| 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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| 研究成果の概要 |
革新的原子炉の核設計において、主要な不確かさの要因となる核反応断面積の不確かさを低減する新たな断面積調整法を開発した。
主要な成果は以下の通り。①情報科学の分野で活用されている有効部分空間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に初めて適用。②ロボットの学習などに用いられるM推定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断面積調整を実現。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究においては、情報科学やロボティクス分野で用いられていた概念(active subspace、M推定)を原子炉の核特性解析に適用することにより、これまで大きな課題となっていた外れ値やノイズに耐性のある断面積調整法を開発することが出来た。また、遮蔽実験など、核特性の予測に直接用いることが出来ないと思われていた実験データの活用に道を拓いた。本研究の成果により、革新炉および既設炉の核特性シミュレーションの不確かさを減少させることができ、予測値の不確かさ現象は原子力安全の確保につながる。
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