[3H10-13] 燃料・炉心解析

[3H10] 深層学習による燃料装荷パターンの直感的生成手法の検討

(2)畳み込みニューラルネットワークの活用に関する検討

*石谷 和己¹ (1. 原電エンジニアリング)

キーワード：燃料装荷パターン最適化、深層学習、畳み込みニューラルネットワーク、画像認識／画像生成

取替炉心設計では，限られた期間内に天文学的な組合せから設計条件を満たす装荷パターンを探し出す必要がある。その際，使用可能な燃料の中からどの燃料を用いるかも併せて考える必要がある。有用だが探索に少なくとも数十分を要する自動探索コードを投入する価値の有る燃料の組合せを（試行錯誤的な探索過程を経ずに）瞬時に見極めるべく，自動探索コードにより最適化された装荷パターンを教師データとして深層ニューラルネットワークに学習させ出力させることを考えた。これまでの全結合型ネットワークに加え，画像認識／画像生成分野で活用事例の多い畳み込み型ネットワークの活用について検討した。