[1G07-11] 圧力容器鋼

14:45 〜 15:00

[1G07] 機械学習法を用いた原子炉圧力容器鋼のシャルピー吸収エネルギーの予測モデルの検討

*橋本 資教¹、野本 明義¹、カーク マーク¹ (1. 電中研)

キーワード：

機械学習、圧力容器鋼、中性子照射脆化、シャルピー吸収エネルギー

原子炉圧力容器(RPV)鋼の中性子照射脆化予測では、延性脆性遷移温度(DBTT)や上部棚吸収エネルギー(USE)が対象にした予測が行われる。DBTTやUSEはシャルピー吸収エネルギー(CVE)の温度依存性から求められるが、CVEを予測できれば、脆化をより直接的に予測・評価できる可能性がある。そこで、本発表では米国REAPデータベースを対象に、近年急速に利用が拡大している機械学習法を用いてRPV鋼のシャルピー吸収エネルギーの予測モデル構築を検討した。