[2F05-07] 機械学習・高速炉リサイクル・FP有効活用

[2F05] MOX燃料ペレットの機械学習焼結密度予測モデル

*土持 亮太¹、加藤 正人¹、中嶋 竜矢¹、廣岡 瞬¹、渡部 雅¹、中道 晋哉¹、村上 龍敏¹、石井 克典¹ (1. JAEA)

キーワード：機械学習、高速炉、MOX燃料、密度、燃料ペレット

MOX燃料は、異なる特性を有する複数の原料粉末を機械混合法により混合し、製造される。また、製造工程が多く、プルトニウムの崩壊熱やMOXの酸化・還元に伴う物性変化等のMOX特有の性質も加わるため、MOX燃料製造の論理的な解釈は、より複雑なものとなる。本研究では、これまでの製造データから、原料粉末の種類、製造条件及び焼結密度の関係を汎用の機械学習モデルに学習させることによって、論理的な解釈なしに、精度の高いMOX燃料の焼結密度予測モデルを得た。