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[3J04] 音響手法によるNa高速炉冷却系機器の異常検知技術の検討
(4) 音響識別と深層学習に基づく沸騰検知技術の基礎検討
キーワード：沸騰音響、深層学習、機械学習、ナトリウム冷却高速炉
原子力プラントにおいて予期せぬ冷却材沸騰が発生すると，炉心が溶融する過酷事故に進展する可能性が指摘されている．冷却材の沸騰現象といった異常発生の検知と状態把握を早期かつ高確度に実施できるようになれば原子力プラントの安全性向上につながることが期待される．本研究において非侵襲手法である音響法に着目し，取得した音響データを深層ニュートラルネットワークに学習させることにより，異常となる沸騰の発生検知を高確度にて実現する音響診断法について概念実証を行うことを目的とした．実プラント内においては様々なノイズ音が重畳することにより異常音の検知の妨げとなることが予想される．ノイズ環境下での沸騰検知を実現すべく，CNNを用いた判定手法と，ノイズ除去を効率的に行うことができるとされているAutoencoderを用いてノイズ除去を行った後に，CNNによる判定を行う手法について検討した．