積もられた。レーザー光のビームプロファイルが均質となるように光学系を構築すれば、より高い効率で微粒子を検出することができると考えられる。肥大化濃縮法では、濃縮部ならびに肥大化の試験を行い、微粒子を高効率で溶液中に濃縮捕集できること、製作したエアーアシスト型アトマイザでは肥大微粒化効率が非常に低いことがわかった。冷却型捕集装置や超音波アトマイザの使用などの改良策を提案した。(U,Zr)Oペレットから生成した微粒子についてICP-MS分析を実施し、肥大化濃縮装置で捕集した微粒子は捕集の際にUの一部が超純水に溶解することを見出した。肥大化装置の効率を算出し、効率が約0.1%であると定量した。(U,Zr)O微粒子の表面状態をSEMEDSを用いて観察し、大きさが100nm程度のUを含んだ粒子による集合体が観測され、一部の微粒子は肥大化に成功していることが示唆された。

2023年秋の大会福島特別プロジェクトセッション(保健物理・環境科学部会共催) ALPS処理水海洋放出に関する経緯とその理解

寺阪 祐太; 飯本 武志*; 三倉 通孝*; 藤田 玲子*

日本原子力学会誌ATOMO, 66(4), p.203 - 207, 2024/04

https://doi.org/10.3327/jaesjb.66.4_203

本報告は、日本原子力学会2023年秋の年会で開催した福島特別プロジェクト企画セッション(保健物理・環境科学部会共催)のとりまとめである。本企画セッションは「ALPS処理水海洋放出に関する経緯とその理解」と題して、資源エネルギー庁および環境省の担当官にALPS処理水の扱いに関する経緯と取組み、海域環境モニタリング等についての講演をいただくとともに、福島特別プロジェクトより海洋放出に関する世論調査(2022年秋)の結果を紹介した。講演後の会場全体での議論を通じて、処理水海洋放出の事実関係が学会関係者間で共有された。

令和4年度緊急時対応技術適用のためのバックグラウンド航空機モニタリング及び無人航空機による放射線モニタリングに係る技術開発(受託研究)

普天間 章; 眞田 幸尚; 佐々木 美雪; 川崎 義晴*; 岩井 毅行*; 平賀 祥吾*; 萩野谷 仁*; 松永 祐樹*; 圷 雄一郎*; 新井 仁規*; et al.

JAEA-Technology 2023-026, 161 Pages, 2024/03

JAEA-Technology-2023-026.pdf:14.66MB

2011年(平成23年)3月11日に発生した東北地方太平洋沖地震による津波に起因した東京電力福島第一原子力発電所事故によって、大量の放射性物質が周辺環境に飛散した。事故直後より、放射線の分布を迅速かつ広範囲に測定する手法として、有人ヘリコプター等を用いた航空機モニタリングが活用されている。本モニタリング技術を原子力施設等の事故時における緊急時モニタリングに活用し、モニタリング結果を迅速に提供するために、全国の発電所周辺におけるバックグラウンド放射線量や地形的特徴、管制空域等の情報を事前に整備している。令和4年度は関西電力(株)美浜発電所並びに日本原子力発電(株)敦賀発電所及び四国電力(株)伊方発電所の周辺について航空機モニタリングを実施し、バックグランド放射線量及び管制区域等の情報を整備した。さらに、有人ヘリコプター等を用いた航空機モニタリングの代替技術として期待されている無人航空機によるモニタリングの技術開発を進めた。本報告書は、それらの結果及び抽出された技術的課題についてまとめたものである。

アルファ微粒子の実測に向けた単一微粒子質量分析法の高度化(委託研究); 令和3年度英知を結集した原子力科学技術・人材育成推進事業

廃炉環境国際共同研究センター; 大阪大学*

JAEA-Review 2023-039, 71 Pages, 2024/03

JAEA-Review-2023-039.pdf:4.43MB

日本原子力研究開発機構(JAEA)廃炉環境国際共同研究センター(CLADS)では、令和3年度英知を結集した原子力科学技術・人材育成推進事業(以下、「本事業」という)を実施している。本事業は、東京電力ホールディングス株式会社福島第一原子力発電所の廃炉等を始めとした原子力分野の課題解決に貢献するため、国内外の英知を結集し、様々な分野の知見や経験を、従前の機関や分野の壁を越えて緊密に融合・連携させた基礎的・基盤的研究及び人材育成を推進することを目的としている。平成30年度の新規採択課題から実施主体を文部科学省からJAEAに移行することで、JAEAとアカデミアとの連携を強化し、廃炉に資する中長期的な研究開発・人材育成をより安定的かつ継続的に実施する体制を構築した。本研究は、令和3年度に採択された研究課題のうち、「アルファ微粒子の実測に向けた単一微粒子質量分析法の高度化」の令和3年度分の研究成果について取りまとめたものである。本研究は、燃料デブリ取り出しの際に発生するウランやプルトニウムを含むアルファ微粒子のリアルタイムモニタリングに向け、単一微粒子質量分析法の高度化を目的とする。令和3年度において、質量分解能を向上する改良型単一微粒子質量分析計(ATOFMS)の開発に向けて、シミュレーションによりイオン軌道や飛行距離を最適化した結果、市販ATOFMSと比べて10倍以上の質量分解能ならびに9倍以上のイオン透過率が得られる構造を得、さらにそれに適合する粒子検出部の設計を完了した。また、検出効率を改善するために新たに開発する肥大化濃縮装置を設計し、それに必要な装置や部品を購入した。試作した肥大化部を用いて予備実験を行い、溶液から乾燥微粒子を製造できること等を確認した。模擬アルファ微粒子の粒径ならびに含有元素分布に関する研究。さらに、模擬アルファ微粒子の表面状態観測を実施し、気化・凝縮を経て生成したと考えられるサブmの粒径を持つ球状微粒子と、原料が飛散したと考えられる不定形の粒子が存在することを見出した。また、濃縮肥大化した粒子に対する表面状態等の性状分析も可能であることを見出した。

Assessment of caesium-137 detections at CTBTO radionuclide monitoring stations in East Asia and their relationship to Asian dust dispersion

古野 朗子; 大森 隆太*; 舘岡 永憲*; 皆川 友哉*; 栗原 寿幸; 山本 洋一; 冨田 豊

Pure and Applied Geophysics, 14 Pages, 2024/00

https://doi.org/10.1007/s00024-024-03620-y

包括的核実験禁止条約(CTBT)沖縄核種監視所(JPP37)は、沖縄本島中部の東シナ海に面した丘の上にあり、島内には原子力施設はないが、時折Cs-137が検出される。本研究では、JPP37におけるCs-137の検出に焦点を当て、近隣の観測点における同時検出の比率や、東アジア内陸部から飛来する黄砂との関係を調べた。解析対象であるJPP37における2020年から2023年までのCs-137検出は春に高頻度であった。東アジアのCTBT放射性核種観測点9カ所のうち、北京、蘭州、モンゴルのウランバートルの検出値も春に高かった。このことから、東アジアにおける黄砂の検出との高い関連性が示唆された。そこで、日本のいずれかの地点で黄砂が観測された場合に、近隣の包括的核実験禁止条約準備機関(CTBTO)の国際監視システム(IMS)9地点でCs-137の検出を確認した。また、高崎、北京、蘭州、ウランバートルで高い検出率を示した。このことから、日本周辺の東アジア地域のIMS粒子状放射性核種観測点で主に春に観測されたCs-137は、黄砂により運搬されるグローバルフォールアウトの影響を拾っている可能性が高いと推察される。さらに、日本近海に飛来する黄砂について予備的な放出源推定解析を行った。大気拡散シミュレーションでは、Cs-137が黄砂の放出源である砂漠から放出されたと仮定して、近傍のIMS粒子状核種観測点でCs-137が検出されたことを説明した。

J-PARC MLF BL11でのスクリーンショットによる測定状況確認システム

岡崎 伸生*; 服部 高典

CROSS Reports(インターネット), 1, p.001_1 - 001_9, 2023/12

https://doi.org/10.57378/crossrep.2023001

大強度陽子加速器施設(J-PARC)の物質・生命科学実験施設(MLF)に設置されているビームラインBL11 PLANETでは、ユーザーがJ-PARCエリア外から実験状況を確認することができなかった。この問題を解決するために、装置制御用計算機(PC)のスクリーンショットを外部端末から取得できる仕組み(RemoShot)を導入した。この仕組みはスクリーンショット制御サーバー、およびMLF側PCとクラウドから構成されており、一連の動作は以下のようになる。1)ユーザーは装置制御用PC上でスクリーンショット制御サーバーを起動する、2)スクリーンショットのリクエストを受けて、スクリーンショット制御サーバーがMLF側PC(測定制御用PC)にSecure Shell(SSH)認証でアクセスし、スクリーンショットを取得、3)取得したスクリーンショットをクラウドストレージに格納、4)ユーザーは認証後、クラウドのスクリーンショットを確認、というように動作する。RemoShotを用いることによって、ユーザーはスマートフォンなどを使い、遠隔地からでも実験状況を確認できるようになり、測定エラーへの対応、想定外のビーム停止によるシーケンスの遅延に対し、いち早く実験計画の見直しが行えるようになった。あわせて、セキュリティや運用コストに関する考察を行った。

Attention-based time series analysis for data-driven anomaly detection in nuclear power plants

Dong, F.*; Chen, S.*; 出町 和之*; 吉川 雅紀; 関 暁之; 高屋 茂

Nuclear Engineering and Design, 404, p.112161_1 - 112161_15, 2023/04

https://doi.org/10.1016/j.nucengdes.2023.112161

To ensure nuclear safety, timely and accurate anomaly detection is of utmost importance in the daily condition monitoring of Nuclear Power Plants (NPPs), as any slight anomaly in a plant may result in an irreversible and serious accident, as well as high costs of maintenance and management. Nevertheless, due to the unique inherent attributes of anomalies, the difficulty of automatic detection in NPPs is increased. Previous model-driven anomaly detection approaches required skilled priori knowledge, leading to their limited usability. Commonly adopted deep learning-based data-driven anomaly detection approaches may not easily acquire the most relevant features when dealing with sensor data containing redundant information with uneven distribution of anomalies. To alleviate these issues, this paper propose an attention-based time series model for anomaly detection to ensure safety in NPPs. First, we employ one-dimension convolutional neural network (1D-CNN) backbone for feature extraction to preserve original inherent features of time series inputs. Subsequently, we originally adopt soft-attention mechanism to automatically extract the most relevant temporal features considering the specificity of anomaly detection in NPPs. The performance of the proposed model was experimentally validated on the High Temperature Gas-cooled Reactor (HTGR) anomaly case dataset simulated using the analytical code. The experimental results indicate that the proposed model was capable of detecting anomalies in NPPs with superior performance to the baseline model, while ensuring fast detection at short time steps.