令和３年度開始 廃炉・汚染⽔対策事業費補助⾦（原⼦炉建屋内の環境改善のための技術の開発(被ばく低減のための環境・線源分布のデジタル化技術の開発))に係る補助事業
2022年度 最終報告
国⽴研究開発法⼈⽇本原⼦⼒研究開発機構

本資料は「経済産業省の令和3年度開始廃炉・汚染⽔対策事業費補助⾦（原⼦炉建屋内の環境改善のための技術の開発(被ばく低減のための環境・線源分布のデジタル化技術の開発))に係る補助事業」の⼀部として実施された成果を含みます。

⽬次
1. プロジェクトの全体像 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ p.2●背景・⽬的 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・p.3●現場のニーズ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ p.4●⽬標 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・p.5●実施項⽬ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ p.6●実施項⽬間の関連性・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ p.7●各研究チーム間の主なリンク・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・p.8●⽬標達成を判断する指標（TRL）と達成状況・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ p.9
２.各実施項⽬の開発成果・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ p.14
３. 全体総括・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ p.170
４. 参考資料・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ p.172●実施スケジュール・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・p.173●当事業からの要求/提供インプット・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ p.175●実施体制・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・p.177●事業成果の情報発信・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・p.178
11. プロジェクトの全体像

2

背景・⽬的
燃料デブリの取り出しに先⽴って、事故による損傷状態が不明な場所が残り、未だに線量率が⾼い原
⼦炉建屋（R/B）内でのアクセスルート構築準備作業を安全、効率的に⾏うための環境改善が必要。
環境改善の重要な技術要素は、作業環境と線量・線源分布の把握、 環境変化に対応した被ばく低減計画の策定であり、これに資する技術開発が求められている。

〈具体的には〉• 構造物の状態（位置、形状、物性等）、空間線量率等の情報から構造物の表⾯の線源分布を推定する線源逆推定システムを開発する。
• 線源逆推定システムと、実環境データ等の計測・収集システム、可視化システム及びデータ処理・蓄積を⾏うデータベースを含む被ばく線量の推定評価システムの構築に必要な機能の要求事項、設計仕様について検討する。
• その際、システムの現場への実装及び現場の作業計画への適⽤性を踏まえる。
• 必要に応じて東京電⼒福島第⼀原⼦⼒発電所（1F）サイトにおける現場調査を⾏う。
• 被ばく線量の推定評価システムの要求事項、設計仕様について検証・評価するためのプ
ロトタイプを試作する。
• 作業員の動線、機器配置、遠隔装置等の現場環境と解体、撤去等による環境変化
及び線源を配置した施設モデルによる線量分布解析・実測を実施する。
• 解析・実測で得られた結果と試作したシステムによる推定結果の⽐較、照合を⾏い、被ばく線量の推定評価システムの有効性を確認する。
3

現場のニーズ
・ 今後、燃料デブリ取り出し作業の本格化により、R/B内での作業増加が予想される。
R/B内での作業を⾏うためには、可能な限り作業員の被ばく低減を図り、安全かつ効率的な作業計画を策定することが必要である。
・ そのためには、
 環境データ（構造、線量率等）の調査を効率的かつ精度良く⾏い、これらのデータを⽤いて、的確に線源分布を推定できるようにする。
 的確な線源分布を得ることにより、機器等の撤去や除染による環境変化に対応しながら効率的な⼯事計画を策定することで効果的な線量低減⼯事を可能にする。
 効率的な作業計画の策定及び確実な現場作業を実現するために、被ばく低減計画の段階から現場作業、作業結果の評価までを通じた関係者間の情報共有が必要である。そのために、VR等のデジタル技術によってサイバー空間上に可視化することが効果的である。

※左図は、1F現場の空間線量率が⾼いこと、及び各エリアの線量率の平均値を⽰している。
➡作業計画などの⽴案を⾏う際には、現場の3次元的な線量率分布の可視化情報が重要であると考えている。

原⼦炉建屋1階 各エリアの線量率の平均値 （単位︓mSv/h）

廃炉・汚染⽔・処理⽔対策チーム会合/事務局会議（第110回）資料より

4

⽬標
R/B内でのアクセスルート構築準備作業等において、被ばくを伴わずに作業員の⾼線量下での被ばく低減を
サイバー空間上で検討できるシステムの構築を⽬標。
1F実空間（東京電⼒）

・空間線量率・レーザー点群
・画像 等

プロトタイプシステム（JAEA）

サイバー空間（東京電⼒居室）
・３次元空間・汚染分布
・除染・除去・遮
蔽後の空間線
量率

作業計画
5

実施項⽬
本事業を達成するために、以下の３サブテーマについて総合的に開発を進める。
a.線源逆推定・線量率推定技術開発(a)線源逆推定エンジンの開発(b)空間線量率推定エンジンの開発(c)インタラクティブ可視化エンジンの開発

b.実環境データのデジタル化基盤技術の開発(a)線源逆推定のためのデータ整備・蓄積・活⽤環境構築のための技術開発(b)実環境データ計測に関する基盤技術の研究開発①放射線計測技術の研究開発②データ収集効率化技術の研究開発③⾼所データ計測及び核種弁別に関する技術開発

c.現場適⽤のための技術開発(a)検証試験①線源逆推定計算⼿法の検証試験②線源・線量率推定システムの有効性評価(b)環境データの更新機能の⾼度化に関する研究開発(c)1Fにおける他システムとの接続性・拡張性の基礎検討
6

実施項⽬間の関連性
実空間

データベース
注)2

計測

点群

注)3

注)1

サイバー空間注)4

空間線量率b.(b) 実環境データ計測に関する基盤技術の研究開発(P.94参照)

点群･3D-CADデータ
構造･物性データ
線量率データ
推定解析データ、等

線源逆推定

b.(a)線源逆推定のためのデータ整備・蓄積・活⽤環境構築のための技術開発(P.80参照)
c.(b) 環境データの更新機能の⾼度化に関する研究開(P.144参照)

操作

VR他

NARREC

空間線量率推定JMTR

1F

ｲﾝﾀﾗｸﾃｨﾌﾞ
可視化a.(a)線源逆推定エンジンの開発(P.17参照)

注)5c.(a)検証試験(P.123参照)
c.(c)1Fにおける他システムとの接続性・拡張性の基礎検討(P.158参照)

a.(b) 空間線量率推定エンジンの開発(P.47参照)

注(出典）*1:https://photo.tepco.co.jp/date/2012/201208-j/120808-01j.html *2:http://www.aizuk.jp/spider.php*3:https://www.faro.com/ja-JP/Products/Hardware/Focus-Laser-Scanners *4:https://www.c-technol.co.jp/nuclear_power/power04/po44*5:https://photo.tepco.co.jp/date/2013/201302-j/130201-01j.html *6:https://www.nikon-trimble.co.jp/TrimbleXXR10/

注)6

a.(c) インタラクティブ可視化エンジンの開発(P.60参照)

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各研究チーム間の主なリンク
項⽬

2021(令和3)年度

2022(令和4)年度(a)線源逆推定 線源逆推定関連ツール（観測点指⽰、拡張LASSO、エンジンの開発

複数線源対応LASSO、ベイズ統計⼿法活⽤）の開発、 逆推定計算のエンジン化と検証
モンテカルロ輸送計算の超並列化、⾼速化、最適化

a.線源逆推定・線(b)空間線量率
空間線量率推定関連ツール(⾼強度線源対策
量率技術開発推定エンジンの開発 デジタル化・計算簡略化)の開発、対策効果推定計算のエンジン化と検証

モンテカルロ輸送計算の超並列化・⾼速化・最適化(c)インタラクティブ可視化エンジンの開発

b.実環境データのデジタル化基盤
技術の開発

逆推定計算ツール群のエンジン化と検証

対策効果推定計算ツール群のエンジン化と検証

インタラクティブ可視化エンジンの開発(a)線源逆推定のためのデータベース構造設計
データ整備・蓄積・活⽤環境構築のための技術開発
データ抽出・変換機能設計

データベース試作モデルの開発

放射線計測⼿法の試作モデルの設計(b)実環境データ計測に関する基盤技術の研究開発

作業員運搬型、遠隔操作型計測⼿法の試作モデル開発

試作モデルの動作検証実験

⾼所等計測⼿法・核種弁別⼿法試作モデルの開発(a)検証試験c. 現場適⽤のための技術開発

線源逆推定⼿法検証試験（JMTR）

線源逆推定⼿法検証試験（1F）
試験場の検討(b)環境データの更新機能の⾼度化に関する研究開発(c)1Fにおける他システムとの接続性・拡張性の基礎検討

主なマイルストン

JMTRでの線源・線量率推定システム有効性評価

有識者会議▽

試験場での線源・線量率推定
システム有効性評価

試験場の製作環境データ更新機能の⾼度化エンジンの開発

⾼度化エンジン評価試験

1Fにおける他システムとの接続性・拡張性の基礎検討▽HP:線源逆推定エンジン
構成ツールの仕様等確認有識者会議▽
中間報告会△▽HP:逆推定・線量率推定関連
機能の適正化確認有識者会議▽
年度末報告会△▽HP:開発プロトタイプシステム
試作の検証

有識者会議▽
中間報告会△

有識者会議▽
最終報告会△

8

⽬標達成を判断する指標(TRL)と達成状況(1/5)
項⽬(a)線源逆推定エン
ジンの開発

a.

(b)空間線量率推定
エンジンの開発

⽬標達成を判断する
指標の設定

達成状況

(TRL︓1⇒4)「線源逆推定エンジン」関連ツールの開発、エンジン化及び検証試験の実施。

・逆推定に係る「観測点指⽰ツール」、「寄与率⾏列作成ツール」、「逆推定(LASSO)計算ツール」、「ベイズ統計⼿法活⽤ツール」及び「線量率3D分布⾼速化ツール」を開発。
（pp.30-46）
・上記ツール類から構成される「線源逆推定エンジン」を組上げ、⼊⼒データ（構造データ・
観測線量率）から線源分布の推定を可能とする⼀連の動作検証試験を実施・確認。
（p.139）(TRL︓3⇒4)逆推定遠隔共有WEBアプリの開発。

・上記線源逆推定エンジンをリモートデスクトップ等で遠隔地間（例︓柏ー楢葉）にて動作（線源逆推定）可能なWindowsデスクトップアプリ「3D-ADRES-Indoor」に集約する開発を実施した他、動作結果を遠隔共有するWEBアプリを開発し確認。
（p.58、p.71）(TRL︓1⇒4)「空間線量率推定エンジン」関
連ツールの開発、エンジン化及び検証試験の実施。

・空間線量率推定に係る⾼強度線源対策（除染、除去、移動、遮蔽）時の「線量率分布計算ツール」等を開発し、モンテカルロ輸送コード（PHITS）及び簡易推定コードを使⽤可能とするシステムを構築した他、計算ツールをエンジン化した「空間線量率推定エンジン」を組み上げ、動作検証試験を実施・確認。（pp.47-59）(TRL︓3⇒4)
対策効果推定遠隔共有WEB
アプリの開発。

・上記空間線量率推定エンジンをリモートデスクトップ等で遠隔地間（例︓柏ー楢葉）にて動作（空間線量率推定）可能なWindowsデスクトップアプリ「3D-ADRES-Indoor」に集約する開発を実施した他、動作結果を遠隔共有するWEBアプリを開発し確認。
（p.58、p.71）

TRLレベル１（基礎研究）︓開発、エンジニアリングの対象について、基本的内容を明確化している段階。
TRLレベル２（応⽤研究）︓従来経験として適⽤できるものがほとんど無い領域の開発、エンジニアリングを実施し、要求仕様を設定する作業をしている段階。
TRLレベル３（応⽤研究）︓従来の経験を応⽤、組合せによる開発、エンジニアリングを進めている段階。または、従来経験のほとんど無い領域で基礎データに基づき開発、エンジニアリングを進めている段階。
TRLレベル４（応⽤研究）︓開発、エンジニアリングのプロセスとして試作レベルの機能試験を実施する段階。
TRLレベル５（実⽤化研究）︓実機ベースでのプロト機を製作し、⼯場等で模擬環境下での実証を⾏う段階
TRLレベル６（模擬実証）︓現場での実証を⾏う段階
TRLレベル７（実運⽤）︓実⽤化が完了している段階

9

⽬標達成を判断する指標(TRL)と達成状況(2/5)
項⽬

⽬標達成を判断する
指標の設定(c)インタラクティブ可a.
視化エンジンの開発(TRL︓1⇒3)「線源逆推定エンジン」及び「空間線量率推定エンジン」の計算
結果のAR・VR可視化システム
開発。

達成状況
・逆推定した線源分布結果の可視化システム（Hololens2 等）を開発。
・推定した空間線量率分布結果をAR・VRで可視化。
・AR可視化の動作を1F5号機にて実施。
（pp.60-75、p.140）

TRLレベル１（基礎研究）︓開発、エンジニアリングの対象について、基本的内容を明確化している段階。
TRLレベル２（応⽤研究）︓従来経験として適⽤できるものがほとんど無い領域の開発、エンジニアリングを実施し、要求仕様を設定する作業をしている段階。
TRLレベル３（応⽤研究）︓従来の経験を応⽤、組合せによる開発、エンジニアリングを進めている段階。または、従来経験のほとんど無い領域で基礎データに基づき開発、エンジニアリングを進めている段階。
TRLレベル４（応⽤研究）︓開発、エンジニアリングのプロセスとして試作レベルの機能試験を実施する段階。
TRLレベル５（実⽤化研究）︓実機ベースでのプロト機を製作し、⼯場等で模擬環境下での実証を⾏う段階
TRLレベル６（模擬実証）︓現場での実証を⾏う段階
TRLレベル７（実運⽤）︓実⽤化が完了している段階

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⽬標達成を判断する指標(TRL)と達成状況(3/5)
項⽬(a)線源逆推定のためのデータ整備・蓄積・活⽤環境構築のための技術開発

b.
(b)実環境データ
計測に関する基
盤技術の研究開発

⽬標達成を判断する
指標の設定

達成状況

(TRL︓1⇒3)
データベースの試作モデル開発、動作検証。

・データ形式分析等を踏まえ、DB構造、汎⽤性等の要求仕様の抽出、拡張性を考慮したス
トレージ設計、ハード構成等の論理的構造概念の構築を踏まえ、DB試作モデルを開発。
（pp.81-93）
・動作検証ではデータに適切なタグ付けが⾏われ、⼊出⼒動作可能であることを確認。
（p.141）(TRL︓1⇒2)
放射線計測⼿法の試作モデルの開発、成⽴性評価の実施。

・放射線計測装置の試作モデルの仕様検討、耐放性データ等取得し、既存測定器(γ線イ
メージャ、γ線スペクトロメータ)を遮蔽した試作モデル構築。(pp.95-99)・照射場で⾼線量率環境において特性評価試験を実施。（pp.99-100）(TRL︓1⇒3)
データ計測ユニットの検証実験⽤
試作モデルの製作、動作検証及び実験結果の提⽰。

・データ計測ユニット（可搬型・遠隔操作型）の基本設計、試作モデル開発、機能確認を
⾏い、検証実験による動作確認並びに測定位置及び線量率データを取得。遠隔操作移動及び空間線量率センサ昇降を組合わせた計測が可能であることを確認。
（pp.101-111、p.141）(TRL︓1⇒2)
⾼所等計測⼿法の試作モデルの詳細設計、試作(⼀部)、成⽴
性評価・課題抽出。

・1F現場投⼊された⾼所調査⽤ロボット事例の調査・分析を踏まえて、試作モデルの概念設
計及び基本設計、詳細設計、試作（⼀部）、成⽴性評価・課題抽出の実施。
・⾼所調査システムの課題である粉塵巻上低減策と制御精度の検証を⾏い、成⽴性確認。
（pp.112-115）(TRL︓1⇒2)
核種弁別⽅法の試作モデルの開発、性能評価結果の提⽰。

・UAVに搭載可能な⼩型軽量化を図ったホスウィッチ検出器モジュールを開発、⽬標値（150g）以下のホスウィッチ検出器を製作し、⽅向特性を確認済（β・γ線弁別可能を確認）。（pp.117-118)

TRLレベル１（基礎研究）︓開発、エンジニアリングの対象について、基本的内容を明確化している段階。
TRLレベル２（応⽤研究）︓従来経験として適⽤できるものがほとんど無い領域の開発、エンジニアリングを実施し、要求仕様を設定する作業をしている段階。
TRLレベル３（応⽤研究）︓従来の経験を応⽤、組合せによる開発、エンジニアリングを進めている段階。または、従来経験のほとんど無い領域で基礎データに基づき開発、エンジニアリングを進めている段階。
TRLレベル４（応⽤研究）︓開発、エンジニアリングのプロセスとして試作レベルの機能試験を実施する段階。
TRLレベル５（実⽤化研究）︓実機ベースでのプロト機を製作し、⼯場等で模擬環境下での実証を⾏う段階
TRLレベル６（模擬実証）︓現場での実証を⾏う段階
TRLレベル７（実運⽤）︓実⽤化が完了している段階

11

⽬標達成を判断する指標(TRL)と達成状況(4/5)
項⽬(a)検証試験c.

(b)環境データ
の更新機
能の⾼度
化に関する
研究開発

⽬標達成を判断する
指標の設定

達成状況

(TRL︓1⇒3)
線源逆推定計算⼿法のJMTRにおける検証試験の実施。

・JMTRプールカナル循環系機器室の簡易解析モデルで検証試験を実施。
・詳細モデル（サーフェスデータ）で逆推定解析結果と現場実測値の⽐較を実施し、直達線のみで得られた線量率分布（誤推定）の補正を確認（直達線、散乱線、透過線の考慮により実測値に近い結果を確認）。（pp.123-132）(TRL︓1⇒3)
線源逆推定計算⼿法の1Fにおける検証試験データ
整備、検証試験の実施。

・1Fにおける検証試験データを整備。(p.133)
・逆推定から空間線量率分布の算出結果と実測値との⽐較等の検証試験の実施。(p.69)
・1F2号機の1階全域のCADデータ（⼀部）及び線量率データ（限定的な範囲）を基に線源逆推定エンジンで動作検証を実施。（p.69）(TRL︓1⇒4)
試験場の製作、JMTR及び試験場での有効性評価実施。

・線源・線量率推定システムの有効性評価フローの作成、評価要素の抽出。（pp.135-136）
・評価要素を踏まえ、概念検討、設計仕様を具体化を図り、1F現場の代表的な構造物を模擬した試験場を設置。(p.137)
・線源・線量率推定システムについて、JMTR及び試験場における有効性評価を実施。
（pp.138-143）(TRL︓1⇒3)
差分情報の更新機能の⾼度化及び⾼度化エンジンの試作モデルの開発性能評
価の実施。

・⾃動同期、差分抽出、⾃動認識及び⾃動変換機能を試験場にて現場変化を想定した有効性評価を実施し、点群データ及び3Dモデルデータを⽤いた試作モデル動作を検証。(pp.145-157)
・差分計算による追加・除去された点群の抽出、各差分点群に対する属性ラベルの推定が可能であることを確認。（pp.155-156）

TRLレベル１（基礎研究）︓開発、エンジニアリングの対象について、基本的内容を明確化している段階。
TRLレベル２（応⽤研究）︓従来経験として適⽤できるものがほとんど無い領域の開発、エンジニアリングを実施し、要求仕様を設定する作業をしている段階。
TRLレベル３（応⽤研究）︓従来の経験を応⽤、組合せによる開発、エンジニアリングを進めている段階。または、従来経験のほとんど無い領域で基礎データに基づき開発、エンジニアリングを進めている段階。
TRLレベル４（応⽤研究）︓開発、エンジニアリングのプロセスとして試作レベルの機能試験を実施する段階。
TRLレベル５（実⽤化研究）︓実機ベースでのプロト機を製作し、⼯場等で模擬環境下での実証を⾏う段階
TRLレベル６（模擬実証）︓現場での実証を⾏う段階
TRLレベル７（実運⽤）︓実⽤化が完了している段階

12

⽬標達成を判断する指標(TRL)と達成状況(5/5)
項⽬c.

(c)1Fにおける
他システム
との接続
性・拡張性
の基礎検
討

⽬標達成を判断する
指標の設定

達成状況

(TRL︓1⇒2)
1Fの現状分析・調査及び先⾏事例の調査結果を提⽰し、接続性・拡張性を明確化する。

・運⽤内容や事例、業界の最良慣⾏、国際的推奨事項等の調査・整理・分析を実施し、海外原⼦⼒業
界のデジタルシステム活⽤実績及び課題の整理。（pp.158-162）・プロセス検討、プロジェクト定義、要求事項抽出についての整理及びシステムの接続性・拡張性に関する要素・定義を具体化し、課題抽出。（pp.163-166）

TRLレベル１（基礎研究）︓開発、エンジニアリングの対象について、基本的内容を明確化している段階。
TRLレベル２（応⽤研究）︓従来経験として適⽤できるものがほとんど無い領域の開発、エンジニアリングを実施し、要求仕様を設定する作業をしている段階。
TRLレベル３（応⽤研究）︓従来の経験を応⽤、組合せによる開発、エンジニアリングを進めている段階。または、従来経験のほとんど無い領域で基礎データに基づき開発、エンジニアリングを進めている段階。
TRLレベル４（応⽤研究）︓開発、エンジニアリングのプロセスとして試作レベルの機能試験を実施する段階。
TRLレベル５（実⽤化研究）︓実機ベースでのプロト機を製作し、⼯場等で模擬環境下での実証を⾏う段階
TRLレベル６（模擬実証）︓現場での実証を⾏う段階
TRLレベル７（実運⽤）︓実⽤化が完了している段階

13

2.各実施項⽬の開発成果

14

a. 線源逆推定・線量率推定技術開発（a）線源逆推定エンジンの開発（b）空間線量率推定エンジンの開発（c）インタラクティブ可視化エンジンの開発

15

国プロの全体像と a.の役割
実空間

データベース
注)2

計測

点群

点群･3D-CADデータ
構造･物性データ
線量率データ
推定解析データ、等

注)3

注)1

サイバー空間b.(a)線源逆推定のためのデータ整備・蓄積・活⽤環境構築のための技術開発c.(b) 環境データの更新機能の⾼度化に関する研究開発

注)4

空間線量率

操作

線源逆推定

b.(b)実環境データ計測に関する基盤技術の研究開発

VR他

NARREC

空間線量率推定JMTR

1F

ｲﾝﾀﾗｸﾃｨﾌﾞ
可視化a.(a)線源逆推定エンジンの開発(P.17参照)

注)5c.(a)検証試験
c.(c) 1Fにおける他システムとの接続性・拡張性の基礎検討

a.(b) 空間線量率推定エンジンの開発(P.47参照)

注(出典）*1:https://photo.tepco.co.jp/date/2012/201208-j/120808-01j.html *2:http://www.aizuk.jp/spider.php*3:https://www.faro.com/ja-JP/Products/Hardware/Focus-Laser-Scanners *4:https://www.c-technol.co.jp/nuclear_power/power04/po44*5:https://photo.tepco.co.jp/date/2013/201302-j/130201-01j.html *6:https://www.nikon-trimble.co.jp/TrimbleXXR10/

注)6

a.(c) インタラクティブ可視化エンジンの開発(P.60参照)

16

a.(a) 線源逆推定エンジンの開発(1/30)
 ⽬的

廃炉が実施される1F屋内の構造物の形状・属性データと測定された線量率の測定情報をインプットとして、最新の機械学習である情報の粗視化を実現するスパースモデリングのアルゴリズムLASSOを⽤いて、屋内構造物表⾯（浸透した線源も含む。）の線源分布を逆推定する「線源逆推定エンジン」を開発する。

 反映先

⾼強度線源に対する対策を検討する「空間線量率推定エンジン」、線源分布の可視化を⾏う「インタラクティブ可視化エンジン」のインプットとする。

スケジュール
実施内容

2021(令和3)年度

2022(令和4)年度

a.(a)線源逆推定エンジンの開発①逆推定に最適な観測点数と観測点位置を指⽰する
ツールの開発作業(p.30)②寄与率⾏列作成のためのモンテカルロ輸送計算の超並列化及びその⾼速化・最適化作業(p.31)③逆推定ソルバーの⾼速化・最適化とエンジン実装に係る作業(P.31)④逆推定線源分布情報を基にしたモンテカルロ輸送計算の超並列化及びその⾼速化・最適化作業(p.32)⑤逆推定計算のエンジン化及び検証作業(p.33)

詳細計画⽴案

ツール開発
まとめ
詳細計画⽴案
詳細計画⽴案
詳細計画⽴案

エンジン開発まとめ
エンジン開発まとめ

詳細計画⽴案
エンジン開発エンジン開発
詳細計画⽴案⑥逆推定ツール群のエンジン化及び検証作業(p.36)

アプリ開発
詳細計画⽴案⑦逆推定遠隔共有WEBアプリの開発作業(p58)⑧推定線量率分布の精度向上に向けたベイズ統計⼿法
活⽤ツールの開発作業(p.32、p.37)

エンジン開発まとめ

詳細計画⽴案

まとめ
まとめ
まとめ

エンジン開発まとめ

17

a.(a) 線源逆推定エンジンの開発(2/30)
a.(a)における課題とその解決策(⼀覧)
No.

当初の課題

解決策等

1

【当初の課題】
１F現場では⼗分なモニタリング(線量率測定)が困難※限定された線量率情報でも線源分布の逆推定可能な⼿法の開発が必須

情報量が不⾜する不良設定問題⇒LASSOの利⽤が最適と判断し、適⽤

2

簡易CADから詳細CADへの条件変更による課題①⇒広範な⾯積分布(102m2~10-6m2)※各⾯の寄与が⼤きく異なる

現実の炉内構造に近づけるために「マルチフラクタル状メッシュ分布」とし、⾼強度線源（正解）に解を収束（最適化）
させることが可能であることを確認し(擬-fused LASSOと命名)適⽤した。

3

簡易CADから詳細CADへの条件変更による課題②⇒膨⼤な⾯数計算コストの増⼤※トータルの計算コストの増⼤

1)直達線のみ、2)ビルドアップファクターで直達線・散乱線及び透過線を考慮した簡易計算⽅法を開発

4

簡易CADから詳細CADへの条件変更による課題③⇒線量率をどこで観測すべきか︖※全ての構造⾯が線源候補⾯の場合、観測点の指⽰が困難であり、それにより計算コストが膨⼤になる

観測指⽰点選択⾃由度を⼤幅減で解決※当初の課題はNo.1であり、No.2〜No.4は開発を進めていくうえで新たに抽出された課題である。

18

a.(a)線源逆推定エンジンの開発(3/30)
線源逆推定エンジンの開発における当初の課題とその解決策
当初課題

１F ⇒ ⼗分なモニタリング（線量率測定）が困難⇒ 限定された線量率情報でも線源分布の逆推定可能な⼿法の開発が必須

当初
解決策

情報量が不⾜する不良設定問題 ⇒ LASSO（※）の利⽤が最適と判断※物事に潜むスパース性（⾼強度線源はスポット化している）を利⽤し線源を逆推定
逆推定の数学表現

M[初期条件]①図(右側)のように構造物を配置②線源を配置③観測点(固定)を9点設定

C順推定
先に9箇所の観測点を実測し、正解の線源分布を作っておく。逆推定を⾏い、その結果と正解を⽐較する

⾼強度線源はスパース（スポット化）である場合
逆推定

LASSOは極めて有効な⼿段となる
最適化評価関数：｜M-CS｜2＋λ｜S｜

S推定

ホットスポットの位置と強度を⾒出だすツールとして有望線源の位置や個数などの情報がない(⾒えない)状態で⾏うため、ブラインドテストとしての扱いをする場合がある。

19

a.(a)線源逆推定エンジンの開発(4/30)
簡易CADから詳細CADへの条件変更による課題抽出とその解決策(1/10)
LASSOを実際の原⼦炉(JMTR)屋内等に適⽤⇒線源分布の逆推定が可能かどうかを検証

プールカナル循環系機器室

課題①

広範な⾯積分布（102m2~10-6m2）

各⾯の寄与が⼤きく異なる②

膨⼤な⾯数（〜200万⾯数）

計算コストの増⼤20

a.(a)線源逆推定エンジンの開発(5/30)
簡易CADから詳細CADへの条件変更による課題抽出とその解決策(2/10)

事例(1)︓JMTR 課題①

広範な⾯積分布（102m2~10-6m2）

セルの頻度
2

セルの⾯積(m )主循環系機器室

プールカナル
循環系機器室10~1000

1〜10

19,287

1,196

60,38810,446

-1

10 〜1

m2

14

10 〜10-2-1292,924

60,04910 〜10-3-2807,607249,337

10 〜10-4-3

1,725,603

10 〜10-5-4

cm21,693,145

603,357

10 〜10-6-5210,065

184,375

10 〜10

-7

-6

9,645

-8

10 〜10-7mm2 22,324
42

1,171

-9

-8

0

28

4,831,385

1,651,817

10 〜10532,199

プールカナル循環系
主循環系機器室
機器室のCADデータのCADデータ
例1: JMTR 対象2室

mm ～m レベルの各面からの寄与をどのように処理するのか？⇒ナイーブなLASSOでは困難
21

a.(a)線源逆推定エンジンの開発(6/30)
簡易CADから詳細CADへの条件変更による課題抽出とその解決策(3/10)
事例(2)︓１F2号機1階
セルの頻度

１/10低減系
2

セルの⾯積(m )

1F2号機
24

1〜10

70,05710-2〜10-1

m2

1,093,682
1,666,741

10-4〜10-3

572,223

10-6〜10-5
10-7〜10-6

更なる⼤規模・複雑系

316,595

10-3〜10-2
10-5〜10-4(⾯数を⾯数の削減 10分の１以下) ～４００万面

１F2号機1階

10~10010-1〜1

課題② 膨⼤な⾯数

cm2

78,374
20,211mm2

11,74510-8〜10-7

3,900

10-9〜10-8

1,882

10-10〜10-９

2,311

10-11〜10-10

657

10-12〜10-11

13
3,838,415

2号機俯瞰的CADデータ

2号機1階CADデータ(躯体除く)

放射線計算（モンテカルロ輸送計算）⇒⼤きなボトルネック
22

a.(a)線源逆推定エンジンの開発(7/30)
簡易CADから詳細CADへの条件変更による課題抽出とその解決策(4/10)

課題③

線量率をどこで観測すべきか︖

例︓プールカナル循環系機器室
複雑な構造物が室内に多数あるケース

全ての構造⾯が線源候補⾯の場合（ブラインドテスト）

観測点の指⽰が困難

全ての候補⾯にバランスをとり観測点を指⽰する（＝左記⾏列Cの縮退を避ける）
LASSO最適化評価関数：｜M-CS｜2＋λ｜S｜計算コストが膨⼤
23

a.(a)線源逆推定エンジンの開発(8/30)
簡易CADから詳細CADへの条件変更による課題抽出とその解決策(5/10)
課題①解決策

広範な⾯積分布⇒現実の炉内構造（マルチフラクタル状メッシュ分布）

課題の物理的背景を抽出し原理的課題解決を図る

特徴的メッシュ形状を抽象化し平⾯上に展開JMTR構造物情報（プールカナル循環系機器室）

誤判定多い

特徴抽出

抽象化
写像

ナイーブLASSO

特徴的メッシュ形状

抽象化メッシュ形状

上記抽象化メッシュ形状で訓練⇒LASSO評価関数を⼯夫（逆推定精度が⾼い評価関数を発⾒）
誤判定減少

ナイーブLASSO

⾯積

改良LASSO24

a.(a)線源逆推定エンジンの開発(9/30)
簡易CADから詳細CADへの条件変更による課題抽出とその解決策(6/10)

⾼強度線源（正解）に解を収束（最適化）させることが可能であることを確認

擬-fused-LASSOと命名

将来課題︓
改良LASSOの更なる精査(１F適⽤性)
25

a.(a)線源逆推定エンジンの開発(10/30)
簡易CADから詳細CADへの条件変更による課題抽出とその解決策(7/10)
100
線量率(a.u.)

⾼さ3m

現場実測値

JMTRを⽤いた検証実験

⾼さ2m

0

線量率分布の再現性概ね⼀致
推定 逆解析 値()

プールカナル循環系機器室（CAD）

⾼さ2m

⾼さ3m

実⽤上問題なく再現できることを確認
1F現場への適⽤測定点と計測された線量率

課題︓不⼀致箇所の更なる精査（構造ミスフィット対応）
c. 報告参照26

a.(a)線源逆推定エンジンの開発(11/30)
簡易CADから詳細CADへの条件変更による課題抽出とその解決策(8/10)

例:１F2号機1階エリア

課題②
解決策

膨⼤な⾯数

⾯数︓～4000万

膨⼤な計算コスト（１F） ～400万（10分の1以下)

簡易計算導⼊２つの簡易計算⼿法を開発し、解決を図る
放射線（直達、散乱、透過）
BF (※)で直達以外も考慮

１.直達のみを計算（超⾼速計算が可能）
１F2号機1階エリアの逆推定 ⇒ 〜2⽇程度

２.BF で直達以外を考慮（⾼速計算が可能）(※)

プールカナル室の線量率⇒2〜3倍の計算コスト※BF:ビルドアップファクター

直達のみ考慮

将来課題︓更なる⾼速化を⽬指す（GPU活⽤）27

a.(a)線源逆推定エンジンの開発(12/30)
簡易CADから詳細CADへの条件変更による課題抽出とその解決策(9/10)
擬Fused-LASSO＋簡易計算を1Fに適⽤⇒線源分布の仮(※)推定マップ出⼒確認（※）構造情報は不完全

点群⇒CADデータ〜⼈⼿作業（構成）逆推定
可視化（LASSO） （VR）
1階線量データ〜36時間 〜3時間（計算） （変換）
⾚枠部分を右から左⽅向へ⾒たもの

線源分布の仮推定マップの可視化28

a.(a)線源逆推定エンジンの開発(13/30)
簡易CADから詳細CADへの条件変更による課題抽出とその解決策(10/10)
課題③
解決策

線量率をどこで観測すべきか︖

膨⼤な線源候補⾯数（どれも候補になる条件）
計算コストが膨⼤
・観測点候補をグリッド状に配置
・各⾯からそれらへの直達率を計算
・⾼いカバー率の候補点を選択
指⽰点選択⾃由度を⼤幅減で解決
計算コストを1~2⽇レベルに削減
Candes－Tao条件で100点程度(10点の線源探索)を指⽰

JMTRプールカナル循環系機器室

将来課題:測定容易点の指⽰(c.報告参照)
29

a.(a) 線源逆推定エンジンの開発(14/30)①逆推定に最適な観測点数と観測点位置を指⽰するツールの開発作業

⽬的(開発)︓逆推定⼿法（LASSO）の推定精度を向上させるために必要な観測点を指⽰する

現場の要請(１)︓観測点数は最⼩限とすること(２)︓観測には制限がある可能性も考慮できること

現場の要請を満たす観測最適化技術を開発し、開発技術をJMTRにて検証(例:30点以内の観測と⾼さ３ｍ以下の観測に限定)

観測点指⽰ツールの概要
Step1: 構造情報を基に観測点指⽰

Step2: 現場での観測点指⽰

Step3: 観測ベクトルの作成

観測点
凡例
(線量率)

⾼

低

成果1︓JMTRでの観測点を指⽰⇒逆推定の成功
構造情報から決まる線源⾯数ｎ
特定したい線源数（強度No.1~ns）

開発の流れ

凡例
(線量率)

⾼

低

成果2︓観測指⽰点のAR可視化・⼊⼒

Candes-Tao条件⇒観測点数m(n, ns)を決定
死⾓なし条件⇒観測点位置を[2022年5⽉ 特許出願中]決定更に現場の制限も考慮

AR空間内の指⽰点で線量計をかざし
測定値代⼊（a.(c)の成果にて紹介）

仕様策定⇒R3年度 簡易構造データにて開発・実装⇒ JMTRへの適⽤試験(仮試験)実施⇒R4年度 詳細構造データにて開発・実装⇒ JMTRへの適⽤試験(本試験)実施
30

a.(a) 線源逆推定エンジンの開発(15/30)②寄与率⾏列作成のためのモンテカルロ輸送計算の超並列化及び⾼速化・最適化作業
⽬的（開発）: 逆推定に際し寄与率⾏列を⾼速に作成する必要がある

各線源⾯から寄与率計算の並列性を活かして凡そCPUコア
数分の１に計算時間の低減を実現--- 例︓100コアの計算機⇒計算時間100分の１に ---逆推定の数学表現

JAEAスパコン/計算サーバー

各⾏要素を並列計算

ｍ×ｎ次元
巨⼤な⾏列を作成

開発の流れ

寄与率⾏列作成の並列性の特定 ⇒並列化 ⇒寄与率⾏列作成時間を予測す
る計算コストモデルを作成
各線源⾯からの寄与は並列に計算可能

計算時間予測ツールとしてエンジンに実装

⾼速化・最適化作業 ⇒ ベンチマーク試験

高速計算ツール開発とJMTRでの適応試験を実施③逆推定ソルバーの⾼速化・最適化とエンジン実装に係る作業⽬的（開発）︓逆推定を⾼速に実施する必要がある 現場の変化、再観測、線源絞り込み
に際し、線源ベクトルSを何度も求める必要から⾼速化が必須である

16GB メモリ︓PCでのベンチマーク試験結果

最新の⽂献調査
並列計算機⽤の⾼速アルゴリズム発⾒
実⽤に供する計算時間内での実⾏を確認

開発の流れ

部品数︓JMTR（〜1400）⇒

１F（〜100000）

並列計算機利⽤必須

逆推定ソルバーの⽂献調査 ⇒ 性能調査 ⇒ 実装作業 ⇒ ベンチマーク試験

高速計算ツール開発とJMTRでの適応試験を実施

31

a.(a) 線源逆推定エンジンの開発(16/30)④逆推定線源分布情報を基にしたモンテカルロ輸送計算の超並列化及び⾼速化・最適化作業
⽬的（開発）︓逆推定線源から空間線量率３D分布を⾼速に求める必要がある
線源ベクトルの修正や仮想線源対策等にあわせ、空間線量率分布を何度も計算するため⾼速化が必須

モンテカルロ計算：PHITS

計算機スペック⼊⼒

空間格⼦点への寄与

計算時間推定並列性の調査個々の⾯線源の独⽴性を基に並列化を実装

⾯線源ベクトル要素に対応する寄与率⾏列の計算タス
クの並列性〜95％を達成

PC/計算サーバ/スパコン
選択ツールを開発

開発の流れ 建屋内モンテカルロ輸送計算並列性の特定 ⇒ ベンチマーク試験 ⇒ 超並列化・⾼速化・最適化作業
計算高速化・最適化実施（JMTRでの適応試験）⑧推定線量率分布の精度向上に向けたベイズ統計⼿法活⽤ツール開発作業(詳細p.37参照)
⽬的（開発）︓線源・線量率推定精度の向上を図る取り組みを実装する必要がある
https://newswitch.jp/p/13371

線量率分布の精度を段階的に向上させる取り組みが必須

複数回の測定による精度向上の⼿法

開発の流れ

⼆つの⼿法を開発実装する①ベイズ最適化の⽅法活⽤精度向上を⽬的とした測定点の指⽰※線量率分布取得のための最適化②ベイジアンLASSOの活⽤※推定線源に確率分布付与（⾃⼰修正）
上記⼿法を実装

ベイズ統計活⽤法の調査と仕様策定 ⇒ 開発及び実装作業 ⇒ 検証試験（⽐較）ツール開発（JMTRでの適応試験）

32

a.(a) 線源逆推定エンジンの開発(17/30)⑤逆推定計算のエンジン化及び検証作業(1/3)

構造物・壁⾯・床⇒ 簡略化

構造の概略︓継承

JMTRプールカナル循環系機器室
観測指⽰点(〇)の位置と線量率の⾊分け(⾼低)による表⽰

凡例
(線量率)
⾼

構造情報を基に逆推定可能とする
観測点指⽰ツールを動作し、観測指⽰点を作成

低観測指⽰点に基づき、現場にて線量率測定を実施
33

a.(a) 線源逆推定エンジンの開発(18/30)⑤逆推定計算のエンジン化及び検証作業(2/3)

全1452⾯※に対する逆推定結果（線量率分布取得） 観測指⽰点における線量率分布を可視化(ブラインドテスト⽤)
JMTRプールカナル
循環系機器室

※対象エリア全体を簡略化しメッシュ化す
ると1452⾯となった。それらを汚染候補⾯として、簡易解析を⾏った。

各図における
凡例
(線量率)
⾼(⾚⾊)

低(⻘⾊)

構造物・壁⾯・床⇒ 簡略化
構造の概略︓継承

観測計算

観測点線量率の再現性

線量率が⾼いほど、⻘⾊から⾚⾊に変化する。

成功︓真のスポット位置の逆推定に成功（過⼩評価）
失敗︓偽のスポット位置も推定

3.0
2.0

上記観測点線量率の再現性

上記観測点線量率の再現性

Z=0.2m（1452面）

Z=１.0m（1452面）

観測
計算

1.0

測定ポイント

線量率（μSv/h)

真のホットスポット

線量率（μSv/h)

推定ホットスポット

5.0
3.0

高線量率地点
過小評価

観測
計算

1.0

測定ポイント34

a.(a) 線源逆推定エンジンの開発(19/30)⑤逆推定計算のエンジン化及び検証作業(3/3)
全32⾯（ホットスポット⾯）での逆推定結果

c. の線量率分布測定結果の⼀部を活⽤各図における凡例(線量率)

1452⾯での偽の線源を検出したため、イオン交換樹
脂塔を、この図のように32のメッシュに分け、再度解析
を⾏った。

⾼(⾚⾊)

低(⻘⾊)

ホットスポットへ
の絞り込み

凡例
(線量率)
⾼(⾚⾊)

低(⻘⾊)

ベイズ推定の考え⽅を活⽤︓
真及び偽推定線源付近のデータを活用

真推定線源
絞り込み

⾼強度線源要素
の絞り込み

再現性
向上確認

Z=0.2m（32面）
3.0
2.0

観測
計算

1.0

測定ポイント

上記観測点線量率の再現性

線量率（μSv/h)

再観測 / 絞り込みテスト（仮想）

線量率（μSv/h)

上記観測点線量率の再現性

⾼線量率地点
評価精度向上

Z=1.0m（32面）
7.0
5.0

Z=2.0m
（32面）

3.0
1.0

測定ポイント35

a.(a) 線源逆推定エンジンの開発(20/30)⑥逆推定ツール群のエンジン化及び検証作業(1/10)

適⽤例︓JMTRプールカナル循環系機器室(165万セル︓線源候補⾯)

斜め上から

適⽤条件

上から

計算時間は
PCで数時間程度

10個程度の線源探索を⽬標

AR表⽰⇒AR⼊⼒

約90点の観測指⽰点を設定
36

a.(a) 線源逆推定エンジンの開発(21/30)⑥逆推定ツール群のエンジン化及び検証作業(2/10)(➡ベイズ統計⼿法活⽤ツール開発作業〜逆推定ツール群「ベイジアンLASSO」の実装)「a.(a)⑧推定線量率分布の精度向上に向けたベイズ統計⼿法活⽤ツールの開発作業」を含む

⽬的（開発）︓線源逆推定精度の向上に資する⼿法ツールが必須である。
https://newswitch.jp/p/13371

再観測により推定
精度の向上を⽬指す

次の観測点
を指示する

凡例
(線量率)

統合
ベイズ推定 + LASSO

ベイジアンLASSOの実装<概念>

空間線量率分布
不確かさの⼤きい点を予測
次の観測点として指⽰（複数の観測点指⽰）

⾼(⾚⾊)

低(⻘⾊)

開発の流れ

再観測結果を加え
線源分布情報を更新

2021(令和3)年度開発 ⇒ 2022(令和4)年度本適⽤

不確かさ 次の観測点指⽰
(分散)

線量率
空間

を計測したことにより、不確かさの程度は下がり、次に不確かさの⾼い地点の観測指⽰を⾏う(分散)

次の観測点指⽰
線量率
空間

ツール適応試験（JMTR・プールカナル循環系機器室）

37

a.(a)線源逆推定エンジンの開発(22/30)⑥逆推定ツール群のエンジン化及び検証作業(3/10)
プールカナル循環系機器室（JMTR）︓数値検証実験

1回⽬︓8点(ここでは5点を表⽰)の観測

再観測︓20点(ここでは10点を表⽰)の観測（ランダム選択）（ベイジアンLASSO指⽰）

線源仮定

空間線量率分布+不確かさ分布(p.37)

再観測点を指⽰

汚染源（イオン交換樹脂塔）
偽線源(イオン交換樹脂塔)

LASSO逆推定に反映（ベイジアンLASSO）
38

a.(a)線源逆推定エンジンの開発(23/30)⑥逆推定ツール群のエンジン化及び検証作業(4/10)
JMTRプールカナル循環系機器室・主循環系機器室（原⼦炉主要屋内）での線源分布予測(1)
JMTR

プールカナル
循環系機器室

主循環系機器室42ｍ

地下１階
⼤規模・複雑な建屋内への適⽤39

a.(a) 線源逆推定エンジンの開発(24/30)⑥逆推定ツール群のエンジン化及び検証作業(5/10)
JMTRプールカナル循環系機器室・主循環系機器室（原⼦炉主要屋内）での線源分布予測(2)⼤規模・複雑な建屋内への適⽤
点群⇒サーフェスCAD⇒簡易CAD

例︓プールカナル循環系機器室＜＜メッシュ・セル情報＞＞

サーフェスCAD

セルの頻度
2セルの⾯積(m )主循環系機器室

プールカナル
循環系機器室10~1000

1〜10

19,2871,196-160,38810,446292,924

60,04910 〜1

1410 〜10-2-1

10 〜10-3-2〜10cm2807,607249,337

10 〜10-4-3〜１cm2 1,725,603

603,357

10 〜10-5-4

1,693,145

532,199-6

10 〜10-5

210,065

184,375

10 〜10-7-6

22,324

9,645

10 〜10

-8

-7

42

1,171

-9

-8

0

28

セル総数

4,831,385

1,651,817

10 〜10〜１mm2

480万セル

簡易CAD

165万セル40

a.(a) 線源逆推定エンジンの開発(25/30)⑥逆推定ツール群のエンジン化及び検証作業(6/10)
JMTRプールカナル循環系機器室・主循環系機器室（原⼦炉主要屋内）での線源分布予測(3)点群データ ⇒ 詳細CAD(サーフェスデータ）⇒ 簡易推定ツールと擬fused LASSOの開発＜＜メッシュ情報＞＞
セル総数

主循環系機器室

プールカナル
循環系機器室

480万セル165万セル

1セル2時間(PC)かかるので・・・⇒165万セルでは、320万時間(〜365年︕)かかる。

富岳レベル > JAEAスパコン

・ 簡易推定ツールを開発し適⽤
放射線

直達線

⇒ 直達線のみ考慮
現時点

散乱/透過線・擬fused LASSOを開発し適⽤
膨⼤な線源候補セル数 ⇒

線源は⾯に跨り分布するという仮定

λ１｜Ｓ｜＋ λ2｜Ｓi-Ｓi+1｜2
構造データ
簡略化

放射線計算
簡略化

線源ベクトル

線源ベクトル

パーツレベル
線源の割当て41

a.(a) 線源逆推定エンジンの開発(26/30)⑥逆推定ツール群のエンジン化及び検証作業(7/10)
JMTRプールカナル循環系機器室・主循環系機器室（原⼦炉主要屋内）での線源分布予測(4)点群データ ⇒ 詳細CAD(サーフェスデータ）⇒ 簡易推定ツールと擬fused LASSOの開発

凡例
(線量率)

線源マップ（プールカナル循環系機器室）

⾼(⾚⾊)

低(⻘⾊)

凡例
(線量率)

凡例
(線量率)

⾼(⾚⾊)

⾼(⾚⾊)

 イオン交換樹脂塔
線源の予測に成功

低(⻘⾊)

低(⻘⾊)

 現実的サイズの連続セル線源の予測も成功
42

a.(a) 線源逆推定エンジンの開発(27/30)⑥逆推定ツール群のエンジン化及び検証作業(8/10 )JMTRプールカナル循環系機器室・主循環系機器室（原⼦炉主要屋内）での線源分布予測(5)点群データ ⇒ 詳細CAD(サーフェスデータ）⇒ 簡易推定ツールと擬fused LASSOの開発
各図における
凡例
(線量率)
⾼(⾚⾊)

低(⻘⾊)

線源マップ（主循環系機器室）
43

a.(a) 線源逆推定エンジンの開発(28/30)⑥逆推定ツール群のエンジン化及び検証作業(9/10)

1F2号機1階での線源分布予測①

1F2号機1階エリアでの線源分布予測（現状のサーフェスデータを使⽤）

〜1m2

〜1cm2

〜1mm2

44

a.(a) 線源逆推定エンジンの開発(29/30)⑥逆推定ツール群のエンジン化及び検証作業(10/10)

1F2号機1階での線源分布予測②線源分布（擬fused-LASSO法利⽤）

線量率分布

凡例
(線量率)

凡例
(線量率)

⾼(⾚⾊)

⾼(⾚⾊)

低(⻘⾊)

低(⻘⾊)

現場計測にて得られた線量率データをもとに、
擬fused-LASSO法を利⽤し、線源分布を可視化。

左図の線源分布から計算した線量率分布を可視化。

(2020年の計測データを東電より受領)

1F2号機1階エリアでの線源・線量率分布予測結果
45

a.(a) 線源逆推定エンジンの開発(30/30)
a.(a)まとめ各ツール(観測指⽰点指⽰、寄与率⾏列作成、逆推定計算、線量率3D分布⾼速化)を完成させ、3D-ADRES-Indoor内の線源逆推定エンジンとしてこれらを実装し、現場での限られた実測値から線源の逆推定を⾏い、線源分布を特定可能とした。

・逆推定に係る「観測点指⽰ツール」、「寄与率⾏列作成ツール」、「逆推定(LASSO)計算ツール」、「ベイズ統計⼿法活⽤ツール」及び「線量率3D分布
⾼速化ツール」の開発
・上記ツール類から構成される「線源逆推定エンジン」を組上げ、⼊⼒データ（構造データ・観測線量率）から線源分布の推定を可能とする⼀連の動作検証試験を実施・確認
・線源逆推定エンジンをリモートデスクトップ等で遠隔地間（例︓柏ー楢葉）にて動作（線源逆推定）可能なWindowsデスクトップアプリ「3D-ADRES-Indoor」に集約する開発を実施した他、動作結果を遠隔共有するWEBアプリの開発

46

a.(b) 空間線量率推定エンジンの開発(1/13)
 ⽬的「線源逆推定エンジン」により予測された強度の強い線源に対して、線源の除染及び線源を含む構造物を移動・撤去するケースと遮蔽体を設置するケース等をデジタル化し、対策ごとに線量率の3次元分布の変化をモンテカルロ輸
送計算（PHITS）により超⾼速にシミュレーションする「空間線量率推定エンジン」を開発する。

 反映先

線源分布の可視化を⾏う「インタラクティブ可視化エンジン」のインプットとする。

 スケジュール
実施内容

2021(令和3)年度

2022(令和4)年度

a.(b)空間線量率推定エンジンの開発①⾼強度線源への対策のデジタル化に係るツール開発作
業(p.51)

詳細計画⽴案②CAD等による線源対策に係る⼊出⼒インターフェース開発作業(p.52)

詳細計画⽴案
詳細計画⽴案③対策効果推定のためのモンテカルロ輸送計算の超並列化及び⾼速化・最適化作業(p.53)④対策効果推定に係る計算簡略化ツールの開発作業(p.53)⑤対策効果推定計算のエンジン化及び検証作業(p.54)⑥対策効果推定ツール群のエンジン化及び検証作業(p.55)⑦対策効果推定遠隔共有WEBアプリの開発作業(p.58)

詳細計画⽴案

ツール開発
まとめ
ツール開発
まとめ

エンジン開発
まとめ
ツール開発
まとめ
詳細計画⽴案
エンジン開発まとめ
詳細計画⽴案
エンジン開発
詳細計画⽴案

アプリ開発

まとめ
まとめ

47

a.(b) 空間線量率推定エンジンの開発(2/13)
a.(b)における課題とその解決策(⼀覧)
a.(b)空間線量率推定エンジンの開発

課題(開発項⽬)

解決策(実施内容)①⾼強度線源への対策のデジタル化に係るツール開発作業(p.51)

・⾼強度線源に対する対策を仮想空間で実施しその効果を検証するためのデジタル化
ツールを開発する。

・基本エンジン（3D-ADRES-Indoor）内に⾼強度線源対策デジタル化ツールを開発し、組み込んだ。
・線量率分布の変化を計算可能にするまでの⼀連の動作を確認した。

②CAD等による線源対策に係る⼊出⼒インターフェース開発
作業(p.52)

・CAD等を活⽤し、構造物をパーツ化し線源対策を実現するツールを開発する。

・3D-ADRES-Indoor内において、パーツ単位での線源対策作業を実現した。

③対策効果推定のためのモンテカルロ輸送計算の超並列化
及び⾼速化・最適化作業(p.53)

・対策効果（除染、除去、移動、遮蔽等）による再計算を⾼速に且つ精度良く効果を推定するツールを開発する。

・線源対策効果を⾼速に計算するアルゴリズムを策定し、PHITSのダンプファイル活⽤〜変化分のみ⾼速計算が可能であることを確認。

④対策効果推定に係る計算簡略化ツールの開発作業(p.53)

・対策効果（除染、除去、移動、遮蔽等）による効果を簡略計算し⾼速に効果を推定するツールを開発する。

・対策効果推定に係る計算簡略化ツールを開発し、実空間(JAMTR)にて試験を実施した。

⑤対策効果推定計算のエンジン化及び検証作業(p.54)

・簡易計算にて、3D-ADRES-Indoorの開発
整備（線源対策シミュレーション）を実施した。

・簡易モデルに対して簡易計算を⾏い、⾼強度線源対策(除染、除去、移動、遮蔽)のそれぞれの対策とそれぞれの結果が問題なく可視化できることを確認した。

⑥対策効果推定ツール群のエンジン化及び検証作業(pp.55-57)

・上記⑤を⼀連の流れで⾏うことができるようにする。

・簡易モデルに対してPHITS計算を適⽤し、⾼強度線源対策の結果が問題なくできることを確認した。

⑦対策効果推定遠隔共有WEBアプリの開発作業(p.58)

・対策効果（除染、除去、移動、遮蔽等）による低減効果を遠隔共有する。

・対策効果を遠隔共有した。

48

a.(b) 空間線量率推定エンジンの開発(3/13)
空間線量率推定エンジンの開発における課題
課題
逆推定した
⾼強度線源

線源対策の効果確認のツール開発
⾼強度線源対策（除染、除去、移動、遮蔽）をサイバー空間上でシミュレートすることで、実際の作業空間にて空間線量率を低減できるか、効果を確認する必要がある。

⾼強度線源への各対策（デジタル化）

各対策を選択各対策の効果を実感

https://pretiaar.com/artimes/article/12101/

https://eiki-business.co.jp/blog/2017/04/20/70

⾼強度線源対策の効果（各対策実⾏後）を実感できるツールの開発
・各対策に対して線量率低減を体感し、廃炉作業の加速に繋がる
効率の良い除染計画⽴案を可能にする49

a.(b) 空間線量率推定エンジンの開発(4/13)
解決策

STL操作＆放射線計算設定をGUI化により解決したが、数多くの条件設定が必要であった➡課題︓更なるユーザビリティの向上が課題 [a.(c)報告参照]

50

a.(b) 空間線量率推定エンジンの開発(5/13)①⾼強度線源への対策のデジタル化に係るツール開発作業
⽬的（開発）︓⾼強度線源に対する対策を仮想空間で実施し其の効果を検証するためのデジタル化ツールを開発する
・基本エンジン（3D-ADRES-Indoor）内に⾼強度線源対策デジタル化
ツールを開発し組み込み、線量率分布の変化を計算可能にする。

Step2 線源付与:楢葉モックアップ壁⾯に仮線源（逆推定後）を付与
⾼強度線源への対策（除染、除去、移動、遮蔽）

デジタル化技術︓

構造情報の変化⇒放射線シミュレーション

⼀連の動作を確認

MR空間内でデモ a.(c)の成果にて紹介）

Step1 エンジン動作:構造データ（楢葉モックアップ施設）読み込みの確認
開発スケジュール

Step3 構造環境変化を仮想空間上で実現する

⾼強度線源への対策のデジタル技術の策定 ⇒ 実装作業 ⇒ 検証作業 ⇒ 試験作業 ⇒ まとめ
デジタル化ツールをJMTRで適応試験を実施

51

a.(b) 空間線量率推定エンジンの開発(6/13)②CAD等による線源対策に係る⼊出⼒インターフェース開発作業
⽬的（開発）︓CAD等を活⽤し構造物をパーツ化し線源対策を実現するツールを開発する

⾼強度線源への対策（除染、除去、移動、遮蔽）
詳細作業の仮想空間での実現

CAD利⽤によるパーツ準備ツールの開発

パーツ単位での線源対策作業の実現（3D-ADRES-Indoor）

屋内環境
廃炉⼯程で変化
様々な変化を事前に把握（仮想空間にて）

CAD活⽤
パーツ化

例︓除去操作
開発スケジュール

MR空間内でデモ(a.(c)の成果にて紹介)

CADによる線源対策に係る⼊出⼒インターフェース仕様策定 ⇒ 実装作業 ⇒ 検証作業
線源対策⽤ツールをJMTRで試験

52

a.(b) 空間線量率推定エンジンの開発(7/13)③対策効果推定のためのモンテカルロ輸送計算の超並列化及び⾼速化・最適化作業
⽬的(開発)︓対策効果（除染、除去、移動、遮蔽等）による再計算を⾼速に且つ精度良く効果を推定するツールが必要
線量率低減の確認

除染効果等の確認
・ 除去・遮へい・移動
効果線量

線量率分布

線源対策効果を⾼速に計算するアルゴリズムを策定
開発の流れ

PHITSのダンプファイル活⽤

変化分のみ⾼速計算可能を確認

仕様策定⇒開発及び実装⇒仮想空間での検証⇒実空間（JMTR）での試験
線源対策後の線量率⾼速計算ツールをJMTRで試験④対策効果推定に係る計算簡略化ツールの開発作業
⽬的(開発)︓対策（除染、除去、移動、遮蔽等）による効果を簡略計算し⾼速に効果を推定するツールが必要
⾼強度線源対策（除染、除去、移動、遮蔽）

⾼強度線源対策「遮蔽」の例

遮蔽材

対策後の空間線量率３D分布の変化

簡略計算（⾼速）開発の流れ

モンテカルロ計算(上記ツールに該当)

仕様策定⇒開発及び実装⇒仮想空間での検証⇒実空間（JMTR）での試験
線源対策後の線量率簡略計算ツールを様々な環境で試験

53

a.(b) 空間線量率推定エンジンの開発(8/13)⑤対策効果推定計算のエンジン化及び検証作業

3D-ADRES-Indoorの開発整備（線源対策シミュレーション）

簡易モデルに対して簡易計算を⾏った結果を表⽰したもの➡⼤規模、複雑な建屋への適⽤を⾒据え、検証を実施

⾼強度線源対策前

⾼強度線源対策
除染

除去

移動

遮蔽

⾼強度線源対策後

54

a.(b) 空間線量率推定エンジンの開発(9/13)⑥対策効果推定ツール群のエンジン化及び検証作業 (1/3)

3D-ADRES-Indoor動作のデモ動画（１/2）※簡易モデルに対してPHITS計算を⾏った結果を⽰したもの(1)3D-ADRES-Indoorの起動(2)STLデータの読み込み(3)線量データの読み込み(4)線量データの可視化(ビューワでの確認)

55

a.(b) 空間線量率推定エンジンの開発(10/13)⑥対策効果推定ツール群のエンジン化及び検証作業 (2/3)

3D-ADRES-Indoor動作のデモ動画（２/2）ー⾼強度線源対策ー
⾼強度線源対策(5)〜(8)と計算結果の可視化

(5)除染

(6)移動

(8)遮蔽

(9)線源対策後の線量計算

(7)撤去

前⾴
より

(10)計算結果の可視化(ビューワでの確認)

56

a.(b) 空間線量率推定エンジンの開発(11/13)⑥対策効果推定ツール群のエンジン化及び検証作業 (3/3)
線源対策効果推定の妥当性の検証（遮蔽の効果検証）
⽔⾊︓遮蔽前の観測点（線量率）
紫⾊︓遮蔽後の観測点（線量率）

観測点
（線量率）

c. 設置

推定
測定

遮蔽材(鉛板:2枚)の設置
3D-ADRES-Indoor(線量率推定エンジン）

線源対策模擬測定(遮蔽)

将来課題︓①容易な設定＋グラフ出⼒等（左図）②遮蔽時の推定線量率の過剰推定
推定
(＋遮蔽)

57

a.(b) 空間線量率推定エンジンの開発(12/13)⑦対策効果推定遠隔共有WEBアプリの開発作業➡a.(a) ⑦に⽰す「遠隔共有WEBアプリ」としても利⽤可能

各エンジンの動作結果の遠隔共有WEBアプリケーション

被ばく線量計算

線源(逆推定)分布のWEBアプリ表⽰例
WEB-GLをベースとして開発⇒WEBブラウザーで結果（プールカナル室）を遠隔共有

線量率（逆推定線源⇒順推定）
分布のWEBアプリ表⽰例

今後の課題
更なる機能追加とユーザビリティ向上
58

a.(b) 空間線量率推定エンジンの開発(13/13)
a.(b)まとめ
⾼強度線源対策ツールを完成させ、線源対策(除染、除去、移動、遮蔽)効果を確認した。
・空間線量率推定に係る⾼強度線源対策（除染、除去、移動、遮蔽）時の「線量率分布計算ツール」等の開発、モンテカルロ輸送コード（PHITS）及び簡易推定コードを使⽤可能とするシステムの構築他、計算ツールをエンジン化
した「空間線量率推定エンジン」の組み上げ、動作検証試験の実施
・上記の空間線量率推定エンジンを、リモートデスクトップ等で遠隔地間（例:柏ー楢葉）にて動作（空間線量率推定）可能な、Windowsデスクトップアプリ「3D-ADRES-Indoor」に集約する開発を実施した他、動作結果を遠隔共有するWEBアプリの開発

59

a.(c) インタラクティブ可視化エンジンの開発(1/16)
 ⽬的
1F廃炉にて想定される各現場に対し、逆推定した線源分布や線量率の3次元分布を可視化する他、構造物、配管、遮蔽物等の移動や撤去の対策を実施した場合の線量率の3次元分布の変化をインタ
ラクティブに可視化する「インタラクティブ可視化エンジン」を開発する。その際、作業者⽬線での可視化エンジンとするため、最適なデバイスを検討する。
 反映先対策を実施した場合の線源や線量率の3次元分布を可視化することにより、安全かつ効率的な作業計
画の策定及び確実な現場作業を実現に資する。
 スケジュール
実施内容

2021(令和3)年度

2022(令和4)年度

a.(c)インタラクティブ可視化エンジンの開発①⾼速インタラクティブVR/AR可視化実現機能開発
作業（P.64）②線量率低減対策効果のインタラクティブ可視化ツールの開発作業（P.68）③VRによる没⼊感実現及びモックアップ施設でのAR化作業（P.70）

詳細計画⽴案

エンジン開発まとめ
詳細計画⽴案

ツール開発
詳細計画⽴案

まとめ
AR化作業

まとめ

60

a.(c) インタラクティブ可視化エンジンの開発(2/16)
a.(c)における課題とその解決策(⼀覧)
a.(b)空間線量率推定エンジンの開発

課題(開発項⽬)

解決策等(実施内容)

・観測点を3次元空間（VR/AR）で指⽰する可視化ツールを開発し観測情報の取得を⽀援する(p.64)

JMTRでの可視化ツール動作 (観測点指⽰結果の可視化機能)を確認した。

・構造物(配管、タンク、制御盤)等の移動や撤去の対策実施状況を可視化する(p.65)

JMTRでの可視化ツール動作(構造物:配管、タンク、制御盤）等の移動や撤去を可視化した。

・線源の遮蔽等の対策実施状況を可視化する。
(p.66)JMTRでの可視化ツール動作 (線源の遮蔽等の対策実施状況)を確認した。

・観測点を3次元空間（MR/AR）で指⽰し、線量率をインプット可能な可視化ツールを開発する。(p.67)

JMTRでのAR可視化機能開発と動作確認(MR)
観測点指⽰結果や線源及び線量率結果を可視化した。

②線量率低減対策効果のインタラクティブ可視化ツールの開発作業（pp.68-69）

・現場計測で得られたデータを⽤いて、効果的な可視化技術を開発すること

現場の環境に、放射線場（線源・線量率）を投影することで、効果的にその情報を伝えることを⽬標として、種々の可視化技術（特に３D可視化）を開発した。

③VRによる没⼊感実現及びモックアップ施設でのAR化作業（pp.70-74）

・モックアップ施設にてバーチャルで⽴体的(=3D)で可視 モックアップ施設にてバーチャルで⽴体的(=3D)で可視化化することで没⼊感を実現することをVR/ARで実現する。 することで没⼊感を実現することをVR/ARで実現した。

①⾼速インタラクティブVR/AR可視化実現機能開発作業（pp.64-67）

61

a.(c) インタラクティブ可視化エンジンの開発(3/16)
1.課題の抽出とその解決策(1/2)

課題

現場計測で得られたデータを⽤いて、効果的な可視化技術を開発する
推定結果を効果的に可視化

仮想（デジタル）空間での対策等を最新技術で可視化し関係者（作業者＋管理者）間でイメージを遠隔共有し意志決定をスムーズに ⇒ 廃炉作業の加速に繋がる
楢葉VRの活用

作業空間

ヘッドマウントディスプレイ

線量率3D分布対策効果3D分布変化

作業者
https://www.rawpixel.com/image/2762332/null

遠隔共有

遠隔共有（本格体験）

遠隔共有（簡易体験）

仮想（デジタル）空間
線量率3D分布対策効果3D分布変化

管理者
https://eiki-business.co.jp/blog/2017/04/20/70
https://shiropen.com/2016/03/03/13919/
遠隔共有（作業現場での活用）

62

a.(c) インタラクティブ可視化エンジンの開発(4/16)
2.課題の抽出とその解決策(2/2)

課題

現場計測で得られたデータを⽤いて、効果的な可視化技術を開発すること

現場の環境に、放射線場（線源・線量率）を投影することで、効果的にその情報を解決策伝えることを⽬標として、種々の可視化技術（特に３D可視化）を開発
PC画⾯での可視化

WEBアプリ遠隔共有

VR

インタラクティブ
可視化技術（CAVE/Meta Quest 2）

3D可視化

AR
（HoloLens2）
MR（HoloLens2）

被ばく評価

︓先端的可視化技術
63

a.(c) インタラクティブ可視化エンジンの開発(5/16)①⾼速インタラクティブVR/AR可視化実現機能開発(1/4)
⽬的(開発)︓観測点を3次元空間（VR/AR）で指⽰する可視化ツールを開発し、観測情報の取得を⽀援＜開発した可視化ツール（VR・AR）の概要＞ 観測点指⽰結果の可視化（VR/MR）
検証中

東⼤FC（JAEA・柏地区）の2階
仮想空間実験スペースとして活⽤VR<利⽤デバイス>

HMD：Oculus

開発の流れ

AR
AR:HoloLens2

位置合わせ仕様策定 ⇒ 開発及び実装 ⇒ 動作確認 ⇒ JMTRでの可視化ツール動作確認
観測点指⽰結果の可視化機能確認済

64

a.(c) インタラクティブ可視化エンジンの開発(6/16)①⾼速インタラクティブVR/AR可視化実現機能開発(2/4)
⽬的(開発):構造物(配管、タンク、制御盤)等の移動や撤去の対策実施状況を可視化＜開発した可視化ツール（MR ）の概要＞※※MR（複合現実︓Mixed Reality）<利⽤デバイス>

AR:HoloLens2

JMTRデータをスケールダウンし構造物等の移動や撤去の環境変化を可視化（MR技術の活⽤）廃炉に係る様々な対策を仮想空間上で計画することが可能
開発の流れ

仕様策定 ⇒ 開発及び実装 ⇒ 動作確認 ⇒ JMTRでの可視化ツール動作確認

構造物（配管、タンク、制御盤）等の移動や撤去を可視化

65

a.(c) インタラクティブ可視化エンジンの開発(7/16)①⾼速インタラクティブVR/AR可視化実現機能開発(3/4)
⽬的（開発）︓線源の遮蔽等の対策実施状況を可視化する技術が必要。

＜開発した可視化ツール(AR※)の概要＞※AR（拡張現実︓Augmented Reality）<利⽤デバイス>

AR:HoloLens2

JMTRデータを実スケールにて構造物等への遮蔽等の環境変化を可視化（AR/MR技術の活⽤）廃炉に係る様々な対策を仮想空間上で計画することが可能
開発の流れ

仕様策定 ⇒ 開発及び実装 ⇒ 動作確認 ⇒ JMTRでの可視化ツール動作確認
線源の遮蔽等の対策実施状況を可視化

66

a.(c) インタラクティブ可視化エンジンの開発(8/16)①⾼速インタラクティブVR/AR可視化実現機能開発(4/4)
⽬的(開発)︓観測点を3次元空間（MR/AR）で指⽰し線量率をインプット可能な可視化ツールを開発＜可視化ツール（MR/AR）の適⽤＞

観測点指⽰結果の可視化（MR/AR）

検証中

東⼤FC（JAEA・柏地区）の2階
仮想空間実験スペースとして活⽤VR<利⽤デバイス>Oculus Quest 2

開発の流れ

AR

HoloLens2

位置合わせJMTRでのMR可視化機能開発 ⇒ JMTRでのAR可視化機能開発と動作確認（MR）
観測点指⽰結果や線源及び線量率結果の可視化

67

a.(c) インタラクティブ可視化エンジンの開発(9/16)②線量率低減対策効果のインタラクティブ可視化ツールの開発作業(1/2)
1.JMTRプールカナル循環系機器室での各種結果可視化
JMTR プールカナル循環系機器室(VR可視化)

イオン交換
樹脂塔

凡例
(線量率)
⾼(⾚⾊)

橙⾊
⻩⾊
⻩緑
低(⻘⾊)

Oculus Quest 2

2本のコントローラーにて操作
線源の位置

観測点指⽰位置

線量率分布表⽰[⻘(低)〜⾚(⾼)]※配管やケーブルに⽐べて
床⾯は線量が低い

JMTRプールカナル循環系機器室
・３次元空間での観測点指⽰点の可視化
・線量率分布の可視化

線源推定位置(配管やケーブルが⾼線量)⾼速インタラクティブVR可視化68

a.(c) インタラクティブ可視化エンジンの開発(10/16)②線量率低減対策効果のインタラクティブ可視化ツールの開発作業(2/2)
2.1F2号機1階での逆推定結果可視化
1F２号機の可視化データについて、北⻄-南⻄エリアを対象(東電ニーズ)とした。
・「2013年︓構造データ」及び「2014年︓事故後の線量率データ(東電からの受領データ)を使⽤
線源逆推定による、(相対的に)⾼線量な線源の推定位置(〇印)

線量率分布表⽰
⻘(低)〜⾚(⾼)

凡例
(線量率)
⾼(⾚⾊)

橙⾊
⻩⾊
⻩緑
低(⻘⾊)

1Fデータの現段階の運⽤は、東電からのインプッ
ト情報（構造データ・線量率データ）に基づき、JAEA側で解析評価を⾏い、アウトプット（線源
分布・線量率分布・可視化表⽰）を提供するものである。
NARRECでの1Fデータ整備を今後も継続
69

a.(c) インタラクティブ可視化エンジンの開発(11/16)③VRによる没⼊感実現及びモックアップ施設でのAR化作業(1/5)
インタラクティブ可視化技術の開発…①PC画⾯での可視化
PC画⾯での可視化PC画⾯での可視化

WEBアプリ遠隔共有

PC画⾯で⾼い応答性を⽰す可視化を実現

VR（CAVE/Meta Quest 2）

インタラクティブ
可視化技術
3D可視化

PC画⾯での可視化の例

AR（HoloLens2）
MR（HoloLens2）

⾼次プラットフォームを利⽤せず開発
⾼速応答を実現し課題を解決
被ばく評価

課題︓更なる操作性の向上（c. 報告参照）

XYZ軸⽅向の線量率分布の可視化

X軸

Y軸

Z軸

70

a.(c) インタラクティブ可視化エンジンの開発(12/16)③VRによる没⼊感実現及びモックアップ施設でのAR化作業(2/5)
インタラクティブ可視化技術の開発…②WEBアプリ遠隔共有
PC画⾯での可視化

WEBアプリ遠隔共有
VR（CAVE/Meta Quest 2）

インタラクティブ
可視化技術
3D可視化

AR
（HoloLens2）
MR（HoloLens2）

ArcGISへのアクセス

WEBアプリ遠隔共有

取得データや作業結果の遠隔共有
ネットワーク上の、どのPCからもアクセスできるWEBアプリの開発で解決(認証ユーザーのみ）
被ばく
評価

課題︓更なる操作性の向上（c. 報告参照）

１Fへのアクセスと情報の共有(PC画⾯)

71

a.(c) インタラクティブ可視化エンジンの開発(13/16)③VRによる没⼊感実現及びモックアップ施設でのAR化作業(3/5)
VR(CAVE/Meta Quest2)
インタラクティブ可視化技術の開発…③VR(CAVE/Meta Quest2)
CAVE型VRシステムにて可視化
PC画⾯での可視化

WEBアプリ遠隔共有

VR（CAVE/Meta Quest 2）

インタラクティブ
可視化技術
3D可視化

AR
（HoloLens2）
MR（HoloLens2）

CAVE型VRシステムにて可視化

JMTRでの解析結果（線量率等の等⾼線マップ）の可視化表
⽰を確認済
被ばく
評価

課題︓更なる操作性の向上（c. 報告参照）

等⾼線マップの表⽰
72

a.(c) インタラクティブ可視化エンジンの開発(14/16)③VRによる没⼊感実現及びモックアップ施設でのAR化作業(4/5)
インタラクティブ可視化技術の開発…④AR(HoloLens2)
PC画⾯での可視化

インタラクティブ
可視化技術
3D可視化

WEBアプリ遠隔共有
VR（CAVE/Meta Quest 2）

AR（HoloLens2）
MR（HoloLens2）

試験場におけるAR可視化

AR(HoloLens2)
現場でAR（推定情報の重畳）による線源視認
HoloLens2やタブレットを利⽤しARを実現し解決
被ばく
評価

課題︓更なる操作性の向上（c. 報告参照）

1F5号機(1階)におけるAR可視化73

a.(c) インタラクティブ可視化エンジンの開発(15/16)③VRによる没⼊感実現及びモックアップ施設でのAR化作業(5/5)
インタラクティブ可視化技術の開発…⑤MR(HoloLens2)
PC画⾯での可視化

WEBアプリ遠隔共有

MR(HoloLens2)

被ばく評価システム（プロトタイプ）開発
従来︓煩雑な条件設定が⼤きな課題
アバターの操作

始点

VR（CAVE/Meta Quest 2）

インタラクティブ
可視化技術
3D可視化

AR
（HoloLens2）
MR（HoloLens2）

被ばく評価⽤モデルの⾃動設定ゲームツールの導⼊による解決
被ばく
評価

課題︓システム化と操作性向上

MR空間での被ばくカウンター表⽰

⾃動経路（動線）設定機能
アバター

終点

NavMesh(Unity) ⾃動経路検索

被ばく線量
表⽰

経路(軌跡)の表⽰
アバター
⽬標地点(ピン)経路(軌跡)の表⽰

コントロールパネル

74

a.(c) インタラクティブ可視化エンジンの開発(16/16)
a.(c)まとめ上記(a)及び(b)で推定した線源位置及び線量率分布等の結果を、AR・VRで可視化するエンジンを完成させた。また、１F5号機にてARを⽤いて問題なく作動することを確認した。
・逆推定した線源分布結果の可視化システム（Hololens2 等）開発
・推定した空間線量率分布結果をAR・VRの可視化
・AR可視化の動作を1F5号機にて実施

75

a. まとめ
１F現場特有の⼤規模・複雑な状況に対応可能とする線源・線量率推定技術を開発し、JMTR等での検証試験において適切に再現できることを確認した。また、推定結果を可視化可能であることを確認した。
a.(a)線源逆推定エンジンの開発
 各ツール(観測指⽰点指⽰、寄与率⾏列作成、逆推定計算、線量率3D分布⾼速化)を完成させ、3D-ADRES-Indoor内の線源逆推定エンジンとしてこれらを実装し、現場での限られた実測値から線源の逆推定を⾏い、線源分布を特定可能とした。
a.(b)空間線量率推定エンジンの開発
 ⾼強度線源対策ツールを完成させ、線源対策(除染、除去、移動、遮蔽)効果の確認を可能とした。
a.(c)インタラクティブ可視化エンジンの開発
 上記(a)及び(b)で推定した線源位置及び線量率分布等の結果を、AR・VRで可視化するエンジンを完成させた。また、１F5号機にてARを⽤いて問題なく作動することを確認した。

76b. 実環境データのデジタル化基盤技術の開発(a)線源逆推定のためのデータ整備・蓄積・活⽤環境構築のための技術開発(b)実環境データ計測に関する基盤技術の研究開発

77

国プロの全体像と b.の役割
実空間

データベース
注)2

計測

点群

点群･3D-CADデータ
構造･物性データ
線量率データ
推定解析データ、等

注)3

注)1

サイバー空間b.(a)線源逆推定のためのデータ整備・蓄積・活⽤環境構築のための技術開発(p.80参照)
c.(b) 環境データの更新機能の⾼度化に関する研究開発

注)4

空間線量率

操作

線源逆推定

b.(b)実環境データ計測に関する基盤技術の研究開発(p.94参照)

VR他

NARREC

空間線量率推定JMTR

1F

ｲﾝﾀﾗｸﾃｨﾌﾞ
可視化a.(a)線源逆推定エンジン
の開発

注)5

c.(a)検証試験
c.(c) 1Fにおける他システムとの接続性・拡張性の基礎検討

a.(b)空間線量率推定
エンジンの開発

注(出典）*1:https://photo.tepco.co.jp/date/2012/201208-j/120808-01j.html *2:http://www.aizuk.jp/spider.php*3:https://www.faro.com/ja-JP/Products/Hardware/Focus-Laser-Scanners *4:https://www.c-technol.co.jp/nuclear_power/power04/po44*5:https://photo.tepco.co.jp/date/2013/201302-j/130201-01j.html *6:https://www.nikon-trimble.co.jp/TrimbleXXR10/

注)6

a.(c) インタラクティブ可視化
エンジンの開発

78

b.(a) 線源逆推定のためのデータ整備・蓄積・活⽤環境構築のための技術開発(1/14)
課題︓様々な測定器で測定されるデータに対し、⼀括管理するデータベースを構築できるか︖また、GPS等が利⽤できない環境で測定位置の同定をどのように⾏うか︖

解決策︓複数の測定器を⽤いて、測定データを取得し、データベース体系を構築する。構築したデータベースを⽤いてサイバー空間内に３D環境を構築し、a.で実施する線源逆推定計算、空間線
量率推定計算で利⽤できる形式を受け渡せるようにする。
(a)線源逆推定のためのデータ整備・蓄積・活⽤環境構築のための技術開発

実環境で取得したデータや計算過程のデータを蓄積・保持するデータベースと線源逆推定計
算に⽤いるデータを整理、変換等して提供するための機能を備えたシステム開発

現場
・廃⽌措置現場・原⼦⼒施設
etc

空間
状態

センサ
による
データ計測

b.(b)

効率的な収集を実現する放射線計測器や可搬型、移動プラットフォーム型計測システム

・点群
・線量
・画像
・計測時間
・位置座標原点
・センサ仕様etc.

計測データの整理・変換（デジタル化）
構造データ
補完データetc.

領域指定
パラメータ

データ⼊出⼒インタフェース機能
データベース(What、 When、 Where、 How、 by What)

b.(a)

線源
位置・
分布

線源
逆推定
計算

空間
線量率・
空間構造

計算⽤
データ

計算結果

可視化・その他
データ利活⽤
プロセス79

b.(a) 線源逆推定のためのデータ整備・蓄積・活⽤環境構築のための技術開発(2/14)●⽬的
実環境で取得したデータや計算過程のデータを蓄積・保持するデータベースと線源逆推定計算に⽤いるデータを整理、変換等して提供するための機能を備えたシステムの開発。
●反映先
線源・線量率推定システムのプロトタイプシステムにおけるデータベース及びデータ登録・抽出機能の実現。
●スケジュール
実施内容※図中桃⾊部分が本課題実施担当分
2021(令和3)年度

2022(令和4)年度

b.(a)線源逆推定のためのデータ整備・蓄積・活⽤環境構築のための技術開発①データ形式の分析及び整備仕様抽出（P.81）②データベース構造設計（P.82）③指定データ抽出・データ変換機能の設計（P.85）④データベース及びデータ⼊出⼒機能の開発（P.89）

計算に⽤いるデータ形式の分析

概念設計

論理構造の設計
まとめ
概念設計

実装のための要求仕様確定
試作モデルの開発

動作検証試験

システムの概念設計とデータ／情報フロー構造のイメージ
まとめ80

b.(a) 線源逆推定のためのデータ整備・蓄積・活⽤環境構築のための技術開発(3/14)①データ形式の分析及び整備仕様抽出 調査

各チームに対して聞き取りを⾏い、必要となるデータの形式及び条件の洗い出し及び調整を実施。

 実施結果下記項⽬に⽰した内容について抽出・整理を実施。(次ページのデータ処理フローイメージを参照）(1)管理対象データ

・構造データ（点群、3D-CAD）
・線量データ（線量測定、線源・線量推定、 γ線イメージャ）
・画像データ、動画データ、各エンジン等で使⽤するデータ
・その他センサデータ etc.

(2)データ管理のコンセプト

・データは計測時の⽣データから処理済みの整形されたデータに⾄るまでのプロセスを含め、削除することなく蓄積し、トレーサビリティを担保できること。
・多様なデータ形式、構造化されたテーブル構造を持たない「⾮構造化データ」を管理できること。
・データは時間情報と空間情報（計測場所）の属性を持ち管理できること。

(3)データ管理の課題

・座標系定義（多種かつ別々に計測されるデータ間の位置の関係性を保持して取り扱うため、同⼀の基準点を持つ統⼀座標系を設定してデータを管理することが必要）。
・データレベル定義（構造データはデータ計測時、データ閲覧時、線源逆推定計算時など⽤途によって使⽤するデータの粒度や範囲が異なるため、場⾯に応じた適切なレベルのデータを定義し、取り扱うことが必要）。
81

b.(a) 線源逆推定のためのデータ整備・蓄積・活⽤環境構築のための技術開発(4/14)②データベース構造設計(1/3)
 構造設計検討

データベースにおけるストレージ及びハードウェア構成について、今後の拡張性も踏まえた設計の実施。

 実施結果(1)ストレージ設計

階層構造を持たないフラットなストレージ空間に全データを格納し、データ種別による固有の管理及び処理を必要としない構造とすることで、上限の無い柔軟なデータ容量の増加、将来のセンサデータの追加や管理データの追加等にも対応可能な設計とする。

(2)ハードウェア構成

システムを構成するサーバの台数を増やすことにより、システムの処理能⼒（容量や性能）をリニアに拡張可能（スケールアウト）な設計とし、必要最⼩限の規模でのハードウェア構成で基盤を構成しつつ、将来的な性能要求の変化にも対応可能な設計とする。
ストレージ管理ソフトウェア
サーバB

サーバA
HDD

HDD

HDD

HDD

HDD

サーバC
HDD

HDD

サーバD
HDD

HDD

必要に
応じて
拡張

スケールアウトイメージ82

b.(a) 線源逆推定のためのデータ整備・蓄積・活⽤環境構築のための技術開発(5/14)②データベース構造設計(2/3)
データベース⽅式及び機器構成に関する要求仕様の作成(データ処理フローはp.84参照)
 実施結果データベース⽅式(1)⾮構造化データ管理

⾮構造化データの管理においては、NoSQL系データベース管理システムやHadoop等
分散処理フレームワークのほか、パブリッククラウドサービス等が利⽤可能であるが、メリットやデメリット（DB⾔語の汎⽤性、バックアップ・障害対応、運⽤リスク、セキュリティ、コスト）を考慮し実装⽅法を策定。

(2)ストレージ⽅式

従来型ファイルストレージでは論理構成上の制約（ディレクトリやファイル）があるため、データとメタデータを１つのオブジェクトとして管理するオブジェクトストレージを想定。

(3)ハードウェア構成

汎⽤サーバを利⽤して処理性能や容量をスケーラブルに拡張可能なSDS（Software-Defined Storage）をベースとした構成を想定。

(4)システム稼働環境

取り扱うデータの機密性の観点から機構内クローズドネットワークでの構築を前提とする。
ただし、今後の状況変化を考慮し、クラウドサービス利⽤時における拡張性も考慮する。
83b.(a) 線源逆推定のためのデータ整備・蓄積・活⽤環境構築のための技術開発(6/14)②データベース構造設計(3/3)

データ処理フローを下に図⽰(関係するデータ形式の抽出と処理系統の整理)

84

b.(a) 線源逆推定のためのデータ整備・蓄積・活⽤環境構築のための技術開発(7/14)③指定データ抽出・データ変換機能の設計(1/4)
 機能要求抽出

本システムにおいて必要となる「データ抽出機能」の要求を抽出するため、各エンジンごとのユースケース及び利⽤シナリオの検討。

 実施結果(1)データ抽出

本システムで取り扱う⾮構造化データは、データそのものと、そのデータがどのようなデータであるかを説明する属性情報（メタデータ）を１つのセットとして管理する。メタデータにより詳細なデータ検索を可能とし、様々な要求に応えられる汎⽤性と拡張性を両⽴できる設計とする。

(2)インターフェース設計

計測データの登録・編集から各エン
ジンとの取り合いなど、多様なインターフェースを考慮する必要があり、将来的に様々なデバイスで利⽤可能なクラウドストレージサービスと同様な使⽤法にも対応可能なWebとの親和性に優れたシンプルなイ
ンターフェース（WebAPI*）とする。
メタデータによるデータ検索イメージ＊API:Application Programming Interface、ソフトウェア構築と統合のためのツール、定義、プロトコル
WebAPI︓Web等に⽤いられる通信技術（HTTPプロトコル）を⽤いて構築したAPI

85

b.(a) 線源逆推定のためのデータ整備・蓄積・活⽤環境構築のための技術開発(8/14)③指定データ抽出・データ変換機能の設計(2/4)
 概念設計

データ抽出・インターフェース開発に関する要求仕様の作成

 実施結果(1)データ管理⽅針
・⽣データと履歴の管理
計測データは⽣データから処理済の整形されたデータに⾄るまで蓄積し、トレーサビリティを担保
・時間と空間情報の管理
実環境データは時間情報と位置情報（統⼀座標系）により管理・⾮構造化データの管理
データそのものとその属性情報であるメタデータを１つのセットとして管理
多様なデータ形式を管理し、今後新たなセンサデータや各エンジンで使⽤するデータの追加等、現段階で性状が明確となっていないデータについても柔軟な形式で格納(2)機能要求
・データ登録、検索・抽出。

データ登録の際にはメタデータの⾃動付与やユーザー⼊⼒により付与
R/B等の平⾯図等を表⽰し、画⾯上でデータ登録点を選択、検索(3)インターフェース

・将来的にタブレット端末等様々なデバイスで利⽤可能なパブリッククラウドストレージサービス
Amazon S3 API互換等と同様な使⽤法にも対応可能なWebAPI（RESTful API）の活⽤86

b.(a) 線源逆推定のためのデータ整備・蓄積・活⽤環境構築のための技術開発(9/14)③指定データ抽出・データ変換機能の設計(3/4)●実施結果（データ抽出・インターフェース開発）(1)機能要件
・データ管理・データ⼊登録、検索、抽出、データリネージ(注1)、
データ管理者⽤機能
・ユーザー管理・ユーザー登録、削除、アクセス権限管理機能
・システム管理・システムログ、アクセスログ管理機能(注1)データリネージ(Data Lineage)
・⼀定期間のデータの流れを追跡するプロセスで、データがどこから発⽣し、どのように変化したか、及び最終的なデータの格納場所を明確に把握できるようにすること。

(2)インターフェース要件

・画⾯要件
クライアントがWebブラウザ上で利⽤するための操作画⾯を提供
・外部インターフェース要件
各エンジンとのインターフェースはWebAPIで提供

機能・インターフェース要件

指定データ抽出・データ変換機能の概念図※GUI及びAPIのどちらでも扱う(操作ができる)ようにシステム構成をしている87

b.(a) 線源逆推定のためのデータ整備・蓄積・活⽤環境構築のための技術開発(10/14)③指定データ抽出・データ変換機能の設計(4/4)
 実装のための要求仕様確定
データベース⽅式・機器構成、データ抽出、
インターフェース開発

データ登録
メタデータ

 実施結果（データベース⽅式・機器構成）(1)データベース要件
a)オブジェクトストレージ
・CLOUDIAN HyperStore
・信頼性・ライセンス形態により採⽤b)データカタログDB・オブジェクトストレージデータ登録・検索
・メタデータ・データ保管場所をカタログ化(2)システム稼働要件a)ハードウェア構成
・オブジェクトストレージ（３ノードクラスタ構成）
・仮想サーバWebサーバ、データカタログDBサーバ等
b)ミドルウェア構成
・CLOUDIAN HyperStore（オブジェクトストレージ）・Apache（Webサーバ）
・PostgreSQL（データカタログDB）

データ種別
測定⽇時
測定場所
etc.

データ抽出
メタデータ

データ本体

データ種別
測定⽇時
測定場所
etc.

データ本体

WebAPI抽出

WebAPI
登録

メタデータ検索データカタログDB
オブジェクトストレージ
データベース

データベース要件(P.84再掲載)

システム構成要件88

b.(a) 線源逆推定のためのデータ整備・蓄積・活⽤環境構築のための技術開発(11/14)④データベース及びデータ⼊出⼒機能の開発(1/3)

システム構成及びサーバ機能・ソフトウェア概要

 試作モデルの開発実装のための要求仕様に基づくシステムの開発

GUI／API 実施結果(1)試作モデルの開発の実施(2)オブジェクトストレージ(3ノードクラスタ構成)+データカタログDB(3)仮想サーバ(Web/DBサーバ etc.)

データベース（オブジェクトストレージ）システム機能のイメージ

サーバ／機器名称

仮想化サーバ

データ管理
ユーザー管理システム管理

リクエスト

データ
リクエスト

WebAPI

データベース

データ

データ計測
線源逆推定
可視化
etc.

オブジェクトストレージ機能
仮想化ホスト機能

VMware ESXi

Web/NTPサーバ

Webサーバ／サーバ監視／時刻同期機能

Apache/SyLAS/ntpd

APサーバ

Python Webフレームワーク／Webサーバゲートウェイ機能

FastAPI/uvicorn

DBサーバ

メタデータカタログ／ユーザー情報DB機能

PostgreSQL

認証サーバ

認証機能

Keycloakリバースプロキシ/DNS/NTPサーバ

リバースプロキシ／DNS／時刻同期機能

HAProxy/BIND/ntpd

オブジェクトストレージサーバ

オブジェクトストレージ機能

CLOUDIAN HyperStore

メソッド

サーバ機器スペック

リクエストURL

機能

認証API

GET

http://10.0.2.101/auth?username={name}&password={pass}

リクエストでユーザーID/パスワードを受取り、ユーザー認証を⾏う。
レスポンスで認証トークンを発⾏し返却する。

検索API（検索結果⼀覧取得）POST

http://10.0.2.101/api/search

リクエストで検索条件を受取り、データ検索を⾏う。
レスポンスで検索結果の⼀覧情報を返却する。

項⽬

ミドルウェア／ソフトウェア

仮想化ホストサーバ

公開WebAPI⼀覧

サーバ

データベース（データカタログ）

仮想化サーバ

項⽬
OS

VMware ESXi8

オブジェクトストレージサーバ
CentOS7CPU

2CPU, 6コア

2CPU, 6コア

メモリ

128GB

128GB

抽出API
（詳細情報取得）

GET

http://10.0.2.101/api/files/{data_id}?param=meta

リクエストでデータIDを受取り、対象データのメタデー
タを詳細情報として抽出する。
レスポンスで抽出した詳細情報を返却する。

SSD

-

500GB

抽出API
（データダウンロード）

GET

http://10.0.2.101/api/files/{data_id}

リクエストでデータIDを受取り、対象データをオブジェ
クトストレージよりダウンロードする。
レスポンスでダウンロードしたファイルデータを返却する。

HDD

8TB

20TB

1GbE×2, 10GBE×2

1GbE×2, 10GbE×2

POST

http://10.0.2.101/api/files

リクエストで登録するファイルデータと、データに付与す
るメタデータを受取り、オブジェクトストレージにアップロードする。
レスポンスで登録されたデータIDを返却する。

通信ポート

登録API

台数（ノード）1

3

89

b.(a) 線源逆推定のためのデータ整備・蓄積・活⽤環境構築のための技術開発(12/14)④データベース及びデータ⼊出⼒機能の開発(2/3)
動作検証試験及び結果(1):機能ごとの表⽰

ユーザー管理機能

データ管理機能

ユーザー検索要求仕様に基づいた試作モデルを開発し、データ登録・抽出機能が問題なく動作することを確認した。

項⽬名

登録内容

データID

登録したデータのID

登録⽇時

データを登録した⽇時

登録者（⽒名）

データを登録したユーザーの⽒名

登録者（ユーザーID）

データを登録したユーザーのID

アクセス権限レベル

データへのアクセス可能レベル

プロジェクトID

登録データを作成したプロジェクトのID

親データ

親となるデータのID

建屋

号機番号

フロア

建屋内フロア、PCV内部、その他

場所IDデータを計測したフロア内のエリアID

データ種別

登録したデータの種類

使⽤機器

計測に使⽤した機器作業⽇計測を⾏った⽇時

データ作成グループ

データを作成したグループ（追加項⽬）（追加した項⽬の内容）

データ検索

ユーザー登録・削除

メイン画⾯
システム管理機能

メタデータ項⽬
データリネージ（トレーサビリティ）

アクセスログストレージリソース
システムログ
データ登録・削除

場所選択

動作検証及び結果(機能ごとの表⽰)
90b.(a) 線源逆推定のためのデータ整備・蓄積・活⽤環境構築のための技術開発(13/14)④データベース及びデータ⼊出⼒機能の開発(3/3)
動作検証試験及び結果(2)︓プロセスごとの表⽰

・要求仕様に基づいた試作モデルを開発し、データ登録・抽出機能が問題なく動作することを確認した。

データ登録時︓データ検索→新規点群データ登録（ファイル選択、メタデータ⼊⼒）に⾄るプロセス

検索画⾯

検索結果(5件)表⽰

新規データ(ファイル名)登録

新規データ(メタデータ)登録

データ抽出時︓データ検索→データ履歴（依存関係表⽰）→メタデータ詳細表⽰→点群データ ダウンロードに⾄るプロセス

検索画⾯

検索結果(６件)表⽰︓上記で登録した6件⽬メタデータ(⾚枠)を呼び出す

メタデータ詳細表⽰

データリネージ(トレーサビリティ)表⽰

動作検証及び結果(プロセスごとの表⽰)

抽出ファイルの確定〜ダウンロード

91b.(a) 線源逆推定のためのデータ整備・蓄積・活⽤環境構築のための技術開発(14/14)
b.(a)まとめ
線源・線量率推定のためのデータシステムを試作し、適切に動作することを確認した。
具体的には、実環境で取得したデータや計算過程のデータを蓄積・保持するデータベー
スと線源逆推定計算に⽤いるデータを整理、変換等して提供するための機能を備えたシステムを開発した。
・データ形式分析等を踏まえ、DB構造、汎⽤性等の要求仕様の抽出、拡張性を考慮したストレージ設計、ハード構成等の論理的構造概念の構築を踏まえ、DB試作モデ
ルの開発
・動作検証ではデータに適切なタグ付けが⾏われ、⼊出⼒動作可能であることの確認92

b.(b) 実環境データ計測に関する基盤技術の研究開発(1/27)
b.(b)において、研究開発項⽬を下記のように３テーマに分けて実施した。

① 放射線計測技術の研究開発 （線源逆推定に寄与する放射線データの計測技術）② データ収集効率化のための技術開発（可搬型及び遠隔操作型のデータ計測・収集技術）③ ⾼所データ計測及び核種弁別に関する技術開発（調査研究︓⾼所アクセス、核種弁別技術）①放射線計測技術の研究開発（線源逆推定に寄与する放射線データの計測技術）②データ収集効率化のための技術開発（可搬型及び遠隔操作型のデータ計測・収集技術）③⾼所データ計測および核種弁別に関する技術開発（⾼所アクセス、
核種弁別技術）(福島⾼専と連携)

⾼線量環境
ガンマ線イメージャ

放射性物質の位置や拡がりを特定する

線量計等

UAV
パラレルテザー機構

線量計
ガンマ線
スペクトルメータ

移動台⾞からUAVにテザーを張り、UAVの
姿勢を制御

リフタ

1 cm3 CZT検出器
Cs-662 keV@1 mSv/h

137

3D-LiDAR
カメラ

その場の放射線情報（エネルギー・核種）を⾼精度で特定する

移動台⾞

センサ
ユニット

⾼所データ計測⼿法の概念図

IMU

核種弁別技術（例）
⾯的汚染・ ⾼線量環境で、放射性物
質の位置・拡がり・核種デー
タを効率的に取得する計測技術の基盤となるガンマ線イ
メージャ及びスペクトロメータの整備と性能評価の実施

・線量と位置を併せて計測する
センサユニットの開発
・遠隔操作により移動して空間データ計測する⼿法の試作モ
デルの開発

複数の核種
を計測

3種類の
センサ
画像認識

核種弁別⼿法の概念図

・ ⾼所の空間線量計測技術の提案と成⽴性の評価
・ 核種弁別技術の提案と成⽴
性の評価

93

b.(b) 実環境データ計測に関する基盤技術の研究開発(2/27)
b.(b)１ 放射線計測技術の研究開発(1/7)●⽬的

作業環境の線源分布及び線源逆推定に寄与する放射線データを取得するための計測技術に関する研究開発を⾏う。

●反映先（将来、）作業環境条件に応じて選定したγ線イメージャにより線源位置を推定し、線源逆推定に寄与。

●スケジュール
実施内容

2021(令和3)年度

2022(令和4)年度

b.(b)1 放射線計測技術の研究開発①線源逆推定に寄与する放射線データ計
測⼿法の試作モデルの仕様検討（P.95）②放射線計測⼿法の試作モデルの開発及び成⽴性評価（P.99）

仕様検討、設計

試作モデルの開発
成⽴性評価試験まとめ

94

b.(b) 実環境データ計測に関する基盤技術の研究開発(3/27)
b.(b)１ 放射線計測技術の研究開発(2/7)①線源逆推定に寄与する放射線データ計測⼿法の試作モデルの仕様検討(1/4)
γ線イメージャ整備・線源分布逆推定に貢献する⾼強度汚染箇所（ホットスポット）に関する情報を収集するために下記装置の調達を実施。

i. ミリオンテクノロジーズ・キャンベラ株式会社︓iPIX・２号機原⼦炉建屋内の調査において東京電⼒が使⽤したもの。
・⾼線量率環境由来のバックグラウンドノイズが可視化結果にのったことが報告されており、現時点で不明確である測定可能な線量率範囲やバックグラウンドの影響について照射試験により知⾒を得る計画。

https://www.canberra.com/jp/products/pdf/CJSPCST-2015001-rev-2-0-iPIX%20_small.pdf

ii. nuviaTECH INSTRUMENTS︓NuVISION・メーカ公開データシートでは数⼗mSv/hの条件で線源位置特定可能との記載があり、
1F原⼦炉建屋内における利⽤可能を期待できる。
・測定可能な線量率範囲やバックグラウンドの影響について、照射試験により知⾒を得る計画。
https://www.nuviatech-instruments.com/wp-content/uploads/sites/3/2019/09/NVG-375045-FicheNuVISION-UK-Sept2020-1-2.pdf

iii. H3D︓M100i
・コンプトンカメラ⽤のγ線センサであり、γ線のイベントデータを１つずつ取り出すことが可能な仕様となっており、 γ線イベントデータ（⽣データ）を確認可能であることを⽣かして、画像再構成時の精度向上について研究を実施。
https://h3dgamma.com/home.php(サイト内、Mシリーズ参照)

95

b.(b) 実環境データ計測に関する基盤技術の研究開発(4/27)
b.(b)１ 放射線計測技術の研究開発(3/7)①線源逆推定に寄与する放射線データ計測⼿法の試作モデルの仕様検討(2/4)
γ線スペクトロメータ整備・γ線のエネルギーを識別することで、作業環境に分布する複数種類の核種情報を取得するために装置の調達、整備を実施。
⇒放射性セシウム137Cs、 134Cs以外の核種(60Co等)を計測できることを確認する。
本PJで整備するスペクトロメータ

γ線⼊射⽅向

γ線照射場における照射試験の実験条件に関する検討、実験準備

・γ線イメージャi. 及び ii. について、137Cs照射場における照射試験を実施。
(1)照射線量率を1mGy/hから徐々に増加させていき、線源の位置特定が可能な線量率範囲を調査。
(2)線量率の増加に伴い線源の位置特定が難しくなることが予想されるため、遮蔽体を利⽤することで適⽤可能環境の拡⼤可能性について確認。
96

b.(b) 実環境データ計測に関する基盤技術の研究開発(5/27)
b.(b)１ 放射線計測技術の研究開発(4/7)①線源逆推定に寄与する放射線データ計測⼿法の試作モデルの仕様検討(3/4)
線源逆推定に寄与する放射線データ計測⼿法の試作モデルの仕様検討(1) γ線イメージャである(i) iPIX 及び(ii)NuVISIONの仕様検討を⾏った。
(2) スペクトロメータを構成する(iii) M100i 及びCdTe検出器プローブ(p.98右図参照)の仕様検討を⾏った。
(3) コンプトンカメラを⽤いた全⽅位イメージングを実施するための画像再構成⼿法の検討を⾏った(下図参照)。

仕様検討⽅法(1) γ線イメージャに対して137Cs照射場で照射試験として以下を実施。
①線源を可視化できる線量率の範囲（ γ線の照射が⼀⽅向からのみの場合に限る）②線源⽅向を変化させたときの可視化能⼒の変化について③２つの装置における①、②の性能⽐較(2) スペクトロメータの調達。実験室でのテスト線源を⽤いたγ線測定を実施。
①137Cs及び60Coのγ線に対するエネルギー分解能②公称10MBq-137Cs線源をスペクトロメータの直近に配置し、⾼線量率環境（1~2mSv/h）を模擬した環境においてエネルギー分解能が劣化するか否かを検証

137Cs線源の可視化イメージ※1

2箇所⽬(3) ２台のコンプトンカメラを背中合わせに配置し、全⽅位コンプトンカメラを模擬。

①これを⽤い、移動しながらの測定にて線源位置を同定することに成功。

１箇所⽬(※1:137Cs線源は１つしか所有していなかったため、カメラが１
箇所⽬の線源付近を通過後に、線源を２か所⽬に移動した。)
可視化に使⽤したソフトウエアは、
CLADS開発技術をもとに㈱V.I.C.が製品化した放射能汚染可視化ソフトウェアCOMRIS※2を基盤としている。
※2:㈱V.I.C.商願202140045

97

b.(b) 実環境データ計測に関する基盤技術の研究開発(6/27)
b.(b)1 放射線計測技術の研究開発(5/7)①線源逆推定に寄与する放射線データ計測⼿法の試作モデルの仕様検討(4/4)
線源分布の逆推定に寄与するための、環境に応じたツール（選択の⾒通しづけ）の照射実験を実施
a) γ線イメージャ（ミリオンテクノロジーズ・キャンベラ株式会社製iPIX及びnuviaTECH INSTRUMENTS社製NuVISION）
について、137Cs照射場における特性評価試験を実施。
iPIXb) γ線スペクトロメータ（H3D社製M100i及びクリアパルス株式会社製CdTe検出器プローブ）について、
137Cs、60Coのテスト⽤線源を⽤いた動作確認を実施。

NuVISION※ γ線イメージャ及びγ線スペクトロメータは、ホットスポット位置及び放射性核種の種類をそれぞれ測定する装置

実験結果a) γ線イメージャについて（iPIX使⽤ 137Cs-30 mGy/hでの照射例）︓p.100参照

・iPIXでは、±15度⽅向で30 mGy/hまでイメージ結像を確認。
・30 mGy/h以上で取得したデータを確認
・NuVISIONでは正⾯30 mGy/hにおいて結像の再現性が取れなくなる現象も発⽣。
b) γ線スペクトロメータについて︓p.101参照
・テスト⽤線源で137Cs及び60Coでエネルギーピークの観測を確認済。
・照射場における⾼線量率環境で取得したデータを確認

左15度

正⾯

H3D M100i

CdTe
検出器プローブ

右15度

γ線イメージャの±15度⽅向のイメージ結像

テスト⽤線源で137Cs及び60Coでエネルギーピークの観測98

b.(b) 実環境データ計測に関する基盤技術の研究開発(7/27)
b.(b)１ 放射線計測技術の研究開発(6/7)②放射線計測⼿法の試作モデルの開発及び成⽴性評価(1/2)
線源逆推定に寄与する放射線データ計測技術（1/2）

iPIX 既存の測定器（ γ線イメージャ、 γ線スペクトロメータ）について照射場で⾼線量率環境における特性評価試験を実施して結果をまとめた。
 実施結果γ線イメージャとしてiPIX及び厚さ10mmの鉛遮蔽を施したNuVISIONについて137Cs照射場において、80 mGy/hまでの環境下で線源可視化が可能であることを確認。
機器

線源位置の可視化を確認した
線量率（mGy/h）

iPIX

80

備考

NuVISION

・正⾯照射30 mGy/hにて再現性の取れない結果が 発⽣(※1)。

NuVISION

30(※１原因についてメーカーより回答を得た。現状、ソフトウェアとハードウェアの組合せについて最適化が成されておらず、データレートが⾼くなると、取得データの処理が適切に⾏われなくなる場合があるとのこと。)

・厚さ10 mmの鉛遮蔽を施すことにより、80mGy/h
において線源位置に結像することを確認。

(鉛遮蔽付き)1Fでの適⽤の際に考慮にいれるべき点

1Fでは照射場と異なり、 γ線が測定器を取り囲む全⽅向から⼊射する点が異なるため、画像再構成の際のアーチファクト※2発⽣を防ぐために、作業環境の線量率に応じて測定器の側⾯や背⾯にも鉛遮蔽設置を検討する必要がある。併せて、場の線量率に応じた遮蔽体の厚さも検討する必要がある。

※２︓画⾯上に現れるノイズのこと。多重反射や反射体下⽅等距離に上下逆に出現する鏡⾯像など、その種類も多く、これらにより正しい解析ができなくなる場合もある。
アーチファクトの発⽣時は、これの撤去などの煩雑な作業が発⽣するため、極⼒発⽣させないような⼯夫が必要である。

99

b.(b) 実環境データ計測に関する基盤技術の研究開発(8/27)
b.(b)１ 放射線計測技術の研究開発(7/7)②放射線計測⼿法の試作モデルの開発及び成⽴性評価(2/2)
線源逆推定に寄与する放射線データ計測技術（2/2）●γ線スペクトロメータとしてM100i及びCdTeスタック検出器プローブについて137Cs及び60Coの照射試験を実施し、⾼線量率環境の動作安定性、エネルギー分解能、必要な遮蔽量の点から、核種弁別を⾏う上でM100iの⽅が優れていることを確認。
機器

H3D社
M100i

クリアパル
ス社製
CdTeス
タック検出
器プローブ

核種

エネルギーピークを観測した線量率（mGy/h）

備考

137

Cs

5

遮蔽なし

137

Cs

80

厚さ24 mmの鉛遮蔽をセット

60

Co

11.37

遮蔽なし

60

Co

94.05

厚さ48 mmの鉛遮蔽をセット

137

Cs

1

遮蔽なし、5 mGy/hでは662 keVのエネルギーピークが観測されなかった。
併せて、ポラリゼイションが原因と考えられるエネルギーピークの低エネルギー側へのシフトならびにエネルギー分解能の劣化が観測された。

137

Cs

30

厚さ48 mmの鉛遮蔽をセット

60

Co

3.71

遮蔽なし、5.04 mGy/hでは1172 keV及び1332 keVのエネルギーピークの分離ができなくなった。

60

Co

11.37

厚さ48 mmの鉛遮蔽をセット

H3D M100i

CdTe
検出器プローブ・M100iでは、80mGy/hの吸収線量（137Csによる）が予想されるエリアにおいて、24mm厚さの鉛遮蔽で覆ってロボットに搭載することにより、遠隔にて核種弁別が可能となる。⼀⽅でCdTeプローブは、80mGy/hの線量で動作させるためには、より厚い遮蔽が必要であるとともに、動作が不安定なため利⽤は推奨しない。

[成果] 既存測定器を遮蔽したセットアップの構築、照射場における特性評価実施して利⽤可能な条件を整理した。
100

b.(b) 実環境データ計測に関する基盤技術の研究開発(9/27)
b.(b)2 データ収集効率化技術の研究開発(1/11)●⽬的

線源逆推定計算に必要な作業環境に関するデータ計測・収集を効率化するための⼿法に関する基盤技術の研究開発及び試作モデル開発。

●反映先（将来、）データベースに提供する空間線量率データと計測位置データを収集する⼿段となる。

●スケジュール
実施内容

2022(令和4)年度

2021(令和3)年度

b.(b)2 データ収集効率化技術の研究開発
データ収集効率化のための実装機能等の仕様抽出①データ計測ユニットの基本設計（P.102）

データ計測ユニットの試作モデルの設計・開発
まとめ②データ計測⼿法の研究開発（P.103）③作業員搬送型及び遠隔操作型データ
計測⼿法の試作モデルの開発（P.106）

計測・収集⼿法等の研究

検証実験⽤試作モデルの開発開発した試作モデルの動作検証実験
まとめ

101

b.(b) 実環境データ計測に関する基盤技術の研究開発(10/27)
b.(b)2 データ収集効率化技術の研究開発(2/11)①データ計測ユニットの基本設計
1.データ収集効率化のための実装機能等の仕様抽出及びデータ計測ユニットの試作モデルの基本設計を実施。
2. 線源逆推定計算を⾏うために必要となる空間線量率データ収集の効率化を実現するために、実装が必要となる機能の仕様を明らかにするとともに、試作モデルの設計を実施。
得られた結果・逆推定計算のためには線量値と計測位置のデータを整合した状態で収集する必要があり、空間線量率センサのデータ収集とともに、作業空間内の位置を特定する機能と各データを計算機上で束ねて取得・保存できる仕組みを構築する必要あり。

仕様・⽅針①実時間⾃⼰位置推定を⾏うために3D-LiDARセンサデータに基づいたSLAM（Simultaneous Localization and Mapping)計算⼿法を採⽤し、センサ位置の推定を⾏う。
②空間線量率センサのデータをオンラインで計算機に取り込み、SLAMに基づいた推定位置情報とまとめてオンラインで収集。
③データ通信は、Ethernet（IP通信）もしくはUSBを採⽤。
④ROS（Robot Operating System)のフレームワークを活⽤して実装。
⑤作業員による収集、遠隔操作による収集の双⽅でソフトウエアをできるだけ共通化。
102

b.(b) 実環境データ計測に関する基盤技術の研究開発(11/27)
b.(b)2 データ収集効率化技術の研究開発(3/11)②データ計測⼿法の研究開発(1/3)
計測・収集⼿法等の研究

・「①データ計測ユニットの基本設計」における検討や仕様の抽出及び、データ計測⼿法についての研究を⾏う。

実施結果とまとめ
1) 計算機と通信して線量データが取得可能な空間線量率センサ、3D-LiDARセンサ等の選定
・空間線量率センサは、東京電⼒で採⽤している線量検出器のスペックをカバー可能なものを選定

2) Ubuntu LinuxOS、ROSフレームワークベースでのソフトウェアの開発及び実装
・ROSコミュニティのソフトウェア資源（SLAM計算⼿法等）の有効活⽤・通信／計測ソフトウェアの設計を実施
・空間線量率センサ

・3D-LiDARセンサ

KAARTA社製 Stencil2

Polimaster社製 BDG-2
https://www.taroumaru.jp/main/module

Ouster社製 OS1-32

・ソフトウェア開発OS/フレームワーク

https://ubuntu.com

https://www.ros.org

・SLAM計算⼿法
LOAM系(Laser Odometory and Mapping)Lego-LOAM、
LIO-SAM等103

b.(b) 実環境データ計測に関する基盤技術の研究開発(12/27)
b.(b)2 データ収集効率化技術の研究開発(4/11)②データ計測⼿法の研究開発(2/3)
検証実験⽤試作モデルの開発

・遠隔操作型データ計測⼿法の開発として、センサを搭載した遠隔操作移動プラットフォームの設計と製作

実施結果
1) 移動プラットフォームの基盤に、東京電⼒で採⽤されているAizuk社製のCAMELを選定し、遠隔操作で空間線量率と3次元測定位置を収集するシステムの基本設計を⾏い、製作
・ 上下伸縮機構(3m)による線量率センサ位置検出及びSLAMによる推定⾃⼰位置の統合による3D計測位置推定。
・ 複数カメラ、照明デバイス搭載による周辺視野の確保。
・ 移動制御部と上下伸縮機構を含む計測制御部は分離しても動作可能となるシステム設計（ROSベース） etc.

2) 作業員搬送型データ計測⼿法開発において、構築予定の通信／計測ソフトウェアに関する知⾒や
ソースコードを共有することで製作を効率的に推進し実施

ソフトウェア開発OS／フレームワーク

基盤処理ソフトの共通化・互換化

Aizuk社製 CAMEL

遠隔操作型データ計測プラットフォームのイメージ

作業員搬送型
データ計測プラットフォーム
のイメージ

104

b.(b) 実環境データ計測に関する基盤技術の研究開発(13/27)
b.(b)2 データ収集効率化技術の研究開発(5/11)②データ計測⼿法の研究開発(3/3)
作業員搬送型データ計測ユニットの基本設計

・空間線量率センサと3D-LiDARユニット、組み込み計算機等を統合したデータ計測ユニットの試作。
・実装機能仕様抽出と基本設計を踏まえて、空間線率量データと計測位置データの計測を⾏うためのデータ計測ユニット試作モデルの開発を実施。

実施結果
1)Polimaster社製GM管式空間線量率センサ BDG2、Kaarta社製 3Dマッピングユニット Stencil2及び組み込み計算機を⼀体化。
2) 組み込み計算機にROS（Robot Operating System）を実装、SDメモリへ収集データ記録。
Dosimeter
BDG2

Ethernet

Computer(Raspberry Pi 4)

CameraComputer

SD card

SSD

データ計測ユニットのシステム構成図

Battery

Battery

3D mapping unit
Stencil2

3D-LiDAR

USB

データ計測ユニットのプロトタイプ

105

b.(b) 実環境データ計測に関する基盤技術の研究開発(14/27)
b.(b)2 データ収集効率化技術の研究開発(6/11)③作業員搬送型及び遠隔操作型データ計測⼿法の試作モデルの開発(1/6)
作業員搬送型データ計測ユニットの試作モデルの開発(1/3)

・研究内容及びデータ計測ユニットの基本設計を踏まえて、データ計測ユニット試作モデルによる空間線量率と計測位置の同期データ収集を⾏うためのソフトウェアの開発及び実装を⾏った。

実施結果
1)ROSフレームワーク上で動作する空間線量率データ計測ソフトウェア、3Dマッピングユニットからの位置推定
データ取得ソフトウェア、双⽅を1Hzで同期させてデータを収集するソフトウェアを開発。
2) NARREC試験棟における予備実験によって、⼈によってデータ計測ユニットを搬送し、空間線量率データと計測位置のデータ収集が⾏えることを確認。
3) 開発したソフトウェアは、「遠隔操作移動プラットフォーム」においても共有。
データ収集の処理フロー

https://ubuntu.com

https://www.ros.org

計測位置推定の例

NARRECでの計測実験の様⼦

106

b.(b) 実環境データ計測に関する基盤技術の研究開発(15/27)
b.(b)2 データ収集効率化技術の研究開発(7/11)③作業員搬送型及び遠隔操作型データ計測⼿法の試作モデルの開発(2/6)
作業員搬送型データ計測ユニットの試作モデルの開発(2/3)

・試作したデータ計測ユニットを⽤いて、NARRECやロボットテストフィールドにおいてデータ
収集測定位置、空間線量率）実験を実施。
・オンラインモニタリング機能の実装の検討。

結果:模擬プラント空間において測定位置と空間線量率のデータ収集が⾏えることを確認。
• JAEA NARREC 試験棟内（試験⽤プールとモックアップ階段の間）• オンラインデータモニタリング機能の実装検討• 福島ロボットテストフィールド（試験⽤プラント2階）

107

b.(b) 実環境データ計測に関する基盤技術の研究開発(16/27)
b.(b)2 データ収集効率化技術の研究開発(8/11)③作業員搬送型及び遠隔操作型データ計測⼿法の試作モデルの開発(3/6)
作業員搬送型データ計測ユニットの試作モデルの開発(3/3)

・検証実験⽤試作モデル（作業員搬送型データ計測ユニット）の開発と動作検証①⾚外線センサ追加により任意の初期⾼さからの3次元位置推定機能の開発。
②測初期状態︓センサユニットの姿勢を⽔平に保ち、複数回測定した⾼さデータに基づいて決定。

実施結果

・模擬環境やJMTRにおいて測定位置と空間線量率を併せてデータ収集可能であることを実験により確認。
➡位置誤差0.3m程度、狭隘空間（1m四⽅程度）で精度低下する場合も確認• JAEA NARREC 試験棟内における計測実験の様⼦• JMTRプールカナル室における計測実験の様⼦

測定位置及び空間線量率の計測結果※空間線量率の⾊分布0.0(緑⾊)〜7.56(⾚⾊)[mSv/h]【成果】
データ計測ユニット（可搬型）の基本設計、試作モデル開発、機能確認を⾏い、検証実験による動作確認並びに測定位置及び線量率データを取得した上で、⾃⼰位置及び空間線量率センサを組合わせた計測が可能である。

108

b.(b) 実環境データ計測に関する基盤技術の研究開発(17/27)
b.(b)2 データ収集効率化技術の研究開発(9/11)③作業員搬送型及び遠隔操作型データ計測⼿法の試作モデルの開発(4/6)
遠隔操作型データ計測⼿法の試作モデルの開発(1/3)

検証実験⽤試作モデルの開発結果

・遠隔操作型データ計測⼿法の開発としてセンサを搭載した遠隔操作移動プラットフォームの設計と製作。
・移動プラットフォームの基盤に、東京電⼒で採⽤されているAizuk社製のCAMELを選定し、遠隔操作で空間線量率と3次元測定位置を収集するシステム。
①上下伸縮機構（3m）による線量率センサ位置検出及びSLAMによる推定⾃⼰位置の統合による3D計測位置推定。
②複数カメラ、照明デバイス搭載による周辺視野の確保。
③移動制御部と上下伸縮機構を含む計測制御部は分離しても動作可能となるシステム設計（ROSベース）等
・通信/計測ソフトウェアに関する知⾒、ソースコードを共有することで製作を効率的に推進。

ソフトウェア開発OS／フレームワーク

検討中の伸縮機構

Aizuk社製 CAMEL

遠隔操作型データ計測プラットフォームのイメージ

操作インタフェースのイメージ

109

b.(b) 実環境データ計測に関する基盤技術の研究開発(18/27)
b.(b)2 データ収集効率化技術の研究開発(10/11)③作業員搬送型及び遠隔操作型データ計測⼿法の試作モデルの開発(5/6)
遠隔操作型データ計測⼿法の試作モデルの開発(2/3)

・システム全体構成の確定及び各部の設計、開発。
・空間線量率センサを上下に移動制御する伸縮機構のプロトタイプの動作確認。
・センサデータ・情報の取得及び提⽰に関する動作確認。

実施結果︓空間線量率センサを取り付けた伸縮機構で⾼さを指定することで動作可能であることを確認。
データ計測ユニットに搭載したセンサで取得したデータを設定したウィンドウ・位置に提⽰可能であることを確認。

(移動操作⽤)遠隔操作型データ計測システム構成・外観

移動・上下伸縮機構の動作実験(計測データ提⽰⽤)

操作インタフェース表⽰の例

110b.(b) 実環境データ計測に関する基盤技術の研究開発(19/27)
b.(b)2 データ収集効率化技術の研究開発(11/11)③作業員搬送型及び遠隔操作型データ計測⼿法の試作モデルの開発(6/6)
遠隔操作型データ計測⼿法の試作モデルの開発(3/3)
検証実験⽤試作モデル（遠隔操作型データ計測システム）の開発 と 動作検証

最⼤地上⾼3.616m・システム化（ROS）の実施。
・データ計測ユニット・遠隔操作移動ロボット・操作インタフェース。
・動作確認及び計測実験の実施。

実施結果︓遠隔操作により移動及び空間線量率センサ昇降を組合わせて計測可能であることを確認（位置誤差0.3m程度、狭隘空間（1m四⽅程度）で精度低下する場合も確認）• JAEA NARREC 試験棟内における計測実験の様⼦

x5• JMTRプールカナル室における計測実験の様⼦

x5

測定位置及び空間線量率の計測結果※空間線量率の⾊分布0.0(緑⾊)〜7.56(⾚⾊)[mSv/h]【成果】
データ計測ユニット（遠隔操作型）の基本設計、試作モデル開発、機能確認を⾏い、検証実験による動作確認並びに測定位置及び線量率データを取得した上で、遠隔操作移動及び空間線量率センサ昇降を組合わせた計測が可能である。

111

b.(b) 実環境データ計測に関する基盤技術の研究開発(20/27)
b.(b)3 ⾼所データ計測及び核種弁別に関する技術開発 (1/7)●⽬的

3m以上の⾼さの空間にアクセスして空間線量率を測定する⼿法及びγ線核種とβ線核種を弁別する⼿法を開発する。

●反映先

データベースに登録するβ線源、 γ線源分布と計測位置データを収集する⼿段となる。

●スケジュール
実施内容

2021(令和3)年度

2022(令和4)年度

b.(b)3 ⾼所データ計測及び核種弁別に関する技術開発①1F現場適⽤における課題抽出(p.113)

調査・分析
課題・抽出整理
詳細設計

概念設計②⾼所等計測⼿法の試作モデルの開発(p.113)

試作モデルの開発(⼀部)

基本設計

成⽴性評価・課題抽出

実験準備・予備実験③核種弁別⼿法の試作モデルの開発(p.116)

センサの基本設計
センサの試作・特性試験

本実験

まとめ
まとめ

試作モデルの開発
性能評価
まとめ

まとめ

112

b.(b) 実環境データ計測に関する基盤技術の研究開発(21/27)
b.(b)3 ⾼所データ計測及び核種弁別に関する技術開発 (2/7)① 1F現場適⽤における課題抽出

・1F事故緊急時対応及び廃⽌措置で、原⼦炉建屋内に投⼊されたもしくは開発中の⾼所調査ロボットの事例について使⽤意図、実績等について調査・分析の実施・整理・1Fに投⼊された⾼所調査ロボットの事例の調査・分析において、R/Bへの搬⼊性、操作のための周囲監視法
及びUAVの位置姿勢の安定化制御等を課題として抽出② ⾼所等計測⼿法の試作モデルの開発(1/3)[課題抽出]
・投⼊環境の制約条件を整理し、⾼所（３〜７ｍ程度の範囲）へアクセスするUAVについて検討を実施し、マルチコプタの採⽤決定
・「⾼所３〜７ｍ程度へのアクセス」、「少⼈数での投⼊・操作」
及び「狭隘部の通過を実現する⼩型マルチコプタと制御⽤
パラレルテザーを接続した機構の設計」の実施
・UAVの可搬重量、推⼒及び移動台⾞の仕様より、パラレル
テザー機構の機械／電気に関する要求仕様を定め、機構と制御ソフトウェア設計の実施

移動台⾞からUAVにテザーを張り、UAVの姿勢を制御

⾼所データ計測⼿法の構成図

113

b.(b) 実環境データ計測に関する基盤技術の研究開発(22/27)
b.(b)3 ⾼所データ計測及び核種弁別に関する技術開発 (3/7)(舞上り粉塵)② ⾼所等計測⼿法の試作モデルの開発(2/3)

懸架紐
(推⼒)

UAVによる粉塵巻き上げ評価

荷重計➡マルチコプタの課題である粉塵巻上性の評価試験法を考案
・粉塵種類等をパラメータとし、荷重計と⾵速計による測定及びレーザカメラ
による粉塵の⾶散状況の把握(右図参照)
・上記試験⽅法を踏まえ粉塵巻上性評価試験装置組⽴(p.115参照)

⾵速計

レーザ
カメラ

(降下流)

模擬粉塵⽫

課題:
引張紐
粉塵巻上試験装置
マルチコプタによる粉塵巻上性の評価及び巻上げ性(量)の推定
・研究開発項⽬︓１⾃由度テザー制御機構の開発及び性能評価の実施
課題
1⾃由度テザー⻑制御機構を試作（巻取速度10mm/s）
・６台を統合し⾼所データ計測装置の位置姿勢制御機構の開発
実施結果
・制御精度の実験及び評価
テザー⻑制御精度（プーリのすべりが計測に与える影響）について実験に⾼所データ計測装置
⾼所データ計測装置
実際の位置・姿勢
⽬標位置・姿勢より確認（テザー⻑によらず-3~+1 mm）
試験結果

誤差[mm]

⽬標テザー⻑

2
0

テザー⻑
制御

-2

実際のテザー⻑

テザー巻
き取り機構

テザー⻑計測機構
テザー⻑[mm]-4

１⾃由度テザー制御機構

パラレルテザー機構

各テザー⻑算出

200

400

600

800

1000

1⾃由度テザー⻑制御精度（巻き取り時の結果）

1⾃由度テザー⻑制御システム×６

パラレルテザー制御システム

114

b.(b) 実環境データ計測に関する基盤技術の研究開発(23/27)
b.(b)3 ⾼所データ計測及び核種弁別に関する技術開発 (4/7)② ⾼所等計測⼿法の試作モデルの開発(3/3)
開発と評価⽅法

模擬粉塵⽫

1) マルチコプターの⾼さ⽅向の位置制御をパラレルテザー機構で⾏う、
⾼所等計測⼿法の試作モデルの開発を実施
2) 試作モデルの成⽴性確認として、マルチコプター粉塵巻上げ性とテザー機構の位置制御精度を評価

引張計
⾵速計

1⾃由度
巻き上げ機構×6個

40
-80

0

下降時の相対誤差

3.0

2.8

2.6

相対⽬標位置[m]40上昇時の相対誤差

0-80

相対誤差[mm]・巻上げ性は下⽅（床⾯）からが⽀配的で、上記システムの580mm□級のマルチコプターで、床⾯に⽔散布等することで巻き上げ量を約1/10に削減できることを確認
・移動ロボットに搭載可能な6⾃由度テザー機構を開発し、3mまでの制御
精度検証を⾏い、垂直⽅向の絶対誤差は80mm以内を達成（線形的に誤差が増加すると仮定すると、7mにおいては誤差186mm）
・⾼所における位置計測のための6⾃由度テザー機構を開発し、それが搬送ロボットに搭載可能であること、また、 580mm□級マルチコプターの吐出⼒と同じ1kgfの⼒を天板に付加して垂直⽅向の制御ができたことから、⾼所等計測システムとして成⽴することを確認

粉塵巻き上げ試験装置
テザー×6本相対誤差[mm]

天板

3m

実施結果

ドローン

パラレルテザー機構の実験⾵景

3.0

2.8

2.6

相対⽬標位置[m]垂直⽅向制御精度[成果]
⾼所調査システムの課題である粉塵巻上低減策と制御精度を検証し、成⽴性を確認した。
115

b.(b) 実環境データ計測に関する基盤技術の研究開発(24/27)
b.(b)3 ⾼所データ計測及び核種弁別に関する技術開発 (5/7)③核種弁別⼿法の試作モデルの開発(1/3)[課題抽出]

・UAVに搭載可能な⼩型軽量(150g)の核種測定ホスウィッチ検出器の計測ユニット設計の実施
・線源位置を求めるための放射線⾶来⽅向を測定のため、4検出器によって同時計測する⽅法の研究
・α・β・ γ核種を弁別しながら同時に計測できるホスウィッチ型検出器を試作し、エネルギー及び時間応答特性に関する調査解析の実施
アルミマイラ膜 2μｍ 3枚
遮光用アルミマイラ膜

核種弁別技術

ZnS塗布プラシン
α用ZnSシンチレータ塗布
ZnS厚：3.25mg/cm2
β用プラスチックシンチレータ
プラシン：10×10×0.25mm（例）ｔ
透明アクリルライトガイド

13.89mmt

ライトガイド（アクリル）
10×10×2mmｔ
CsI(Tl) 10×10×10mmt
γ用CsIシンチレータ

⾯的汚染

基板実装アンプ

MPPC 6.13×6.13×0.64mmt

半導体光変換素子

3種類のセンサ

ABS樹脂ケース 壁厚2㎜

ABS樹脂ケース（上部はマイラ膜）

上部 アルミマイラ膜

画像認識

18mm

18mm角

マイラ膜

マイラー膜⾯20mm

核種弁別⼿法の概念図

12mm

v [V]

複数の核種
を計測

試作したホスウィッチ検出器

t ×10-7 [sec]波形解析(KNN)による弁別結果

116

b.(b) 実環境データ計測に関する基盤技術の研究開発(25/27)
b.(b)3 ⾼所データ計測及び核種弁別に関する技術開発 (6/7)③核種弁別⼿法の試作モデルの開発(2/3)

ホスウィッチ検出器

検出器⼊射⾯

アンプ基板

電
池

DSP基板

LV/HV基板

プラスチックシンチレータ（厚さ︓0.2mm、1mm)
Si-PM（6mm⾓)

センサー（ホスウィッチ検出器）

BGOシンチレータ（厚さ︓5mm)異なる放射線を同時に測定する検出器)
実施結果

・β線及びγ線の弁別測定を⾏ない、発光波形の⽐を求めることから弁別可能であることを確認。
・β線及びγ線の弁別特性を把握するため、プラスチックシンチレータの厚さ（0.2及び1mm）を変えて、特性試験を実施。
課題
4チャンネルのホスウィッチ検出器モジュールを⽤いた計測システ
ムを製作・改良し、β・ γ線源を⽤いて各線種に対する計測感度、
⽅向検出特性についての実験・評価。

電池

⼩型軽量の核種測定ホスウィッチ検出器をドローンに搭載して計測するためのモジュール化と放射線源（β・ γ線源）を⽤いた検出器の感度特性試験を実施。
・発光波⻑の異なる有機シンチレータ（β線に⾼感度なプラスチック
シンチレータ）と無機シンチレータ（ γ線⽤BGOシンチレータ）を組み合わせて⼩型軽量化を図ったホスウィッチ検出器モジュール*（140g）を製作。
(*シンチレータを複数層にして重ね、放射線により放出される発光波⻑の違いを利⽤して、バッテリー

4ch ホスウィッチ型検出システムの概念図と外観写真（約80mmの⽴⽅体形状）。
1ch ホスウィッチ型検出器の信号波形の分布
信号パルスの⽴ち上がり部分（100ns）と全体波形（800ns）
についての⽐からγとβ＋ γを弁別。これらの特徴から⼊射放射線がβ線(90Sr起因)であるか、 γ線（ 137Cs起因）であるかを把握する。

β線遮蔽を施しγ線のみを検出

β線とγ線の複合信号を検出117

b.(b) 実環境データ計測に関する基盤技術の研究開発(26/27)
b.(b)3 ⾼所データ計測及び核種弁別に関する技術開発 (7/7)③核種弁別⼿法の試作モデルの開発(3/3)
核種弁別技術の開発
課題(p.117再掲)
4チャンネルのホスウィッチ検出器モジュールを⽤いた計測システムを製作・改良し、β・ γ線源を⽤いて各線種に対する計測感度、⽅向検出特性についての実験・評価。
1)⼩型軽量（重量:140g）の核種測定ホスウィッチ検出器を開発。
2)信号波形は深層学習のKNN法と、新たに開発したdSINC (derivative of Synchronized Ideal
Normalized Curves) 法で弁別解析可能であることを確認。
3)発光波⻑の異なる有機シンチレータと無機シンチレータを組合わせて⼩型軽量化を図った。
ホスウィッチ検出器モジュールを製作。
4)β線及びγ線の弁別測定を⾏ない、発光波形の⽐を求めることから弁別可能であることを確認。
5)線源照射試験により⽅向特性を確認。

[成果]
・⼩型軽量化を図ったホスウィッチ検出器モジュールを開発し、⽬標値（150g）以下の140gのホスウィッチ
検出器の製作、⽅向特性を提⽰した。

＊鉛直⽅向の照射試験を実施し、
β・ γ線に対してほぼ同様の感度特性を把握した。

118

b.(b) 実環境データ計測に関する基盤技術の研究開発(27/27)
b.(b)まとめ実環境データ計測のための各基礎技術の特性について各項⽬を以下のような成果を得た。

1.放射線計測技術の研究開発
既存の測定器（ γ線イメージャ、 γ線スペクトロメータ）について照射場で⾼線量率
環境における特性評価試験の実施
2.データ収集効率化技術の研究開発
作業環境データの計測・収集を効率化する基盤技術として、作業員搬送型及び遠隔操作型の試作モデル開発、計測性能の検証
3.⾼所データ計測及び核種弁別に関する技術開発
⾼所等計測⼿法の試作モデルを開発し、マルチコプタの⾶⾏時の粉塵巻上げ挙動
並びにテザー位置制御精度を確認
⼩型軽量化を図ったβ・ γ線の核種弁別⽤センサの試作・性能評価を実施し、核種
弁別を確認

119

ｂ. まとめ
線源・線量率推定のためのデータシステムを試作し、適切に動作することを確認した。また、
実環境データ計測のための各基礎技術の特性を把握した。
ｂ.(a)線源逆推定のためのデータ整備・蓄積・活⽤環境構築のための技術開発
 実環境で取得したデータや計算過程のデータを蓄積・保持するデータベースと線源推定
計算に⽤いるデータを整理、変換等して提供するための機能を備えたシステムを開発した。
ｂ.(b)実環境データ計測に関する基盤技術の研究開発
1:放射線計測技術の研究開発
・既存の測定器（ γ線イメージャ、 γ線スペクトロメータ）について照射場で⾼線量率環境における特性評価試験を実施して結果をまとめた。
2:データ収集効率化技術の研究開発
・作業環境データの計測・収集を効率化する基盤技術として、作業員搬送型及び遠隔操作型の試作モデルを開発し、計測性能を検証した。
3:⾼所データ計測及び核種弁別に関する技術開発
・⾼所等計測⼿法の試作モデルを開発し、マルチコプタの⾶⾏時の粉塵巻上げ挙動並びにテザー位置制御精度を確認した。
・⼩型軽量化を図ったβ・ γ線の核種弁別⽤センサの試作・性能評価を⾏い、弁別可能であることを確認した。
120

c. 現場適⽤のための技術開発(a)検証試験(b)環境データの更新機能の⾼度化に関する研究開発(c)1Fにおける他システムとの接続性・拡張性の
基礎検討

121

国プロの全体像と c.の役割
実空間

データベース注)2

計測

サイバー空間点群

点群･3D-CADデータ
構造･物性データ
線量率データ
推定解析データ、等

注)3b.(a)線源逆推定のためのデータ整備・蓄積・活⽤環境構築のための技術開発
注)1

注)4

空間線量率

b.(b)実環境データ計測に関する基盤技術の研究開発

線源逆推定c.(b) 環境データの更新機能の⾼度化に関する研究開発(p.144参照)

操作

VR他

NARREC

空間線量率推定JMTR

1F

ｲﾝﾀﾗｸﾃｨﾌﾞ
可視化a.(a)線源逆推定エンジン
の開発

注)5

c.(a)検証試験(p.123参照)
c.(c) 1Fにおける他システムとの接続性・拡張性の基礎検討(p.158参照)

a.(b)空間線量率推定
エンジンの開発

注(出典）*1:https://photo.tepco.co.jp/date/2012/201208-j/120808-01j.html *2:http://www.aizuk.jp/spider.php*3:https://www.faro.com/ja-JP/Products/Hardware/Focus-Laser-Scanners *4:https://www.c-technol.co.jp/nuclear_power/power04/po44*5:https://photo.tepco.co.jp/date/2013/201302-j/130201-01j.html *6:https://www.nikon-trimble.co.jp/TrimbleXXR10/

注)6

a.(c) インタラクティブ可視化
エンジンの開発

122

c.(a) 検証試験
● ⽬的
本プロジェクトで開発するシステムを構成する線源・逆推定計算⼿法の有効性評価及び「線源逆推定エンジン」、「空間線量率推定エンジン」、「インタラクティブ可視化エンジン」、環境データ⽣成⼿法及びデータベースの性能評価を⾏うため、サイバー空間、コールド空間とホット空間とステップを踏んだ検証試験を実施する。
●反映先
1F廃⽌措置現場での実証試験につなげるための課題抽出に反映する。
●スケジュール
実施内容

2021(令和3)年度

2022(令和4)年度

c.(a)１ 線源・逆推定計算⼿法の検証試験①JMTRにおける検証(p.125)

検証データの整備
検証試験
中間まとめ

⼀次まとめ

検証データ整備

検証エリアの選定、必要データの抽出②1Fにおける検証(p.133)

最終まとめ
1Fにおける⽐較検証

必要データの取得⽅法の検討

まとめc.(a)２ 線源・線量率推定システムの有効性評価①試験場における評価(p.135-143)②JMTRにおける評価(p.135-143)

試験場製作

評価要素の抽出

評価試験

試験場概念検討、仕様具体化
試験データ整備

評価試験

まとめ

まとめ

123

c.(a)１ 線源・逆推定計算⼿法の検証試験(1/11)
JAEA内施設の材料試験⽤原⼦炉（JMTR）と1Fを対象に検証試験を実施する
ため、以下の検証⽤のデータを整備。
1)詳細CADデータの整備
JMTRの既存CADデータを⽤いて線源・逆推定計算⼿法の解析を進め、遮蔽体となりうる機器
配管類の⼀部がCAD化されていないため、詳細版を整備。

既存CADデータ

3D点群データより詳細CADデータを整備

2)線源・逆推定⼿法関連ツールが指⽰した位置での空間線量率測定
線源逆推定に必要となるツールが指⽰する最適な観測点数と観測点位置において空間線量率を計測し、線源逆推定の計算に必要なデータとして利⽤。
yyx、y、z（高さ）、は原点からの距離(m)(m)

高さは地面からの距離を示す

z:⾼さ

(m)

z:⾼さ

ｘ

ｘ

ツールで最適な観測点数と観測点位置として指⽰された
ポイント

28.8

11.9

線量率
(μSv/h)
0.7
3.1

29.4

13.1

2.4

3.81

30.6

11.9

2.4

1.91

x(m)

y(m)

z(m)

指⽰された観測点位置（空間座標）及び計測値

124

c.(a)１ 線源・逆推定計算⼿法の検証試験(2/11)① JMTRにおける検証(1/8)1) 詳細CADデータの整備
JMTRの既存CADデータでは遮蔽体となり得る機器配管類が不⼗分であるため詳細版を整備した。

詳細CADデータ

既存CADデータ

2) 線源・逆推定⼿法関連ツールの検証⽤データの整備
線源逆推定による線源位置及び空間線量率分布の結果を検証するため、線源位置の特定、
空間線量率分布の計測を⾏い、データを整備した。
y

60

10

54

0.14

48
42

8

36

0.25

0.32

0.3

30

0.43

24
18
12

6

0.32

0.6

0.89

0.8

6

0.52

1
0.9
0.8

4

0.65

0.57

2.3

1.91

0.98

0.7

0.5

0.6
0.5
0.4

2

0.86

2.06

28.08

6.36

0.71

0.3

0.3

0.17

0.2
0.1
0

0

計測ポイント[原点(x,y)=(0,0)からの距離)と線源位置「●」

0.46

0.97

6.56

4.2

1.16

0.24

0.15

0.11

0

2

4

6

8

10

12

14

x

計測ポイント(⾼さ:z=2m)での空間線量率（μSv/h）125

c.(a)１ 線源・逆推定計算⼿法の検証試験(3/11)①JMTRにおける検証(2/8)3)簡易解析モデルを⽤いた逆推定解析結果(1/3)
試験⼿順
1.観測点指⽰ツールで観測点を指定
2.観測点での空間線量率を計測
3.観測点計測結果に基づき簡易解析モデルを⽤いた逆推定解析を実施
4.逆推定解析で得られる線源位置・空間線量率の検証※簡易解析モデル︓既存CADデータベースを簡略化した解析モデル＜結果＞

・中央下部の強線源の推定位置はおおよそ良好である。
・1452⾯モデルでは実際には線源が無い場所で線源があると推定している。

4

4

6

6

8

8

10

10

1452⾯モデル

0

2

4

6

×

2
8

10

0

0

2

×

0

2

4

6

8

10

逆推定解析により得られたz=2mにおける空間線量率分布（μSv/h） ×︓線源位置

126

c.(a)１ 線源・逆推定計算⼿法の検証試験(4/11)①JMTRにおける検証(3/8)3)簡易解析モデルを⽤いた逆推定解析結果(2/3)＜結果(前⾴の続き)＞・計測値と同様な傾向が得られた32⾯モデルの解析値と計測値を⽐較してみると、2倍以上の乖離が認められたのは全体の2割程度で良好な結果となった。
・特に①〜③の位置で⼤きな乖離が認められた。
計測（z=0.2m）

10

0.12 計測（z=1m）

100.14 計測（z=2m）

10

0.2

8

0.1

0.29 0.22 0.42

80.25 0.32

0.3

0.43

8

0.28 0.31

0.4

0.15

6

0.22 0.28 0.61 0.76 0.22

6

0.32

0.6

0.89

0.8

6

0.34 0.58 0.86

0.9

0.39 0.46 1.48 1.14 0.81 0.19

40.58 0.37 2.03 1.58 0.95 0.25

40.65 0.57

2.3

1.91 0.98

0.5

4

0.43 0.75 1.51 1.43 0.84 0.47

0.41 0.84 1.53 1.74 0.21 0.18

20.27 1.27

20.86 2.06 28.1 6.36 0.71

0.3

20.75 1.49 0.49 2.36 0.87 0.41

10

0.1

8

0.09 0.13 0.12 0.35

6

0.2

4
2
0

0.15 0.57 0.62

0.1

0.31 0.55 2.73 1.47 0.91 0.22

0

①

3.6

4.7

0.4

0.2

0.41 0.97 4.88 2.31 1.07 0.19

00.46 0.97 6.56

0.52

①
4.2

1.16 0.24

0計測（z=3m）

0.55

②

0.02

解析（z=0.2m）

10

0.09

8

0.1

6

0.16 0.01 0.13

40.38 0.32 0.89 0.69 0.45 0.19

8

0.1

0.1

0.24

6

0.14 0.13 0.33 0.35 0.28

4

0.33 0.51 0.77 0.63

0.04 解析（z=1m）

100.14 0.06 0.18

54
48

③

0.66 1.34 2.14 2.81 0.98 0.28

42
36
30
24
18

ほぼ⼀致
10

60

12
6
1

0.08 解析（z=2m）

100.27 解析（z=3m）

80.15 0.17 0.16 0.17

80.43 0.46

0.5

0.57

6

0.22 0.26 0.32 0.29

6

0.53 0.72 0.94

0.9

40.43 0.73 1.21 0.97 0.58

4

0.64 1.03 1.67 1.41 0.72 0.21

0.9
0.8
0.7
0.6
0.5

0.4

0.28

0.2

0.4

0.68

0.3
0.2

0.25

①

①

0.2

②

0.43

2.94 0.94 0.38 0.28

20.51 0.92 6.79 0.83 0.44 0.27

2

0.62 1.23 28.7 1.48 0.73 0.41

2

1.1

1.75

0

0.43 0.74 1.95 1.25 0.51 0.26

00.52 0.88 3.02 1.74 0.54

00.62 1.12 6.38 3.31 0.88 0.43

01.1

1.75 6.04 5.09 1.71 0.77

2

4

6

8

10

0

2

4

6

8

0.3
10

0

2

4

6

8

10

0

2

14

③
4

0.1
0

2

0

0.8

0.4

4.91 1.58 0.71

6

8

10

計測による計測値と逆推定解析32⾯モデルによる空間線量率（μSv/h）の⽐較

127

c.(a)１ 線源・逆推定計算⼿法の検証試験(5/11)①JMTRにおける検証 (4/8)3)簡易解析モデルを⽤いた逆推定解析結果(3/3)

・p.127の①の位置における乖離ついては、今回の解析モデルでは図1の電源盤をモデル化していないため、解析において電源盤の遮蔽効果が考慮されずに計算され、この場所での解析値に計測値との乖離が⽣じたと考えられる。
・②の位置はイオン交換樹脂塔の上部付近で、図2に⽰すようにイオン交換樹脂塔を約60cm程度のメッシュで分割しており、逆推定解析においてその平⾯に⼀律に表⾯線量率を付与しているため、⾼い推定値となったと考えられる。そのため、今後の解析においてはメッシュ幅の取り⽅によってこのような乖離が⽣じることに留意が必要。
・③の位置における乖離についても、イオン交換樹脂塔の付近であることと同じ⾼さであることから②と同じ理由に起因するものと考えられる。

イオン交換樹脂塔②①③
図1 プールカナル循環系機器室

図2 イオン交換樹脂塔32⾯モデル分割⽅法

以上の結果より、
 整備した詳細CADデータを基にした解析モデルでのさらなる検証が必要
 解析結果に応じた追計測（新たな観測点）による逆推定解析の検証が必要
128

c.(a)1 線源・逆推定計算⼿法の検証試験(6/11)① JMTRにおける検証（5/8)（１）詳細モデル（サーフェスデータ）における観測点指⽰ツールが指⽰した位置での空間線量率測定
・線源逆推定に必要となる最適な観測点数と観測点位置において、空間線量率を計測。
プールカナル循環系機器室

⾼さ0.8m、1.8m、2.8mで計97点を計測

主循環系機器室

⾼さ1m、2m、3mで計100点を計測

観測点指⽰においては・ロボットによる計測⇒ アクセス性に考慮が必要
・⼈による計測⇒ 無⽤な被ばくや⾝体汚染に考慮が必要
主循環系機器室計測時の様⼦

129

c.(a)1 線源・逆推定計算⼿法の検証試験(7/11)①JMTRにおける検証(6/8)（２）詳細モデル（サーフェスデータ）を⽤いた逆推定解析結果と現場実測値の⽐較(1/3)
・プールカナル循環系機器室において詳細モデル（簡易計算）での解析結果と現場実測値の⽐較を実施
・全体の傾向としてはおおよそ現場実測値と同様の傾向が得られている。
・原因①線源の誤推定、原因②線量率分布の差異(p.131参照)が⽣じている。

10

現場実測値

1

0

（μSv/h）①線源を誤推定

⾼さ 0.2m

⾼さ 1m

おおよそ⼀致

⾼さ 2m

⾼さ 3m

⾼さ 2m

⾼さ 3m

②線源近傍なのに線量0

推定値
⾼さ 0.2m

⾼さ 1m

130

c.(a)1 線源・逆推定計算⼿法の検証試験(8/11)①JMTRにおける検証(7/8)（２）詳細モデル（サーフェスデータ）を⽤いた逆推定解析結果と現場実測値の⽐較(2/3)

原因①︓線源の誤推定

モデルの配管エルボ部のズレ

・当該箇所においてモデルとしての連続性がなくなったため、今回の逆推定計算に導⼊している
LASSOの⼿法の⼀つである擬fused-LASSOでは、線源になりやすい。
⇒ モデルの基となるCADデータ作成時点でズレを解消することが有効。

連続性が失われてしまい
線源として推定され易い

原因②︓線量率分布の差異

簡易計算において直達線のみしか考慮していないことが原因

・直達線のみの計算であるため、構造物が密集しているような箇所では遮蔽により、散乱線等の影響を受けて線量が0ではない箇所でも0といった結果となる。
⇒ 散乱線等も考慮した簡易計算を実施・確認。

131

c.(a)1 線源・逆推定計算⼿法の検証試験(9/11)①JMTRにおける検証(8/8)（２）詳細モデル（サーフェスデータ）を⽤いた逆推定解析結果と現場実測値の⽐較(3/3)
直達線、散乱線、透過線を考慮した解析結果（簡易計算）
・直達線のみで得られた線量率分布（誤推定）の補正を確認。
・直達線、散乱線、透過線を考慮することに、より実測値に近い結果を得られた。
・計算時間は２〜３倍程度で動作することを確認。

⾚⽮印で⽰す箇所等で線量率が有限となる

直達線のみの解析結果

直達線、散乱線、透過線の解析結果

132

c.(a)1 線源・逆推定計算⼿法の検証試験(10/11)②1Fにおける検証
検証エリアの選定、必要データの抽出

・検証エリア︓2号機R/B北⻄・南⻄エリア
・必要データ︓CADデータ(2020年)、空間線量率データ(2020年)

検証結果

・東京電⼒と協議し、東京電⼒保有の当該データを基に解析を実施（pp.44-45にて説明）
・1F2号機の1階全域のCADデータ及び線量率データを基に線源逆推定エンジンで動作検証した。
(動作検証︓〜36hr程度で逆推定を実施)

CADデータ

線源逆推定結果
133

c.(a)1 線源・逆推定計算⼿法の検証試験(11/11)
c.(a)1 まとめ
開発した線源・線量率推定システムをJMTR及び1Fにて検証を実施した。
・JMTRプールカナル循環系機器室の簡易解析モデルでの検証試験の実施
・詳細モデル（サーフェスデータ）で逆推定解析結果と現場実測値の⽐較を実施し、直達線のみで得られた線量率分布（誤推定）の補正を確認（直達線、散乱線、透過線の考慮により実測値に近い結果を確認）
・1Fにおける検証試験データを整備
・逆推定から空間線量率分布の算出結果と実測値との⽐較等の検証試験を実施
・1F2号機の1階全域のCADデータ（⼀部）及び線量率データ（限定的な範囲）を基に線源逆推定エンジンで動作検証を実施

134

c.(a)2 線源・線量率推定システムの有効性評価(1/9)
「線源・線量率推定システム」の有効性評価フローを作成し、各項⽬における評価要素の抽出を実施。
線源・線量率推定システムの有効性評価フロー

各項⽬における有効性評価項⽬

b.(b) データ計測 (点群)
点群データ⇓
CADデータ

点群データ

a.(a) 観測点指⽰ツール
計測位置データ
再観測点指⽰①試験場における有効性評価

現場変化の更新

c.(b) 更新機能
⾼度化エンジンb.(b) データ計測 (線量率)
CADデータ

計測位置・線量率データ②JMTRにおける有効性評価

a.(a) 線源逆推定・線量率推定
線源分布データ
線量率分布データ
線源分布データ
線量率分布データ

a.(b) ⾼強度線源対策【線源対策後】
線源分布データ
線量率分布データ

a.(c) インタラクティブ可視化エンジン

︓試験場における評価 a.(c)インタラクティブ可視化エンジン• 試験場のAR環境構築による可視化の実現
 b.(b)データ計測ユニット• 計測ユニットによる推定⾃⼰位置の精度(モーションキャプチャによる計測)• 構造物の配置状況や種類による推定⾃⼰位置への影響• 計測ユニットによる計測可能領域
 c.(b)更新機能⾼度化エンジン• 構造物の増加、減少、移動(平⾏、回転)に対する⾃動同期・差分抽出、⾃動認識• 差分情報から⾃動変換により⽣成されたCADデータの精度
 a.(a)線源逆推定エンジン• 観測点指⽰ツールによる最適観測条件の導出（観測位置制限機能の検証）• 現場実測値と線源逆推定結果に基づく空間線量率の⽐較• 再観測(ベイズ推定)による推定精度評価
 a.(b)空間線量率推定エンジン• 線源対策後の現場実測値と線量率推定結果の⽐較
 a.(c)インタラクティブ可視化エンジン• 線源・線量率推定結果及び各表⽰機能のAR可視化の実現
 b.(b)データ計測ユニット• 線量率及び計測位置のデータを整合した状態で収集• 観測点指⽰に基づく計測による計測位置データの精度

︓JMTRにおける評価

135

c.(a)2 線源・線量率推定システムの有効性評価(2/9)
線源・線量率推定システムのデータフロー図
各エンジン・計測ユニットとデータベース間におけるデータの⼀連の流れを整理
データベース
更新機能⾼度化エンジン
点群

⾃動同期・差分抽出
⾃動認識、⾃動変換

点群

点群

CAD

3D-ADRES-Indoor
線源逆推定エンジン
構造情報設定観測点指⽰ツール

実環境データ計測
搬送型データ計測ユニット、遠隔操作型データ計測システム

CAD
CAD

観測点数/位置

観測点数/位置

観測点数/位置寄与率⾏列作成ツール
LASSO逆推定ツール
線量率分布⾼速計算ツール

空間線量率/測定位置

空間線量率/測定位置

線源/線量率分布

線源/線量率分布

ベイズ統計⼿法活⽤ツール

観測点数/位置

観測点数/位置

観測点数/位置

空間線量率/測定位置

空間線量率/測定位置

空間線量率/測定位置

ベイズ推定後ベイズ推定後

線源/線量率分布

線源/線量率分布

CAD

線源/線量率分布
線源対策後(ﾓﾝﾃｶﾙﾛ/簡略計算)

線源/線量率分布

インタラクティブ可視化エンジン
2D（PC）、VR（HMD、CAVE）、MR（HoloLens2）

空間線量率推定エンジン
線源対策デジタル化ツール
CADパーツ化準備ツール
対策効果⾼速計算ツール
対策効果簡略計算ツール

空間線量率/測定位置

空間線量率測定
測定位置測定（推定）

線源対策後(ﾓﾝﾃｶﾙﾛ/簡略計算)

線源/線量率分布

観測点
ベイズ推定後

線源/線量率分布

線源/線量率分布

線源対策後(ﾓﾝﾃｶﾙﾛ計算)

線源対策後(簡略計算)

線源/線量率分布

線源/線量率分布136

c.(a)2 線源・線量率推定システムの有効性評価(3/9)
試験場の概念検討・設計仕様の具体化
NARRECに試験場（コールド空間）を設置し、現場の変化を想定した実験を実施。

タンク（⼟台有/無）ダクト

ケーブルラック
仕切り壁
階段 全体仕様 ⼨法は幅10m×奥⾏き10m×⾼さ2ｍ

配管（NARREC試験棟のモーションキャプチャによる計測可能範囲） 構造物は現場の代表的なものを模擬し、配管、階段、制御盤、タンク、ダクト、ケーブル、スロープ、仕切り壁等を設置。
 床・壁それぞれに等間隔の取付⽳を設け、構造物を取付⽳上の任意の位置・向きに固定可能とした。
 全ての構造物を床・壁の取付⽳に固定可能な構造とし、取付⽳間隔に合わせれば、後から必要に応じて構造物の追加が可能
 構造物は容易に設置・除去を可能とするため、⽊材やポリ塩化ビニル
等の軽量な材質により模擬し、表⾯を塗装（センサの反射や吸収の影響を考慮）

制御盤（⾜有/無）

ポンプ

スロープ


仕切り壁により上部構造物を模擬可能。
配管等の
上部構造物

仕切り壁

壁

137

c.(a)2 線源・線量率推定システムの有効性評価(4/9)
 有効性評価⼿順・スケジュール

試験場・JMTRにおける有効性評価の実施⼿順・スケジュールを整理
以下は実施⼿順の例を⽰す。
a.(b) 空間線量率推定エンジン
評価項⽬
JMTRにおける評価

エンジンによる線量率推定精度

⽬標(判断基準)

確認⽅法

現場実測値に対し推定値が倍半分であること

線源対策後の現場実測値と線量率推定
結果を⽐較する

 ⾼強度線源への対策(除染、除去、移動、遮蔽)のうち、JMTRで可能な“遮蔽”を実施
JMTR現場において遮蔽物を設置

線源対策⽤ツールにおいて遮蔽物を設置

鉛遮蔽体の⼨法420

600
厚さ︓3.5 mm
鉛⽐重︓11.36 g/cm3
計測時の様子

遮蔽物設置後の空間線量率を計測

線源対策後の空間線量率分布を計算

42 × 60 × 0.35 ×
11.36=10019.52g ≒10.0kg

線源対策後の「現場実測値」と「推定結果」を⽐較
138

c.(a)2 線源・線量率推定システムの有効性評価(5/9)
 有効性評価の結果（1/4）
抽出した評価項⽬及び実施⼿順に基づき有効性評価を実施

a.(a)
線源逆推定
エンジン

a.(b)
空間線量率推
定エンジン

評価項⽬

結果

課題

・観測点指⽰ツールによる最適観測条件

・線源逆推定計算結果が良好であったた
め最適であると判断。

・初期条件の設定次第で観測点数が変動するため扱いには習熟が必要。

・線量率推定精度

・東電ニーズの⽬標値(倍半分以内)の精度を確認。

・建屋構造モデルの作りに起因する誤推定が発⽣しているため対策が必要。
・計算に係るパラメータ（計算条件等）の適切な選択⽅法や逆推定実⾏結果の⾒⽅にLASSOの知識や習熟が必要。

・再観測(ベイズ推定)による推定精度・再観測による推定精度の向上を仮想空間上で確認（観測指⽰点数を削減しても同程度の推定精度が得られる）。

・実環境での検証が必要。

・線源対策前後での線量率推定精度・東電ニーズの⽬標値(倍半分以内)の精度を確認。

・構造物の⼨法や配置座標の精度が対策
後の線量率の計算結果に影響。

・作業員の被ばく線量評
価・従来ツールの煩雑な⼊⼒条件を克服するため、作業員の移動経路を⾃動⽣成する機能を開発し、当初の⽬標達成を確認。

・作業は通常、単独で実施しないことから複数⼈の⾃動推定機能を今後、作成する必要がある。

139

c.(a)2 線源・線量率推定システムの有効性評価(6/9)
 有効性評価の結果（2/4）
抽出した評価項⽬及び実施⼿順に基づき有効性評価を実施
評価項⽬
a.(c)
インタラクティブ
可視化エンジン・可視化機能の動作

結果

課題

・CAVE型VRにて可視化表⽰。
・1F5号機(2号機同型)にてAR可視化を確認。

・初期設定等の事前準備に時間が必要。

140

c.(a)2 線源・線量率推定システムの有効性評価(7/9)
 有効性評価の結果（2/3）

抽出した評価項⽬及び実施⼿順に基づき有効性評価を実施

b.(a)データベース

b.(b)
データ計測
ユニット

評価項⽬

結果

課題

データ⼊出⼒機能の動作・データに適切なタグ付けがされ、問題なく⼊出⼒が可能であることを確認。

・現状各エンジンとのデータ⼊出⼒がオフラインであるため、ネットワーク化が求められる。

線量率及び計測位置デー
タの収集・線量率と計測位置（推定）が統 ・計測位置の座標変換等のデータ加⼯を合されて計測結果として出⼒可能。 計測で後に⼿動で⾏う必要がある。

推定⾃⼰位置の精度

・遠隔操作型︓平均すると0.2~0.3m程度、最⼤で1.3mの誤差がある。
・搬送型︓平均すると0.2~0.3m
程度、最⼤で0.6mの誤差がある。

・観測点を参照する機能がないため、推定位置の精度の他に計測箇所と観測点の位置誤差が発⽣する。
・最⼤誤差については計測環境が影響しており、1m四⽅程度の狭隘な空間では誤差が⼤きくなる傾向がある。

計測可能領域・遠隔操作型︓JMTRでは観測点の約2割、試験場では観測点の約5割が計測可能。
・搬送型︓JMTRでは観測点の約2割、試験場では観測点の約9割が計測可能。

・観測点指⽰において計測ユニットでの計測を考慮した初期条件の設定が求められる。

141

c.(a)2 線源・線量率推定システムの有効性評価(8/9)
 有効性評価の結果（3/3）

抽出した評価項⽬及び実施⼿順に基づき有効性評価を実施
評価項⽬

結果

課題

⾃動同期・差分抽出、⾃動認識の機能の動作

・試験場にて変化前後の点群を取得し、処理した結果、的確に差分を抽出し、⾃動認識（1F
教師データ）において適切なラベ
ル（属性）付けがなされている。

・ラベル（属性）については現場管理の観点で、構造モデル製作過程において考慮することで、より細分化した管理が可能となる。

⾃動変換されたモデルの
⼨法精度・⾃動変換並びに変化後の構造データへの差分反映が問題なく動作することを確認。
実物と変換後モデルの誤差は10mm以内であった。

・モデルが消失（除去）した場合、モデルの分割単位での反映となる
ため、構造モデル製作過程において、モデル分割の際に除去等を考慮した分割が求められる。

c.(b)
更新機能⾼度化
エンジン

有効性評価まとめ ⼀連のデータフローに基づき各エンジンが動作し、線源の位置を⽬標精度内で推定可能であることを確認できた。
 現場実装の観点よりシステムのユーザーインターフェース等においては、よりユーザーフレンドリとなるよう改良が必要である。また、データベースと各エンジンのネットワーク化が求められる。
142

c.(a)2 線源・線量率推定システムの有効性評価(9/9)c.(a)2 まとめ
開発した線源・線量率推定システムの検証を実施し、有効性及び課題を整理するとともに、環境データ更新機能の試作モデルを完成・評価した。また、本システムの1F環境における要求事項等を整理した。
・線源・線量率推定システムの有効性評価フローの作成、評価要素の抽出
・評価要素を踏まえ、概念検討、設計仕様の具体化、1F現場の代表的な構造物を模擬した試験場の設置
・線源・線量率推定システムについて、JMTR及び試験場における有効性評価の実施

143

c.(b) 環境データの更新機能の⾼度化に関する研究開発(1/14)● ⽬的
現場に変化が発⽣した際にb.で計測された実環境データをa.での線源逆推定計算で必要とする情報（メッシュデータ、CADデータ等）に⾃動的に変換するための研究開発を実施。これにより環境データの更新速度
を実⽤に耐えうる基準まで向上させることを⽬指す。

再評価⼿法
現場の逐次変化を反映するために必要な環境データを評
価（環境データの⽐較・再評価）するための⾃動同期・差分抽出、⾃動認識、計測データ変換効率化のための⾃動変換を⾏う⼿法の総称。

●反映先
現場に変化が発⽣した際の環境データの更新効率化に反映する。
●スケジュール
実施内容
更新機能の⾼度化
エンジンの開発①再評価⼿法の概念設計(p.146)②再評価⼿法の開発(p.148)③妥当性検証(p.152)④⾼度化エンジンの試作モデル開発(p.153)

R3年度
6

7

8

9

再評価⼿法の
概念設計

10

11

R4年度
12

再評価⼿法
の開発

1

2

3

妥当性
検証

4

5

6

7

8

⾼度化エンジンの試作モデル開発

9

10

11

12

1

評価試験

2

3

まとめ

⾼度化エンジンの仕様検討
データの⾃動同期、⾃動認識、⾃動変換の開発
模擬データ・模擬環境による開発⼿法の評価
開発⼿法の統合、⾼度化エンジンの試作製作されたコールド試験場による試作モデルの動作検証⑤評価試験(p.154)

144

c.(b) 環境データの更新機能の⾼度化に関する研究開発(2/14)
c.(b)環境データの更新機能の⾼度化に関する研究開発（岩⼿県⽴⼤と連携）
更新機能の⾼度化エンジンの開発(1/12)【問題点】
現在⼿動で実施⇒時間がかかる⇒線源・線量分布の更新に影響

点群データ

AIを活⽤

変更前

変更後

【解決⽅法】
差分を⾃動認識
格⼦データ
AIを活⽤
145

c.(b) 環境データの更新機能の⾼度化に関する研究開発(3/14)
更新機能の⾼度化エンジンの開発(2/12)①再評価⼿法の概念設計
c.(b) 更新機能の⾼度化エンジン

b.(b) 実環境
データ計測
Input

Output②⾃動認識（形状・属性）

データ計測※※今回の国プロスコープ
では、FAROで計測した点群が⼊⼒となる前提として開発を進めるa.(a)、(b) 線源逆推定エンジン

前処理・変換①⾃動同期・差分抽出

逆推定システムアプリ

線源逆推定
エンジン

逆推定計算
⽤データ

空間線量計算⽤データ

対策効果推定システムアプリ

⾼強度線源対策（遮蔽など）

空間線量率
推定エンジン③⾃動変換（点群→メッシュ/CAD）

現在⼿動で実施⇒時間がかかる⇒線源・線量分布の更新に影響①⾃動同期・差分抽出︓計測データ(点群)とデータベースに格納されている環境データ(点群/メッシュ/CAD)の位置・スケールを同期させ、逐次⽐較することで差分情報を抽出②⾃動認識

︓ ①で得られた差分情報から構造物を推定することで、空間線量計算に必要な属性情報(材質等)を付与③⾃動変換

︓ 計測データ(点群)を⾃動的にメッシュデータ・CADデータに変換することで、環境データの更新を⾼速化
146

c.(b) 環境データの更新機能の⾼度化に関する研究開発(4/14)
更新機能の⾼度化エンジンの開発(3/12)①再評価⼿法の概念設計

b.(b) 実環境データ計測
MDt-1

MDt

更新機能の⾼度化エンジンの仕様検討
環境データの更新機能

学習データの整備① ⾃動同期（位置・スケール）

学習データ
セット構築

差分情報抽出grating

⾃動認識(学習)（形状・属性）board

pipingfire
suppression

power
cable

ー

＋

ー

＋

equipment
fire suppression

floor/wall

pipingpiping②⾃動認識(推定)（形状・属性）③⾃動変換(推定)（点群→メッシュ/CAD）

主担当

①

⾃動同期

JAEA

②

⾃動同期

JAEA

③

⾃動同期

岩⼿
県⽴⼤

※岩⼿県⽴⼤と連携して開発を実施

a.(a)(b)(c)
線源逆推定&可視化エンジン

データベース格納（点群/メッシュ/CAD）b.(a) データ整備・蓄積・活⽤開発項⽬

DTbase

DTt-1

DTt

Time

147

c.(b) 環境データの更新機能の⾼度化に関する研究開発(5/14)
更新機能の⾼度化エンジンの開発(4/12)②再評価⼿法の開発︓⾃動同期・⾃動認識・⾃動変換の開発(1/5)1)⾃動同期・差分抽出

・計測により取得した実環境データ（点群）をデータベースに格納された既知のデータと同期する際、⼤部分は重複した情報となるため、差分情報のみを抽出して処理（⾃動認識、⾃動変換）を⾏い、データベースに追加する⼿法を開発。
・データ間の差分情報を抽出
3Dレーザースキャナにより、取得した模擬環境の点群データから点群間の対応点を計算し、⼀致しない点（差分情報）を抽出
差分情報の抽出及び分割

PointCloud1

PointCloud2

クラスタの
判定
①ʼ 机１:移動(90°回転)②ʼ 机２: 移動 ③ 椅⼦: 出現(並進)

抽出された差分情報
を要素ごとに分割（クラスタ化）・2時刻間でのそれぞれのクラスタに対して類似度を求め、2時刻間における物体の移動、出現または消失かを判定できることを確認・得られたデータを整備した共通データ構造のフォーマットで後⼯程（⾃動認識・⾃動変換）に⼊⼒
148

c.(b) 環境データの更新機能の⾼度化に関する研究開発(6/14)
更新機能の⾼度化エンジンの開発(5/12)②再評価⼿法の開発︓⾃動同期・⾃動認識・⾃動変換の開発(2/5)2)⾃動認識（1/３）

前⼯程（⾃動同期・差分抽出）で得られた差分点群に対して、深層学習により構造物種別毎にわかれた形状領域を推定することで、空間線量計算に必要な属性情報（材質等）を付与する⼿法を開発。
- 原⼦⼒施設 （1F、JMTR等）の計測データをもとにした学習データ作成- Pointnet++1)を⽤いた学習の適⽤及び学習済ネットワークの識別性能確認
3D-CADが持つ種別ラベル
を点群に付与することで学習データを作成

学習セッティング
差分点群

学習
3次元点群
推論
ラベル3次元点群→キュービックグリッド状のファイルに分割してネットワークへ⼊⼒
3D-CAD（説明⽤のダミーデータ）

board※NARRECが保有するVRデータ⽤3D-CADデータ（1F2号機）
及び作成の基となった点群データを⽤いて学習を⾏った結果

データ※
点数︓58,217,728点
CAD種別︓9クラス （Duct、Pipe、Equipment、Electronical、
Pipebox、Power cable、Structure、Frame）
パラメータ
モデル
エポック数︓500 epoch
PointNet++
⼊⼒サイズ︓
バッチサイズ︓14 batch
2048 features
最適化関数︓Adam

学習の結果、81.77%の学習精度の達成を確認
評価指標︓IoU (Intersection over Union）→本⼿法では⽋損がある差分点群に対応できない
ため、部分的な学習データの作成が必要

power cable

推論結果得られたデータ（推論した種別及び形状領域）を共通データ構造のフォーマットに追加し、後⼯程（⾃動変換）で利⽤

1) CR Qi, L Yi, H Su, LJ Guibas, “Pointnet++: Deep hierarchical feature learning on point sets in a metric space, ” arXXiv preprint arXXiv:1706.02413, (2017).

149

c.(b) 環境データの更新機能の⾼度化に関する研究開発(7/14)
更新機能の⾼度化エンジンの開発(6/12)②再評価⼿法の開発︓⾃動同期・⾃動認識・⾃動変換の開発(3/5)2)⾃動認識（2/３）

3次元レーザースキャナが計測するパターンを模擬し、設定した複数の計測地点（仮想視点）から部分点群データを作成して学習に適⽤することで、⽋損した差分点群に対する推論精度を向上• メッシュの最⼤エッジ
⻑を指定して細分化

3次元点群

データ変換
CAD→STL

Pipe の例

VirtualCloud
Creator※3

Sub
Divider※3※3) 岩⼿県⽴⼤学の独⾃開発のソフトウェア

3D-CAD

3次元点群• メッシュ頂点情報を元に、計測点群をKDTreeを⽤いて探索• バッチ処理による全種別
データの⾃動取得

細分化メッシュ

学習の適⽤
今後、精度の検証を実施予定

Power cable の例

仮想3次元レーザスキャナ
計測⽤視点データの⽣成→教師データ書き出し
仮想視点データ

計測地点情報Equipment の例

Virtual Cloud Creator

3次元点群データ

メッシュデータ

重合表⽰(計測データからメッシュデータのラベルを参照可能にする)

仮想3次元レーザースキャナを設置し計測範囲の⻑点群抽出(同時にメッシュが持つラベルを点群に付与)

部分点群の抽出設定した計測位置や⽅向全てについて同様の処理
を適⽤

150

秘密情報⽬的外使⽤・複製・開⽰禁⽌⽇本原⼦⼒研究開発機構©Japan Atomic Energy Agency All Rights Reserved.

c.(b) 環境データの更新機能の⾼度化に関する研究開発(8/14)
更新機能の⾼度化エンジンの開発(7/12)②再評価⼿法の開発︓⾃動同期・⾃動認識・⾃動変換の開発(4/5)2)⾃動認識（３/３）

⽋損した差分点群に対する推論精度を向上について、1F2号機を対象にした識別性能を(※１)
以外で90%以上のIoUを記録
確認 ⇒ 「認識精度」PIPEBOX
計測点群、CAD、
計測位置

Virtual Cloud
Creator（VCC）

Meshデータ(from CAD)

PointCloud(from FARO)

重ねて配置

新規の教師⽤
計測点群

計測点群から新しい教師データを⽣成
様々な状況の点群
データを⾃動⽣成(※１)

PIPEBOX(パイプボックス)

予測結果

他のモデルと⽐べて極端にモデル数が少ないため認識精度が低い

正解データ〜計算環境〜[OS] Ubuntu 18.04.4 LTS[GPU] Quadro RTXX
8000(48GB)[PointNet++/Framework]
python 3.7, pytorch 1.6.0,
cuda 10.1[学習時間] 20時間21分23秒[認識時間] 23分11秒

予測結果
ラベル名

IoU

CONDUIT

0.938

DUCT

0.992

ELECTRICAL

0.973

EQUIPMENT

0.982

PIPE

0.991

PIPEBOX

0.249

STRUCTURE

0.986

SUPPORT

0.934

FRAME

0.994

[AVERAGE]

0.893

151

c.(b) 環境データの更新機能の⾼度化に関する研究開発(9/14)
更新機能の⾼度化エンジンの開発(8/12)②再評価⼿法の開発︓⾃動同期・⾃動認識・⾃動変換の開発(5/5)3)⾃動変換前⼯程（差分抽出・⾃動認識）で抽出した差分点群から、線源分布の逆推定計算や空間線量計算に必要な構造データ（メッシュデータ等）へ⾃動で変換することで、環境データの更新を⾼速化する⼿法を開発
メッシュ化

・最⼤距離
約0.025mm・平均距離約0.00031mm

メッシュ化

・最⼤距離
約0.34mm・平均距離
約0.00038mm

chair

3次元点群（変化前）desk

差分点群（種別毎）
3次元点群（変化後）③妥当性検証

•
•
•

メッシュ

Ball Pivoting Algorithmでメッシュ⽣成
Taubin Filterによる平滑化※
Quadric Error Metric法による３⾓形数の削減

差分点群とメッシュ頂点群間の距離誤差の検証
誤差0.001以内を緑、0.001超えを⾚で表⽰※平滑化︓メッシュ形状を正三⾓形に近づける処理

差分点群から頂点座標のズレが少ないメッシュ化が可能であることを確認（誤差平均0.001mm以下）⇒しかし、点群密度が不均⼀な場合に⽋落箇所が⽣じる問題があるため、点群密度をあらかじめ均⼀化する⼿法をが必要
152

c.(b) 環境データの更新機能の⾼度化に関する研究開発(10/14)
更新機能の⾼度化エンジンの開発(9/12)④⾼度化エンジンの試作モデル開発︓更新機能の試作モデル設計と各機能の実装
・差分点群、構造データ（メッシュデータ等）を共通なデータ構造に保管することで、環境データを認識・変換する試作モデルを開発。
・共通データ構造フレームワークを構築することで、統⼀的な使⽤⽅法を提供し、情報共有を容易にすることを実現。
・さらに新たに得た知⾒をアップデートしていくことで、今後の研究開発に応⽤することも可能。
計測された点群データ＋

自動同期・差分抽出基礎となる点群データ

自動認識

自動変換

レジストレーション処理

構造物推論処理

メッシュ⽣成処理• データの読み込み• データ書き出し（パーツ毎）• Global Registration• ICP Registration• PointNet++による推論※Pythonスクリプト呼び出し• Ball Pivoting Algorithm• Poisson Surface Reconstruction• Automatic Mesh Algorithm• VoXXelization

データ処理⽅法を統⼀
呼出格納

データ管理⽅法を統⼀

データモデル群

b.(a)の DB
※将来的に
⾃動的格納

点群/メッシュIO処理

メソッド群

現場の変化が反映された3Dモデルデータ

差分抽出処理学習データ作成

モデルフィッティング処理• 差分点群抽出• 差分情報の分割• 差分情報の同定• VCCによる部分データ作成• PointNet++による学習※Pythonスクリプト呼び出し• 平⾯フィッティング• 2次曲⾯（球、円筒[1]）フィ
ティング

点群モデル
メッシュモデルライブラリ群

適宜
呼出Open3DASSIMP

VTK

PCL

拡張性設計
フレームワークはC++で実装されているが、⽬的に応じて、各種ツールの呼び出し環境（C，C++, Pytho）をサポート• DBとの⾃動的な⼊出⼒の実現• 可視化外部ツールとの連携• 研究者、開発者の開発コストの軽減• 研究成果の共有⼿段の提供

開発者1, 2, 3, …
（NPP開発者）

利⽤者（応⽤研究）

利⽤者（外部利⽤者）

Wrapper関数（C、C++、Python）

共通データ構造フレームワーク（Nuclear Power Plant; NPP-Framework）*VCC︓Virtual Cloud Creator (岩⼿県⽴⼤学独⾃開発ツール)，*Open3D︓A Modern Library for 3D Data Processing，*VTK︓Visualization Took Kit，*ASSIMP︓Open Asset Import Library，*PCL︓Point Cloud Library[1] Torr, P. H. S., and A. Zisserman. “MLESAC: A New Robust Estimator with Application to Estimating Image Geometry.” Computer Vision and Image Understanding. Volume 78, Issue 1, April 2000, pp. 138-156.

153

c.(b) 環境データの更新機能の⾼度化に関する研究開発(11/14)
更新機能の⾼度化エンジンの開発(10/12)⑤評価試験(1/3)︓製作されたコールド試験場による試作モデルの動作検証
・「時系列データの差分情報抽出」、「原⼦炉建屋内で取得された点群データを対象にした深層学習を⽤いた
構造物形状の⾃動認識」及び「3Dモデルへの⾃動変換および結果の可視化を対話的に⾏える試作モデル」を
Unreal Engine※上に開発した。

基礎となる
点群データ
（変化前）

読み込み

計測された
点群データ

試験場で計測した点群データ※ Unreal Engine(アンリアルエンジン)は主にゲームを開発するためのゲームエンジンである。提供している会社は「Epic Games」、フォートナイトなどのゲームを開発している。使⽤料⾦は無料で、ゲーム以外にもVR、建築、映画、テレビ制作などの様々な⽤途において⾼品質な
3D仮想世界が制作可能である。 https://www.unrealengine.com/ja/154

c.(b) 環境データの更新機能の⾼度化に関する研究開(12/14)
更新機能の⾼度化エンジンの開発(11/12)⑤評価試験(2/3)︓試験場で計測した点群データを⽤いた動作検証-1
・有効性評価に⽤いた試験場の点群データ及び3Dモデルデータを⽤いて試作モデルの動作を検証。
・差分計算によって追加・除去された点群を抽出、各差分点群に対して属性ラベルを推定できることを確認。

⾃動認識機能差分抽出機能[操作UI]

処理時間︓215分[操作UI]

処理時間︓50秒
PointNet++認識⽤変換ファイル名（.npy）

時刻1、時刻2の点群データを指定

認識結果ファイル出⼒先の指定（.npy）

誤差のパラメータ指定

認識結果ファイル出⼒先の指定（.obj）
PointNet++による形状認識のバッチファイル指定

指定したデータとパラメータで差分抽出実⾏（実⾏後、⾃動的に差分抽出結果を表⽰）●追加オブジェクト抽出の例

選択したデータに対して形状認識を実⾏（実⾏後、⾃動的に認識結果を表⽰）●追加オブジェクトに対する属性ラベル付与の例

属性ラベル︓OTHER
として新規に点群を追加
時刻1の点群データ

時刻2の点群データ

差分抽出結果●除去オブジェクト抽出の例

差分点群データ

形状認識結果●除去オブジェクトに対する属性ラベル付与の例

属性ラベル︓PIPE
として新規に点群を追加
時刻1の点群データ

時刻2の点群データ

差分抽出結果差分点群データ

形状認識結果155

c.(b) 環境データの更新機能の⾼度化に関する研究開発(13/14)
更新機能の⾼度化エンジンの開発(12/12)⑤評価試験(3/3)︓試験場で計測した点群データを⽤いた動作検証-2
・属性ラベルを付与した差分点群に対して3Dモデル化を⾏い、予め読み込まれた3Dモデルデータを更新できるこ とを確認
（新規3Dモデル追加、除去オブジェクトの周辺3Dモデルを読込対象から除外）
現場の変化が反映された3Dモデルデータ

⾃動変換機能[操作UI]

処理時間︓47秒
メッシュ化パラメータ指定
前処理実⾏のバッチファイル指定

反映

選択したデータに対して⾃動変換を実⾏（実⾏後、変換結果を表⽰）●追加オブジェクトに対する3Dモデル変換の例

課題︓更新できるパーツの最⼩単位が3Dモデルの分割度合に依存
3Dモデルと実物の⼨法⽐較
⾃動変換結果差分点群データ

1895●除去オブジェクトの周辺モデルの探索

差分点群データ

1830…
除去対象の探索結果

実物と変換後モデルの誤差は10mm以内
156

c.(b) 環境データの更新機能の⾼度化に関する研究開発(14/14)
c.(b) まとめ
開発した線源・線量率推定システムの検証を実施し、有効性及び課題を整理するとともに、環境データ更新機能の試作モデルを完成・評価した。また、本システムの1F環境における要求事項等を整理した。
・⾃動同期、差分抽出、⾃動認識及び⾃動変換機能を試験場にて現場変化を想定した有効性評価を実施し、点群データ及び3Dモデルデータを⽤いた試作モデル動作を検証。
・差分計算による追加・除去された点群の抽出、各差分点群に対する属性
ラベルの推定が可能であることを確認。

157

c.(c)1Fにおける他システムとの接続性・拡張性の基礎検討(1/11)
 ⽬的
本プロジェクトで開発するシステムを1F現場適⽤性のある有効なシステムにするためには、1Fにおける他システムとの接続性や拡張性の検討・整理が必要である。検討材料として、既存システムの情報だけでなく、海外の原⼦⼒廃⽌措置事業で先⾏して運⽤されているデジタルシステムの情報も取り⼊れることで、将来的なシステムを⾒越した有⽤なシステムの検討・整理が可能となる。
本件では、海外の先⾏事例及び1Fの他システム等の調査を⾏い、本プロジェクトで開発する「線源・線量率推定システム」と1Fの他システム等との接続性や拡張性について必要となる機能、構造等の要求事項の検討、整理を⾏った。
 反映先
本プロジェクトで開発する「線源・線量率推定システム」を1Fの他システムと連携させるための要求事項に反映した。
 スケジュール
実施内容

2021(令和3)年度

2022(令和4)年度

c.(c) 1Fにおける他システムとの接続性・拡張性の基礎検討①1F他システム及び海外先⾏事例
調査・分析(p.159)②接続性や拡張性に関する要求事項の整理・課題抽出(p.163)

1F他システム・海外先⾏事例の調査・分析
まとめ

接続性や拡張性に関する要求事項の整理・課題抽出
まとめ

158

c.(c)1Fにおける他システムとの接続性・拡張性の基礎検討(2/11)①1F他システム及び海外先⾏事例調査・分析(1/4)
1. 国際的な原⼦⼒産業における3Dデジタル技術の導⼊について
原⼦⼒産業は、事故のリスクをALARP（As Low As Reasonably Practicable:合理的に実⾏可能な限り低く）まで低減するという、信頼できるコンセプトの上に成り⽴っている。3Dデジタル技術のような新しい技術導⼊には、ALARPの原則に従っていること証明し、実証する必要がある。これは原⼦⼒業界が新技術の導⼊においてハードルが⾼いことを⽰しており、他業界に⽐べ遅れていると⾔える。
2. 先⾏事例において導⼊している技術
先⾏事例では、デジタルツイン（バーチャルな領域に物理的な機能を再現）技術を導⼊している。
デジタルツインは施設のレーザースキャンによる点群という基本的なものから、複雑な3Dモデル、最終的にはライブセンサデータ、建物情報、その他データソースをモデル内に可視化した完全なデジタルレ
プリカまで、様々な形態と成熟度を持ち得る。
下図はデジタルツインの成熟度レベルを⽰しており、各レベルに属するデータの種類を説明している。
⼀般的な原⼦⼒業界で運⽤中のサイト、特に廃炉段階に⼊っているか間もなく⼊る古いサイトでは、デジタルインフラのほとんどがレベル0と1、たまにレベル2が使われることがある。

159

c.(c)1Fにおける他システムとの接続性・拡張性の基礎検討(3/11)①1F他システム及び海外先⾏事例調査・分析(2/4)
3. ケーススタディ(1/2)

No. 成熟度

対象施設

概要

導⼊・提供された概念・技術

利益 デジタルツイン情報管理基準の策定  クラウドベースで場所問わず現場
 レガシー資産把握のためのハード
データにアクセス サプライパートナーのための現場へ
ウェア導⼊(レーザースキャン、のバーチャルアクセス
SLAMスキャナ、360°映像装置等)
 アプリやダッシュボードを活⽤した  効率的な在宅勤務やハイブリッド勤
ライブ進捗報告
務を可能に 360°映像と点群の後処理による機  設備の正確な構成ベースライン
密データ除去 情報共有によるタスクオーダーの価 クラウドに測量データを保管格設定が正確に
 調査データ共有のためのクラウドと  クラウドのダウンロード機能により施設データの共有、展開リンクしたPDFマップの開発

1

0

イギリス
セラフィールド全体

1950年代に建設された複数の施設の2次元記録が古く、実際のプラント構成
を正確に表現できていない。
新しいプロジェクトのために正確な情報を把握する必要があるため、最⼩の労⼒で最⼤の効果が得られるデジタル改善を実施。

20

イギリス
ダンジネス原⼦⼒発電所

放射性物質減衰待ちが必要な⼤型ボイ  現場でのレーザースキャン
 サプライパートナーに対する状況調
ラーセルの解体について、安全性確保  点群出⼒からのビジュアライゼー
査へのバーチャルアクセスが可能にションの作成(⾼品質画像、フライ  設備の正確なベースラインのため状態調査が必要。
スルー、ナビゲーション可能なモデ  屋根やパイプ等、通路や⾜場が無い
注⽬すべき箇所のメモ・写真撮影へのとアクセスできない箇所含め3Dモ
時間コスト、後からの追加調査コスト、 ル)
デル上で正確な計測が可能に
⽬視調査のために現場へ⼈を派遣した
ときのコストと安全性の考慮から、3Dモデルを利⽤。

3

1

カナダ
原⼦⼒研究所(CNL)NRX

カナダ原⼦⼒研究所(CNL)所有地内の  CNL⾃⾝で取得した点群データのリ  設備の正確なベースライン
レガシー資産の廃⽌するための戦略とアリティキャプチャ処理と登録(追  クラウドベースで場所問わず現場して、効果的なプロジェクト遂⾏とス
加スキャン指⽰含む)
データにアクセス
テークホルダーとの連携を可能にする  スキャンからBIMへの変換による
 シミュレーション計画のためのロー施設全体の3Dモデル作成
カルでホストされたデジタルツイン
ため、資産のデジタルツインとVRプ
 ⾃動品質チェック含む3Dモデルのソリューション
ラットフォームの開発を実施。
完全なQAプロセス 全てのデジタルツインコンテンツを
 点群、3Dモデル、360°写真を可視含むVRアプリ化するためのUnrealアプリの開発(VR機能を含む)

160

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c.(c)1Fにおける他システムとの接続性・拡張性の基礎検討(4/11)①1F他システム及び海外先⾏事例調査・分析(3/4)
3. ケーススタディ(2/2)

No. 成熟度

対象施設

概要

導⼊・提供された概念・技術

利益 設備の正確なベースライン 統合されたデータへのユーザーフレ
ンドリーなアクセス ISO19650の原則との整合性
 サプライ含め効果的にプロジェクトを遂⾏するための最新情報の取得

4

2

イギリス
セラフィールド RAHF

廃炉や解体作業に備え資産を把握する  レーザースキャンと360°写真を含
むリアリティキャプチャー調査
ため、建物内で利⽤可能なバラ物の⽬ スキャンデータのBIM変換、施設録を含むデジタルツインの開発のLOD(詳細度レベル)200モデルの作成
 資産データベースの開発
 Atkins ICONプラットフォームを使⽤した没⼊型(VR)アプリの導⼊

5

2

ハンガリー
パックス原⼦⼒発電所統合されたプラント情報への迅速かつ  既存情報(レーザースキャン、デー  迅速で効率的なエンジニアリングとタベース、2D図⾯、3Dモデル、画容易なアクセスを実現する。全ての情設計、プラント情報への効果的で容等)をまとめて管理可能で追加ニー
報をWebポータルを利⽤して素早くナ
易なアクセスが可能にズがあっても拡張可能なシステム
ビゲートできるシステムを導⼊ 情報管理システムに約50万のタグ
 情報集約後、データの⼀貫性や完全付けされたアイテムのデータが何千ものドキュメント(12万以上のレー性のチェック、レポートの出⼒が可
ザースキャン含む)と相互にリンク
能なシステム Webブラウジングスキル程度でプ
ラント情報へアクセス

6

1

スウェーデン
OKG社オスカーシュハム
ン原⼦⼒発電所

近代化プログラムとして、格納容器間の電気ケーブルの交換及び貫通部のアセンブリ。ケーブル⻑の公差数センチ以内という⾮常に⾼い品質・精度の要求、貫通部36箇所・ケーブル1800本(総延⻑3万m)、2000アイテムへの接続と複雑なオペレーションが要求

 ⾼解像度の3Dレーザースキャン
 従来の設計だとケーブルや電気部品
 AVEVA E3D Designを使⽤したの設置に120〜150⽇掛かっていた
ケーブル・コネクタの⾼精度での設作業が、新技術と過去のプロジェク
トで得たナレッジを組合わせること
計で58⽇に短縮
 3Dモデルから直接製図化
 格納容器内に設置した臨時無線ネッ
トワークとタブレット端末を利⽤した設置作業

先⾏事例では実際の建屋の各種データを統合的にバーチャル環境で管理提供する仕組みを構築している。本プロ
ジェクトにおいても線源・線量率推定に現場の各種データが必要なこと、1F他システム等の接続性や拡張性を考慮す
るとこのような仕組みを参考にし、取り込むことで1F現場適⽤性のある有効なシステムとなるものと考える。

161

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c.(c)1Fにおける他システムとの接続性・拡張性の基礎検討(5/11)①1F他システム及び海外先⾏事例調査・分析(4/4)

4. 分析・提⾔a)情報マネジメント
情報マネジメントにおいて業界のベストプラクティスであるBIMという概念及びISO19650の採⽤は、新たなアプローチや基準を開発するよりも費⽤対効果が⾼いと考えられる。
b)データ収集
データ収集戦略は資産の規模や重要性に応じて拡張可能であるべきである。例えば優先度の低い資産にはビデオ調査、⾼い資産には完全なレーザースキャンによる点群データ等。また、使⽤⽬的に応じて適切なソフトウェアを選択することも重要である。設計には設計に特化したソフトウェアを、モデル連携にはモデル連携に特化したソフトウェアを使⽤すべきである。
c)データマネジメント
データマネジメントでは共通データ環境（CDE）の採⽤が重要である。CDEはプロジェクトに関する全ての技術的な情報（モデル・⾮モデル情報、ドキュメント）を単⼀のバージョンで提供するものである。CDEの中⼼となるのはプロジェクトやアセットの3D統合モデルであり、他のデータセットと統合することでより⼤きな価値を引き出すことができる。
d)外部との連携
ソフトウェアの統合に関しては、異なるソフトウェア製品間ではAPI連携が最も⼀般的な⽅法である。また、データはプラットフォームに依存しないことが推奨される。
e)セキュリティ
セキュリティは常にサイトの特定要件に合わせて調整が必要である。クラウドベースのシステムやネットワークの増加に伴い、これらを利⽤する際のセキュリティリスクの脅威は常に存在する。
162

c.(c)1Fにおける他システムとの接続性・拡張性の基礎検討(6/11)②接続性や拡張性に関する要求事項の整理・課題抽出(1/5)
「接続性や拡張性に関する要求事項の整理・課題抽出」では、2021(令和3)年度に実施した「1F他シ
ステム及び海外先⾏事例調査・分析」を基に、現場適⽤性のあるデジタルシステムの構造、特に接続性や拡張性に関する要求事項を整理し課題の抽出を⾏った。
要求事項の整理・課題の抽出を⾏うため、「1.全体をプロセス検討」、「2.プロジェクト定義」及び「3.
要求整理抽出」の3つのフェーズに整理した（下表）。本プロジェクトで開発する概念実証段階のシステ
ムを現場適⽤性のあるシステムへと昇華するため、超上流プロセス※に沿って必要なシステムの要素・定義を具体化・詳細化した。この結果を基に、他システムとの接続性・拡張性に係る要求事項の整理・課題の※情報処理推進機構/ソフトウェア⾼信頼化センター発⾏の「経営者が参画する要求品質の確保」内で提唱抽出を実施した。
実施内容

2022(令和4)年度

c.(c) 1Fにおける他システムとの接続性・拡張性の基礎検討
R3調査分析
精査②接続性や拡張性に関する要求事項の整理・課題抽出プロセス
検討

1.プロセス検討

システム化
⽅向性

システム化
計画

2.プロジェクト定義

要件定義
要求事項整理・課題抽出

3.要求整理抽出163

c.(c)1Fにおける他システムとの接続性・拡張性の基礎検討(7/11)②接続性や拡張性に関する要求事項の整理・課題抽出(2/5)
1. プロセス検討

2021(令和3)年度の調査分析結果から、1Fの廃⽌措置に必要なデジタルシステム像を具体化した(下図参照)。これをベースに本プロジェクトで開発する概念実証段階のシステムを、現場適⽤性のあるシステムに昇華するため、「超上流プロセス」をITシステムに対する要件を定義する⼿法のリファレンスにし、検討項⽬を「システム化⽅向性」、「システム化計画」、及び「要件定義」としてそれぞれ定めた（p.163参照）。

データ基盤（情報の集約・共有）

現場情報データベース• 1F施設3Dデータ• 現場環境モニタリングデー
タ(線量等)• 作業データ• 訓練データ etc.

現場情報データベース
・1F施設3Dデータ
・線量データ・アプリ計算結果

変換システム活⽤システム活⽤システム群

線源・線量率推定

データ変換

データ取得
（環境変化の反映）
現場作業

操作訓練
作業計画

164

c.(c)1Fにおける他システムとの接続性・拡張性の基礎検討(8/11)②接続性や拡張性に関する要求事項の整理・課題抽出(3/5)
2. プロジェクト定義

・1Fの廃⽌措置に必要なデジタルシステムとしては、3Dデータ(点群・3D-CAD等)及び関連デー
タ(現場画像、空間線量率等)の収集・蓄積を⾏い、それを利活⽤(加⼯・分析)するという構図となる。前者を統合管理基盤、後者を線源逆推定・線量率推定システム及びその他システムとし、そこから実現するために必要なシステム化機能を検討した結果、データプラットフォームとしては下図のシステム全体図のような構成が最適と結論付けた。さらにはシステム構成に対して機能要件・⾮機能要件として定義し、実現⽅法や機能を明確にした。
統合管理基盤

データプラットフォーム
データ収集

蓄積

線源逆推定・線量率推定システム

Viewerシステム

加⼯

分析

描画
エンジン

インター
フェース

閲覧

収集・蓄積

加⼯・分析

統合管理基盤線源逆推定・線量率推定及びその他システム

ユーザー

点群系
データ

線量率
データ

3D系
データ

計測関連
データ

インター
フェース

インター
フェース

点群、計測データ
アップロードダウンロード

線源逆推定
指⽰

インター
フェース

閲覧

ユーザー

空間線量率
エンジン

ユーザー
指⽰確認

計算指⽰

オペレータ

その他
システム

アップロード

点群処理(統合、加⼯)

線源逆推定
エンジン

3D処理
(⽣成、加⼯)オペレータ

システム全体図165

c.(c)1Fにおける他システムとの接続性・拡張性の基礎検討(9/11)②接続性や拡張性に関する要求事項の整理・課題抽出(4/5)
3.要求整理抽出(1/2)

・2021(令和3)年度に実施した、海外先⾏事例調査(Atkins)の報告書及び今回プロセス検討・プロ
ジェクト定義を実施してきた過程から、要求事項の整理・課題抽出として接続性や拡張性に必要な事
項を3つに整理した。

①システムアーキテクチャ

・1Fの廃⽌措置というプロセスは中⻑期的な取り組みとなる。このため将来開発されるシステムも念頭においた中⻑期に渡る接続性や拡張性を担保する必要がある。これに必要となるのは変化に強く柔軟性の⾼いシステムアーキテクチャとなるため、これを実現するためにハブ&スポーク型の疎結合モデルを採⽤し、システム間の疎結合化によるデータ運⽤管理の⼀元化を⾏い、容易なデータ連携を図ることが重
要になる。

166

c.(c)1Fにおける他システムとの接続性・拡張性の基礎検討(10/11)②接続性や拡張性に関する要求事項の整理・課題抽出(5/5)
3.要求整理抽出(2/2)②原⼦⼒産業におけるALARPの概念

・原⼦⼒産業ではALARP(原⼦⼒事故のリスクを合理的に実⾏可能な限り低くする)という概念に基づいて構築されているため、デジタルシステムもその⽅針に準ずる必要がある。
原⼦⼒産業におけるシステムは、ALARPを考慮したセキュリティの観点からインフラをオンプレミスとした展開がほとんどだが、データプラットフォームや建築分野におけるBIM(3D)の試みでは接続・拡張性の観点からクラウドを活⽤したサービス展開が主流で成⻑傾向にある。ALARPに沿いつ
つ接続・拡張性を担保するには、クラウドで展開実績のあるサービスに原⼦⼒特有のセキュリ
ティ対策を実装する形態が望ましい。

③システムのブラックボックス化、データの陳腐化

・接続性や拡張性の維持には、進歩するIT技術に対応可能なシステムへの更新が必須となる。
オンプレミスやクラウド問わずシステムのブラックボックス化(システムの肥⼤・複雑化による仕様の不明確化、属⼈化等)は更新に対する⾜枷となる。これを回避するため、システム可視化、ドキュメント整備、ナレッジ蓄積、IT⼈材のリソース強化等の対策が求められる。
また、保存されるデータ(ファイルフォーマット)⾃体の陳腐化も考慮する必要がある。オープ
ンフォーマットやディファクトスタンダード規格の採⽤による⻑期的なサポート維持やその時代のIT技術に適応可能なフォーマットにデータをコンバージョンしていくことが必要になる。
167

c.(c)1Fにおける他システムとの接続性・拡張性の基礎検討(11/11)
c.(c)まとめ本システムの1F環境における要求事項等を整理した。
・ 海外の原⼦⼒業界におけるデジタルシステムの活⽤実績及び課題を整理した。
また、1Fにおける他システムとの接続性や拡張性について、要求事項及び課題を整理した。
・ 運⽤内容や事例、業界の最良慣⾏、国際的推奨事項等の調査・整理・分析を実施し、海外原⼦⼒業界のデジタルシステム活⽤実績及び課題の整理を⾏った。
・ プロセス検討、プロジェクト定義、要求事項抽出についての整理及びシステムの接続性・拡張性に関する要素・定義を具体化し、課題抽出した。

168

ｃ. まとめ
開発した線源・線量率推定システムの検証を実施し、有効性及び課題を整理するとともに、環境データ更新機能の試作モデルを完成・評価した。また、本システムの1F環境における要求事項等を整理した。
ｃ.(a)検証試験

 線源逆推定・線量率推定システムの検証試験及び有効性評価により、⼀連のデータフローに基づ
き各エンジンが動作し、線源位置及び線量率分布の推定等が可能であることを確認するとともに課題を整理した。

ｃ.(b)環境データの更新機能の⾼度化に関する研究開発

 環境データ⾃動更新機能の試作モデルを完成・動作確認を実施し、⾼い確度で推定・更新できることを確認した。

ｃ.(c)1Fにおける他システムとの接続性・拡張性の基礎検討

 海外の原⼦⼒業界におけるデジタルシステムの活⽤実績及び課題を整理した。また、1Fにおける他システムとの接続性や拡張性について、要求事項及び課題を整理した。

169

3. 全体総括

170

3. 全体総括●共同事業実施者の東京電⼒と連携を図るとともに、外部有識者からのコメン
ト等を踏まえ、本事業の⽬標である「線源・線量率推定システム」のプロトタイ
プを開発し、検証試験等により基本的な動作確認を⾏い、⽬的達成を判断する指標(TRL)を満⾜する成果を得ることが出来た。
●プロトタイプシステムの現場実装については、本事業で確認した課題並びに東京電⼒のニーズを踏まえ、⼀層の⾼度化（現場適⽤性の評価、現場適⽤性の向上のためのさらなる研究開発︓線源・線量率推定解析の⾼度化・精度向上及び⾼機能化）を図ることが望ましい。

171

4. 参考資料－実施スケジュール－当事業からの要求/提供インプット－実施体制－事業成果の情報発信[2021(令和３)年6⽉から2023(令和５)年3⽉末まで]

172

実施スケジュール(1/2)
2021(令和3)年度

実施内容
a.線源逆推定・線量率推定技術開発
a.(a)線源逆推定エンジンの開発
逆推定に最適な観測点数と観測点位置を指⽰するツールの開発作業
寄与率⾏列作成のためのモンテカルロ輸送計算の超並列化及びその⾼速化・最適化作業
逆推定ソルバーの⾼速化・最適化とエンジン実装に係る作業
逆推定線源分布情報を基にしたモンテカルロ輸送計算の超並列化及びその⾼速化・最適化作業

詳細計画⽴案ツール開発

2022(令和4)年度

ツール開発

詳細計画⽴案

まとめ
エンジン開発エンジン開発

詳細計画⽴案

まとめ
まとめ

エンジン開発

詳細計画⽴案

まとめ

詳細計画⽴案

逆推定計算のエンジン化及び検証作業
逆推定ツール群のエンジン化及び検証作業
逆推定遠隔共有WEBアプリの開発作業
推定線量率分布の精度向上に向けたベイズ統計⼿法活⽤ツールの開発作業

エンジン開発まとめ

詳細計画⽴案

エンジン開発

詳細計画⽴案

アプリ開発

まとめ
まとめ

エンジン開発

詳細計画⽴案

まとめa.(b)空間線量率推定エンジンの開発
⾼強度線源への対策のデジタル化に係るツール開発作業
CAD等による線源対策に係る⼊出⼒インターフェース開発作業

対策効果推定に係る計算簡略化ツールの開発作業

まとめ
ツール開発

詳細計画⽴案
詳細計画⽴案

まとめ
エンジン開発.

対策効果推定のためのモンテカルロ輸送計算の超並列化及び⾼速化・最適
化作業

ツール開発

詳細計画⽴案

詳細計画⽴案

まとめ
ツール開発
詳細計画⽴案

対策効果推定計算のエンジン化及び検証作業

まとめ

詳細計画⽴案

対策効果推定ツール群のエンジン化及び検証作業

詳細計画⽴案

対策効果推定遠隔共有WEBアプリの開発作業
a.(c)インタラクティブ可視化エンジンの開発
⾼速インタラクティブVR/AR可視化実現機能開発作業
線量率低減対策効果のインタラクティブ可視化ツールの開発作業
VRによる没⼊感実現及びモックアップ施設でのAR化作業

エンジン開発

詳細計画⽴案

まとめ
エンジン開発
アプリ開発

まとめ
まとめ

エンジン開発
詳細計画⽴案

まとめ

ツール開発
詳細計画⽴案

まとめ
AR化作業

まとめ

173

実施スケジュール(2/2)
実施内容
b.実環境データのデジタル化基盤技術の開発(a)線源逆推定のためのデータ整備・蓄積・活⽤環境構築のための技術開発

計算に⽤いるデータ形式の分析

データ形式の分析及び整備仕様抽出
データベース構造設計

2022(令和4)年度

2021(令和3)年度

概念設計

まとめ

論理構造の設計

指定データ抽出・データ変換機能の設計

概念設計
実装のための要求仕様確定

データベース及びデータ⼊出⼒機能の開発(b)実環境データ計測に関する基盤技術の研究開発①放射線計測技術の研究開発

試作モデルの開発

放射線計測⼿法の試作モデルの開発及び成⽴性評価
データ収集効率化のための実装機能等の仕様抽出

データ計測ユニットの基本設計

データ計測ユニットの試作モデルの設計・開発

まとめ

成⽴性評価実験

まとめ

計測・収集⼿法等の研究

データ計測⼿法の研究開発
作業員搬送型及び遠隔操作型データ計測⼿法の試作モデルの開発

まとめ

仕様検討、設計

線源逆推定に寄与する放射線データ計測⼿法の試作モデルの仕様検討②データ収集効率化技術の研究開発

動作検証実験

試作モデルの開発開発した試作モデルの動作検証実験

検証実験⽤試作モデルの開発

まとめ③⾼所データ計測及び核種弁別に関する技術開発
調査・分析

課題・抽出整理

⾼所等計測⼿法の試作モデルの開発

概念設計

基本設計

核種弁別⼿法の試作モデルの開発

センサの基本設計

1F現場適⽤における課題抽出

c.現場適⽤のための技術開発(a)検証試験①線源逆推定計算⼿法の検証試験

詳細設計

1F他システム及び海外先⾏事例調査・分析
接続性や拡張性に関する要求事項の整理・課題抽出

最終まとめ

検証データ整備

評価要素の抽出

試験場の概念検討、設計仕様の具体化
試験データ整備

再評価⼿法の概念設計

まとめ
まとめ

性能評価

中間まとめ

⼀次まとめ

(b)環境データの更新機能の⾼度化に関する研究開発(c)1Fにおける他システムとの接続性・拡張性の基礎検討

試作モデルの開発

検証に必要なデータの取得⽅法の検討

JMTRにおける評価
更新機能の⾼度化エンジンの開発

本試験

まとめ

検証試験

検証エリアの選定、必要データの抽出②線源・線量率推定システムの有効性評価
試験場における評価

まとめ

検証データの整備

1Fにおける⽐較検証

成⽴性評価・課題抽出

実験準備・予備試験

センサの試作・特性試験

JMTRにおける検証
1Fにおける検証

試作モデルの開発

再評価⼿法の開発

1F他システム・海外先⾏事例の調査・分析

妥当性評価
まとめ

1Fにおける⽐較検証
評価試験

試験場の製作

まとめ
まとめ

評価試験

⾼度化エンジンの試作モデルの開発

まとめ

評価試験

要求事項の整理・課題抽出

まとめ

まとめ

174

当事業からの要求/提供インプット(1/2)
〇当事業からの要求インプット
ID

要求側事業

提供側事業

内容（概要）

必要となる時期

情報の⽤途

備考

I-1

（本事業）

東京電⼒

1F現場の線量率、測定位置情
報、線量率計の測定精度、現場の構造データ、等

適宜

a.で開発するエンジンのインプットとして使⽤

速やかに提供されない
場合は、事業の⼀部が実施できない。

I-2

（本事業）

「廃炉・汚染⽔対策事業費補助⾦（燃料デブリ・炉内構造物の取り出し
規模の更なる拡⼤に向けた技術の開発（環境改善・⼲渉物撤去のための遠隔技術の開発））」に係る補助事業

1F現場の線量率、測定位置情
報、線量率計の測定精度、現場の構造データ、等

適宜

a.で開発するエンジンのインプットとして使⽤事業者と適宜情報交
換を実施。

I-3

（本事業）

東京電⼒

現場作業で想定される「線源・線量率推定システム」の利⽤⽅
法、等

適宜「線源・線量率推定シ
ステム」の構築

速やかに提供されない
場合は、事業の⼀部が実施できない。

I-4

（本事業）

東京電⼒
関連する事業の事業主体

プラント監視、作業管理等のシス
テムの機能、構造等

適宜c.で検討を⾏う他シス
テムとの接続性・拡張性の検討条件速やかに提供されない
場合は、事業の⼀部が実施できない。

※ I-1（「線源・線量率推定システム」の⼊⼒データ）、I-3（東京電⼒における「線源・線量率推定システム」の利⽤形態）、I-4（ 「線源・線量率推定システム」の拡張性検討のための情報）については、東京電⼒から適宜情報の提供を受けている。
※ I-2（ 「線源・線量率推定システム」の⼊⼒データ）については、関連補助事業の進捗を踏まえてNDF（原⼦⼒
損害賠償・廃炉等⽀援機構）殿等から情報の提供を受ける予定。
175

当事業からの要求/提供インプット(2/2)
〇当事業からの提供インプット
ID

要求側事業

提供側事業

内容（概要）

必要となる時期

情報の⽤途

適宜

環境データの測定

O-1

東京電⼒

（本事業）

a.で開発するエンジンのインプットとして必要な情報

O-2

東京電⼒

（本事業）

成果全般

適宜

1F廃⽌措置の作業計
画の策定

O-3

NDF
東京電⼒

（本事業）

成果全般

適宜

1F廃⽌措置に向けた
デジタル化技術開発の検討

O-4

関連する事業の
事業主体

（本事業）

成果全般

適宜

作業計画の策定、⼯法検討等

備考

速やかに提供されない
場合は、事業の⼀部が実施できない。

各PJ及び事業者と適宜情報交換を実施。

※ O-1（「線源・線量率推定システム」の⼊⼒情報）については、必要な情報を東京電⼒にインプットし、適宜情報の提供を受けている。
※ O-2~4（本事業で得られた成果）については、今後東京電⼒を始めとした関係機関への提供を通じて、更なるシステムの改善や、将来の⾼度化検討等に繋げていく。

176

実施体制
技術開発の開始にあたっては、東京電⼒のニーズを踏まえ、関係者（経済産業省、東京電⼒、NDF）との協議を⾏った上で技術開発を進める。
⽇本原⼦⼒研究開発機構
岡本 孝司

令和5年3月31日現在

東京電⼒ホールディングス株式会社

実施責任者（正）●プロジェクト管理●状況報告〇研究開発管理の実施責任者

鈴⽊ 政浩

実施責任者（副）〇研究開発管理の実施責任者の補助〇技術開発統括〇研究開発運営等

6名

町⽥ 昌彦

テーマリーダー

〇開発実施
a.線源逆推定・線量率推定技術開発(a) 線源逆推定エンジンの開発(b) 空間線量率推定エンジンの開発(c) インタラクティブ可視化エンジンの開発〇プロジェクト管理

委託先①
独⽴⾏政法⼈全国⾼等専⾨学校機構
福島⼯業⾼等専⾨学校〇開発実施
b.実環境ﾃﾞｰﾀのﾃﾞｼﾞﾀﾙ化基盤技術の開発(b) 実環境ﾃﾞｰﾀ計測に関する基盤技術の研究開発③ ⾼所データ計測および核種弁別に関する
技術開発
再委託先①︓国⽴⼤学法⼈福島⼤学
再委託先②︓公⽴⼤学法⼈会津⼤学

12名

川端 邦明

テーマリーダー〇開発実施
b.実環境ﾃﾞｰﾀのﾃﾞｼﾞﾀﾙ化基盤技術の開発(a) 線源逆推定のためのﾃﾞｰﾀ整備･蓄積･活⽤環
境構築のための技術開発(b) 実環境ﾃﾞｰﾀ計測に関する基盤技術の研究開発① 放射線計測技術の研究開発② データ収集効率化技術の研究開発③ ⾼所データ計測および核種弁別に関する技術開発

6名

伊藤 倫太郎

委託先②
公⽴⼤学法⼈岩⼿県⽴⼤学〇開発実施
c.現場適⽤のための技術開発(b) 環境データの更新機能の⾼度化に関す
る研究開発

請負先①
⼀般財団法⼈⾼度情報科学技術研究機構○開発実施
a.線源逆推定・線量率推定技術開発(a) 線源逆推定エンジンの開発(b) 空間線量率推定エンジンの開発

テーマリーダー〇開発実施
c.現場適⽤のための技術開発(a) 検証試験① 線源逆推定計算⼿法の検証試験② 線源・線量率推定システムの有効性評価(b) 環境データの更新機能の⾼度化に関する研究開発(c) 1Fにおける他ｼｽﾃﾑとの接続性･拡張性の基礎
検討

請負先②株式会社ヴィジブルインフォメーションセンター○開発実施
b.実環境ﾃﾞｰﾀのﾃﾞｼﾞﾀﾙ化基盤技術の開発(b)実環境ﾃﾞｰﾀ計測に関する基盤技術の研究開発① 放射線計測技術の研究開発

請負先③
サイバネットシステム株式会社〇開発実施
a.線源逆推定・線量率推定技術
開発(a) 線源逆推定エンジンの開発(c) インタラクティブ可視化エンジン
の開発

請負先⑦
ＡｔｋｉｎｓＥｎｅｒｇｙＧｌｏｂａｌＳｏｌｕｔｉｏｎｓＬＬＣ〇開発実施
c.現場適⽤のための技術開発関する研究開発(c) 1Fにおける他ｼｽﾃﾑとの接続性･拡張性の基礎検討

請負先⑪
天⽷⽠ネット合同会社〇開発実施
b.実環境ﾃﾞｰﾀのﾃﾞｼﾞﾀﾙ化基盤技術の開発(b) 実環境ﾃﾞｰﾀ計測に関する基盤技術の研究開発② データ収集効率化技術の研究開発

請負先④
⽇本建設⼯業株式会社〇開発実施
c.現場適⽤のための技術開発(a) 検証試験① 線源逆推定計算⼿法の検証試験

請負先⑧
東電設計株式会社〇開発実施
c.現場適⽤のための技術開発(a) 検証試験① 線源逆推定計算⼿法の検証試験

請負先⑫
株式会社鈴倉プラント建設〇開発実施
c.現場適⽤のための技術開発(a) 検証試験① 線源逆推定計算⼿法の検証試験

請負先⑤
みずほリサーチ＆テクノロジーズ株式会社〇開発実施
a.線源逆推定・線量率推定技術開発(b) 空間線量率推定エンジンの開発

請負先⑥
伊藤忠テクノソリューションズ株式会社〇開発実施
a.線源逆推定・線量率推定技術
開発(c) インタラクティブ可視化エンジンの開発
b.実環境ﾃﾞｰﾀのﾃﾞｼﾞﾀﾙ化基盤技術の開発(a) 線源逆推定のためのﾃﾞｰﾀ整備･蓄積･活⽤環境構築のための技術開発

請負先⑨株式会社千代⽥テクノル〇開発実施
a.線源逆推定・線量率推定技術開発(a) 線源逆推定エンジンの開発
請負先⑩
ＥＳＲＩジャパン株式会社〇開発実施
a.線源逆推定・線量率推定技術開発(c) インタラクティブ可視化エンジンの
開発

9名

177

事業成果の情報発信 2021年
名称

第14回放射線計測
フォーラム福島

富⼠通SS研5G可視化技術研究WG

第2回点群データ分
析・可視化ワークショッ
プ

分類

タイトル

著者

⼝頭

原⼦炉建屋内での機械学習技術を⽤いた放射線源逆推定技術の研究開発(R&D on inversely
estimating techniques for radiation sources using
machine learning inside reactor buildings)

町⽥ 昌彦

⼝頭

原⼦炉建屋内での機械学習技術を⽤いた放射線源逆推定技術の研究開発と推定線源及び線量率可視化への期待（R&D on inversely
estimating radiation sources by using machinelearning inside reactor buildings and expectationfor visualization of estimated source and air does
rate)

町⽥ 昌彦

⼝頭

原⼦炉建屋内における放射線源逆推定技術の研究開発計画; 機械学習及びXR技術の活⽤(R&D plan on inversely estimating radiation
sources inside reactor buildings; Application ofmachine learning and XR techniques)

町⽥ 昌彦

178

事業成果の情報発信 2022年(1/3)
特許番号

名称

発明者

申請中

線源推定装置及び線源推定⽅法線源推定装置及び線源推定⽅法

町⽥ 昌彦

申請中

観測点決定装置及び観測点決定⽅法

町⽥ 昌彦

名称

分類

第6回 福島第⼀原
⼦⼒発電所の廃⽌措置に関する国際
フォーラム

⼝頭

タイトル

著者

Development of exposure reduction technologies by digitalization ofenvironment and radioactive source distribution; Current status ofdevelopment project(被ばく低減のための環境・線源分布のデジタル化技術の開発; 現在までの開発状況)

鈴⽊ 政浩、⼭⼝ 隆司、町⽥ 昌彦、
川端 邦明、伊藤 倫太郎

2022(令和4)年
度福島研究開発
部⾨成果報告会

⼝頭
ポスター

建屋⾼所におけるデータ計測及び核種弁別に関する研究

福原匠流、鈴⽊茂和、川妻伸⼆、成瀬継太郎、⿃居建男

第23回計測⾃動制御学会システムイ
ンテグレーション部⾨
講演会(SI2022)

⼝頭

空間線量率測定のためのデータ計測ユニット搭載型遠隔操作移動システムの開発

鈴⽊壮⼀郎、川端邦明、⽩崎令⼈、
伊藤倫太郎

⽇本原⼦⼒学会
2022年春の年会

ポスター

LASSO回帰を⽤いた放射線源分布の推定(Estimation ofradiation source distribution using LASSO)

⼭⽥ 進、町⽥ 昌彦

Waveform discrimination by fitting derivative of synchronizedideal normalized curves, dSINC fit

Martin Andersson , Tatsuo
Torii , Susumu Ryufukua,
Ryohei Kurosawaa, Hiroko
Kidoa

⽇本原⼦⼒学会
論⽂誌（英⽂誌）

論⽂
(査読中)

179

事業成果の情報発信 2022年(2/3)[⽇本原⼦⼒学会2022年秋の⼤会]

シリーズ発表︓被ばく低減のための環境・線源分布のデジタル化技術の開発

Development of Exposure Reduction Technologies by Digitalization of Environment
and Radioactive Source Distribution
名称

⽇本
原⼦⼒
学会
2022
年
秋の
⼤会

タイトル

分類

⼝頭

著者

1.全体計画岡本孝司、鈴⽊政浩、⼭⼝隆司

2.線源逆推定・線量率推定・可視化エンジンの研究開発:計画及び進捗

町⽥昌彦、Wei SHI、⼭⽥進、宮村浩⼦、沼⽥良明、佐藤朋樹、⾶⽥康弘、吉⽥亨、⻑⾕川幸
弘、岡本孝司3.LASSO Theory and Demonstration for Inverses Estimation on Radioactive
Source Distributions

Wei Shi, Masahiko Machida, Susumu
Yamada, Toru Yoshida, Yukihiro
Hasegawa, Koji Okamoto

4.線源逆推定エンジンの研究開発︓建屋内での⼤規模解析

⼭⽥進、沼⽥良明、佐藤朋樹、⾶⽥康弘、町⽥昌彦、Wei Shi

5.インタラクティブ可視化エンジンの研究開発︓MRデバイスの活⽤宮村(中村) 浩⼦、佐藤朋樹、沼⽥良明、⾶⽥
康弘、町⽥昌彦

6.線源・線量率推定システムの計算⼿法検証と有効性評価

⻘⽊ 勇⽃、伊藤 倫太郎、北村 哲浩、⼤森 崇
純、⾕⼝ 達郎、井⼿ 広史

7. 空間線量率データ収集効率化のための基盤技術・システム開発

川端邦明、今渕貴志、⽩崎令⼈、伊藤倫太郎、
鈴⽊壮⼀郎

8.原⼦炉建屋⾼所におけるデータ計測及び核種弁別

鈴⽊茂和、川妻伸⼆、成瀬継太郎、⿃居建男

9.⾃動同期による環境データ更新の効率化

⽻成敏秀、今渕貴志、⾕藤祐太、伊藤倫太郎

10.深層学習による環境データの認識と３Dモデル化

⼟井章男、⼭下圏、⾼橋弘毅、加藤徹、今渕貴志、⽻成敏秀、⾕藤祐太、伊藤倫太郎

180事業成果の情報発信 2022年(3/3)
名称

分類

タイトル

⼝頭

原⼦炉建屋内での放射線源の逆推定⼿法の開発(国プロの研究開発進捗報告)(Research and developmentof inverse estimation scheme on radioactive
sources inside nuclear reactor buildings; Reporton plan and progress of the national project)

町⽥ 昌彦

2022年電気学会電⼦・情報・システム部⾨⼤会

⼝頭

測定位置データとともに空間線量率を取得する計測ユニットの開発(Development of a measurement unit that
acquires dose rate data along with estimatedmeasurement position data)

川端 邦明、今渕 貴、⽩崎 令⼈、鈴⽊ 壮⼀郎、
伊藤 倫太郎⽇本機械学会ロボティク
ス・メカトロニクス講演会
2022 in Sapporo

⼝頭

空間線量率および計測位置の同期収集センサユニットの開発(Development of a sensor unit for simultaneouscollection of dose rate and measurement position)

川端 邦明、⽩崎 令⼈、阿部 浩之、⽻成 敏秀、
伊藤 倫太郎、今渕 貴志、⼭⽥ ⼤地

⼝頭

被ばく低減のための環境・線源分布のデジタル化技術の開発; 深層学習による環境データの認識と3Dモデル化(Development of exposure reduction technologies bydigitalization of environment and radioactive source
distribution; Understanding and 3D modeling of working
environmental data by using deep learning)

⼟井 章男、⼭下 圏、⾼橋 弘毅、加藤 徹、
今渕 貴志、⽻成 敏秀、⾕藤 祐太、伊藤倫太郎

⽇本原⼦⼒学会部会連絡会ウィークリーウェビ
ナー(第21回); 計算科
学技術部会1

精密⼯学会⼤規模環
境の3次元計測と認識・モデル化技術専⾨委員
会; 第48回定例研究会(2022年度第3回)

著者

181

事業成果の情報発信 2023年
名称
日本原子力
学会
2023年
春の年会

Waste
Management2023(WM 2023)

分類

タイトル

著者

⼝頭

XRにおけるアバタ動作履歴を⽤いた被ばく評価(Evaluation of
Exposure Dose using Recordings of Avatar Movement in XR)

宮村(中村)浩⼦、佐藤 朋樹、沼⽥良明、⾶⽥ 康弘、岩⽥ 亜⽮⼦、町
⽥ 昌彦

⼝頭

線源分布の逆推定に対するFused Lasso(Fused LASSO forradiation sources estimation)

⼭⽥ 進、町⽥ 昌彦

⼝頭

LASSO reconstruction scheme to predict radioactive source
distributions inside reactor building rooms; Evaluation activities

⻘⽊ 勇⽃、伊藤 倫太郎、北村 哲
浩、⼭⽥ 進、町⽥ 昌彦、鈴⽊ 政浩、
⼤森 崇純、⾕⼝ 達郎、井⼿ 広史

ポスター

LASSO reconstruction scheme to predict radioactive source
distributions inside reactor building rooms; Outline of R&D
project

鈴⽊ 政浩 、⻘⽊ 勇⽃、町⽥ 昌彦、
伊藤 倫太郎、川端 邦明、
⼭⼝ 隆司、岡本 孝司

ポスター

LASSO reconstruction scheme to predict radioactive source
distributions inside reactor building rooms; Practicalapplications

町⽥ 昌彦、Shi W、⼭⽥ 、吉⽥ 亨、
⻑⾕川 幸弘、宮村 浩⼦、岡本 孝
司、⻘⽊ 勇⽃、伊藤 倫太郎、⼭⼝隆司、鈴⽊ 政浩

ポスター

LASSO reconstruction scheme to predict radioactive source
distributions inside reactor building rooms; Theory &Demonstration

Shi W、町⽥ 昌彦、⼭⽥ 進、吉⽥亨、⻑⾕川 幸弘、岡本 孝司

パネル

R&D project of digital techniques to reduce radiation exposure
for Fukushima Daiichi decommissioning; Overview and key
results(福島第⼀原⼦⼒発電所の廃炉に向けたデジタル技術による被ばく低減の研究開発; プロジェクト概要と主な成果)

鈴⽊ 政浩、町⽥ 昌彦、
伊藤 倫太郎、川端 邦明、
⼭⼝ 隆司、岡本 孝司

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