Project/Area Number |
23H01893
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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Allocation Type | Single-year Grants |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 31010:Nuclear engineering-related
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Research Institution | The University of Tokyo |
Principal Investigator |
沖田 泰良 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (50401146)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
岡 弘 北海道大学, 工学研究院, 助教 (10738967)
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Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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Budget Amount *help |
¥17,030,000 (Direct Cost: ¥13,100,000、Indirect Cost: ¥3,930,000)
Fiscal Year 2023: ¥7,930,000 (Direct Cost: ¥6,100,000、Indirect Cost: ¥1,830,000)
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Keywords | 人工ニューラルネットワーク / 第一原理計算 / 分子動力学法 / 原子空孔 |
Outline of Research at the Start |
本研究では、軽水炉の燃料被覆管として用いられるZr合金を対象として、結晶欠陥の挙動も含めた教師データに基づき、機械学習ポテンシャルを構築する。これを用いて、Zr合金の六方晶底面上に集積した原子空孔の集合体が潰れて c-loopに変換する過程を世界で初めて解明する。この過程は、被覆管で発生する水素吸収量の急激な増加の要因を解明する上で重要であるにもかかわらず、これまでの手法では再現できなかった過程である。
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