[3H08-10] 機械学習2

15:15 〜 15:30

[3H10] 機械学習を用いたMOX燃料FPガス放出挙動予測モデルの構築

*稲垣 健太¹ (1. 電中研)

キーワード：

FPガス放出、機械学習、MOX 燃料、モデリング

通常照射時におけるUO2燃料のFPガス放出（FGR）挙動については、結晶粒内のFPガス生成、移動、粒界への蓄積および外部への放出を考慮した予測モデルが構築されている。しかしながらMOX燃料については、UO2燃料と異なる挙動を示し、十分な精度のモデル構築に至っていない。本研究では、機械学習を用いて、現象論的にFGR挙動を予測することを試みる。まず、既往のMOX燃料の照射データを集約し、FPガス放出率と関連パラメータからなるデータベースを構築した。次に適切なパラメータを説明変数として抽出し、回帰分析によりFGRの予測モデルを構築した。構築した予測モデルについて、妥当性を確認するとともに、課題を抽出した。