[3C10-15] 線量評価

16:00 〜 16:15

[3C15] 機械学習を用いた燃料デブリ収納缶における放射線源分布推定

*佐藤 大耀¹、熊田 有華¹、高瀬 つぎ子¹、松本 正晴¹、山口 克彦¹ (1. 福島大学)

キーワード：

機械学習、放射線、γ線エネルギースペクトル、モンテカルロシミュレーション、燃料デブリ

東日本大震災によって発生した原発事故により燃料デブリが大量に生成された。現在、原子炉内から燃料デブリを取り出し、特別な収納缶に収容することが計画されている。収納缶の安全を確保するためには、内部の物質の分布を知ることが必要になる。　本研究では、燃料デブリ収納缶を想定し、セシウム137やコバルト60を配置した3次元的なモデルを考案した。このモデルにおいて放射線源がランダムに配置された場合を、モンテカルロシミュレーションの計算によって作成し、機械学習における学習データとした。その上でこのモデルを対象とした実験系を構築し、γ線エネルギースペクトルを計測した。これを機械学習の検証データとすることで、現実空間で得られるスペクトルによる放射線源分布の推定精度を検証した。また、実際の収納缶に含まれることが予想されるγ線を遮蔽するような物質をモデルに加えることで、より再現性の高い場合での推定も可能にした。