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J-GLOBAL ID：201902259844487536   整理番号：19A2525853

サポートベクトル回帰を用いた使用済燃料中のPu含有量評価のための空間Pu変動の影響【JST・京大機械翻訳】

Influence of the spatial Pu variation for evaluating the Pu content in spent nuclear fuel using Support Vector Regression

著者 (4件)： Woo Seung Min (Department of Nuclear and Energy Engineering, Jeju National University, Jeju 63242, Republic of Korea) ,  Kim Hyeonmin (Risk and Environmental Safety Research Division, Korea Atomic Energy Research Institute, 111, Daedeok-daero, 989 Beon-gil, Yuseong-gu, Daejeon 34057, Republic of Korea) ,  Chirayath Sunil S. (Department of Nuclear Engineering, Texas A&M University, College Station, TX 77843-3133, USA) ,  Chirayath Sunil S. (Center for Nuclear Security Science & Policy Initiatives, Texas A&M University, College Station, TX 77843-3473, USA)
資料名： Annals of Nuclear Energy  (Annals of Nuclear Energy)
巻： 135  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： C0325D  ISSN： 0306-4549  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 使用済み核燃料中に生成したPu量と燃焼度(BU),冷却時間(CT),初期U-235濃縮(IE),軸方向位置(AX)との相関を,サポートベクトル回帰(SVR)法により調べた。AXパラメータは文献で報告された他の研究と比較して新しいものである。回帰係数(R2)と二乗平均二乗誤差(RMSE)値を用いて,使用済み核燃料中の局所Pu量を予測する4パラメータ(BU,CT,IE,AX)と3パラメータ(BU,CT,IE)SVRモデルの使用間の精度を決定した。4パラメータケース(0.9996)に対するR2値は,3パラメータケース(0.9776)に対するそれよりも1(最良ケース)に近い。4パラメータケース(0.0034)に対するRMSEは3パラメータケース(0.0243)より小さい。核燃料におけるPu質量密度の軸方向変化を予測するためのSVRベース機械学習解析の結果は,SERPENTコードを用いた元の予測と比較した場合,4パラメータ事例を用いて正確な結果が得られることを示した。Pu質量密度変化に対するBU,CT,IE及びAXの相関係数も評価した。相関解析から,Pu質量密度と最も強く相関するパラメータはBUであることが観察された。本研究からの観測は,Pu質量密度軸方向変動予測における誤差が,BU,CTおよびIEパラメータと共にAXパラメータを考慮することにより緩和できることを示した。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *プルトニウム ,  *使用済燃料要素 ,  軸方向 ,  核燃料 ,  相関係数 ,  非破壊検査 ,  核燃料燃焼度
準シソーラス用語： 相関分析 ,  質量密度 ,  平均二乗誤差 ,  回帰係数 ,  冷却時間 ,  *サポートベクトル回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 核物質保障措置 ,  Serpent ,  サポートベクトル回帰 ,  Plutonium ,  非破壊試験

分類 (1件)： 原子炉核特性  (MD02040B)

タイトルに関連する用語 (5件)： サポートベクトル回帰 ,  使用済燃料 ,  Pu ,  含有量 ,  評価