Integrity evaluation of boundary function of main components in nuclear plants during severe accidents

月森 和之; 矢田 浩基

Journal of Pressure Vessel Technology, 147, p.031901_1 - 031901_9, 2025/00

https://doi.org/10.1115/1.4067760

日本では、福島第一原子力発電所の事故以来、原子力プラントに対して厳しい安全対策が取られている。シビアアクシデント時において、放射性物質を内包する危機がそのバウンダリ機能を維持できるか否かが重要な関心事となる。本研究では、高速炉の1時冷却材を内包する容器等のバウンダリを構成する構造部材である鏡板とベローズに着目し、設計を超える過大な圧力を受けた場合の座屈、座屈後変形、さらにバウンダリの貫通破損(バウンダリ機能喪失)までの挙動を検討した。研究は、2013年度に始まり、段階的に進められたが、最終段階として、新たに提案する破損クライテリアの鏡板、ベローズへの適用結果を示すものである。

再処理施設の高レベル廃液蒸発乾固事故での廃液沸騰時の貯槽内化学挙動試解析

吉田 一雄; 桧山 美奈*; 玉置 等史

JAEA-Research 2024-007, 24 Pages, 2024/08

JAEA-Research-2024-007.pdf:2.1MB

再処理施設の過酷事故の一つである高レベル放射性廃液貯槽の冷却機能喪失による蒸発乾固事故では、沸騰により廃液貯槽から発生する硝酸-水混合蒸気とともにルテニウム(Ru)の揮発性の化学種(RuO)が放出される。このためリスク評価の観点からは、Ruの定量的な放出量の評価が重要な課題である。RuOの発生現象には、廃液の溶媒である硝酸の放射線分解で発生する亜硝酸が沸騰段階でのRuOの発生を抑制することが実験的に示されている。この現象を解析的に取り扱うには、廃液の当該事故時の硝酸及び亜硝酸を含めた窒素化合物の化学変化の解析が必要となる。廃液貯槽沸騰模擬コード:SHAWEDでは、硝酸-水-FP硝酸塩系での気液平衡の仮定に基づき廃液の温度上昇、硝酸及び水の蒸発量、気泡破裂に伴う飛沫生成量を計算する。現状の解析では、廃液中の亜硝酸濃度等の変化を模擬できない。より現象に即した模擬を可能にするため当該事故時の施設内の化学的な挙動を解析するSCHERNをSHAWEDと結合させ、放射線分解による亜硝酸の生成も考慮した廃液貯槽内の熱流動挙動解析及び化学挙動解析を同時に可能とするよう改良した。本報では、両計算コードを結合した計算の流れ、両者間でのデータの授受を概説し模擬結果の一例を示す。

Development of a surrogate system of a plant dynamics simulation model and an abnormal situation identification system for nuclear power plants using deep neural networks

関 暁之; 吉川 雅紀; 西野宮 良太*; 沖田 将一朗; 高屋 茂; Yan, X.

Nuclear Technology, 210(6), p.1003 - 1014, 2024/06

https://doi.org/10.1080/00295450.2023.2273566

原子力プラントの安全な運転を支援するため、2種類のディープニューラルネットワーク(DNN)のシステムを構築した。一つは、原子力プラントの各種物理量についてシミュレーションよりも数桁少ない計算時間で推定するサロゲートシステム(SS)である。もう一つは、物理量から異常の原因となる外乱の状態を推定するシステム(ASIS)である。両システムとも、高温工学試験研究炉(HTTR)の挙動を様々なシナリオで再現することができる解析コード(ACCORD)から得られたデータを用いて学習を行った。DNNのモデルは、主要なハイパーパラメータを調整することにより構築された。これらの手順を経て、開発したシステムが高い精度で動作することを確認した。

標準委員会2023年秋の大会企画セッション「安全な長期運転に向けた標準化活動」の報告

村上 健太*; 鬼沢 邦雄; 山本 章夫*

日本原子力学会誌ATOMO, 66(4), p.199 - 202, 2024/04

https://doi.org/10.3327/jaesjb.66.4_199

日本原子力学会標準委員会は、高経年化対策実施基準の改定を通して長期運転にかかる活動をリードしてきたが、最近の法・規制の変更を踏まえて、引き続き重要な貢献をする必要があると考えている。本稿は、2023年秋の大会で実施された企画セッションにおける議論を再構成し、安全な長期運転に向けた取り組みとその標準化における留意点を解説したものである。重要な点として、(1)時間の経過に伴って見いだされる知識を有効に活用すること、(2)オブソレッセンスを含む安全への影響が大きな新知見を見逃さないこと、(3)安全への影響と発現可能性の大きさを踏まえて対応に重要度をつけること、(4)国際的な知識基盤構築へ貢献することなどが挙げられる。

燃料デブリ性状把握・推定技術の開発状況と今後の課題,3; 燃料デブリの分析精度向上に向けた取り組み

池内 宏知; 小山 真一

日本原子力学会誌ATOMO, 66(2), p.74 - 78, 2024/02

https://doi.org/10.3327/jaesjb.66.2_74

東京電力福島第一原子力発電所(1F)からの着実な燃料デブリの取出しに向けて、性状未知の燃料デブリ試料(未知試料)の分析技術・体制の構築が喫緊の課題となっている。このため、性状既知のサンプル(模擬燃料デブリ)を用いた分析試験と専門家間の議論を通じて、分析結果の妥当性や誤差をもたらす要因など、分析精度の現状の到達レベルを知るとともに、その影響因子の把握と改善に向けた検討が進められている。本稿では、「核種・元素量」の分析・評価技術の基盤整備について、一端を紹介する。

Criticality safety evaluation of high active liquid waste during the evaporation to dryness process at Tokai Reprocessing Plant

三浦 隆智; 工藤 淳也; 小山 大輔; 大部 智行; 佐本 寛孝

Proceedings of 12th International Conference on Nuclear Criticality Safety (ICNC2023) (Internet), 10 Pages, 2023/10

東海再処理施設では、1977年から2007年までに、商業用発電炉(BWR,PWR)や新型転換炉ふげん等の使用済燃料を約1,140トン再処理した。廃止措置に移行した2018年から、リスク低減のため施設に保有する高放射性廃液(HALW)のガラス固化処理を最優先に取り組んできている。使用済燃料の再処理に伴い発生したHALWには、核分裂生成物(FP)等に加え、極微量のウランやプルトニウムを含む不溶解性残渣(スラッジ)が存在している。通常時ではHALW中のU, Puの濃度が非常に低いため、HALWが臨界に至ることは考え難い。また、事故時にHALWの冷却機能が喪失し、蒸発乾固に至る過程を考慮した場合においても、中性子吸収効果の高いFPが共存しているため、HALWが臨界に至ることは考え難い。これらを定量的に確認するために、HALWの蒸発によりU, Pu濃度が上昇し、乾固に至るまでの過程における臨界安全評価を実施した。本評価では、HALWを溶液系とスラッジ系、それぞれ無限体系モデルで、U, Pu, FPの存在比を分析データやORIGEN計算結果に基づき保守的に設定し、蒸発乾固に伴う溶液の濃縮による濃度変化に対して、無限増倍率を計算し、臨界未満の状態が維持されることを確認した。また、溶液系,スラッジ系の両系を考慮した2層の無限平板モデルでも、未臨界状態が維持されることを確認した。これにより、東海再処理施設においては、高放射性廃液の蒸発乾固の過程における臨界は想定されないことを確認した。

Occurrence of radioactive cesium-rich micro-particles (CsMPs) in a school building located 2.8 km south-west of the Fukushima Daiichi Nuclear Power Plant

笛田 和希*; 小宮 樹*; 蓑毛 健太*; 堀江 憲路*; 竹原 真美*; 山崎 信哉*; 塩津 弘之; 大貫 敏彦*; Grambow, B.*; Law, G. T. W.*; et al.

Chemosphere, 328, p.138566_1 - 138566_12, 2023/07

https://doi.org/10.1016/j.chemosphere.2023.138566

Fukushima Daiichi Nuclear Power Plant (FDNPP) derived radioactive Cs-rich microparticles (CsMPs) present a potential health risk through inhalation. Despite their occurrence in indoor environments impacted by the FDNPP accident, little is known about their prevalence. In this study, we quantitatively analyse the distribution and number of CsMPs in indoor dust samples collected from an elementary school located 2.8 km to the southwest of FDNPP. The school had remained untouched until 2016. Then, using a modified version of the autoradiography based "quantifying CsMPs (mQCP) method," we collected samples and determined the number of CsMPs and Cs radioactive fraction (RF) values of the microparticles (defined as total Cs activity from CsMPs / bulk Cs activity of entire sample). The numbers of CsMPs were determined to be 653 - 2570 particles/g and 296 - 1273 particles/g on the first and second floors of the school, respectively. The corresponding RFs ranged between 6.85 - 38.9 % and 4.48 - 6.61 %, respectively. The number of CsMPs and RF values in additional outdoor samples near the school building were and 23 - 63 particles/g and 1.14 - 1.61 %, respectively. The CsMPs were most abundant on the School's first floor near to the entrance, and the relative abundance was high near to the stairs on the second floor, indicating a likely CsMP dispersion path through the building. Additional wetting of the indoor samples combined with autoradiography revealed that indoor dusts had a distinct absence of intrinsic, soluble Cs species like CsOH. Combined, the results indicate that a significant amount of poorly soluble CsMPs were likely contained in initial radioactive airmass plumes from the FDNPP and that the microparticles could penetrate buildings. Clean-up plans for buildings / residential areas impacted by CsMP containing plumes, and monitoring of areas re-opened to the public, should take account of CsMPs in dusts.

Accident sequence precursor analysis of an incident in a Japanese nuclear power plant based on dynamic probabilistic risk assessment

久保 光太郎

Science and Technology of Nuclear Installations, 2023, p.7402217_1 - 7402217_12, 2023/06

https://doi.org/10.1155/2023/7402217

Probabilistic risk assessment (PRA) is an effective methodology that could be used to improve the safety of nuclear power plants in a reasonable manner. Dynamic PRA, as an advanced PRA allows for more realistic and detailed analyses by handling time-dependent information. However, the applications of this method to practical problems are limited because it remains in the research and development stage. This study aimed to investigate the possibility of utilizing dynamic PRA in risk-informed decision-making. Specifically, the author performed an accident sequence precursor (ASP) analysis on the failure of emergency diesel generators that occurred at Unit 1 of the Tomari Nuclear Power Plant in Japan using dynamic PRA. The results were evaluated by comparison with the results of simplified classical PRA. The findings indicated that dynamic PRA may estimate lower risks compared with those obtained from classical PRA by reasonable modeling of alternating current power recovery. The author also showed that dynamic PRA can provide detailed information that cannot be obtained with classical PRA, such as uncertainty distribution of core damage timing and importance measure considering the system failure timing.

Aging of fuel-containing materials (fuel debris) in the Chornobyl (Chernobyl) Nuclear Power Plant and its implication for the decommissioning of the Fukushima Daiichi Nuclear Power Station

北垣 徹; Krasnov, V.*; 池田 篤史

Journal of Nuclear Materials, 576, p.154224_1 - 154224_14, 2023/04

https://doi.org/10.1016/j.jnucmat.2022.154224

Nuclear fuel debris is a complex material containing a wide range of elements, compounds, and radiation. This complexity renders all the stages of the treatment of nuclear fuel debris extremely difficult and troublesome in the technical context. The whole treatment of nuclear fuel debris is also an extremely long-term process for tens of thousands of years, during which the aging of nuclear fuel debris is an unavoidable but critical issue. This applies to the decommissioning of the damaged reactors of the Fukushima Daiichi Nuclear Power Station (1F). This review article aims at collecting and summarizing the knowledge and information about the aging of materials containing nuclear fuels (fuel-containing materials) formed as a result of the accident at ChNPP-4 in the light of the decommissioning of 1F and assessing the potential effects of aging on the nuclear fuel debris remaining in the damaged 1F reactors.

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.