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[3J10] 離散的亀裂ネットワークモデルを用いた核種移行シミュレーションのための新たな主要経路の定義と機械学習を用いた破過曲線の予測
キーワード：DFN、主要経路、破過曲線、機械学習
地層処分の候補母岩の一つである結晶質岩には亀裂が存在しており，処分場閉鎖後，固化体から溶出した放射性核種の移行経路となる．そのため，地層処分の安全評価のための核種移行シミュレーションでは，離散的亀裂ネットワークモデル（DFN）によって地質構造をモデル化し，核種を模した粒子を流してその挙動を追跡する．しかし，その計算負荷は大きく，広範囲に適用することは困難である．これを改善する手法の一つとして，通過する粒子の多い亀裂群である主要経路を予測して取り出し，粒子追跡解析を行うことが考えられている．しかし，既存の主要経路の定義では，到達時間の早い粒子が過大評価され，遅い粒子が過小評価されるという課題があった．本研究では，新たな主要経路の取り方を提案し，この主要経路を用いたシミュレーション結果を用いて破過曲線を予測させるため，機械学習を適用した．