マルチスケールモデリングとリスク情報を活用した照射脆化の管理高度化に関する研究

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核融合を含む原子力エネルギーシステムにかかわらず、エネルギーシステムは想定外の事象が生じても耐えて回復する能力、すなわち、“高レジリエントエネルギーシステム”であることが求められる。このためには、①起こりうる事象を正しく想定し対応すること②想定外の事象が生じた時に適切な修正が可能であることが安全を担保する上で重要である。本研究では、軽水炉圧力容器鋼の照射脆化に関する健全性評価に着目する。①については、照射実験やマルチスケールモデリングにより材料照射脆化をしっかりと把握し、脆化メカニズムに基づいた予測が重要である。H30年度は、多元素から成る析出物の核生成過程のモデリングを行った。多元素から成る析出物の代表例としてNi-Mn-Si系析出物がある。これは、銅の含有量が少ない比較的新しい原子炉において、40年程の照射を受けた際に形成されるものであり、新しい原子炉の照射脆化の主原因となりうるものである。本研究では析出物の素性を、正則溶体近似の考え方から、相互作用パラメータによりモデル化した。形成する析出物の組成について、相互作用パラメータおよび照射条件の依存性をモンテカルロシミュレーションにより明らかにした。②は、照射脆化の予測と実測の違いを事後処理する方法を構築することが重要である。そのために、ベイズ統計学やデータマイニング工学、スパースモデリングなどのすでに取得したデータを利用して推論を行うデータサイエンス分野の研究を活用する。予測の不確実性に対応するために、脆化を正しく予測するマルチスケールモデリングとスモールデータを扱うデータサイエンスの融合が不可欠となる。H29年度は、ベイズ統計学を用いた脆化予測値の事後補正を検討した。これにより、偶然誤差などに起因する予測のあいまいさへの対応について検討し、予測の不確実性に対応するための予測方法の提案を行った。