[2G14-21] 人工知能技術

[2G19] 人工知能技術と熱流動の融合によるデータ駆動型プラント安全評価手法の開発

(4) JUPITERコードを用いた噴流着水解析と機械学習による侵入長さ予測

*山下 晋¹、周 文²、三輪 修一郎² (1. JAEA、2. 東大)

キーワード：数値流体力学、気液二相流、噴流着水解析、JUPITER

熱流動分野における構成方程式・物理モデルを開発する際に問題となる時間的コストの低減、実事象への適用範囲や精度のばらつきなどの課題を解決する方法として、人工知能（AI）技術と熱流動の融合によるデータ駆動型プラント安全評価手法開発が注目されている。AI技術を用い、数値流体力学（CFD）により計算された流れ場の構造的特徴を自動的に解釈し、現象理解・把握に利用するデータ駆動型解析手法構築のため、プール界面からノズルまでの高さ、侵入速度、ノズル数をパラメータとしたJUPITERによるプール体系への噴流着水解析により、機械学習モデル構築用の学習データ（計算結果可視化画像）を生成した。本発表では、機械学習モデルを構築するにあたっての基礎データ（計算結果）構築と侵入長さの実験結果との定量的な比較結果ならびに着水現象のシミュレーションする際の課題、機械学習による侵入長さ予測等について発表する予定である。