| 研究課題/領域番号 |
21K04940
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分31010:原子力工学関連
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
山本 章夫 名古屋大学, 工学研究科, 教授 (50362265)
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| 研究分担者 |
遠藤 知弘 名古屋大学, 工学研究科, 准教授 (50377876)
丸山 修平 国立研究開発法人日本原子力研究開発機構, 高速炉・新型炉研究開発部門 大洗研究所 高速炉サイクル研究開発センター, 研究職 (70742170)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2023年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 炉心解析 / 断面積調整 / 感度係数 / 決定論的サンプリング / 遮へい / 不確かさ低減 / 連続エネルギーモンテカルロ / 代理モデル / M推定 / 特異値分解 / ベイジアンモンテカルロ法 / Unscented Transformation / 革新型原子炉 / 有効部分空間法 / 連続エネルギーモンテカルロ法 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究においては、①情報科学の分野で活用されている有効部分空間法(Active subspace, AS法)と計算モデル上の近似が非常に少ない連続エネルギーモンテカルロ法を組み合わせて断面積調整を行う、②ベイズ推定とモンテカルロ法を組み合わせたBayesian Monte-Carlo (BMC)法を用いることで、実験データの外れ値・ノイズなどに対する耐性が高い(ロバストな)断面積調整を実現し、①計算モデル誤差の影響を受けない、②実験データの質に依存しにくい、③誤差として正規分布の仮定を必要としない、などの特徴を有する断面積調整法を確立する。
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は、計算モデル誤差の影響を受けない、実験データの質に依存しにくい、誤差として正規分布の仮定を必要としない、などの特徴を有する断面積調整法を確立することである。2022年度までの段階で研究が計画より前倒しで進んでいたことから、2023年度は以下の取組を行った。
実験データの質に依存しにくい断面積調整法に関する研究として、断面積調整法における未知共分散の推定手法に関する検討を実施した(DOI:10.1080/00223131.2023.2203707)。
さらに、臨界実験以外の実験データを利用することで、特定核種の核データ起因不確かさを効果的に改善する手法について検討を実施した。具体的には、Na遮へい実験結果を活用した断面積調整法により、革新炉の１つである高速炉のNaボイド反応度の核データ起因不確かさのうち、Na-23の核データに起因する不確かさを低減可能であることを明らかにした(DOI:10.1080/00223131.2023.2244512)。
また、2022年度に考案した決定論的サンプリング法による断面積調整法(DOI:10.1080/00223131.2022.2095051)に基づくことで、水槽体系で測定された水の即発中性子減衰定数を活用したデータ同化により、ウラン溶液体系のICSBEP臨界実験について、軽水の熱中性子散乱則データに起因した実効増倍率不確かさを低減できる見込みを得た。
以上の研究成果により、本研究の目的を達成することができた。
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