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論文

Analysis of Fukushima-Daiichi Nuclear Power Plant Unit 3 pressure data and obtained insights on accident progression behavior

佐藤 一憲

Nuclear Engineering and Design, 383, p.111426_1 - 111426_19, 2021/11

The D/W (Drywell) and S/C (Suppression Chamber) pressure data of Fukushima-Daiichi Nuclear Power Plant Unit 3 was analyzed in depth. This analysis provided valuable information related to the accident progression behavior on one hand, and gave a hint for understanding of the debris-to-coolant heat transfer when fuel debris relocated to the pedestal on the other hand. In this unit, the D/W and S/C pressure increased and decreased cyclically with a relationship, which seems to have been dependent on the composition of vapor and non-condensable gases in the S/C cover gas region. Based on this characteristic, the vapor pressure in the S/C cover gas region was evaluated for two pressure decrease cycles during and after the expected debris relocation to the pedestal respectively. This evaluation allowed an understanding that the S/C vapor pressure increased due to the heat transfer from the debris relocated to the pedestal.

論文

Nuclear data processing code FRENDY; A Verification with HTTR criticality benchmark experiments

藤本 望*; 多田 健一; Ho, H. Q.; 濱本 真平; 長住 達; 石塚 悦男

Annals of Nuclear Energy, 158, p.108270_1 - 108270_8, 2021/08

 被引用回数:0 パーセンタイル:0.01(Nuclear Science & Technology)

Japan Atomic Energy Agency has developed a new nuclear data processing code, namely FRENDY, to generate the ACE files from various nuclear libraries. A code-to-experiment verification of FRENDY processing was carried out in this study with criticality benchmark assessments of the high temperature engineering test reactor. The ACE files of the JENDL-4.0 and ENDF-B-VII.1 was generated successfully by FRENDY. These ACE files have been used in MCNP6 transportation calculation for various benchmark problems of the high temperature engineering test reactor. As a result, the k$$_{rm eff}$$ and reaction rate obtained by MCNP6 calculation presented a good agreement compared to the experimental data. The proper ACE files generation by FRENDY was confirmed for the HTTR criticality calculations.

論文

Great achievements of M. Salvatores for nuclear data adjustment study with use of integral experiments

横山 賢治; 石川 眞*

Annals of Nuclear Energy, 154, p.108100_1 - 108100_11, 2021/05

 被引用回数:0 パーセンタイル:0.01(Nuclear Science & Technology)

高速炉のような新型炉の設計において、核特性の予測精度を向上させることは重要な課題である。炉定数調整法(核データ調整法)はこの課題に対する有力な方法論の一つである。炉定数調整法の考え方は1964年に初めて提案されたが、その実用化に向けては長期間に亘って研究が行われている。理論式の確立に約10年間を要したが、実用化に向けては半世紀以上に亘って研究開発が行われている。この分野の研究活動は依然として活発であり、新しい原子炉を開発するためには予測精度の向上が必要不可欠であることを示唆している。2020年3月に逝去されたMassimo Salvatores氏は炉定数調整法の最初の提案者の一人であるとともに、実用化に向けて偉大な貢献を行った研究者である。この分野における同氏の業績をレビューすることは、炉定数調整法の方法論の歴史をレビューすることとほぼ同じことを意味する。われわれはこのレビューがこの分野において今後何を開発すべきかを示唆するものになると期待する。このレビューは、a)炉定数調整法の方法論の確立と、b)実用化に関する成果の二つのテーマで構成される。更に、前者については、炉定数調整法の理論と炉定数調整法の適用必要となる感度係数の数値解法に関する研究の観点からレビューを行う。後者については、積分実験データの利用、不確かさの定量化と設計目標精度の評価、核データ共分散開発の促進の観点からレビューを行う。

報告書

Proceedings of the 2019 Symposium on Nuclear Data; November 28-30, 2019, Kyushu University, Chikushi Campus, Fukuoka, Japan

渡辺 幸信*; 執行 信寛*; 金 政浩*; 岩本 修

JAEA-Conf 2020-001, 236 Pages, 2020/12

JAEA-Conf-2020-001.pdf:13.75MB

2019年度核データ研究会は、2019年11月28日$$sim$$30日に、福岡県春日市にある九州大学筑紫キャンパスの総合研究棟(C-Cube)にて開催された。本研究会は、日本原子力学会核データ部会が主催、日本原子力学会「シグマ」調査専門委員会,日本原子力研究開発機構原子力基礎工学研究センター,日本原子力学会九州支部,九州大学加速器・ビーム応用科学センターが共催した。今回、チュートリアルとして「共鳴理論から統計模型へ」を、講演・議論のセッションとして、「核データ研究及び関連トピックス」、「炉物理研究」、「国際協力」、「原子核物理」、「高エネルギー核データと応用」の5セッションを企画し実施した。さらに、ポスターセッションでは、実験,理論,評価,ベンチマーク,応用等、幅広い研究内容について発表が行われた。参加者総数は85名、それぞれの口頭発表及びポスター発表では活発な質疑応答が行われた。本報告集は、本研究会における口頭発表13件、ポスター発表29件の論文を掲載している。

論文

Voltage drop analysis and leakage suppression design for mineral-insulated cables

広田 憲亮; 柴田 裕司; 武内 伴照; 大塚 紀彰; 土谷 邦彦

Journal of Nuclear Science and Technology, 57(12), p.1276 - 1286, 2020/12

 被引用回数:0 パーセンタイル:0.01(Nuclear Science & Technology)

ケーブル長に沿った電位分布の安定性を達成することを目的として、高温条件に供された時の電気的特性に対する無機絶縁(MI)ケーブルの材料の影響を伝送テストによって調査した。その結果、MIケーブルの絶縁材料として、酸化アルミニウム(Al$$_{2}$$O$$_{3}$$),酸化マグネシウム(MgO)が選定され、ケーブルに沿った電圧降下の発生を確認した。有限要素法(FEM)に基づいた解析を実行し、終端部で検出された電位の漏れを評価した。伝送テストと解析による電圧降下の収率は、Al$$_{2}$$O$$_{3}$$およびMgO材料のMIケーブルにおいてよい一致を示し、FEM解析結果と実験結果との相対的な関係を再現した。電圧降下を抑えるため、同様のFEM解析を行い、芯線直径($$d$$)と芯線間距離($$l$$)を変化させた。$$d$$の変化を考えた場合、MIケーブルの電位分布は、絶縁材料の直径($$D$$)を$$d$$で割って得られる比率$$d/D$$が0.35で最小電圧降下となった。$$l$$を変化させた場合、最小電圧降下は0.5のl/$$D$$であった。

論文

The Joint evaluated fission and fusion nuclear data library, JEFF-3.3

Plompen, A. J. M.*; Cabellos, O.*; De Saint Jean, C.*; Fleming, M.*; Algora, A.*; Angelone, M.*; Archier, P.*; Bauge, E.*; Bersillon, O.*; Blokhin, A.*; et al.

European Physical Journal A, 56(7), p.181_1 - 181_108, 2020/07

 被引用回数:73 パーセンタイル:99.41(Physics, Nuclear)

本論文では、核分裂と核融合のための統合評価済み核データファイルのバージョン3.3(JEFF-3.3)について説明する。中性子との反応が重要な核種の$$^{235}$$U, $$^{238}$$U, $$^{239}$$Pu, $$^{241}$$Am, $$^{23}$$Na, $$^{59}$$Ni, Cr, Cu, Zr, Cd, Hf, Au, Pb, Biについて、新しい核データ評価結果を示す。JEFF-3.3には、核分裂収率, 即発核分裂スペクトル, 核分裂平均中性子発生数の新しいデータが含まれる。更に、放射崩壊, 熱中性子散乱, ガンマ線放出, 中性子による放射化, 遅発中性子, 照射損傷に関する新しいデータも含まれている。JEFF-3.3は、TENDLプロジェクトのファイルで補完しており、光子, 陽子, 重陽子, 三重陽子, $$^{3}$$He核, アルファ粒子による反応ライブラリについては、TENDL-2017から採用した。また、不確かさの定量化に対する要求の高まりから、多くの共分散データが新しく追加された。JEFF-3.3を用いた解析の結果と臨界性, 遅発中性子割合, 遮蔽, 崩壊熱に対するベンチマーク実験の結果を比較することにより、JEFF-3.3は幅広い原子核技術の応用分野、特に原子力エネルギーの分野において優れた性能を持っていることが分かった。

論文

Atmospheric-dispersion database system that can immediately provide calculation results for various source term and meteorological conditions

寺田 宏明; 永井 晴康; 田中 孝典*; 都築 克紀; 門脇 正尚

Journal of Nuclear Science and Technology, 57(6), p.745 - 754, 2020/06

 被引用回数:3 パーセンタイル:76.41(Nuclear Science & Technology)

世界版緊急時環境線量情報予測システムWSPEEDIを用いて福島第一原子力発電所事故時に放出された放射性物質の放出源情報と大気拡散過程の解析を実施してきた。この経験に基づき、原子力緊急時の様々なニーズに対応し緊急時対応計画に有用な情報を提供可能な大気拡散計算手法を開発した。この手法では、原子力施設のような放出地点が既知の場合、放出源情報を特定せず事前に作成しておいた拡散計算結果のデータベースに、提供された放出源情報を適用することで、即座に予測結果を取得することが可能である。この機能により、様々な放出源情報を適用した計算結果と測定データの容易な比較と最適な放出源情報の探索が可能である。この解析手法は、福島事故の放出源情報の推定に適用された。この計算を過去の気象解析データを用いて実施することで、様々な放出源情報と気象条件に対する拡散計算結果を即座に取得することが可能となる。このデータベースは、環境モニタリング計画の最適化や、緊急時対応計画において想定すべき事象の理解等の事前計画に活用可能である。

論文

Development of fission product chemistry database ECUME for the LWR severe accident

三輪 周平; 中島 邦久; 宮原 直哉; 西岡 俊一郎; 鈴木 恵理子; 堀口 直樹; Liu, J.; Miradji, F.; 井元 純平; Afiqa, B. M.; et al.

Mechanical Engineering Journal (Internet), 7(3), p.19-00537_1 - 19-00537_11, 2020/06

軽水炉シビアアクシデントのための核分裂生成物(FP)化学挙動データベースECUMEを構築した。現状のECUMEには、セシウム(Cs)-ヨウ素(I)-ホウ素(B)-モリブデン(Mo)-酸素(O)-水素(H)系の気相化学反応計算のための化学反応とその速度定数のデータセット、炉内構造材であるステンレス鋼とCs蒸気種との高温化学反応モデル、これらの化学反応で重要となるCsBO$$_{2}$$、Cs$$_{2}$$Si$$_{4}$$O$$_{9}$$及びCsFeSiO$$_{4}$$の熱力学データが収納されている。これらのECUMEを用いることにより、特に福島第一原子力発電所事故におけるCs分布で重要となるBWR制御材Bやステンレス鋼の化学的な影響を実態に即した条件により評価でき、炉内のCs分布の予測が可能となる。

報告書

Fission product chemistry database ECUME version 1.1

性能高度化技術開発グループ

JAEA-Data/Code 2019-017, 59 Pages, 2020/03

JAEA-Data-Code-2019-017.pdf:3.26MB
JAEA-Data-Code-2019-017-appendix(CD-ROM).zip:0.09MB

核分裂生成物(FP)化学挙動データベースECUME($$underline{E}$$ffective $$underline{C}$$hemistry database of fission products $$underline{U}$$nder $$underline{M}$$ultiphase r$$underline{E}$$action)は、軽水炉等の原子力施設の重大事故時のFP挙動を支配する化学挙動を評価するために必要な化学反応速度定数データセットCRK (dataset for $$underline{C}$$hemical $$underline{R}$$eaction $$underline{K}$$inetics)、要素モデルセットEM ($$underline{E}$$lemental $$underline{M}$$odel set)、そして熱力学データセットTD ($$underline{T}$$hermo$$underline{D}$$ynamic dataset)の3つのデータセットを格納している。ECUME ver. 1.1は、特に東京電力福島第一原子力発電所の廃炉やそれを受けた軽水炉の安全性向上の取り組みにおいて重要なセシウム, ヨウ素を主な対象として、これらの炉内分布や環境放出量をより正確に評価できるように整備したものである。

論文

Refinement of source term and atmospheric dispersion simulations of radionuclides during the Fukushima Daiichi Nuclear Power Station accident

寺田 宏明; 永井 晴康; 都築 克紀; 古野 朗子; 門脇 正尚; 掛札 豊和*

Journal of Environmental Radioactivity, 213, p.106104_1 - 106104_13, 2020/03

 被引用回数:19 パーセンタイル:95.03(Environmental Sciences)

福島第一原子力発電所事故(特に測定値が利用できない事故初期)の公衆の被ばく線量評価には、大気輸送・拡散・沈着モデル(ATDM)シミュレーションによる放射性核種の環境中時間空間分布の再構築が必要である。このATDMシミュレーションに必要な放射性物質の大気中への放出源情報が多くの研究で推定されてきた。本研究では、ベイズ推定に基づく最適化手法により、これまでに推定した放出源情報とATDMシミュレーションの改善を行った。最適化では、新たに公開された大気汚染測定局で収集された浮遊粒子状物質(SPM)分析による$$^{137}$$Cs大気中濃度を含む様々な測定値(大気中濃度,地表沈着量,降下量)を使用し、拡散計算と測定の比較結果のフィードバックにより放出源情報だけでなく気象計算も改善させた。その結果、ATDMシミュレーションはSPM測定点の大気中濃度と航空機観測による地表沈着量を良く再現した。さらに、最適化放出率とATDMシミュレーションにより主要核種の大気中および地表における時間空間分布(最適化拡散データベース)を構築した。これは、避難者の行動パターンと組み合せた包括的な線量評価に活用される。

論文

企画セッション(「シグマ」特別専門委員会主催、核データ部会共催)「シグマ」特別専門委員会2017、2018年度活動報告,4; 「シグマ」調査専門委員会の活動予定

深堀 智生

核データニュース(インターネット), (125), p.20 - 25, 2020/02

日本原子力学会2019年秋の大会で報告した「シグマ」特別専門委員会の2017-2018年度活動報告の内、「シグマ」調査専門委員会の2019-2020年度の活動予定について解説する。日本原子力学会「シグマ」調査専門委員会では、世界のグローバルな動向を調査・注視しつつ我が国の核データ活動に対する大所高所からの俯瞰的検討や原子力学会以外の広い分野の内外学術機関との連絡、情報交換や学際協力体制の構築を行い、我が国の核データ活動の更なる発展に資することを新委員会の設置目的としている。

論文

A Learning data collection using a simulator for point cloud based identification system

谷藤 祐太; 川端 邦明

Proceedings of International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing (NCSP 2020) (Internet), p.246 - 249, 2020/02

In this paper, we describe a method of acquiring learning data 3D point cloud data as learning data for deep learning using a simulator. Generally, a lot of data is necessary for building classifiers by deep learning approach. By using a simulator, various measurement conditions can be set thus, it is expected to collect variety of data for building high performance classifier. Data collection was conducted by virtual measurement using a mobile robot model and a sensor model. As a feasibility study of evaluating classification performance, we performed a simple identification experiment to confirm performance and applicability to actual measurement data. As a result, a high identification rate of 89 percent to three categories was obtained.

論文

Reconstruction of residents' thyroid equivalent doses from internal radionuclides after the Fukushima Daiichi Nuclear Power Station accident

大葉 隆*; 石川 徹夫*; 永井 晴康; 床次 眞司*; 長谷川 有史*; 鈴木 元*

Scientific Reports (Internet), 10(1), p.3639_1 - 3639_11, 2020/02

 被引用回数:6 パーセンタイル:72.43(Multidisciplinary Sciences)

福島第一原子力発電所事故による住民の内部被ばく線量の再評価を行った。福島県民健康調査による896パターンの行動記録を解析し、大気拡散シミュレーションにより構築した放射性物質の時空間分布データベースを用いて、吸引による甲状腺線量を評価した。屋内退避による除染係数等の効果を考慮した結果、推定した甲状腺線量は測定に基づき評価した線量に近い値となった。1歳児の甲状腺線量の平均値と95パーセンタイル値は、それぞれ1.2から15mSv、7.5から30mSvの範囲であった。

報告書

Proceedings of the 2018 Symposium on Nuclear Data; November 29-30, 2018, Tokyo Institute of Technology, Ookayama Campus, Tokyo, Japan

千葉 敏*; 石塚 知香子*; 椿原 康介*; 岩本 修

JAEA-Conf 2019-001, 203 Pages, 2019/11

JAEA-Conf-2019-001.pdf:18.86MB

2018年度核データ研究会は、2018年11月29日$$sim$$30日に、東京都目黒区東京工業大学大岡山キャンパス東京工業大学デジタル多目的ホールおよびコラボレーションルームにて開催された。本研究会は、日本原子力学会核データ部会が主催、日本原子力学会核データ部会、日本原子力学会「シグマ」特別専門委員会、日本原子力研究開発機構原子力基礎工学研究センター、東京工業大学科学技術創成研究院先導原子力研究所が共催した。今回、チュートリアルとして「核データ処理システムFRENDY」を、特別講演として「原子力発電のこれから」を実施した。また講演・議論のセッションとして「核データ研究の現状と展望」、「炉物理研究の現状と展望」、「話題」、「核データ応用分野」、「国際セッション」、「核データ測定及び原子炉診断の新技術」、「新分野からのデータニーズ」の7件を企画し実施した。さらに、ポスターセッションでは、実験、評価、ベンチマーク、応用など、幅広い研究内容について発表が行われた。参加者総数は82名で、それぞれの口頭発表及びポスター発表では活発な質疑応答が行われた。本報告集は、本研究会における口頭発表13件、ポスター発表22件の論文をまとめている。

論文

Development of a GUI-based operation system for building a 3D point cloud classifier

谷藤 祐太; 川端 邦明; 羽成 敏秀

Proceedings of 2019 IEEE Region Ten Conference (TENCON 2019) (Internet), p.36 - 40, 2019/10

This paper describes a Graphical User Interface (GUI) based operation system for building a classifier based on deep learning and verifying its categorization performance. Currently, we build a structure discrimination method based on deep learning with 3D point cloud to support status awareness of the operator of remotely controlled robot. For building a powerful classifier, the operations like "collection of learning data", "construction of architecture" and "creation of learning model "are done by trial and error. Therefore, we consider to develop a system to make such complicated operations easier and more efficiently. In this paper, we describe about required functions for helping such operations and explain developed a prototype system in detail.

論文

Development of fission product chemistry database ECUME for the LWR severe accident

三輪 周平; 宮原 直哉; 中島 邦久; 西岡 俊一郎; 鈴木 恵理子; 堀口 直樹; Liu, J.; Miradji, F.; 井元 純平; Afiqa, B. M.; et al.

Proceedings of 27th International Conference on Nuclear Engineering (ICONE-27) (Internet), 8 Pages, 2019/05

軽水炉シビアアクシデントのための核分裂生成物(FP)化学挙動データベースECUMEの初版を構築した。ECUMEの初版には、セシウム(Cs)-ヨウ素(I)-ホウ素(B)-モリブデン(Mo)-酸素(O)-水素(H)系の気相化学反応計算のための化学反応とその速度定数のデータセット、ステンレス鋼とCs蒸気種との高温化学反応モデル、CsBO$$_{2}$$、Cs$$_{2}$$Si$$_{4}$$O$$_{9}$$及びCsFeSiO$$_{4}$$の熱力学データが収納されている。これらのECUMEを用いることにより、特に福島第一原子力発電所事故におけるCs分布で重要となるBWR制御材Bやステンレス鋼の化学的な影響を評価でき、炉内のCs分布をより正確に予測することが可能となる。

論文

A Structure discrimination method by deep learning with point cloud data

谷藤 祐太; 川端 邦明

Proceedings of International Topical Workshop on Fukushima Decommissioning Research (FDR 2019) (Internet), 4 Pages, 2019/05

This paper describes about the development of an environment recognition method with point cloud data collected in a dark place like Fukushima Daiichi Nuclear Power Station (FDNPS). We reported the results of a feasibility study of the structure discriminations from LiDAR 3D point cloud data by a deep learning approach. Proposed method utilizes the image data of projected 3D point cloud as input for the classifier instead of coordinate data of 3D points directly. This idea realized to make shorten the learning time without large capacity of the memory for the computations. We selected five kinds of structures (Stairs, Pipe, Grating, Switchboard and Valve) commonly appeared in the general plant as a discrimination subjects for evaluating proposed method. As a result, the classifier showed an accuracy of 99.6% to five categories and we could confirm the validity of proposed method for the structure discrimination.

報告書

Proceedings of the 2017 Symposium on Nuclear Data; November 16-17, 2017, iVil, Tokai-mura, Ibaraki, Japan

西尾 勝久; 宇都野 穣; 千葉 敏*; 小浦 寛之; 岩本 修; 中村 詔司

JAEA-Conf 2018-001, 226 Pages, 2018/12

JAEA-Conf-2018-001.pdf:22.81MB

2017年度核データ研究会は、2017年11月16日, 17日に、茨城県東海村の東海村産業・情報プラザ(アイヴィル)にて開催された。本研究会は、日本原子力学会核データ部会と日本原子力研究開発機構先端基礎研究センターが主催、日本原子力学会シグマ特別専門委員会と日本原子力学会北関東支部が共催した。今回、チュートリアルとしてオークリッジ国立研究所のRykaczewski氏による講演「全エネルギー吸収ガンマ線測定と遅発中性子に関する新しいデータ」を、講演・議論のセッションとして「核物理と核データ」(2セッション)、「原子核理論と核データ」、「原子炉」、「核データと応用」(2セッション)の6セッションを企画・実施した。さらに、ポスターセッションでは、実験、理論、評価、ベンチマーク、応用など、幅広い研究内容について発表が行われた。参加者総数は79名で、それぞれの口頭発表及びポスター発表では活発な質疑応答が行われた。本報告書は、本研究会における口頭発表14件、ポスター発表23件の論文をまとめている。

論文

Application of nuclear data to the decommissioning of the Fukushima Daiichi Nuclear Power Station

奥村 啓介; Riyana, E. S.

JAEA-Conf 2018-001, p.63 - 68, 2018/12

福島第一原子力発電所(1F)の廃炉は未踏の分野である。IRIDによってロボットによる格納容器(PCV)の内部調査が進められているが、PCV内部の実際の状況や燃料デブリの特性はまだ十分に解明されていない。このような状況下で、信頼性の高いデータを使った計算シミュレーションは、1F廃炉の多くの問題を解決する有効な手段となる。ここでは、JENDL-4.0のような近年の核データを利用した研究開発への応用例として、(1)PCVにおける線量率分布の予測、(2)PCV内の水中燃料デブリ探査のためのROVシステム、(3)燃料デブリキャニスター内の核燃料物質の非破壊測定、について紹介する。

論文

Dimension-reduced cross-section adjustment method based on minimum variance unbiased estimation

横山 賢治; 山本 章夫*; 北田 孝典*

Journal of Nuclear Science and Technology, 55(3), p.319 - 334, 2018/03

 被引用回数:5 パーセンタイル:64.98(Nuclear Science & Technology)

次元削減に関する技術を応用して炉定数調整法の新しい理論式を導出した。この新しい理論式を次元削減炉定数調整法(DRCA)として提案する。DRCAの導出は最小分散不偏推定(MVUE)に基づいており、正規分布の仮定を必要としない。DRCAの結果は、ユーザが定義する行列で指定する次元削減後の特徴空間に依存する。このため、DRCA1, DRCA2, DRCA3という3種類の次元削減炉定数調整法を提案する。数式による検討及び数値計算による検証を行ったところ、DRCA2は、現在広く使われている炉定数調整法と等価になることが分かった。更に、DRCA3は、以前の研究で提案した最小分散不偏推定に基づく炉定数調整法と等価になることが分かった。

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