研究課題/領域番号 |
23H03356
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 補助金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分60030:統計科学関連
小区分61030:知能情報学関連
合同審査対象区分:小区分60030:統計科学関連、小区分61030:知能情報学関連
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研究機関 | 九州大学 |
研究代表者 |
西郷 浩人 九州大学, システム情報科学研究院, 准教授 (90586124)
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研究分担者 |
齊藤 敬高 九州大学, 工学研究院, 准教授 (80432855)
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研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2028-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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配分額 *注記 |
18,200千円 (直接経費: 14,000千円、間接経費: 4,200千円)
2023年度: 4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円)
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キーワード | 機械学習 / 放射性廃棄物 / 高温多相融体 / 物性予測 / 転移学習 |
研究開始時の研究の概要 |
原子力発電は日本の主要な電源の一つであり、脱酸素化やエネルギーの安定供給といった需要から世界的な関心が高まっている。その問題点としては高レベル放射性廃棄物処理が挙げられる。日本では高温の溶融炉でガラス固定化した後に地中で中間貯蔵する計画であるが、過去の事故以来、自国での技術は獲得できていない。本課題で目指すのは、廃液とガラスの溶融体の物理的性質を予測して制御する機械学習手法の開発である。まず、高温実験と機械学習を組み合わせることにより、廃液ガラス溶融固化体の物理的性質のロバストな予測を行う。次に、より多くの種類や量の廃液を取り込めるガラスの構成成分を決定する最適化問題に取り組む。
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