(57)【要約】【課題】従来の技術をさらに発展させて、より精度の高い予測が可能な、放射性物質密封容器の異常検出装置を得る。【解決手段】放射性物質の密封容器における第１の位置の温度を計測する第１の温度計測器と、第１の位置とは異なった第２の位置の温度を計測する第２の温度計測器と、同密封容器の周囲の雰囲気温度を計測する雰囲気温度計測器と、放射性物質についての熱的な物理量を取得する熱的物理量取得手段とを有する。さらに、第１の位置の温度と、第２の位置の温度と、雰囲気温度と、放射性物質についての熱的な物理量とから、数学モデルを用いて、第１の位置の温度と第２の位置の温度との温度差の将来値を予測するとともに、この将来値と、その将来の時点における第１の位置の温度の計測値および第２の位置の温度の計測値の温度差とを比較することで、密封容器の健全性を評価する演算装置を有する。【選択図】図２
2020165745.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
放射性物質の密封容器における第１の位置の温度を計測する第１の温度計測器と、
放射性物質の密封容器における前記第１の位置とは異なった第２の位置の温度を計測する第２の温度計測器と、
放射性物質の密封容器の周囲の雰囲気温度を計測する雰囲気温度計測器と、
放射性物質についての熱的な物理量を取得する熱的物理量取得手段と、
前記第１の位置の温度と、第２の位置の温度と、雰囲気温度と、放射性物質についての熱的な物理量とから、数学モデルを用いて、第１の位置の温度と第２の位置の温度との温度差の将来値を予測するとともに、前記将来値と、その将来の時点における第１の位置の温度の計測値および第２の位置の温度の計測値の温度差とを比較することで前記密封容器の健全性を評価する演算装置と、
を有することを特徴とする放射性物質密封容器の異常検出装置。
【請求項２】
放射性物質についての熱的な物理量は、この放射性物質についての熱的な物理量の初期値にもとづく数値解析結果であることを特徴とする請求項１記載の放射性物質密封容器の異常検出装置。
【請求項３】
演算装置は、第１の位置の温度と第２の位置の温度との温度差について予測された将来値に対し、その将来の時点における第１の位置の温度の計測値および第２の位置の温度の計測値の温度差が規定値を外れる回数が一定回数以上であるときに警告を発するものであることを特徴とする請求項１または２記載の放射性物質密封容器の異常検出装置。
【請求項４】
第１の位置の温度と第２の位置の温度との温度差について予測された将来値は、勾配ブースティング法または重回帰法にて計算された値であって、誤差範囲に関する上限値と下限値とを有する時系列の値であることを特徴とする請求項１から３までのいずれか１項記載の放射性物質密封容器の異常検出装置。
【請求項５】
放射性物質の密封容器における第１の位置の温度を計測し、
放射性物質の密封容器における前記第１の位置とは異なった第２の位置の温度を計測し、
放射性物質の密封容器の周囲の雰囲気温度を計測し、
放射性物質についての熱的な物理量を取得し、
前記第１の位置の温度と、第２の位置の温度と、雰囲気温度と、放射性物質についての熱的な物理量とから、数学モデルを用いて、第１の位置の温度と第２の位置の温度との温度差の将来値を予測するとともに、前記将来値と、その将来の時点における第１の位置の温度の計測値および第２の位置の温度の計測値の温度差とを比較することで前記密封容器の健全性を評価する、
ことを特徴とする放射性物質密封容器の異常検出方法。
【請求項６】
放射性物質についての熱的な物理量を、この放射性物質についての熱的な物理量の初期値にもとづく数値解析により求めることを特徴とする請求項５記載の放射性物質密封容器の異常検出方法。
【請求項７】
第１の位置の温度と第２の位置の温度との温度差について予測された将来値に対し、その将来の時点における第１の位置の温度の計測値および第２の位置の温度の計測値の温度差が規定値を外れる回数が一定回数以上であるときに警告を発することを特徴とする請求項５または６記載の放射性物質密封容器の異常検出方法。
【請求項８】
第１の位置の温度と第２の位置の温度との温度差について予測する将来値を、誤差範囲に関する上限値と下限値とを有する時系列の値として、勾配ブースティング法または重回帰法にて求めることを特徴とする請求項５から７までのいずれか１項記載の放射性物質密封容器の異常検出方法。
【請求項９】
誤差範囲に関する上限値と下限値とを、統計的な標準偏差または予測区間から求めることを特徴とする請求項８記載の放射性物質密封容器の異常検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は放射性物質密封容器の異常検出装置および放射性物質密封容器の異常検出方法に関し、特に、放射性物質を密封する容器における容器内部の気体の漏洩を検出するための、異常検出装置および異常検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
原子炉の使用済原子燃料に代表される高放射性物質の貯蔵手段として、コンクリートキャスクが知られている。このコンクリートキャスクは、空気によって自然冷却を行う乾式型である。コンクリートは放射線遮蔽材および構造体としての物性および機械的性能に優れるとともに、安価であるため、水プールを必要とする湿式法や金属キャスクと比較して、コスト的に有利である。
【０００３】
コンクリートキャスクは、コンクリートにより形成され遮蔽構造体として機能する、筒状のコンクリート容器を備える。このコンクリート容器の内部には、密閉容器として機能する筒状のキャニスタが収納される。キャニスタは、ステンレス鋼などの金属製で、両端が閉塞した円筒形状に形成され、その内部には、放射性物質である使用済原子燃料が封入されている。キャニスタは、封入された放射性物質が外部に漏洩しないよう、溶接密閉構造を有している。そしてキャニスタの内部には、空気よりも熱伝導率の高い不活性ガスであるヘリウムガスが封入されている。
【０００４】
上記のように構成されるコンクリートキャスクにおいて、キャニスタの溶接部の欠陥や腐食などにより、キャニスタに封入されたヘリウムが漏洩してしまう可能性が懸念される。かかるヘリウム漏洩事象は、環境に放射性物質を出すことになり、防止すべき事象であるが、万が一このような事象が起こった場合には、より早急に検知して対策をとる必要がある。
【０００５】
このための検知手段として特許文献１には、キャニスタの頂面の中心位置および底面の中心位置の温度差と、冷却用空気の温度としての給気温度とを監視し、これらの温度変化に基づいてヘリウムガスの漏洩を検知するようにしたものが記載されている。
【０００６】
特許文献２には、キャニスタ（貯蔵器）の特定位置における温度についての未来物理量を予測する数学モデルにより、キャニスタの健全性を数値的かつ統計的に評価するための健全性指数を計算するようにしたものが記載されている。この数学モデルとして、具体的には重回帰モデルが用いられている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００５−２６５４４３号公報
【特許文献２】特許第４１０７９１０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明は、上記のような従来の技術をさらに発展させて、より精度の高い予測が可能な、放射性物質密封容器の異常検出装置およびその異常検出方法を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
この目的を達成するため本発明の放射性物質密封容器の異常検出装置は、
放射性物質の密封容器における第１の位置の温度を計測する第１の温度計測器と、
放射性物質の密封容器における前記第１の位置とは異なった第２の位置の温度を計測する第２の温度計測器と、
放射性物質の密封容器の周囲の雰囲気温度を計測する雰囲気温度計測器と、
放射性物質についての熱的な物理量を取得する熱的物理量取得手段と、
前記第１の位置の温度と、第２の位置の温度と、雰囲気温度と、放射性物質についての熱的な物理量とから、数学モデルを用いて、第１の位置の温度と第２の位置の温度との温度差の将来値を予測するとともに、前記将来値と、その将来の時点における第１の位置の温度の計測値および第２の位置の温度の計測値の温度差とを比較することで前記密封容器の健全性を評価する演算装置と、
を有することを特徴とする。
【００１０】
本発明の放射性物質密封容器の異常検出装置によれば、放射性物質についての熱的な物理量は、この放射性物質についての熱的な物理量の初期値にもとづく数値解析結果であることが好ましい。
【００１１】
本発明の放射性物質密封容器の異常検出装置によれば、演算装置は、第１の位置の温度と第２の位置の温度との温度差について予測された将来値に対し、その将来の時点における第１の位置の温度の計測値および第２の位置の温度の計測値の温度差が規定値を外れる回数が一定回数以上であるときに警告を発するものであることが好ましい。
【００１２】
本発明の放射性物質密封容器の異常検出装置によれば、第１の位置の温度と第２の位置の温度との温度差について予測された将来値は、勾配ブースティング法または重回帰法にて計算された値であって、誤差範囲に関する上限値と下限値とを有する時系列の値であることが好ましい。
【００１３】
本発明の放射性物質密封容器の異常検出方法は、
放射性物質の密封容器における第１の位置の温度を計測し、
放射性物質の密封容器における前記第１の位置とは異なった第２の位置の温度を計測し、
放射性物質の密封容器の周囲の雰囲気温度を計測し、
放射性物質についての熱的な物理量を取得し、
前記第１の位置の温度と、第２の位置の温度と、雰囲気温度と、放射性物質についての熱的な物理量とから、数学モデルを用いて、第１の位置の温度と第２の位置の温度との温度差の将来値を予測するとともに、前記将来値と、その将来の時点における第１の位置の温度の計測値および第２の位置の温度の計測値の温度差とを比較することで前記密封容器の健全性を評価する、
ことを特徴とする。
【００１４】
本発明の放射性物質密封容器の異常検出方法によれば、放射性物質についての熱的な物理量を、この放射性物質についての熱的な物理量の初期値にもとづく数値解析により求めることが好適である。
【００１５】
本発明の放射性物質密封容器の異常検出方法によれば、第１の位置の温度と第２の位置の温度との温度差について予測された将来値に対し、その将来の時点における第１の位置の温度の計測値および第２の位置の温度の計測値の温度差が規定値を外れる回数が一定回数以上であるときに警告を発することが好適である。
【００１６】
本発明の放射性物質密封容器の異常検出方法によれば、第１の位置の温度と第２の位置の温度との温度差について予測する将来値を、誤差範囲に関する上限値と下限値とを有する時系列の値として、勾配ブースティング法または重回帰法にて求めることが好適である。
【００１７】
本発明の放射性物質密封容器の異常検出方法によれば、誤差範囲に関する上限値と下限値とを、統計的な標準偏差または予測区間から求めることが好適である。
【発明の効果】
【００１８】
本発明者らの知見によれば、内部に発熱体を収納する放射性物質密封容器の表面温度は、その周囲の気温およびその内部に収納された発熱体の温度による影響や、計測誤差などにより、常に変動している。この点に関し、従来の技術たとえば特許文献１や特許文献２に記載の技術においては、周囲の気温に着目したうえで、第１の位置の温度と第２の位置の温度との温度差を議論している。これに対し本発明においては、密封が維持されている密封容器の表面温度を、密封容器の周囲の雰囲気温度のみならず、放射性物質についての熱的な物理量をも用いて、精度良く予測することが可能となる。そして本発明によれば、予測された表面温度と実際の温度を比較、評価することで、放射性物質の密封容器から漏洩する内部気体を精度良く検出できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の実施の形態の異常検出装置を適用可能な放射性物質密封容器を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態の異常検出方法のフローチャートである。
【図３】本発明の実施の形態の異常検出方法で用いられる勾配ブースティング法のフローチャートである。
【図４】図３のフローチャートの要部を詳細に示す図である。
【図５】本発明の実施の形態の異常検出方法を用いた検出結果の例を示す図である。
【図６】図５の要部を詳細に示す図である。
【図７】温度差ΔＴＢＴの予測値を求めるときに雰囲気温度だけを用いたときの検出結果の例を示す図である。
【図８】温度差ΔＴＢＴの予測値を求めるときに放射性物質についての熱的な物理量だけを用いたときの検出結果の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
図１に示される放射性物質の貯蔵容器は、使用済の放射性物質が収納されると共に加圧ヘリウムガスが充填された金属製の密封容器１１と、密封容器１１が収容されたコンクリート製の遮蔽構造体１２と、遮蔽構造体１２の下部側に形成される給気口１３および上部側に形成される排気口１４と、密封容器１１と遮蔽構造体１２との間に形成されて給気口１３および排気口１４を繋ぐ流路１５とを有する。そして、この放射性物質の貯蔵容器は、給気口１３から流路１５を介して排気口１４へと移動する大気すなわち冷却ガスにより、放射性物質から発生する熱を奪って冷却するように構成されている。
【００２１】
本発明の実施の形態の異常検出装置は、放射性物質の貯蔵容器における密封容器１１からの加圧ガスの漏洩を検知するものである。この異常検出装置においては、密封容器１１の上面１６および下面１７の温度を検知するための温度センサ１８、１９がそれぞれ設けられている。また、貯蔵容器の雰囲気温度つまり給気口１３における空気の温度を検知するための温度センサ２０が設けられている。２１は演算装置で各温度センサ１８、１９、２０からの検出信号が入力されるように構成されている。
【００２２】
本発明の実施の形態の放射性物質密封容器の異常検出装置およびその異常検出方法においては、密封容器１１の上面１６の温度を検知する温度センサ１８にて検知された温度と、密封容器１１の下面１７温度を検知する温度センサ１９にて検知された温度との温度差ΔＴＢＴにもとづいて、密封容器１１の健全性を評価する。密封容器１１の内部では対流が生じるため、上面１６の温度と下面１７の温度とは、互いに影響を及ぼし合う。また密封容器１１すなわち放射性物質の貯蔵容器は屋外に設置されることが多いが、その雰囲気温度である周囲の気温すなわち周囲温度は、ダイナミックに変動する。さらに密封容器１１の内部の放射性物質すなわち使用済燃料について、その熱的物理量すなわち発熱量や温度は、放射性元素の崩壊等による発熱などにもとづき、ダイナミックに変動する。
【００２３】
上述の特許文献１に記載のように、密封容器における異なる２点の温度差にもとづいて、この密封容器からのガス漏れの有無すなわち密封容器の健全性を評価することが、原理的に可能である。そして特許文献１では、密封容器における異なる２点の温度を検知するとともに周囲温度をも検知して、これらの検知結果から密封容器の健全性を精度良く評価している。
【００２４】
これに対し本発明においては、上記の諸現象にもとづき、密封容器における異なる２点の温度を検知するとともに、周囲温度を検知し、さらに放射性物質の熱的物理量を取得したうえで、つまり周囲温度に加えて放射性物質の熱的物理量をも加味することで、密封容器の健全性をいっそう精度良く評価しようとするものである。以下、その実施の形態を詳細に説明する。
【００２５】
特許文献１においても説明されているが、密封容器１１の健全性が損なわれるすなわちその密封性が損なわれると、その内圧が大気圧より高ければ漏洩が発生し、またその内圧が大気圧より低ければインリークが発生する。それによって、密封容器１１の表面温度が変化する。この表面温度の変化は、密封容器１１の頂部と底部とにおいて特に顕著である。したがって、健全性を評価するためには、密封容器１１における異なる２点の温度の差を求めることが必要であり、その２点は密封容器１１における高さの異なる位置であることがより好ましく、上述のように密封容器１１の上面１６の温度と下面１７の温度との差であることがさらに好ましく、上面１６の中央部の温度と下面１７の中央部の温度との差であることがいっそう好ましい。
【００２６】
貯蔵容器の雰囲気温度すなわち貯蔵容器の周囲の大気の温度は、温度センサ２０によって計測することができる。その検知位置は、上述の給気口１３、排気口１４、流路１５のいずれかとすることができる。なかでも、図示のように貯蔵容器の温度の影響を受けにくい給気口１３で温度検知することが望ましい。
【００２７】
密封容器１１の内部の放射性物質の熱的物理量としては、その温度や発熱量を挙げることができる。これらは、実測データから求めることができる。しかし、実際の内部発熱体の温度及び発熱量をサーモメータ等で直接に計測することは難しいと考えられるため、数値解析により予測される温度や発熱量を用いる方法が挙げられる。その数値解析の手法の詳細は、例えば以下のとおりである。
【００２８】
燃焼計算コード等から使用済燃料の発熱量を計算し、それを基に有限要素法を用いた解析ソフトにより、内部発熱体の貯蔵開始時から貯蔵末期までの温度推移を求める。ただし、この値は対流を考慮しない値であるため、実際より高い温度になると予想されるが、ＣＦＤ（数値流体力学）ソフトウェア等を用いて求めた計算値を、密封容器１１の頂部の温度と底部の温度との温度差について実測した値であるΔＴＢＴ値により補正することで、より精度の高い内部発熱体の温度を予測することが出来る。
【００２９】
本発明においては、得られたデータから、数学モデルを用いて、上述の温度差ΔＴＢＴの将来値を予測する。そして、その予測値と、その将来の時点における温度差ΔＴＢＴの実測値とを比較することにより、密封容器１１の健全性を評価する。詳細には、温度差ΔＴＢＴの予測値と実測値との「ずれ」にもとづいて、密封容器１１の健全性を評価する。そのフローを、図２を参照して説明する。
【００３０】
図１に示される貯蔵容器の密封容器１１および演算装置２１を用いた放射性物質の貯蔵を、ステップＳ２０１において開始したなら、ステップＳ２０２において、各物理量の計測を開始する。この物理量には、上述のように、密封容器１１における異なる２点すなわちその上面１６の温度および下面１７の温度と、貯蔵容器の周囲の大気温度とを含む。そして、可能であれば。放射性物質の熱的物理量つまりその温度や発熱量を実測する。実測ができない場合は、上述の数値解析結果を利用する。
【００３１】
図２に示されるフローにおいては、一定期間にわたり密封容器１１の表面温度を計測し、機械学習にてその先の期間の表面温度を予測する。予測された表面温度に平滑化処理を施して誤差を取り除き、補正予測温度と統計的な予測区間を算出する。補正予測温度および予測区間と、実際の表面温度とを比較することで、漏洩の有無を検出する。
【００３２】
すなわち、ステップＳ２０３において各種データの学習を開始したなら、ステップＳ２０４において、温度差ΔＴＢＴの学習を終了するか否かを判断し処理を分岐する。図２のフローにおいては、「はい」、「いいえ」の両方に分岐する。
【００３３】
「いいえ」に分岐した場合は、ステップＳ２０５において全データの計測を継続し、「はい」の場合のフローとの処理時間を整合させるために所定時間の経過を待つ。密封容器１１の内部の放射性物質の熱的物理量については、実測を行うか、数値解析によって値を求める。所定時間の経過後は、後述のステップＳ２０９に移る。
【００３４】
ステップＳ２０４において「はい」に分岐した場合は、ステップＳ２０６において、温度差ΔＴＢＴの予測モデルを構築し、ステップＳ２０７において温度差ΔＴＢＴの予測を開始する。ステップＳ２０６における予測モデルすなわち数学モデルについての詳細は、後述する。
【００３５】
ステップＳ２０８にて予測を終了したときには、平滑化および統計的な予測区間の算出を行う。予測区間とは、温度差ΔＴＢＴについての許容変動範囲を意味する。平滑化の詳細ついては後述する。
【００３６】
次に、ステップＳ２０９において、ステップＳ２０８からの予測区間と、ステップＳ２０５からの計測データすなわち実際値とから、密封容器１１における漏洩の有無を評価する。詳細には、実際値が予測区間内に存在する場合には漏洩なしと評価し、これに対し実際値が予測区間を外れている場合には、漏洩ありと評価する。
【００３７】
続くステップＳ２１０においては、密封容器１１における漏洩の有無を判断し、漏洩がない場合はステップＳ２０３に戻って、それまでの処理を繰り返す。反対に漏洩があった場合には、ステップＳ２１１に移って、貯蔵を終了し、漏洩対策などの処置を実施する。
【００３８】
ステップＳ２０６における予測モデルすなわち数学モデルについて詳しく説明する。その数学モデルとしては、適宜の手法を用いることができる。なかでも、勾配ブースティング法と重回帰分析とが好ましい。なぜなら、本発明者らの検討によれば、勾配ブースティング法は他の手法に比べて高精度であり、重回帰分析は他の手法に比べて演算時間が短いためである。このうち、勾配ブースティング法は、精度の劣る予測器（以下、「弱い予測器」と称することがある）を足し合わせて精度を高める手法である。詳細は後述するが、勾配ブースティング法を用いて得られる温度差ΔＴＢＴの将来値は、誤差範囲に関する上限値と下限値を有する時系列の値（予測区間）である。
【００３９】
以下、数学モデルの例としての勾配ブースティング法を用いた手法について、図３および図４を参照して詳細に説明する。
【００４０】
図３のフローは、図２のフローと一部重複するものであるが、説明のために敢えて重複させる。すなわち、ステップＳ２０１、Ｓ２０２、Ｓ２０５は図２のフローにおける処理と同じものである。なお、図３では、図２におけるステップＳ２０３とＳ２０４とは、記載を省略している。また図３ではステップＳ２０４において分岐を行っているが、上述のように「はい」と「いいえ」との両方に分岐するため、図３のように直列的に記載しなおすこともできる。
【００４１】
図２を参照した説明と重複的になるが、本発明の異常検出装置および異常検出方法では、ステップＳ２０５において計測されるそれぞれの物理量は、常時計測される時系列データである。また、以後のステップにおいて予測、評価が行われるが、その際にも常に計測は続けられ、その計測値を用いる。
【００４２】
次のステップＳ３０１は、予測器を構築するというステップであり、図２におけるステップＳ２０６に相当するものである。このステップＳ３０１においては、未来物理量を予測するための予測器を構築する。図４は、その一例として、勾配ブースティング法を詳細に示す。
【００４３】
すなわち、図４に示す勾配ブースティング法のステップＳ４０１においては、計測値から「第１の弱い予測器」を構築する。つまり、勾配ブースティング法のステップＳ４０１においては、計算時間は短いものの精度には劣る「第１の弱い予測器」を構築する。「第１の弱い予測器」とは、正解率が０．５より大きい、つまりランダムよりは正解率が高いが、その正解率が１より小さい予測器を意味する。「第１の弱い予測器」は典型的には機械学習における決定木であるが、計算時間に優れる場合は、他の予測器を選ぶことも可能である。
【００４４】
なお、決定木の作成方法は、特に限定されない。
【００４５】
次に、ステップＳ４０２において、「第１の弱い予測器」から「第１の弱い『予測値』」を予測する。つまり、勾配ブースティング法のステップＳ４０２においては、ステップＳ４０１で構築した「第１の弱い予測器」を用いて、温度差ΔＴＢＴの計測値を、雰囲気温度と、放射性物質についての熱的な物理量とによって分類する。これにより、雰囲気温度と、放射性物質についての熱的な物理量とが与えられたときに、温度差ΔＴＢＴについての、もっともありそうな「第１の弱い予測値」が求められる。
【００４６】
ステップＳ４０３では、計測値と「第１の弱い予測値」との間の「第１の弱い誤差」を算出する。つまり、計測値と「第１の弱い予測値」との残差を求め、この残差を「第１の弱い誤差」とする。「第１の弱い誤差」は、続くステップＳ４０４以降において、より強い予測器を構築するために用いられる。
【００４７】
そのステップＳ４０４においては、「第１の弱い誤差」から「第２の弱い予測器」を構築する。その手順は、ステップＳ４０１のものと同様である。ただし、「第２の弱い予測器」は、「第１の弱い誤差」を、雰囲気温度の値と、放射性物質についての熱的な物理量の値とによって分類する。よって、「第２の弱い予測器」は、「第１の弱い誤差」つまり計測値と「第１の弱い予測値」との残差を、雰囲気温度と、放射性物質についての熱的な物理量とによって分類することで、「第２の弱い誤差」を予測するものである。
【００４８】
次のステップＳ４０５では、「第２の弱い予測器」を、このステップＳ４０５以後においてより強い予測器を構築するために用いる。つまり、ステップＳ４０５においては、「第１の弱い予測器」と「第２の弱い予測器」とを合成して「強い予測器」を構築する。換言すると、「第１の弱い予測器」と「第２の弱い予測器」とを合成して、より精度の高い「強い予測器」を構築する。「強い予測器」は、「第１の弱い予測器」では十分に予測できなかったデータに対して、「第２の弱い予測器」を用いて精度良く予測し直す。よって、「強い予測器」は、「第１の弱い予測器」より精度の高い予測器となる。
【００４９】
ステップＳ４０６では、「強い予測器」から「強い予測値」を予測する。詳細には、ステップＳ４０５で構築した「強い予測器」を用いて温度差ΔＴＢＴを雰囲気温度の値と、放射性物質についての熱的な物理量の値とによって分類することで、雰囲気温度と放射性物質についての熱的な物理量とが与えられたときに、（もっともありそうな）温度差ΔＴＢＴの「強い予測値」を算出できる。
【００５０】
ステップＳ４０７では、計測値と「強い予測値」との間の「誤差」を算出する。この「誤差」は、「強い予測器」の予測精度を評価するためのものである。
【００５１】
ステップＳ４０８では、上記の「誤差」を評価する。換言すると、上記の「誤差」を用いて、「強い予測器」の予測精度を評価する。このとき、予測範囲の全域において、「誤差」が「強い予測値」の標準偏差より小さければ、「強い予測器」は十分な予測精度を有していると評価される。反対に、予測範囲において、「誤差」が「強い予測値」の標準偏差より大きい点があれば、「強い予測器」は十分な予測精度を有していないと評価される。
【００５２】
「誤差」が小さい場合は、ステップＳ４０９において、「強い予測値」を予測値として採用して、図４のフローに示された処理を終了する。反対に、「誤差」が大きい場合、すなわち「強い予測器」が十分な予測精度を有していない場合は、ステップＳ４１０において、「強い予測器」を「弱い予測器」に置き換え、「強い予測値」を「弱い予測値」に置き換え、「誤差」を「弱い誤差」に置き換えたうえで、ステップＳ４０４からステップＳ４０８までを、「強い予測器」が十分な予測精度を得るまで繰り返す。
【００５３】
図３のフローに戻って、ステップＳ３０２では、予測値を算出する。つまり、ステップＳ３０２において、ステップＳ３０１で構築した予測器を用いて、温度差ΔＴＢＴの将来値を算出する。ある時点ｔにおける雰囲気温度と放射性物質についての熱的な物理量とを予測器に入力すると、その時点ｔにおける温度差ΔＴＢＴの将来値が出力すなわち予測される。
【００５４】
上記の説明から理解されるように、図３において破線で囲まれた部分、すなわちステップＳ３０１とＳ３０２とを含む部分が、図４に示されたフローの処理に相当する。
【００５５】
次に、図３のステップＳ３０３において、予測値すなわち温度差ΔＴＢＴの将来値の上限値および下限値を統計的手法により算出する。典型的には標準偏差または予測区間を用いるが、ここでは予測区間を用いる手法について説明する。すなわち、例えば実測値から得られる標本平均に対し、予測区間で決められた分布の面積が９５％の範囲となるように設定した値を掛け合わせた標本標準誤差を考慮する事で、温度差ΔＴＢＴの将来値の上限値および下限値を求めることができる。
【００５６】
なお、標準偏差は、ｎ個のデータからなる母集団に対してｎ個のデータのすべてを計測できる場合に、その平均から算出されるものである。一方、本実施の形態においては、母集団の平均と標準偏差とは、標本から推定できるのみである。一方、予測区間は、母集団を仮定した上で、ある標本値に対して「どの範囲に対してあると『予測』されるか」を示すものである。本実施の形態施においては、母集団を計測することができないため、予測区間により予測値の上限値及び下限値を定めることが適切である。
【００５７】
ステップＳ３０４では、計測値と予測値とを比較する。つまり、計測値と、ステップＳ３０２で求めた予測値との残差を求める。
【００５８】
そして、ステップＳ３０５では、ステップＳ３０４で求めた残差について評価する。密封容器１１が健全であると評価するのは、密封容器１１の初期内圧が大気圧より高い場合に、残差が予測値と上限値との差より小さいとき（計測値＜上限値）であり、また密封容器１１の初期内圧が大気圧より低い場合に、残差が予測値と下限値との差より小さいとき（計測値＞下限値）である。
【００５９】
上記を満たした場合は、計測値と予測値とは一致した、つまり密封容器１１が健全であると判断する。これに対し、そうでない場合は、計測値と予測値とは一致しない、つまり密封容器１１に漏洩が発生していると評価する。なお、上記の残差を規定値として、規定値を外れる回数が一定回数以上であるときに警告を発することが好ましい。その理由は、台風などの突発的な気象条件の変化や急激な温度変化が起きた場合に規定値を外れる場合があるため、その影響を除外する目的のためである。
【００６０】
密封容器１１に漏洩が発生した場合は、密封容器１１における使用済燃料の貯蔵を中止し（ステップＳ３０６）、検査を行う。密封容器１１が健全であると判断した場合は、ステップＳ２０５に戻って処理を繰り返す。
【００６１】
ステップＳ３０４、Ｓ３０５、Ｓ３０６における処理は、図２におけるステップＳ２０９、Ｓ２１０、Ｓ２１１の処理と共通する。
【００６２】
図２のステップＳ２０８における平滑化は、次のようにして行う。すなわち、予測モデル及びデータセットのうち温度差ΔＴＢＴを除いたデータを用いて算出した温度差ΔＴＢＴの予測値を、確率誤差及び過程誤差を取り除いた時系列分析により補正することにより、平滑化を行う。
【００６３】
以上のようにして、密封容器１１における漏洩の有無を精度良く判定することができる。なお、密封容器１１の内部の放射性物質の熱的物理量を計測するものであるため、放射性物質の発熱量が低下した時にも、それに合わせて精度の良い判定を行うことができる。
【実施例】
【００６４】
（実施例）
図２のフローに示される機械学習に基づき、温度差ΔＴＢＴの実測値と、放射性物質の密封容器１１の周囲の気温およびその内部に収納された発熱体の温度と（以上を「データセット」と呼ぶ）を用いて、予測開始時点以後の温度差ΔＴＢＴの予測値を算出した。温度差ΔＴＢＴの計測値は、図１に示される密封容器１１の上面１６の温度を検知する温度センサ１８にて検知された温度と、密封容器１１の下面１７温度を検知する温度センサ１９にて検知された温度とから求めた。そのための実際の処理は、放射性物質の密封容器１１を１／４．５倍で模した試験装置を用いて実施した。熱源は、放射性物質に代えて電熱ヒータを用いた。密封容器１１には空気を圧力０．６ＭＰａで充填した。
【００６５】
図５はその結果を示す。図５において、横軸は試験開始後の日数、縦軸は温度差ΔＴＢＴである。また温度差ΔＴＢＴの計測値ΔＴＢＴ（ｔ）はドットで表し、温度差ΔＴＢＴの予測値ΔＴＢＴｆ（ｔ）は太い実線で表している。図中で濃く表示した部分は予測区間（時系列のデータ）を表し、その上縁は予測値の上限ΔＴＢＴｆｍａｘ（ｔ）であり、その下縁は予測値の下限ΔＴＢＴｆｍｉｎ（ｔ）である。図５において、２５は予測開始点で、この予測開始点２５すなわち試験開始後５．８日を経過した時点で、温度差ΔＴＢＴの予測値ΔＴＢＴｆ（ｔ）を求めることを開始した。図５において、２６は漏洩開始点で、試験開始後６．８日を経過した時点で人為的に漏洩を発生させた。図６は、図５における予測開始点２５の近傍の時点から漏洩開始点２６の近傍の時点までの範囲を拡大して詳細に示す。
【００６６】
すなわち、予測開始点２５の時点よりも以前においてはデータセットのすべてを用いて予測モデルを構築し、予測開始点２５よりも以後においては前記予測モデルおよびデータセットのうち温度差ΔＴＢＴを除いたデータを用いて、温度差ΔＴＢＴの予測温度を算出した。さらに、時系列分析を用いて温度差ΔＴＢＴの実際の温度および予測温度を補正した。この補正は、確率誤差および過程誤差を取り除く平滑化処理であり、その詳細は既述のとおりである。ここでは、補正された温度のうち予測開始点２５以前を「補正温度」と呼び、予測開始点２５以後を「補正予測温度」と呼ぶ。時系列分析に基づき、「補正温度」および「補正予測温度」の予測区間を算出した。この予測区間が図５および図６に示されているが、これが正常状態領域である。
【００６７】
図５および図６に示す事例では、漏洩開始点２６よりも以前では、温度差ΔＴＢＴの計測値が、試験開始後６．２５日付近の微妙な部分を含めて、予測区間の内側に収まっているが、漏洩開始点２６よりも以後では温度差ΔＴＢＴの実際の計測値が予測区間の外側にずれている。図５および図６では、温度差ΔＴＢＴの計測値が最初に予測区間の外側にずれた時点を「検出点」と称しており、この時点で図２のステップＳ２１０により漏洩の判断が行われる。
【００６８】
試験開始後６．２５日付近の微妙な部分では、予測範囲をわずかに下回っていることが明らかな計測値が若干存在するが、この場合は、前述のようにそのような計測値の数が僅かであったため、すなわち予測範囲を外れた回数が僅少であったため、警告を発しない処理とした。
【００６９】
なお、本実施例では、熱源である電熱ヒータの温度が徐々に上昇し続けるようにセットした。このため、特に図５に示すように、密封性の維持されている領域においても温度差ΔＴＢＴの計測値も徐々に上昇した。その傾向は、特に予測開始点２５以後において顕著であった。しかしながら、「補正予測温度」および「予測区間」は温度差ΔＴＢＴの上昇に追随しており、これは密封性が維持されていることを示している。温度差ΔＴＢＴの計測値が実質的に「予測区間」から外れるのは、漏洩開始点２６の直後である。よって、発熱体の温度が変動する場合においても、確実に漏洩の判断を行い得ることが確認された。
【００７０】
（比較例１）
図７は、比較例１として、温度差ΔＴＢＴの予測値を求めるときに、上記した実施例のように、雰囲気温度と、放射性物質についての熱的な物理量との両方を用いるのではなく、雰囲気温度のみを用いた場合の結果を示す。この場合は、図示のように、予測開始後、まだ漏洩が発生していない時点で、計測値が予測区間から外れるという事態が発生した。
【００７１】
（比較例２）
図８は、比較例２として、温度差ΔＴＢＴの予測値を求めるときに、上記した実施例のように、雰囲気温度と、放射性物質についての熱的な物理量との両方を用いるのではなく、放射性物質についての熱的な物理量のみを用いた場合の結果を示す。この場合も、図示のように、予測開始後、まだ漏洩が発生していない時点で、計測値が予測区間から外れるという事態が発生した。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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