[2N13-16] 燃料・FP・デブリ基礎物性

15:50 〜 16:05

[2N14] 機械学習分子動力学による二酸化プルトニウムの物性評価

*中村 博樹¹、小林 恵太¹、奥村 雅彦¹、板倉 充洋¹、町田 昌彦¹、渡部 雅¹、加藤 正人² (1. JAEA、2. 検査開発)

キーワード：

第一原理計算、PuO2、機械学習分子動力学、Bredig転移

核燃料物質の物性に関する知見を得ることは燃料開発において重要であるが、取り扱いの制限などにより燃料物質の十分なデータを得られているとはいえない。このような場合、第一原理計算のような信頼性の高い数値シミュレーションによって物性値を補間し、より精密なデータを得ることが必要となってくる。しかし、第一原理計算は計算コストが大きく、高温での物性評価が難しい。近年、第一原理計算を学習させた機械学習分子動力学手法が開発され、大規模系へのシミュレーションが可能となった。本発表では、二酸化プルトニウムに対して、この手法を適用して、高温物性を評価し、この手法の有効性を評価した。