[2C01-07] Data Science, Fuel Research with Machine Learning

[2C04] New Developments in Nuclear Fuel Research through Integration with Data Science

(4) Development of machine-learning gap conductance model

*Masato Kato¹, Tomoyuki Uwaba¹, Masashi Watanabe¹, Shun Hirooka¹, Kenji Konashi², Ken Kurosaki^3,4 (1. JAEA, 2. Tohoku Univ., 3. Kyoto Univ., 4. Univ. of Fukui )

Keywords:Gap conductance, Machine-learning, MOX fuel, Irradiation behaviour

燃料径方向の温度分布を評価するためには、被覆管と燃料の熱伝導率と被覆管―燃料ギャップコンダクタンスが必要である。本研究では温度計装付燃料ピンの照射試験などから照射試験データベースを作成し、機械学習ギャップコンダクタンスモデルの作成を行い、MA含有MOX燃料の照射挙動解析を行った。