ディープラーニングを用いた分散気泡流の気泡・ボイド率の空間3次元分布計測手法の開発

• 研究課題/領域番号: 23K03685
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分19010:流体工学関連
• 研究機関: 国立研究開発法人日本原子力研究開発機構
• 研究代表者: 上澤 伸一郎 国立研究開発法人日本原子力研究開発機構, 原子力科学研究部門 原子力科学研究所 原子力基礎工学研究センター, 研究職 (80737073)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2025年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円); 2024年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円); 2023年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
• キーワード: ディープラーニング / 気泡流 / ボイド率 / 画像処理 / 燃料集合体

研究開始時の研究の概要

カメラによる光学的手法は低ボイド率において有力なボイド率計測手法と考えられる。しかし、ボイド率の増加とともに、撮影方向に対して気泡が重なるようになるため、その計測は困難になっていく。本研究では、ディープラーニングによる画像認識を用いることにより、気泡が重なるような条件においても気泡・ボイド率の空間分布計測を可能にするとともに、２台のカメラを用いることにより、気泡・ボイド率の空間３次元分布計測技術を開発する。また、その計測技術の正確性を実験より把握するとともに、ボイド率に対する適用可能な範囲についても明らかにする。さらに応用として、模擬燃料集合体の気泡・ボイド率の３次元分布計測への適用を試みる。