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J-GLOBAL ID：202202261781235720   整理番号：22A1075878

逆止弁のAI診断に関する検討(2)

Study on Check Valve Diagnosis using AI (2)

著者 (6件)： 礒部仁博 (原子燃料工業) ,  小川良太 (原子燃料工業) ,  松永嵩 (原子燃料工業) ,  石井元武 (原子燃料工業) ,  藤吉宏彰 (原子燃料工業) ,  匂坂充行 (原子燃料工業)
資料名： 日本原子力学会春の年会予稿集(CD-ROM)  (日本原子力学会春の年会(CD-ROM))
巻： 2022  ページ： ROMBUNNO.1F10  発行年： 2022年 
JST資料番号： G0939B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： AEセンサを用いたポータブル音響計測システムにより,逆止弁のリークに関するAI診断の可能性を検討している。前報では実験ループにおいて健全から「リーク量」を最小12mL/min,最大540mL/minまで段階的に増加させた場合の検知について計測信号をCNN(畳込みニューラルネットワーク)により学習・検証した。本報では予防保全の一環として,「リーク前」の段階的劣化模擬の検知について検討した。(著者抄録)

シソーラス用語： *逆止弁 ,  センサ ,  *漏れ ,  ニューラルネットワーク ,  信号解析
準シソーラス用語： AEセンサ ,  CNN ,  *リーク ,  音響信号解析

分類 (1件)： 原子炉の保守  (MD05040W)

引用文献 (2件)：

• 三浦進, 工藤盛雄, 服部功三, 小川良太, 匂坂充行, 礒部仁博, “逆止弁診断に関する取組み 2”, 日本原子力学会 2019年秋の大会, 3O08, 富山大学五福キャンパス, 2019年9月11-13日.
• 小川良太, 松永嵩, 礒部仁博, “逆止弁の AI 診断に関する検討”, 日本原子力学会 2021年春の年会, 1E03, オンライン (Zoom), 2021年3月17-19日.

タイトルに関連する用語 (2件)： 止弁 ,  AI診断