[2J01-06] 原子炉の保守、検査、保全技術

[2J01] ＡＩを用いた原子力発電所における異常予兆検知システムの開発

(1)オートエンコーダを適用した検知アルゴリズムの検討

*名倉 伊作¹、富永 真哉¹、三宅 亮太¹、⻘⽊ 俊夫¹、内藤 晋²、田口 安則²、加藤 佑一²、中田 康太² (1. 東芝ＥＳＳ、2. 東芝)

キーワード：異常予兆検知、深層学習、オートエンコーダ

近年の計算機技術の進展に伴い、大量のプロセスデータを収集しＡＩを用いて分析を行う異常予兆検知機能の実現が可能になってきている。原子力発電所でも本手法を活用することで、日々の運転や健全性確認活動を支援してユーザの負担軽減をはかり、稼働率，保守性及び安全性向上に貢献できる可能性がある。しかし、本格適用にあたっては、ユーザが容易に扱え、特定の機器、運転状態に特化せず、未知の事象を含めて高い性能で検知することが重要と考えられる。本研究ではこれらの要求を満足するため、検知手法に深層学習手法のオートエンコーダを採用し、大量のプロセスデータを時系列変化も含めて学習できる検知アルゴリズムを開発している。今回、フルスコープシミュレータで生成したプラントデータを使って、本アルゴリズムの有効な検知性能を確認できたため報告する。