| Project/Area Number |
22K04983
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 31010:Nuclear engineering-related
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| Research Institution | Niigata University |
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Principal Investigator |
後藤 淳 新潟大学, 研究統括機構, 准教授 (90370395)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
金 政浩 九州大学, 総合理工学研究院, 准教授 (80450310)
谷垣 実 京都大学, 複合原子力科学研究所, 助教 (90314294)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000)
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| Keywords | 福島第一原子力発電所事故 / 放射性セシウム / 自動車走行サーベイ / 放射能汚染 / 放射線計測 |
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| Outline of Research at the Start |
帰還困難区域の除染の効率化と安全性向上及び、自動車走行サーベイデータ高度利用に資するために、“指向性がある自動車走行サーベイシステムASURA”で得られる調査データを機械学習モデルで解析することで道路周辺放射性セシウム沈着量分布を高位置分解能で可視化する方法を開発する。これまでにASURAを用いて調査し蓄積してきた調査データを解析することで帰還困難区域及びその周辺地域の道路表面及び道路周囲の放射性セシウム分布とその経時変化を明らかにする。
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| Outline of Annual Research Achievements |
帰還困難区域の除染の効率化と安全性向上及び、自動車走行サーベイデータ高度利用に資するために、“指向性がある自動車走行サーベイシステムASURA”で得られる調査データを機械学習モデルで解析することで道路周辺放射性セシウム沈着量分布をメートルオーダーの高位置分解能で可視化する方法を開発している。開発している手法を用いることで、これまでにASURAを用いて調査し蓄積してきた調査データから帰還困難区域及びその周辺地域の道路表面及び道路周囲の放射性セシウム分布とその経時変化を明らかにすることが出来ると考えている。
本年度は、昨年度に引き続き、機械学習モデル及び学習データ作成のための放射線モンテカルロシミュレーションの高度化に取り組んだ。
ASURA高感度化のために昨年度に導入した従来より大型の検出器（浜松ホトニクス製C12137-10）の性能試験を大熊町などで実施し、従来よりも大幅に統計誤差が小さいデータの取得が可能であることを確認した。以上の試験までは鉛ブロックを用いて組み上げた仮の遮蔽体を用いて実施したが、今後の調査で使用するためにしっかりとした大型検出器専用鉛遮蔽体を作製した。
また、従来よりも、小型かつ安価でモバイルバッテリから給電可能な新しいGPSを導入し、本研究で使用するために十分な性能を有していることを確認した。
昨年度に引き続き、帰還困難区域を含む大熊町全域や国道6号線などでの調査を実施し、調査データを蓄積した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
データ解析法開発の検討、高感度化のための大型検出器の性能試験、現地調査によるデータの蓄積など予定した実施項目が概ね順調に達成することが出来たため。
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| Strategy for Future Research Activity |
データ解析法開発については、開発した機械学習モデルを用いてシミュレーションで作成したデータを解析させるだけでなく、ASURAを用いて実測したデータについても解析できることを確認する。
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