| 研究課題/領域番号 |
21K14561
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| 研究機関 | 北海道大学 |
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研究代表者 |
張 承賢 北海道大学, 工学研究院, 助教 (90782300)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 機械学習 / ベイズ推論 / シビアアクシデント / 代替統計モデル |
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| 研究実績の概要 |
本年度の主な研究成果として、原子力重大事故時のシステムの挙動を評価するシビアアクシデント解析コードを用いて事象進展について解析を行い、得られたデータを用いて代替統計モデルを用いた機械学習モデルを構築することであったが、研究機関の移動に伴いシビアアクシデントコードの入手が予定通りできなかったため、主に他の例題を使った代替統計モデルの構築、機械学習の試行を主に実施した。また機械学習用のソフトの導入について検討を行った。
米国原子力規制委員会が開発したMELCORコードの入手が研究機関の移動に伴い、新しい手続き等が必要なため、今後研究において使用可能であるか不透明であるため、MELCORコードを代替するシビアアクシデント解析コードを検討している状況である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
研究代表者の所属機関変更のため、米国原子力委員会が開発したMELCORコードのライセンス締結に関する手続きが新たに必要になったため、移動先の研究機関でMELCORコードを使ったシビアアクシデント解析が現在困難な状況である。新規ライセンス契約に半年以上が必要なため、残りの研究機関を考慮し、MELCORを代替する解析コードの導入も視野に入れて検討している。
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| 今後の研究の推進方策 |
シビアアクシデント解析コード（MELCOR）のライセンス契約を早期に締結するとともに、もし、困難な場合を想定し、代替するシビアアクシデント解析コードの導入を検討する。導入した解析コードを使った福島第一原子力発電所２号機のRCIC関連の解析を実施し、代替統計モデルの構築、機械学習を予定通りの実施を目指す。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
研究代表者の所属機関移動のため、予算執行が予定通りに行われなかった。
また導入予定であったシビアアクシデント解析コードのライセンス契約が、研究機関の移動のため、締結ができなかった（ライセンス契約が、米国原子力規制委員会と所属機関との契約であるため）。
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