[1E04-06] 燃料及びコンクリートの物性

11:00 〜 11:15

[1E04] 機械学習分子動力学による(Ca,Sr)F₂の熱伝導率の評価

*中村 博樹¹、小林 恵太¹、奥村 雅彦¹、板倉 充洋¹、町田 昌彦¹、渡部 雅¹、加藤 正人² (1. JAEA、2. 検査開発)

キーワード：

第一原理計算、機械学習分子動力学、CaF2、SrF2、熱伝導率

MOX燃料の熱物性を測定する際、融点近傍の高温領域における実験は困難である。そこで、融点が低く結晶構造が同一であるフッ化カルシウムおよびフッ化ストロンチウムの固溶体（Ca,Sr）F₂を代替物質として用い、高温物性の特徴を評価する手法が用いられている。本研究では、第一原理計算に基づいて学習した機械学習分子動力学法を用いて、（Ca,Sr）F₂の熱伝導率を評価した。熱伝導率は、Green-Kubo公式を用い、熱流の自己相関関数から算出した。固溶体では、CaF₂やSrF₂といった純物質と比較して熱伝導率が低下することが知られているが、本計算結果においてもその傾向が再現された。以上より、本手法はMOX燃料の熱伝導率評価への応用が可能であることが示唆される。