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廃炉環境国際共同研究センター; 大阪大学*
JAEA-Review 2025-040, 111 Pages, 2025/12
JAEA-Review-2025-040.pdf:22.28MB
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5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5年度に採択された研究課題のうち、「革新的分光画像解析による燃料デブリの可視化への挑戦とLIBSによる検証」の令和5年度分の研究成果について取りまとめたものである。本研究の目的は、ハイパースペクトルイメージング(HSI)とレーザー誘起ブレークダウン分光(LIBS)を組み合わせ、炉内物質を俯瞰的に認識・特定する技術を開発することである。HSIは100色以上のスペクトル情報を解析し、様々な物質の分類に既に応用されているものの、材料組成を直接評価できない。そこでHSIとLIBSを組み合わせることにより、正確かつ広範囲の炉内物質可視化技術となりうると考えた。本技術の実証のためには、適切な模擬炉内物質を準備し、そのトレーニングデータを取得・蓄積する必要がある。本研究では、標準物質の作製とHSIデータ解析を国立大学法人大阪大学、ウラン含有物質の作製とHSI/LIBS測定を日本核燃料開発株式会社(NFD)、LIBS開発をJAEAが担当する。英国側からは、ストラスクライド大学、英国国立原子力研究所(NNL)、ランカスター大学が本プロジェクトに参画している。標準試料の組成を過去の実験と熱力学計算結果から決定し、UO
複合試料やコンクリートなどいくつかの試料を作製した。HSIデータをNFDに設置されたハイパースペクトルカメラを用いて取得し、スペクトル角マッパー(SAM)、線形判別分析(LDA)等によりある程度物質を分類できることを確かめた。LIBSについては、遠隔操作技術開発の一環として焦点距離の自動最適化技術の開発等に取り組んだ。
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- and X-ray spectra大島 真澄*; 後藤 淳*; 早川 岳人*; 浅井 雅人; 篠原 宏文*; 鈴木 勝行*; Shen, H.*
Journal of Nuclear Science and Technology, 62(4), p.379 - 388, 2025/04
被引用回数：0 パーセンタイル：0.00(Nuclear Science & Technology)スペクトル定量法(SDM)は、線や線のスペクトル全体の形を、標準線及び線スペクトルを用いて最小自乗フィッティング解析することで放射能を定量する方法である。本論文では、Ge検出器と液体シンチレーション検出器で測定された2つのスペクトルを統合した統合スペクトルに対して新しくSDMを適用した。統合スペクトルを解析することで、放射能の値の不確かさを改善することができた。40核種が等しい強度で含まれる統合スペクトルを解析し、それぞれの放射能の値を正しく求めることができた。
椎名 保顕
Journal of Nuclear Science and Technology, 21(11), p.836 - 843, 1984/00
被引用回数：1 パーセンタイル：18.89(Nuclear Science & Technology)円柱,正方形柱,台形柱の三種類の乱流促進体が平行平板流の中央、および壁に置かれた場合の渦の放出周期,渦のスペクトル強度の測定を行った。その結果、台形柱から放出される渦が最も大きく強い。一方、正方形柱から放出される渦が最も小さく弱いことが明らかとなった。また、渦の周波数の測定から、台形柱後方の流れ特性は円柱の流れ特性に近いことが示された。これらの結果をもとに、伝熱促進に適した乱流促進体形状について検討を加えた。
片倉 純一; 原 俊治*; 内藤 俶孝
JAERI-M 83-016, 45 Pages, 1983/02
評価済核構造データファイル(ENSDF)を用いて、放射性核種の生成量、崩壊熱、ガンマ線スペクトル計算用の崩壊データライブラリーを作成した。崩壊熱、ガンマ線スペクトルの計算を通してENSDFにおけるデータの適応性を検討した。冷却時間の短い所では、崩壊熱、ガンマ線スペクトルとも実験値より低目に算出された。冷却時間の長い所では両者とも満足すべき結果を得た。これらの原因についても考察を行った。
(Ce) airborne detector and shielded HPGe detector inside a vehicleMalins, A.; 越智 康太郎; 眞田 幸尚; 山口 一郎*; 佐藤 達彦
no journal, ,
This talk will present two examples of using PHITS for simulating gamma ray spectroscopy. The first example concerns a LaBr(Ce) detector used in unmanned helicopter radiation surveys in Fukushima Prefecture. The second example concerns the modelling of a HPGe gamma spectrometer inside a monitoring vehicle. The purpose of this talk is to demonstrate the capabilities of PHITS, including recent developments, for modelling gamma spectrometers.
大場 正規; 宮部 昌文; 赤岡 克昭; 若井田 育夫
no journal, ,
ニューラルネットワークの機械学習を用いてLIBS等で得られた発光スペクトルの元素組成比解析を試みた。その結果、組成比の偏差約0.05で分析できることが示された。
大場 正規
no journal, ,
LIBSなどで得られた多元素スペクトルデータの解析方法としてニューラルネットワークによる解析システムの構築を行っている。学習データは多い方が、精度が上がると期待されるが、多くの実試料を作製するのは時間と労力を必要とする。そこでGdO、TiO、ZrOそれぞれのスペクトルデータを、比率を変えてデータ上で混合して462種類の加工した学習データを作成し、学習させた。その後、マイクロ波LIBS測定で得られた実試料のデータ62種類の各元素間の含有比率を解析し、その特性を調べた。その結果、真値との差およそ
10%で含有比を求められた。
大場 正規
no journal, ,
GdO、TiO、ZrOのデータから加工で得た462種類の学習データをPCAにより次元削減を行った。学習後、実試料のデータ62種類をテストデータとして元素の含有比を解析した。前回同様、実試料の真値と解析値の校正曲線を作成し、含有比を解析する。今回用いたニューラルネットワークは、入力層-中間層(2層)-出力層という構成で、中間層は各100ノード2層用いた。学習データのPCAの結果、7944次元(ピクセル)の学習データを5次元に大幅に削減することができた。これを用いて学習させ、テストデータを解析した結果、真値との差およそ10%で、前回とほぼ同様な値であった。
大場 正規
no journal, ,
ニューラルネットワークの機械学習によりLIBS等で得られた発光スペクトルの元素組成比などの解析を試みた。その結果、数パーセントの誤差で組成比を分析できることが示された。
