検索対象:     
報告書番号:
※ 半角英数字
 年 ~ 
 年
検索結果: 5 件中 1件目~5件目を表示
  • 1

発表形式

Initialising ...

選択項目を絞り込む

掲載資料名

Initialising ...

発表会議名

Initialising ...

筆頭著者名

Initialising ...

キーワード

Initialising ...

使用言語

Initialising ...

発行年

Initialising ...

開催年

Initialising ...

選択した検索結果をダウンロード

報告書

単一微粒子質量分析法に基づくアルファ微粒子オンラインモニタリングに向けた基礎検討(委託研究); 令和2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 2021-074, 104 Pages, 2022/03

JAEA-Review-2021-074.pdf:4.91MB

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2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(1F)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、研究課題のうち、令和元年度に採択された「単一微粒子質量分析法に基づくアルファ微粒子オンラインモニタリングに向けた基礎検討」の令和元年度と令和2年度の研究成果について取りまとめたものである。本課題は令和2年度が最終年度となるため2年度分の成果を取りまとめた。本研究は、1Fの燃料デブリ切削の際に発生するアルファ微粒子のオンラインモニタリングに向け、単一微粒子質量分析技術の適用性について基礎検討を行うことが目的である。令和2年度、模擬試料として(U,Zr)O$$_{2}$$試料ならびにウラン溶液試料を調製・分析し、レーザーアブレーションによる模擬アルファ微粒子製造装置ならびに噴霧法によるエアロゾル生成装置を用いて模擬アルファ微粒子の粒径分布測定を行った。さらに、単一微粒子質量分析計を使用して、模擬アルファ微粒子のオンライン質量分析を行った。模擬アルファ微粒子のオンライン収集ならびにイオン化に成功し、ウラン由来の正負イオンピークを明確に検出できた。測定結果から、$$^{238}$$Uの測定下限値を10$$^{-7}$$ $$sim$$ 10$$^{-6}$$Bq/cm$$^{3}$$と評価し、オンラインモニタリングに適用できることが示唆された。

報告書

単一微粒子質量分析法に基づくアルファ微粒子オンラインモニタリングに向けた基礎検討(委託研究); 令和元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 2020-050, 69 Pages, 2021/01

JAEA-Review-2020-050.pdf:3.79MB

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、令和元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、研究課題のうち、「単一微粒子質量分析法に基づくアルファ微粒子オンラインモニタリングに向けた基礎検討」の令和元年度の研究成果について取りまとめたものである。本研究では、福島第一原発の燃料デブリ切削の際に飛散する恐れのあるアルファ微粒子のオンラインモニタリングを目指し、単一微粒子質量分析技術の適用性について基礎検討を行うことが目的である。本年度、アルファ微粒子発生のための模擬試料として固体酸化物の(U,Zr)O$$_{2}$$試料、ならびに酸性と塩基性のU溶液試料を調製した。また、アブレーション法による微粒子生成に向けたレーザー照射光学系を構築するとともに、噴霧法で発生する微小液滴を乾燥し固体エアロゾルを生成する装置を製作した。さらに単一微粒子質量分析計を整備し、測定に向けた準備を整えた。

論文

On-line subcriticality measurement using a pulsed spallation neutron source

岩元 大樹; 西原 健司; 八木 貴宏*; Pyeon, C.-H.*

Journal of Nuclear Science and Technology, 54(4), p.432 - 443, 2017/04

 被引用回数:14 パーセンタイル:90.26(Nuclear Science & Technology)

To investigate the applicability of the pulsed neutron source (PNS) method using a pulsed spallation neutron source (PSNS) for an on-line subcriticality monitoring system for an accelerator-driven system (ADS), a subcriticality experiment is conducted using Kyoto University Criticality Assembly (KUCA) in combination with the fixed-field alternating gradient (FFAG) accelerator. Reactivity values obtained from different traditional techniques, the area-ratio method and the $$alpha$$-fitting method, are discussed with respect to the applicability to on-line subcriticality monitoring. The result shows that the area-ratio method robustly and accurately monitors subcriticality in shallow subcritical states of negative reactivity of up to a few dollars; however with this method, it faces problems with temporal fluctuations, spatial dispersion, and sensitivity to the proton-beam current with increasing depth of subcriticality. As a complement to this method, it is shown that the $$alpha$$-fitting method alleviates such problems in deep subcritical state. Moreover, a proposed fitting technique using the maximum-likelihood estimation method based on the Poisson distribution is robust enough to be applicable for measuring negative reactivity of up to roughly nine dollars.

論文

The Combination of neural networks and an expert system for on-line nuclear power plant monitoring

鍋島 邦彦; Ayaz, E.*; Seker, S.*; Barutcu, B.*; T$"u$rkcan, E.*

Proceedings of International Conference on Artificial Neural Networks and the International Conference on Neural Information Processing (ICANN/ICONIP 2003), p.406 - 409, 2003/06

ニューラルネットワークとエキスパートシステムを利用して、オランダボルセレ原子力発電所のオンラインプラント監視システムを開発した。フィードフォワード型及びリカレント型ネットワークを用いてプラントのモデル化と異常検知を行い、ルールベース型エキスパートシステムでプラント診断を行った。オフラインによる結果から、ニューラルネットワークがプラント動特性を正確にモデル化できることが示された。また、オンラインの結果より、本監視システムがプラント状態を実時間で診断できることが明らかになった。

論文

Nuclear reactor monitoring with the combination of neural network and expert system

鍋島 邦彦; 鈴土 知明; 大野 富生*; 工藤 和彦*

Mathematics and Computers in Simulation, 60(3-5), p.233 - 244, 2002/09

 被引用回数:12 パーセンタイル:65.93(Computer Science, Interdisciplinary Applications)

本研究では、ニューラルネットワークとルールベース実時間エキスパートシステムを利用したハイブリッド監視システムについて述べる。データ収録システムと支援画面を含めた全システムが、オンラインPWRシミュレータでテストされた。その結果、監視システムのニューラルネットワークは、プラント動特性を適切にモデル化し、異常兆候を従来監視システムよりも早い段階で検知した。また、実時間エキスパートシステムも、ニューラルネットワーク出力と知識ベースと利用してシステム状態を正確に診断し、画面に表示した。

5 件中 1件目~5件目を表示
  • 1