[1L01-04] 計測、監視、無線システム

[1L02] 放射線計測による炉心冷却状態監視システム

(1)機械学習を利用した炉内状況推定

*杉田 宰¹、吉岡 研一¹、竹村 真¹、黒田 英彦¹、茂呂居 玲¹、小田 直敬¹、伊藤 敏明¹ (1. 東芝エネルギーシステムズ株式会社)

キーワード：炉心冷却、状態監視、過酷事故、放射線計測、機械学習、人工知能

過酷事故時にも機能を損失しない炉心冷却状態監視システムとして、RPV外表面での放射線計測を利用した炉内状況推定技術を開発している。燃料が健全な状態において燃料が露出した場合には測定されるガンマ線強度が上昇するため、露出の有無の判定が可能である。一方、過酷事故時には事故進展に伴い燃料の溶融状態が変化するため、炉内冷却状態を適切に判定することは容易ではない。本研究では、様々な過酷事故シナリオを想定したシミュレーションを行い、解析結果に機械学習を適用することにより、ガンマ線分布と炉内冷却状態の関係を示すモデル化を行った。この機械学習モデルを利用することにより、ガンマ線分布から燃料の溶融および冠水状態を推定し、炉心冷却状況が把握できることを確認した。