[3G06-09] 先端シミュレーション

[3G09] 統計的安全評価における機械学習モデルの適用

(1) 量子回路学習による燃料被覆管最高温度の不確かさ評価

*木下 郁男¹ (1. 原子力安全システム研究所)

キーワード：統計的安全評価、機械学習、量子回路学習、ROSA/LSTF、RELAP5

本研究では、RELAP5コードによる統計的安全評価に対して、機械学習モデルの適用性を検討する。量子回路学習は、パラメータ付き量子回路の損失関数を最小化するようにパラメータを最適化して学習を行う。本報では、ROSA/LSTFにおける小破断LOCA模擬実験を対象とした燃料被覆管最高温度の不確かさ解析に対して、量子回路学習による95%累積確率値の予測精度を検討した。