[3N07-09] データ科学と燃料物性

11:25 〜 11:40

[3N08] データ科学との融合による核燃料研究の新展開(11)機械学習を用いた新規高熱伝導率核燃料の選択とU2Tiの物性評価

*寅田 琉介¹、大石 佑治¹、牟田 浩明¹、孫 一帆²、熊谷 将也^2,3,4、黒﨑 健² (1. 大阪大学工学研究科、2. 京都大学複合原子力科学研究所、3. さくらインターネット、4. 理化学研究所)

キーワード：

機械学習、核燃料物質、ウラン化合物、U2Ti、高熱伝導率

機械学習によって熱伝導率が高いと予測されたウラン化合物の中からU₂Tiを選択し、アーク溶解と放電プラズマ焼結により高密度単相試料を作製した。熱伝導率の温度依存性についてレーザーフラッシュ法を用いて評価し、機械学習の予測結果と比較した。