機械学習ポテンシャルを活用した軽水炉燃料被覆管に発生する微細組織形成過程の解明

• 研究課題/領域番号: 23K26586
• 補助金の研究課題番号: 23H01893 (2023)
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金 (2024); 補助金 (2023)
• 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: 東京大学
• 研究代表者: 沖田 泰良 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任准教授 (50401146)
• 研究分担者: 岡 弘 北海道大学, 工学研究院, 助教 (10738967)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 採択後辞退 (2024年度)
• 配分額: 17,030千円 (直接経費: 13,100千円、間接経費: 3,930千円); 2025年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2024年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2023年度: 7,930千円 (直接経費: 6,100千円、間接経費: 1,830千円)
• キーワード: 人工ニューラルネットワーク / 第一原理計算 / 分子動力学法 / 原子空孔

研究開始時の研究の概要

本研究では、軽水炉の燃料被覆管として用いられるZr合金を対象として、結晶欠陥の挙動も含めた教師データに基づき、機械学習ポテンシャルを構築する。これを用いて、Zr合金の六方晶底面上に集積した原子空孔の集合体が潰れて c-loopに変換する過程を世界で初めて解明する。この過程は、被覆管で発生する水素吸収量の急激な増加の要因を解明する上で重要であるにもかかわらず、これまでの手法では再現できなかった過程である。