[1E07-09] 燃料及びデブリの物性、燃料製造技術

15:00 〜 15:15

[1E08] データ科学との融合による核燃料研究の新展開（20）放電プラズマ焼結によって作製したU₂NiC₃の熱物性と機械学習予測との比較

*中村 寛信¹、孫 一帆²、熊谷 将也^2,3,4、黒﨑 健²、大石 佑治¹ (1. 阪大、2. 京大、3. さくらインターネット、4. 理研)

キーワード：

核燃料材料、機械学習、熱伝導率、U₂NiC₃

機械学習によるウラン化合物の熱伝導率予測に基づき、U₂NiC₃を候補材料として選定した。これをアーク溶解および放電焼結プラズマ焼結法により合成し、ほぼ単相かつ高密度の試料を作製した。レーザーフラッシュ法を用いて熱伝導率の温度依存性を測定し、機械学習モデルによる予測結果との比較を行った。