[1A04-06] 酸化物燃料高温熱物性

[1A05] 機械学習分子動力学によるCaF₂の高温物性の評価

*中村 博樹¹、町田 昌彦¹ (1. JAEA)

キーワード：機械学習分子動力学、CaF2、第一原理計算

二酸化ウラン等の核燃料物質の熱物性を計測する際、融点近くの高温領域での実験は困難である。そこで、融点が低く、結晶構造が同じであるフッ化カルシウムを燃料代替物質として用いられることがある。本発表では、第一原理計算を学習した機械学習分子動力学を用いてフッ化カルシウムの物性を評価した。特に、融点を含む高温物性を詳細に調べ、実験データと比較することによって、本手法の信頼性や有効性を確認し、二酸化ウラン等の核燃料物質への応用の可能性を議論する。