[1L01-04] Measuring, Monitoring, and Wireless System

[1L02] Core Cooling Monitoring System based on Radiation Detection

(1)Analysis of Reactor Core Conditions with Machine Learning

*Tsukasa Sugita¹, Kenichi Yoshioka¹, Makoto Takemura¹, Hidehiko Kuroda¹, Akira Moroi¹, Naotaka Oda¹, Toshiaki Ito¹ (1. TOSHIBA ENERGY SYSTEMS & SOLUTIONS CORPORATION)

Keywords:Core Cooling, Monitoring, Severe Accident, Radiation Detection, Machine Learning, Artificial Intelligence

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。