[1B01-03] 原子炉計測・制御システム

11:15 〜 11:30

[1B02] データ駆動型音響診断を基盤としたNa冷却高速炉の炉内異常の早期検知の検討

*植木 祥高¹、平子 樹¹、相澤 康介²、荒 邦章¹ (1. 東京理科大、2. JAEA)

キーワード：

深層学習、音響診断、沸騰、畳み込みニューラルネットワーク、説明可能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暦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，Grad-CAMに基づく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、回帰分析型の深層学習モデルを構築し、沸騰熱流束の数値を高精度に予測可能であることを検証した。