[2K06-10] 炉心・安全解析

[2K07] 深層学習による燃料シャッフリング時の炉心特性変化量の予測

*高野 渉¹、木間 暁¹ (1. GNF-J)

キーワード：深層学習、炉心特性、感度、ABWR

ABWRの出力分布評価に深層学習を適用し、ノードの無限増倍率を入力、炉心ノード相対出力を出力としたニューラルネットワークを構築した。解析的に算出される入力と出力の感度から、実際の燃料シャッフリングによる出力の変動量が予測可能か検討を行った。