研究課題/領域番号 |
23K04637
|
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31010:原子力工学関連
|
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 |
中村 博樹 国立研究開発法人日本原子力研究開発機構, システム計算科学センター, 研究主幹 (40350483)
|
研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2028-03-31
|
研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
|
配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2027年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2026年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2025年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2024年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2023年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
|
キーワード | 核燃料 / 機械学習分子動力学 / 第一原理計算 / 二酸化アクチニド |
研究開始時の研究の概要 |
現在の原子力開発において、シミュレーションを用いた安全性評価は必須である。このとき、核燃料物質の熱的な性質のデータが必要となる。正確な融点などが分からないと、高温で燃料の挙動を予測できないからである。しかし、2000度を超える高温で、熱的性質を実験で精密に測定することは難しい。そのため、実験を補完し、信頼性の高い熱的性質評価のために、原子シミュレーションが重要な役割を果たす。本研究で採用する機械学習分子動力学では、電子レベルでの計算結果を機械学習し、原子の運動をシミュレーションすることで信頼性の高い熱的性質の評価を可能とする。これによって、より安全性の高い核燃料開発への貢献が期待される。
|