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Development of the data-driven thermal-hydraulic analysis using machine learning

Research Project

Project/Area Number 23K23271
Project/Area Number (Other) 22H02003 (2022-2023)
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

Allocation TypeMulti-year Fund (2024)
Single-year Grants (2022-2023)
Section一般
Review Section Basic Section 31010:Nuclear engineering-related
Research InstitutionThe University of Tokyo

Principal Investigator

三輪 修一郎  東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (00705288)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 原 聡  大阪大学, 産業科学研究所, 准教授 (40780721)
Pellegrini Marco  東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任准教授 (50741360)
岡本 孝司  東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (80204030)
武居 昌宏  千葉大学, 大学院工学研究院, 教授 (90277385)
Project Period (FY) 2022-04-01 – 2025-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help
¥17,420,000 (Direct Cost: ¥13,400,000、Indirect Cost: ¥4,020,000)
Fiscal Year 2024: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2023: ¥5,460,000 (Direct Cost: ¥4,200,000、Indirect Cost: ¥1,260,000)
Fiscal Year 2022: ¥7,410,000 (Direct Cost: ¥5,700,000、Indirect Cost: ¥1,710,000)
Keywords混相流 / 原子力工学 / 熱流体工学 / 凝縮 / 機械学習 / 人工知能 / 気液二相流 / 熱流動 / 深層学習
Outline of Research at the Start

次世代原子炉をはじめとした熱流動解析においては、保存則の解法に必要な構成方程式に大きく依存しており、近年重要視されている高詳細・高解像度解析を効率的に実施するためにも、モデルの精度向上はこれまで以上に重要な課題となっている。本研究提案においては機械学習をはじめとしたAI技術を熱流体解析に融合させ、最新鋭の計測機器より構築されるビッグデータから気液界面形状に関する情報を帰納的に抽出することで、気液界面構造の内在的な現象メカニズムを明らかにし、既存の構成方程式を高精度化・高度化することを目的とする。

Outline of Annual Research Achievements

本研究においては、AI技術によるデータ創作、物体検出、パターン認識からなる基礎的アプローチに加え、計測機器より流れ場情報をリアルタイムに推定させる応用的アプローチの4課題を軸とした「AI×熱流動」に着目し、機械学習を用いたデータ駆動形熱流体解析の基盤開発を目指すものである。  2023年度は、課題(1)として、多電極電流電圧装置を鉛直配管に取り付け、ボイド率計測値を学習データとして取り込み、機械学習を用いた時空間ボイド率分布手法の確立に従事した。対象とした流動条件としては、様々な気液流量により生成された気泡流画像から球形気泡ならびに歪形領域(distorted particle regime)における気泡を対象とし、ボイド率や界面積濃度等の流動パラメータの推定と、推定結果の検証を実施した。これにより、従来のボイド率計測手法であるワイヤーメッシュセンサ等の侵襲性が高い計測系の短所を補う形で、ボイド率解像度と非侵襲の両立を目指す手法の基盤構築に成功した。次に、課題(2)として、ニューラルネットへ偏微分方程式等の物理法則を紐づけたPINNsを用い、熱流動現象への適用を開始した。PINNsは、流体力学の諸問題を解決するための潜在的な手法の一つとして近年注目されているが、サンプリング点の選択、損失項目のバランス、ハイパーパラメータの最適化などの難しさによりといった固有の制限に遭遇し、しばしば非収束につながる。これらの問題を克服するために、残差ベースの適応的サンプリング等を用いた最適化アルゴリズムを検討し、3つの多次元単相流のケーススタディを用いて検証を行った。解析解とベンチマークCFD計算結果の両方と比較し、概ね良い一致が見られた。2024年度は、申請者が保有する実験装置にて直接接触凝縮現象の画像データベースを構築し、課題(1)、(2)にて構築した機械学習モデルの実装を計画している。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

分担機関である千葉大学とは定期的に情報交換を行っており、モデルの構築を終え、検証のフェーズに進んでいる。直接接触凝縮実験においては、使用する水タンクの配備に加え、ボイラーからの蒸気配管ラインの設計も完了し、計測機器の設置も進んでいることから、おおむね順調に進展していると考えられる。

Strategy for Future Research Activity

2024年度は、本年度に構築したボイド率推定モデルの最適化と高度化を目指し、異なる配管系への応用を進め、解析精度の検証を行う予定である。また、PINNsに解析対象を気泡流へと展開し、機械学習を用いたデータ駆動型解析を熱流動諸問題へ取り込む上での具体的な利点、課題点を抽出する。直接接触凝縮の実験については、実験データの取得を継続し、既存の流動様式遷移図や構成方程式との比較検証を実施し、データ駆動型解析による凝縮線図の提案を目指す。

Report

(2 results)
  • 2023 Annual Research Report
  • 2022 Annual Research Report
  • Research Products

    (8 results)

All 2024 2023 2022

All Journal Article (2 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results,  Peer Reviewed: 2 results) Presentation (6 results) (of which Int'l Joint Research: 3 results,  Invited: 2 results)

  • [Journal Article] Spatio-temporal void fraction visualization in air-water two-phase flow regime transitions by combination of convolutional neural network and long short-term memory implemented into multiple current-voltage (MCV-CNN_LSTM)2024

    • Author(s)
      Daisuke Saito, Yosephus Ardean Kurnianto Prayitno, Prima Asmara Sejati, Shuichiro Miwa, Masahiro Takei
    • Journal Title

      Flow Measurement and Instrumentation

      Volume: 97 Pages: 102593-102593

    • DOI

      10.1016/j.flowmeasinst.2024.102593

    • Related Report
      2023 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Int'l Joint Research
  • [Journal Article] Advancing fluid dynamics simulations: A comprehensive approach to optimizing physics-informed neural networks2024

    • Author(s)
      Zhou Wen、Miwa Shuichiro、Okamoto Koji
    • Journal Title

      Physics of Fluids

      Volume: 36 Issue: 1 Pages: 120971-120971

    • DOI

      10.1063/5.0180770

    • Related Report
      2023 Annual Research Report
    • Peer Reviewed
  • [Presentation] Physics-Informed Neural Networks for Two-Phase Flow Simulations: An Integrated Approach with Advanced Interface Tracking Methods2024

    • Author(s)
      W. Zhou, S. Miwa, K. Okamoto
    • Organizer
      日本原子力学会、2024年春の年会、近畿大学
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
  • [Presentation] 垂直・傾斜・水平配管における気液二相流の, 多電極電流電圧装置と機械学習を用いた, 時空間ボイド率の可視化2023

    • Author(s)
      齊藤大輔, ヨセフス・アルディーノ, クルニアント・プライトノ, 三輪修一郎, 武居昌宏
    • Organizer
      動力・エネルギーシンポジウム 2023
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
  • [Presentation] The Role of Nuclear Thermal hydraulics towards Carbon Neutrality: from Drift flux Model to Deep Learning2023

    • Author(s)
      S. Miwa
    • Organizer
      11th International Conference on Multiphase Flow (ICMF 2023)
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research / Invited
  • [Presentation] 2D SPATIAL/ 1D TEMPORAL VOID FRACTION ANALYSIS OF VERTICAL UPWELLING FLOW USING MULTIPLE CURRENT-VOLTAGE AND CONVOLUTIONAL,2023

    • Author(s)
      S. Y. Choobak, D. Saito, Y. A. K. Prayitno, S. Miwa, M. Takei
    • Organizer
      30th International Conference on Nuclear Engineering (ICONE30)
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Two-Phase Flow-Induced Vibration in Various Flow Regimes2023

    • Author(s)
      S. Miwa
    • Organizer
      20th International Topical Meeting on Nuclear Reactor Thermal Hydraulics (NURETH-20)
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research / Invited
  • [Presentation] ディープラーニングによる物体検出・認識技術を適用した 気液二相流画像解析手法の開発2022

    • Author(s)
      江口 航平,三輪 修一郎,澤 和弘
    • Organizer
      日本原子力学会春の年会
    • Related Report
      2022 Annual Research Report

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Published: 2022-04-19   Modified: 2024-12-25  

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