Development of in-situ hardness measurement method in high dose rate field

本研究では、高線量率放射線場における硬さその場測定技術の開発をおこなう。福島第１原発格納容器内の燃料デブリをはじめとする堆積物の取出しを行うために開発すべき技術は多くあるが、そのうちのひとつに、堆積物の硬さをその場で測定する技術が必要となっている。通常の硬さ測定法は、高い線量率のために使用できない。そこで、本研究で開発するシステムはロボット機構・センサ部と遠隔制御部に分離され、ロボット機構・センサ部では半導体素子を用いずに、耐放射線性の高い電子部品と機械部品によるシンプルな構造により耐放射線性を持たせている。そして、ロボットがドリルで切削しながら対象物に接触するというシンプルな機構を基本としながらも、接触による力学的な触覚情報を数値化し、機械学習により硬さ評価を行う技術の概念実証を行う。２０２２年度では、各種材料を細ドリルで切削するときのドリル先端の位置、ドリルと材料間での反発力、モーターの回転数、モーターの電力情報を同時に得られる硬さ測定システムの試作機を製作した。その硬さ測定システムを用いて、各種材料（アルミニウム、銅、真鍮、鉄鋼、コンクリート、セラッミクス（窒化アルミニウムなど）等）の切削データを取得した。それらのデータについて、機械学習のクラスタリングのひとつである勾配ブースティングをもちいて、材料の判別が可能かどうか調べた。勾配ブースィングによる未知材料の推定では、第１または第２候補として、正しい材料を推定できていることがわかり、分類について、ある程度の見通しを得ることが出来た。しかし、学習データ以外の材料では、どのような推定をするのかなど、調査すべき事は幾つか残っている。今後は、様々なデータを増やし、硬さ測定システムとクラスタリングに関する詳細な考察を行う必要がある。

本研究では、高線量率放射線場における硬さその場測定技術の開発をおこなう。福島第１原発格納容器内の燃料デブリをはじめとする堆積物の取出しを行うために開発すべき技術は多くあるが、そのうちのひとつに、堆積物の硬さをその場で測定する技術が必要となっている。通常の硬さ測定法は、高い線量率のために使用できない。そこで、本研究で開発するシステムはロボット機構・センサ部と遠隔制御部に分離され、ロボット機構・センサ部では半導体素子を用いずに、耐放射線性の高い電子部品と機械部品によるシンプルな構造により耐放射線性を持たせている。そして、ロボットがドリルで切削しながら対象物に接触するというシンプルな機構を基本としながらも、接触による力学的な触覚情報を数値化し、機械学習により硬さ評価を行う技術の概念実証を行う。２０２２年度では、各種材料を細ドリルで切削するときのドリル先端の位置、ドリルと材料間での反発力、モーターの回転数、モーターの電力情報を同時に得られる硬さ測定システムの試作機を製作した。その硬さ測定システムを用いて、各種材料（アルミニウム、銅、真鍮、鉄鋼、コンクリート、セラッミクス（窒化アルミニウムなど）等）の切削データを取得した。それらのデータについて、機械学習のクラスタリングのひとつである勾配ブースティングをもちいて、材料の判別が可能かどうか調べた。勾配ブースィングによる未知材料の推定では、第１または第２候補として、正しい材料を推定できていることがわかり、分類について、ある程度の見通しを得ることが出来た。しかし、学習データ以外の材料では、どのような推定をするのかなど、調査すべき事は幾つか残っている。今後は、様々なデータを増やし、硬さ測定システムとクラスタリングに関する詳細な考察を行う必要がある。