2022 Fiscal Year Research-status Report
Development of radiation source and shielding material shape distribution estimation technology under complicated radiation field
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22K04119
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| Research Institution | Fukushima University |
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Principal Investigator |
山口 克彦 福島大学, 共生システム理工学類, 教授 (30251143)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 放射性物質分布推定 / 放射線エネルギースペクトル / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、遠隔測定された放射線エネルギースペクトルデータおよび機械学習アルゴリズムを用いて、放射性物質の分布状況を精度よく推定できる解析システムを構築することにある。通常、機械学習では大量の学習データを入力して訓練する必要があるが、本研究では学習データをシミュレーションにより生成することにより、実際の測定では困難な多様なデータを準備することができる点が特徴である。本研究の成果は事故を起こした原子炉内の燃料デブリの様子や環境中に飛散した放射性セシウムの分布状況を知るために有用になると考えられる。
初年度である2022年度は2次元に分散した放射性物質を対象にして、基本的なモデル構築を行うことを目指した。シミュレーションで生成した大量の学習データにより訓練されたニューラルネットワークに対して、実機によって得られた測定データを入力することで、放射線源の配置パターンを推定できることが確認された。その際に、シミュレーションによるスペクトルデータと測定により得られるスペクトルデータとの乖離を解消するために、相互にマッチングが取れる変換フィルターを開発している。この変換フィルターにより、精度が非常に向上することが確かめられた。
なお、シミュレーションにおいても、多くの配置パターンに対するスペクトルデータを計算することは時間がかかってしまう。そのため、個々の放射線源からのスペクトルを計算しておき、配置パターンが指示されるとスペクトルの合成が行えるコードの開発に取り組んだ。その結果、放射線源とスペクトル検出面の間の遮蔽体の効果が低い場合には実用化できることを確認している。
以上のように2次元面内での放射性物質分布推定について、基本的なモデル構築ができたと考えられることから、これを足がかりとして3次元に配置された放射線源の分布推定技術の開発に進むことができる段階になったと考えている。
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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
実験室内で取扱いが可能なセシウム137およびコバルト60を放射線源として用い、4×4メッシュで区切られた2次元平面上に放射線源を複数配置し、NaIスペクトロメータによりγ線エネルギースペクトルを効率よく測定できるシステムを立ち上げた。その結果、多様な配置パターンに対するスペクトルデータを得ることができ、今後の検証に用いるデータベースを構築することができた。その上で、この測定系に寸法を合わせたγ線エネルギースペクトル検証用シミュレーションを行い、機械学習に必要な大量の学習データを準備した。
当初、シミュレーションデータによって学習させたニューラルネットワークに測定データを読み込ませたところ、本来放射線源が置かれていない位置を推定してしまう間違いが頻出した。原因を追及したところ、測定して得られるγ線エネルギースペクトルの形状をシミュレーションによって計算されたスペクトルでは再現できていない部位があり、特にセシウム137のスペクトルにコバルト60のスペクトルが強く重なる配置の場合に大きく異なることがわかった。これを克服するために、測定データのスペクトルの形状をシミュレーションデータの形状に変換してマッチングが取れるフィルターを開発した。これにより推定精度の大幅な向上が実現できた。
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| Strategy for Future Research Activity |
2次元平面上に置かれた放射線源分布の推定において、線源とγ線スペクトル検出面の間に遮蔽体（鉛）を置いた際の遮蔽効果による推定精度への影響について、検証しておきたい。また、これまでの数cmスケールの大きさを拡大して、現場に対応できるサイズで実機およびシミュレーションでの検証を行っておきたい。その上で、本研究で提案している推定システムを3次元に適用できるように、下記の点について進める予定である。
まず、3次元での検証モデルとして、2次元平面上から垂直方向に立てたパイプ内に放射線源を配置し、γ線エネルギースペクトルを検出するためのNaIスペクトロメータをパイプの中心に対して十字を結ぶ形で配置した測定系を立ち上げる。パイプは、燃料デブリを取り出した際に保管する容器である収納管を想定している。また、これに合わせたシミュレーションを設定し、対応する学習データの生成を行う。
3次元に分散した放射線源の位置推定は、2次元に比べて自由度が高くなるために測定方法についてあらたな手法が必要とされる可能性が高い。例えばこれまでγ線エネルギースペクトルの検出面は固定していたが、線源からの距離を変更したいくつかの検出面を設定する必要が生じるかもしれない。また、配置によっては複数の遮蔽体の間を通るγ線の散乱が発生する可能性もあることから、非線形効果の影響を検証する。
なお、2022年度に一定程度の推定精度を高めることに成功したアルゴリズムについて、特許申請を行う予定である。
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