2019年秋の大会

講演情報

一般セッション

V. 核燃料サイクルと材料 » 505-2 放射性廃棄物処分と環境

[1C08-10] 天然バリア

2019年9月11日(水) 14:45 〜 15:35 C会場 (共通教育棟 1F C13)

座長:千田 太詩(東北大)

15:00 〜 15:15

[1C09] 核種移行解析の計算負荷低減に対する機械学習の適用

(1)主要経路特定による計算負荷低減

*角木 啓太1、斉藤 拓巳2 (1. 東大大学院工学系研究科原子力国際、2. 東京大学大学院工学研究科原子力専攻)

キーワード:地層処分、天然バリア、機械学習、割れ目ネットワーク、核種移行解析

高レベル放射性廃棄物の処分法として地層処分が検討されている。地層処分の長期安全性は人工バリアと天然バリア(母岩)の持つ遅延機構によって担保され,核種移行解析によって評価される。特に、我が国における母岩の代表的な候補の1つが結晶質岩であり、そこでの核種移行は割れ目ネットワーク(DFN)中の輸送としてモデル化できる。しかしながら、DFNを用いた詳細な核種移行解析は多大な時間を要するため、処分場から地表までの広域スケールへの適用には、計算負荷の低減が必要となる。一方、DFN中には、多くの輸送が生じる主要経路が存在することが知られており、事前に主要経路を予測し、核種の移行への影響が小さい亀裂を除くことで、計算負荷の低減が期待できる。本研究ではグラフ理論による亀裂ネットワークの解析と予測手段としての機械学習を組み合わせ、計算負荷の低減を試みた。