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鈴木 政浩; 青木 勇斗; 山口 隆司; 町田 昌彦; 宮村 浩子; 岡本 孝司
no journal, ,
東京電力福島第一原子力発電所(以下、1Fという)における燃料デブリ取り出しの本格的実施に先立ち、線量率の高い原子炉建屋(以下、「R/B」という)内において、安全なアクセスルート構築を行うためには、高強度線源の除染や遮へい等の環境改善が必要である。原子力機構は、現場の線量率観測データ等を基に高強度線源の逆推定を行い、サイバー空間(VR)だけでなく、物理空間(MR、AR)も交えて、除染や遮へい等の効果を検討するシステム開発を進めている。本報告では、現在までの研究開発成果を示すとともに、1Fへの現場適用を図るために必要となる高機能化の取組みの概要を紹介する。
古立 直也*; 吉田 亨*; 柳 秀明*; 長谷川 幸弘*; 町田 昌彦
no journal, ,
屋内環境における放射線量を評価するためのシステム「3D-ADRES-Indoor」を開発した。当該システムは、機械学習を使用して放射性源の分布を推定し、推定線源に対する対策を策定することを支援する。当該システムでは、線量率の計算にParticle and Heavy Ion Transport code System (PHITS)を使用する。しかし、PHITSの計算には時間がかかるため、計算効率を向上させるためのシミュレーション技術を導入した。その結果、線量率を線源毎に分解できる性質を利用することで、通常のシミュレーションと比べて計算時間を大幅に短縮する技術の開発に成功した。また、放射性源に対する4つの対策を容易に評価可能とした。その4つの対策とは、1線源の除染、2撤去、3移動、および4遮蔽となる。更に線源の除染については、各線源ごとに最小のコストで、目標とする線量率を達成するため、Particle Swarm Optimizationを使用した。ユーザーは、ユーザーフレンドリーなインターフェースを通じてこれらの対策を設定することが可能となり、3D-ADRES-Indoorの活用シーンが大きく拡がったと考えられる。