[2A07-10] Radiation Shielding and Radiation Behavior 1

2:45 PM - 3:00 PM JST(5:45 AM - 6:00 AM UTC)

[2A07] Development of a numerical method to optimize measures against radioactive sources estimated by a machine learning technique

*Naoya Furutachi¹, Hideaki Yanagi¹, Toru Yoshida¹, Susumu Yamada², Yukihiro Hasegawa¹, Masahiko Machida² (1. RIST, 2. JAEA)

Keywords:

optimization problem,radiation shielding,Inverse estimation of radioactive sources,machine learning technique

福島第一原子力発電所建屋内には、原子炉内から漏洩した放射性物質の汚染により高い放射線量を示す地点が多数存在し、廃炉作業を円滑に進める上での大きな障害の一つとなっている。この課題の解決に資するため、JAEAではこれまで機械学習技術を用いた線源分布の逆推定技術を開発してきた。線源分布の逆推定では、放射線源の位置や強度の詳細な分布が得られるため、これを用いた効果的な除染・遮蔽等線源対策の立案が期待される。本講演では、除染率・遮蔽厚みをパラメータとした数値的最適化問題を解くことにより、指定空間の線量率を目標値以下とする効果的な除染・遮蔽を提案する手法の開発について報告する。