[1A13-16] ナレッジマネジメント

17:00 〜 17:15

[1A16] TASKI:AIを基盤とした原子力ナレッジマネジメントシステム(4) AI を用いた原子力発電予測に向けた諸量評価モデルの開発

*小野 航希¹、岡村 知拓^1,2、阿部 拓海³、西原 尚宏^1,2、中瀬 正彦^1,2、西原 健司³、鈴木 大河¹ (1. 科学大、2. ニューチェーン、3. JAEA)

キーワード：

原子力ナレッジマネジメント、諸量評価、NMB4.0、AI、原子力発電将来シナリオ、V&V、TASKI

原子力発電の将来シナリオを評価し、意思決定支援のツールとして諸量評価コードがある。東京科学大と原子力機構が共同開発中のNMB4にAIの推論能力を活用し、将来意思決定者の補佐を可能とする次世代の諸量評価コードの開発に着手した。一方で、これまで実施されてきた諸量評価は、原子炉の運転実績や燃料履歴など、各発電サイト・原子炉の実データを詳細に組み込んだものではなく、現状をどの程度再現しているか検証が行われていない。諸量評価においては、解析手法、炉や燃料のデータベース、入力シナリオなど多くの誤差要因があり、検証による信頼性の向上が大きな課題となっている。そこで西原（2023）や鈴木（2024）は、それぞれ個別電力会社の公開情報を基に検証を実施した。本研究では、それら検証結果を拡張・集約し、日本国内にある既設原子炉の運転履歴を検証した諸量評価モデルを構築した。本発表では、検証結果に加え、この活用について議論する。