[1G01-07] 熱流動および原子炉燃料に関する解析と可視化

[1G06] 深層学習と強化学習による燃料装荷パターン最適化手法の検討

(1)燃料装荷パターン情報を用いた炉心核特性の予測

*巽 雅洋¹ (1. 原子力エンジ)

キーワード：燃料装荷パターン最適化、深層学習、強化学習、ニューラルネットワーク、炉心核特性

無限増倍率ベクトルを入力とした深層ニューラルネットワークを構築し、高速な炉心特性評価を実現した。予測した次ステップの無限増倍率を新たに入力とする、炉心の燃焼特性評価の可能性を示した。