Presentation Information
[3D03]Early detection of in-core abnormalities in Na-cooled fast reactors based on data-driven acoustic diagnosis(3) Visual explanation of identification basis
*Koya Watanabe1, Yoshitaka Ueki1, Kosuke Aizawa2 (1. TUS, 2. JAEA)
Keywords:
Anomaly detection,Acoustic Diagnosis,Boiling,Deep learning,Convolutional Neural Network,Explainable AI
Na高速炉の炉心における冷却材沸騰事象の早期検知と推移把握を目的とし、当該炉心局所異常に伴う異常検知技術開発に必要な基礎知見の取得整備並びに基本的成立性を示すことを目標に、音響識別によるサブクール沸騰の発生検知及び推移把握に適合する深層学習の手法構築および性能評価を行った。本研究では可視化と現象に応じた音圧変化の時刻歴応答の関係の把握と分析をねらいとし、水を対象としたサブクール沸騰時に生じる音響データを取得し、時間‐周波数表現の特徴量を学習させたラベル分類型の畳み込みニューラルネットワークの深層学習モデルを構築した。沸騰発生を高精度で識別することができる他，Guided Grad-CAMに基づく特徴量の輪郭抽出及び識別根拠の可視化により重要度が高いと深層学習モデルが判定した音響周波数帯域が明らかとなった。また、特徴量抽出にSWTを用いることで、高分解能を有する時間‐周波数表現を可能とした。