原子力発電所事故時の放出量および原子力発電所事故時の放出量および再飛散量推定手法高度化に関する研究
再飛散量推定手法高度化に関する研究
受託者

国立大学法人東京大学

研究代表者

加藤

再委託先

(研究代表者)加藤信介 生産技術研究所
三菱重工業株式会社

研究開発期間(再委託先)三菱重工業株式会社
平成２４年度～２６年度

信介(受託者)国立大学法人東京大学

生産技術研究所(研究開発期間)平成２４年度～２６年度

１．研究開発の背景とねらい
１．１

はじめに

本課題では、原子力発電所事故時の緊急時放射能影響予測のための、早期の放出量推定手法

ポスターセッション課題の実現を目指し、航空機および車両などによる４次元移動観測データを利用した放出量推定システムを開発するとともに、福島第一原子力発電所の事故では、事故後、長期間の被ばく評価が必要となったので、長期間にわたる線量評価システムを開発することを目的とする。
１．２

業務計画

平成 24 年度から 26 年度の全体計画を、表 1.2-1 に示す。
表 1.2-1

研究課題(1)放出量推定手法開発（東大）

平成２4年度
（基礎技術開発）
放出量推定手法構築

平成２5年度（技術検証）
放出量推定検証

平成２6年度（システム統合）
システム統合試験（福島観測ﾃﾞｰﾀ利用）(2)移動観測ﾃﾞｰﾀ利用システム
開発（三菱重工）

システム構築

風洞実験データ検証

統合システム開発

野外実験ﾃﾞｰﾀ検証

観測ﾃﾞｰﾀ解析 長期被ばく評価手法検証(3)再飛散評価
手法開発（東大）
海外関連事項

平成 24 年度から 26 年度の全体計画

米国NCAR他の協力（放出量推定）・海外調査（1月)・LLNL講演会（２月）・NCARｾﾐﾅｰ（3月）

長期被ばく評価手法構築

デンマーク工科大学 日米欧原子力防災
ほかの協力（放出量 対策に関する協議推定および長期被ばく評価手法）

２．研究開発成果
２．１

放出量推定手法の開発

本研究では、気象モデル（W-SPEEDI,WRF ほか）の拡散計算結果と広域観測データ（濃度、空間線量率、沈着量）を相互比較して、最小二乗法により、放出量を推定する手法を開発した(1)。
また、この推定手法では、大型計算機で多大な計算時間が必要となるので、実用的な推定手法
として、正規拡散式の拡散計算結果と狭域観測データ（発電所周辺の空間線量率）を利用して、49通常の PC を用いて数分間で、放出量を推定可能な新たな手法も開発した(2)。両者の比較を、図2.1-1 に示す。

図 2.1-1

放出量推定手法の比較

これら２種類の推定手法で、福島第一原発事故の放出量を推定した結果(2011 年 3 月 15 日午前)は、図 2.1-2 に示すように、いずれも 1015Bqh-1（仮想核種、0.5MeV/dis 相当）となり、ほぼ、等価であることを確認した。
Air Dose Rate (μGyh‐1)a)発電所周辺の空間線量率観測データ

Release Rate(Bqh‐1)b)放出量推定結果
0.5MeV/dis 仮想核種 放出量 = 1015Bqh‐14

図 2.1-2

放出量推定結果の比較（赤線グラフは、原子力機構の W-SPEEDI による推定値、緑は、本研究の正規拡散式による推定値）
２．２50

移動観測データ利用システムの開発（再委託先：三菱重工）

本研究では、原発事故時に利用可能な観測データとして、発電所周辺の固定観測点データ（空間線量率）の他に、航空機および自動車などの移動観測点データ（沈着量、濃度、空間線量率）も利用して、専門家以外でも、短時間に放出量を推定可能なように、通常の PC で計算可能な「放出量推定統合システム」を開発した（図 2.2-1 参照）(3) 。

ポスターセッション課題

図 2.2-1

放出量推定統合システムの概要

また、このシステムでは、空間線量率観測データを地表寄与分（グラウンド線量）と空間寄与分（クラウド線量）に分離するデータフィルタリング処理技術も開発した。(図 2.2-2 参照)a)空間線量率観測データb)データフィルタリング処理結果
High-pass1.8

γ線量率(μSv/h)filter1.6

クラウド線量率

1.4
1.210.80.6

クラウド線量率0.40.2003/1503/1503/1603/160903/17200003/1707
04
03/18
18
08
03/18
05
1203/1916
1603/1903
2003/19
14
25
03/20
01
2903/20
12
33
03/21
23
3703/21104103/22
21
45
03/22
08
50
03/23
19
5403/2307
5803/24
18
02
03/24
05
06
03/25
16
1003/2503
1503/25
14
1903/2601
2303/26
12
27
03/27
23
3103/27
10
35
03/28
21
4003/28084403/29
19
48
03/29
06
52
03/30
18
56
03/30
05
00
03/31
1605
03/31
03
09
03/31
14
1301
17
12
21
23
2530
2
1.8
1.6
1.4
1.2

グランド線量率

10.8

計測日時

Low-pass

0.6
0.4
0.23/15 09 00

03/20 21 50

03/26 10 40

03/31 23 30filter

図 2.2-2

空間線量率観測データからクラウド線量率を抽出した例（日本原電東海

観測値）
２．３

再飛散現象を考慮した内部被ばく評価手法開発

本研究では、原発事故で、放射性物質の放出が停止した後、数１０年間の被ばく線量推定を可能とするため、EU でチェルノブイリ事故後、開発された長期被ばく評価モデル（ERMIN）を用いて、このモデルが福島地域に利用可能であることを、事故後、３年間の現地観測データと比較・検証した。
（図 2.3-1 参照）また、現地観測データ（濃度、降下量、沈着量）から解析した沈着速度および再飛散係数が、ERMIN モデルで利用されている数値と等価であることも確認
した (4) 。

51

出力データ

入力データ

・長期被ばく計算結果

・土地利用情報（外部、内部被ばく）

・土壌汚染情報・除染対策効果推定

・除染対策情報・除染コスト推定
・除染廃物量推定
庭の草除去

H23年度研究内容

土壌表面除去・再飛散評価式検証

風除染対策なし
除染対策平均値

再飛散現象解析・入力ﾃﾞｰﾀ形式変更

道路表層除去除染対策具体値

観測データ
・空気中放射能濃度
・地表放射能濃度

国内観測データ解析

内部被ばく

図 2.3-1

28

降雨洗浄（Weathering効果）

EU の長期被ばく評価モデル（ERMIN）の機能と本研究内容

３．今後の展望
本研究は、国内研究機関（原子力研究開発機構、海洋研究開発機構、京大、名古屋大ほか）と海外研究機関（米国：原子力規制委員会、大気科学研究センター、ローレンスリバモア国立研究所、サンディア国立研究所、ハーバード大学、英国：気象庁、健康保護庁、デンマーク：RISO 研究所ほか）の協力を得て、実施されたものである。従って、研究成果は、国内だけでなく、海外の原発事故時緊急時対応システムにも利用可能な技術として、国際的な応用展開が期待されている。
このため、平成２７年３月には、日米欧の緊急時対応システム関係者が参加する国際会議を開催し、本研究成果を活用する運用方法について協議する計画である。
４．参考文献(1) R. Ohba et al., A Radiation Estimation Method for use in the Initial and Intermediate
Stages of a Nuclear Accident, Annual meeting of American Meteorological Society, Atlanta,
Feb., 3-7, 2014(https://ams.confex.com/ams/94Annual/videogateway.cgi/id/25617?recordingid=25617)(2) R. Ohba et al., Source Term Estimation Method for Nuclear Accidents Based on AtmosphericDispersion Models, Proc. Computational Wind Engineering 2014, Hamburg, June 9-12, 2014(3)金敏植他、原子力発電所事故時の放射性物質放出量推定手法の開発、風工学シンポジウム論文集、東京, 2014 年 12 月３－５日(4)M. Kim et al., Study on long-term radiation exposure analysis after the Fukushima
Dai-ichi nuclear power plant accident: Application of the EU long-term radiation exposure
model (ERMIN)-, Proc. Indoor Air 2014, Hong Kong, July 7-12, 201452