INSS JOURNAL Vol . 21 2014 RV 1

原子力災害時事象進展予測技術の開発−これまでの開発状況と今後の課題−
Development of Incident Progress Prediction Technologies
for Nuclear Emergency Preparedness‑ Current Status and Future Subjects ‑吉田至孝（Yoshitaka Yoshida）＊1

山本泰功（Yasunori Yamamoto）＊1

楠木貴世志（Takayoshi Kusunoki）＊1

川崎郁夫（Ikuo Kawasaki）＊1

柳千裕（Chihiro Yanagi）＊1

木下郁男（Ikuo Kinoshita）＊1

岩崎良人（Yoshito Iwasaki）＊2

要約 原子力事業者は原子力災害時における事態の予測機能を平時から整備するよう，国の防災基本計画で求められている．事態の予測とは，原子炉施設の現状を適切に把握し，現状のまま推移すれば，近い将来どのような事態を引き起こすかを予測し，来る脅威に対する効果的な手段を選択して，介入時期までの時間的余裕を把握することにある．原子力安全システム研究所では，
平成 11 年９月 30 日に発生した茨城県東海村の原子燃料加工施設での事故を踏まえ，原子力災害時における事象進展予測技術の開発に取り組み，原子力防災訓練時に，開発した技術の適用と改良を行うとともに，福島第一原子力発電所事故後は，同事故の観測値を用いて検証を行ってきた．
その結果，事象進展予測システムについては，原子力防災訓練に適用して知見を蓄積するとともに，原子炉冷却材漏洩口径推定手法等の開発等，より迅速かつ高精度で予測できるよう，システ
ムの改善を図ってきた．一方，進展の早い事象に対しては，エンドユーザーが簡便かつ迅速に予測する必要性があることから，逆問題解法を順問題解法に変換した公衆防護措置範囲迅速予測シ
ステムの開発を行った．東京電力福島第一原子力発電所の使用済燃料貯蔵施設の水位低下事象に鑑み，使用済燃料貯蔵施設水位・水温評価ツールの改良を行った．これらの事象進展予測技術の検証として，東京電力福島第一原子力発電所事故時の限られた情報を用いて予測解析を実施し，限定された情報に基づく予測手法の妥当性を確認した．今後は，意思決定過誤を防止するための技術開発および広域汚染に対するノウハウの蓄積を図っていきたいと考えている．
キーワード

原子力災害，シビアアクシデント，予測，アクシデントマネジメント，原子炉事故

Abstract
Nuclear licensees are required to maintain a prediction system during normal condition
for using a nuclear emergency by the Basic Plan for Disaster Prevention of government. Withprediction of the incident progress, if the present condition of nuclear power plant is understood
appropriately and it grows more serious with keeping the present situation, it is in predicting
what kind of situation will be occurred in the near future, choosing the eﬀective countermeasuresagainst the coming threat, and understanding the time available of intervention time. Following
the accident on September 30 1999 in the nuclear fuel fabrication facility in Tokai Village of
Ibaraki Prefecture, the Institute of Nuclear Safety System started development of incident
progress prediction technologies for nuclear emergency preparedness. We have performed
technical applications and made improvements in nuclear emergency exercises and veriﬁed thedeveloped systems using the observed values of the Fukushima Daiich Nuclear Power Plant
accident.
As a result, our developed Incident Progress Prediction System was applied to nuclear emergency
exercises and we accumulated knowledge and experience by which we improved the system tomake predictions more rapidly and more precisely, including for example, the development ofa prediction method for leak size of reactor coolant. On the other hand, if a rapidly progressing
incident occurs, since end users need simple and quick predictions about the publicʼs protection and＊ 1 （株）原子力安全システム研究所＊ 2 関西電力（株）

技術システム研究所

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evacuation areas, we developed the Radioactive Materials Release, Radiation Dose and RadiologicalProtection Area Prediction System which changed solving an inverse problem into a forward
problem solution. In view of the water-level-decline incident of the spent fuel storage facility at the
Fukushima Daiich Nuclear Power Plant, the spent fuel storage facility water level and the watertemperature evaluation tool were improved. Such incident progress prediction technologies wereapplied to predictive analysis using the limited information available at Fukushima accident of
those days, and checked the validity of the prediction method. In the future, we would like to aim
at technical developments for preventing decision-making errors and at accumulating know-how
on regional pollution by radioactive materials.
Keywords

nuclear disaster, severe accident, prediction, severe accident management, reactor accident

心冷却系統の故障等により，冷却水を補充できない

1. 緒言

ような事態に至った場合，原子炉冷却系統からの冷内閣府が定める防災基本計画の原子力災害対策編

却水の流出流量を把握して，残存保有水量を特定しでは，「原子力事業者は，放射能影響予測，原子力なければ，その後の炉心露出時期や炉心損傷時期を施設の状態予測等を行うための機能を平常時から適適切に予測することはできない．一方，原子炉施設（1），原子力災害で観測されるパラメータは圧力や温度，水位等であ発生時において事態の予測を行うことを求めていり，災害事象が進展している状況の中では，原子炉る．

冷却系統からの冷却水の流出場所やその大きさなど切に整備するものとする．
」と定め

事態の予測とは，原子炉施設の現状を適切に把握の情報が得られる可能性は極めて小さい．すなわち

し，現状のまま推移すれば，近い将来どのような事

原子炉施設の現状把握は，通常実施されるプラント

態を引き起こすかを予測し，来る脅威に対する効果

応答解析で解析条件として与えるべき，冷却水の流的な手段を選択して，介入時期までの時間的余裕を出場所やその大きさなどの情報が未知となり，解析把握することにある．事態の予測には２つの側面がの結果から得られる圧力や温度，水位等が既知としある．１つは原子炉施設に対する防護または影響緩て与えられるため，いわゆる逆問題解法を実施する

和の予測，もう一つは公衆に対する防護（放射性物ことに相当する．実際には，入力値を変化させなが質による影響の緩和）の予測である．原子炉施設にら，観測値と良く一致するよう繰り返し計算を実施

対する防護または影響緩和の予測とは，原子炉施設

して，原子炉施設の現状を把握していく．しかし，

で予想されるシビアアクシデントの脅威に対して，逆問題の解析では，解が複数得られることが一般的

その発生の防止または影響の緩和に効果のある手段であり，真値を見極めるには熟練が必要である．

を選択し，その手段により介入した場合の効果と副逆問題解法に対しては，観測値の相関関係から，作用（負の効果）を予測するものである．公衆に対特定の入力値を推定する手法や原子炉施設の現状をする防護の予測とは，原子炉施設から将来放出されマクロで捉える手法の適用が考えられる．
さらには，る恐れのある放射性物質の量を推定し，観測された専門知識が必要となる逆問題解法を，特定の目的に気象条件等から公衆の防護が必要と見込まれる範囲

絞り込んで簡易的な相関関係を導き出し，順問題解を予測するものである．

法に変換する方法も有効である．

事態の予測を行うためには，最初に述べた原子炉

本論文では，原子力災害時における事象進展予測

施設の現状を適切に把握することが重要である．すにあたり，上述の観点からこれまでの取組み状況となわち，原子炉施設の状態が，シビアアクシデント

今後の課題について述べる．

に至るプロセスにおいて，原子炉の冷却機能が喪失
し，原子炉冷却材が喪失して燃料が溶融し，放射性2. 事象進展予測技術の開発経緯

物質の閉じ込め機能が喪失するまでの間のどの段階にあるのか，およびそれまでの経緯を詳細に把握す平成 11 年９月 30 日に発生した茨城県東海村の原ることである．原子炉施設の現状把握に誤差が生ず

子燃料加工施設での事故を踏まえ，同年 12 月に原ると，以後の将来の予測に大きな影響を及ぼす．例

子力災害対策特別措置法が制定された．この中で一えば，原子炉冷却系統から漏洩が発生し，非常用炉

般公衆を含めた原子力防災訓練が義務化され，翌

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年から大規模な訓練（2）が実施されるようになった．

護措置範囲迅速予測システム（Radioactive release,

原子力安全システム研究所（以下 INSS という）は，

Radiation dose and Radiological protection area

平成 12 年度からシビアアクシデント解析技術を用

prediction system: R-Cubic）（8）は平成 18 年度に完いた原子力防災訓練シナリオ解析を開始し，災害事成し，実用に供している．

象の進展を解析した物理量を，プラント監視装置で

平成 23 年３月 11 日に発生した東京電力福島第一観測される値に変換して提供した．当時の原子力安原子力発電所事故（以下，福島事故という）を受（3）によると，事業者からのけ，開発した予測技術の検証に取り組んだ．まず，異常事態の通報には，施設の状況に関する情報に加IPPS を用いた推定解析を行い，観測値と比較する

え，主要な地点における放射線量の推定と事態の今とともに，放射性物質の放出量を推定した．次に後の見通しが必要とされていた．そこで，原子力防R-Cubic を用いて当時の段階的防護措置が実施され災訓練のシナリオ作りに活用したシビアアクシデン

るタイミングの直前で得られた情報に基づき放射性ト解析技術をそのまま事象進展の予測に持ち込むこ

物質の放出量を推定した．その結果，福島事故のよととし，平成 14 年度から事業者の事象進展予測をうな極めて限られた情報の中では，IPPS はプラン

支援することとなった．予測に用いる解析コードはト応答をある程度予測可能であるが，放射性物質放全委員会が定めた指針（4）

出量を過少評価する可能性があること，R-Cubic は（5）

限られた情報の中でも放射性物質の放出量を推定可

シビアアクシデント解析コード：MAAP4
所内被ばく線量評価システム：SADOSE

，発電

，周辺

環境影響評価システム：AREDES（6）である．

能と考えられることを明らかにした（9）．福島事故

以降，毎年実施される原子力防災訓練に参加してでは使用済燃料貯蔵施設に貯蔵された燃料の損傷も事象進展予測を行い，得られたノウハウから予測手懸念された．R-Cubic を用いて使用済燃料貯蔵施設

順の整備・改良を図ってきた．しかし，前述した逆からの放射性物質の放出も推定したが，その影響は問題解法を用いたことから，原子炉施設の現状を把

原子炉施設事故に比べて極めて小さいものであっ握するために時間がかかるため，観測値から特定た．使用済燃料貯蔵施設の冷却機能全喪失に備え，の入力値を推定する手法の開発等に取り組み，予既に開発していた使用済燃料プール水位・水温評価測の迅速化を図ってきた．平成 18 年度から，原子ツール（PitCalculator）（10）を全電源喪失によるプー力防災訓練に参加して得られた知見に基づき予測

ル水温上昇および水位低下の予測ができるよう改良

フローを確立し，事象進展予測システム（Incident

（11）

した．

Progress Prediction System: IPPS）としてシステ
ムの統合化を進めている．

3. 開発した予測技術の概要（7）

一方，国の安全研究ニーズ

では，平成 16 年に東京電力福島第一原子力発電所事故を予見したかの

3.1 予測技術の全体構成

ように，国の緊急時対策支援システム（ERSS）や
緊急時迅速放射能影響予測ネットワークシステム

INSS が保有する予測技術の全体構成を図１に示（SPEEDI）に対して「計算コードに過度に依存すす．原子炉施設事故を対象とした事象進展予測シることなく予測技術を高度化すること」が求められ

ステム（IPPS）は，事態の今後の予測，介入操作た．そこで INSS は，IPPS では解析の専門家によりによる影響の把握，発電所構内の放射線量率の変化

相当な時間をかけなければ予測が困難な状況を踏まの予測ならびに防災要員の活動に伴う被ばく線量のえ，原子炉施設から将来放出される恐れのある放射

予測，環境への放射性物質放出量の予測ならびに性物質の量を推定し，観測された気象条件等から公公衆への影響の予測を行う．IPPS は解析の専門家

衆の防護が必要と見込まれる範囲を迅速に予測するが扱うシステムとなっており，緊急時には INSS が目的に特化した技術開発を行うこととした．開発にIPPS を使って予測を行うこととしている．IPPS のあたってはエンドユーザーが簡便に操作できるよ

うち，発電所構内の放射線量率や防災要員の被ばくう，逆問題解法を順問題解法に変換する方法を採線量の予測を行うため，発電所内線量評価システム

用し，電源や通信回線の喪失等を想定してバッテ（SADOSE）を開発している．このシステムを用いリを保有するノートパソコン単体で 10 分以内に予て介入操作を実施した場合の発電所構内の放射線量測結果が得られることを目標とした．この公衆防率変化を予測し，手段を選択する際（２系統あるうINSS JOURNAL Vol . 21 2014 RV 1

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によりシビアアクシデント

30km

PitCalculator

R-Cubic
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挙動の解析を実施して，プ
ラント応答と放射性物質移行挙動を予測する．プラント内部での放射能分布を用いて，SADOSE で原子炉施設の遮へい計算を行い，発電所内の放射線量率マップ

䝿௑ᚃ஥ឺ䛵䛯䛴䜎䛌䛱㐅ᒈ䛟䜑䛑䠑⥾࿰ᡥṹ䛵䛯䛴⛤ᗐຝᯕ䛒᭿ᙽ䛭䛓䜑䛑䠑を作成し，防災要員の移動

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クシデント挙動解析から得䝿㜭ⅇこဤ䛵Ⓠ㞹ᡜᵋහ䛭Ꮽධ䛱Ὡິ䛭䛓䜑䛑䠑られた環境への放射性物質

SADOSE
IPPS

経路から活動に伴う被ばく線量を推定する．シビアア

放出率と気象観測値を用いて，大気拡散計算システム（AREDES）で公衆の被ば

図1

INSS が保有する予測技術の全体構成

く線量を予測する．

ちどちらを使うか等）における現場操作や復旧作業

現在，原子力防災訓練時に活用している事象進展への影響等を把握する．公衆防護措置範囲迅速予測

予測システムは，複合災害を考慮してノートパソコ

システム（R-Cubic）は，放射性物質の放出に伴うン複数台をローカルネットワークで接続して運用す周辺環境への影響に特化して，限られた情報を用いる形式を取っている．このため，都度資機材を搬送，て迅速に予測するものである．放射性物質放出源と設営する必要がある．また，プラント情報の入手・して原子炉施設事故，使用済燃料貯蔵施設事故，気分析，シビアアクシデント挙動解析，防災要員の被体廃棄物処理施設事故を扱うことができる．使用済

ばく影響解析，公衆への被ばく影響解析は，それぞ

燃料プール水位・水温予測ツール（PitCalculator）は，

れ独立したシステムを用いており，人手によりデー

使用済燃料貯蔵施設に貯蔵された燃料が露出するま

タのやり取りを実施している．図３に原子力防災訓での時間余裕と水の補給間隔を予測することができ練時における事象進展予測の作業状況を示す．

る．
３．2 事象進展予測システム（IPPS）
IPPS の仕組みを図２に示す．後述する発電所内
線量評価システム（SADOSE）に組み込まれた蓄積放射能量データベースを用いて，原子炉施設事故時の放射性物質存在量を特定する．MAAP コード

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図３

原子力防災訓練時事象進展予測の作業状況⎌ሾ䛾䛴ᨲᑏᛮ∸㈹ᨲฝ㔖䛴ᢍᥩ├᥃⥲

上述の事象進展予測システムの運用結果から得られた知見に基づき，人手によるデータ連携を自動化䝛䝭䝷䝌හ㒂䛭䛴
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図２ᨲᑏᛮ∸㈹Ꮛᅹ㔖䛴≁ᏽ䜻䝗䜦䜦䜳䜻䝋䝷䝌ᣪິゆᯊ䜻䝗䜦䜦䜳䜻䝋䝷䝌ᣪິ䛴ᢍᥩප⾏䛾䛴⿍䛶䛕
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事象進展予測システムの仕組み

するとともに，業務フローに基づくシステムの統合化を進め，予測時における人的過誤の防止と予測作業の迅速化を図っている．
新しい事象進展予測プロトタイプシステムの業務

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機能を図４に示す．事象進展予測システムには①プ用いて事態の推移予測解析を実施し，今後の事態のラント情報の取り込み，②事態の再現解析，③事態

推移を最もよく表しているものを１つ選択して「最の推移予測解析，④解析指示進捗管理，⑤アクシデ

確解析」として登録する．事象進展予測は「最確解

ントマネジメント（AM）緩和効果予測解析，⑥放析」を用いて行うため，常に１つの「最確解析」を

出放射能量予測解析，⑦レポート作成・履歴管理の指定しておかなければならない．万一，事態の再現

７つの業務機能がある．このうち②，③，⑤，⑥の解析に手間取り，「良好解析」が得られていない場合，４つの解析機能は，解析を統制するチーフと解析を事態の推移予測解析は，現時点のプラント情報とあ実施するスタッフに分けられ，複数の解析を同時並らかじめ解析しておいたデータベースを用いて初期

行で指示・実行・管理できるようにしている．これ

事象合わせを行い，擬似的な良好解析を作成して事らは相互補完型マルチジョブコントロール方式を採態の推移予測解析を実施できるようにしている．

用し，サーバー管理下で複数のコンピュータに任意஥ឺ䛴᥆⛛஢ῼゆᯊᶭ⬗に業務機能を割り当てることができ，全体の統制は㛜ጙ

ンピュータが接続され，１台のコンピュータで４つᖏ᫤䠃䛪ᣞᏽ

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成機能というように，割り当てることが可能であAM⥾࿰ຝᯕ஢ῼゆᯊᶭ⬗

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解析チーフは複数の解析要求に対して，個別に指示䝰䝡䞀䝌షᠺ䝿ᒓṌ⟮⌦ᶭ⬗

図５

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ᣞ♟හᐖ

コンピュータに機能を引き継がせることが出来る．
を与え，スタッフの解析結果をレビューして良好な஥ឺ䛴්⌟ゆᯊ䟺Ⰳይゆᯊ䟻

஥ឺ䛴᥆⛛஢ῼゆᯊ䟺᭩☔ゆᯊ䟻

ント情報の取り込み機能，事態の再現解析チーフ機

る．万一，１台のコンピュータが故障しても，他のᢆヾ
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まで同時並行処理が可能な場合，任意の１台にプラ
能，事態の推移予測解析スタッフ機能，レポート作஥ឺ䛴්⌟ゆᯊิ᭿஥㇗ྙ䜕䛡

解析指示進捗管理にて行う．すなわち，複数台のコᒓṌᨲฝᨲᑏ⬗㔖஢ῼゆᯊᶭ⬗

事象進展予測の流れ

解析結果を後続の機能に報告する役目を持つ．解析
スタッフは，チーフからの解析要求に応じて，１解予測解析の指示が出されると，解析指示・進捗管析要求に１スタッフがあたる構成としている．解析

理機能から用いる「最確解析」と予測内容をセット

スタッフは複数起動することができ，多数の解析要として解析指示が出される．アクシデントマネジメ

求にも応じることができる．複数台のコンピュータ

ントの効果を把握する場合は，AM 緩和効果予測解にどのような機能が割り当てられているかは解析指析機能へ，放射性物質の放出量と環境への影響を把示・進捗管理機能にて把握することができる．

握する場合は，放出放射能量予測解析機能へ，それぞれ指示が出される．指示の内容に従い解析結果が஢ῼ౪㢏䝛䝭䝷䝌䝕䝭䝥䞀䝃䐖䝛䝭䝷䝌᝗ሒ
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得られると，レポート作成・履歴管理機能に報告書の作成指示が出され，所定の様式に解析結果がまと

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められる．解析指示・進捗管理機能から報告書が印䐜䝰䝡䞀䝌షᠺ
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図４事象進展予測プロトタイプシステムの業務機能刷され，提出日時が登録されると，レポート作成に用いた解析結果は履歴として保存される．
事象進展予測プロトタイプシステムは，原子力防災実験室で開発を行っており，図６に示すように１
系列に４台のパソコンを接続し，１台あたり８つまで合計 32 個の業務を同時並行処理可能な構成とし

事象進展予測の流れを図５に示す．原子力災害発ている．実験室内では，A 号系列と B 号系列の２系

生時には，ただちに事態の再現解析を開始する．プ

列を構築し，２ユニット同時発災に対応できるようラントから伝送されてくる情報と照合し，良く一致にしているが，必要に応じて系列数を増加することする解析結果を「良好解析」として事態の推移予測

により，同時発災への対応可能ユニット数を増加す

解析機能に通知する．事態の推移予測解析機能は，ることができる．

事態の再現解析機能から通知された「良好解析」を

INSS JOURNAL Vol . 21 2014 RV 1

228

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↋ೳ㞹㞹″⿞⨠図８
図６

原子力発電所構造物透視図（例）

事象進展予測プロトタイプシステムの配置例

3.3 発電所内線量評価システム（SADOSE）

線量率高
作業困難

線量率低
作業可能

SADOSE（5）は，
ORIGEN2.2（12）および JENDL 3.3（13）の ORIGEN 用核データセットを用いて，平衡炉

心の蓄積放射能量をデータベース（14）化したものを内蔵し，シビアアクシデント挙動解析結果に基づき，発電所内における放射線源の分布状況ならびに環境

図９

原子力発電所屋内放射線量率マップ（例）図 10

原子力発電所屋外放射線量率マップ（例）への放射性物質放出量を評価する．発電所内における放射線源の分布状況と発電所遮へい構造物から構内の放射線量率を予測してマップを作成するとともに，原子力防災要員の操作に伴うアクセスルートに従い被ばく線量を推定する．
SADOSE に組み込まれている原子力発電所遮へい構造物の鳥瞰図と透視図の例を図７および図８に示す．発電所屋内外における放射線量率マップの例
を図９および図 10 に示す．
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3.4

公衆防護措置範囲迅速予測システム（R-Cubic）

R-Cubic（8）は，国の研究ニーズであった「計算コー⿭ຐᘋᒁ䝃䞀䝗䝷ᘋᒁ

ドに過度に依存することなく予測技術を高度化するཋᏄ⅌ᘋᒁこと」に対する１つの答えとして開発したもので，複合災害時においても，ノートパソコンのバッテリ

図７

原子力発電所構造物鳥瞰図（例）で通報連絡票程度の限られた情報に基づき，迅速かつ簡便に放射性物質放出量を推定し，公衆防護措置
範囲を予測するシステムである．本技術は後述する逆問題を順問題に変換するアプローチを適用しておINSS JOURNAL Vol . 21 2014 RV 1

229

り，地震や津波によって外部とのネットワークが遮に，原子炉格納容器に蓄積された放射能による放射断された時，福島第一原子力発電所１号機事故のよ線（直接線，スカイシャイン線）を必要に応じて考うな事象の進展が非常に速い場合にも，入力を含め慮することができる．

て 10 分以内に予測が実施できることが特徴である．

R-Cubic による予測の流れを図 11 に，放射性物質

R-Cubic の 役 割 は， 緊 急 時 ア ク シ ョ ン レ ベ ル

放出率の予測例を図 12 に，放射線量率の予測例を（EAL）に基づく緊急事態が発生し，放射性物質の図 13 および図 14 に示す．

放出が始まる前の段階で，放射性物質の放出量を推定し公衆防護措置範囲を予測することである．放射㏳ሒ㏻⤙⚂➴䛑䜏Ⓠ⏍᫤็䜘ථᡥ

性物質の放出開始以後は，実際に観測された値に基ᨲᑏᛮ∸㈹ᨲฝ㔖䛴᥆ᏽ

づき影響を予測することになるため，予測対象としていない．この段階では環境モニタリングに基づき，緊急時迅速放射能影響予測ネットワークシステ㏳ሒ㏻⤙⚂➴䛑䜏Ẵ㇗᝗ሒ䜘ථᡥム（SPEEDI）を用いた予測計算（15）が実施される．

ප⾏㜭㆜᥈⨠⠂ᅑ䜘஢ῼ

R-Cubic の原子炉施設事故の予測では，事故発生
図 11

時刻と原子炉停止時刻を必須とし，炉心冷却機能喪R-Cubic の予測の流れ

失時刻，炉心露出時刻，炉心損傷時刻の何れかを入力することにより，放射性物質放出量の推定結果が得られる．評価対象はヨウ素，セシウムを含む最大
151 核種であり，原子炉停止後の放射性壊変も追跡できる．R-Cubic による放射性物質放出量の評価結
果は，シビアアクシデント解析コード MAAP4 による評価結果と比較を行い，公衆防護措置が必要となる放射性物質放出量では両者は良い一致を示すことを確認（9）している．
放射性物質放出量の推定は，原子炉施設事故，使用済燃料貯蔵施設事故，気体廃棄物処理施設事故を対象とし，複数プラントの同時発災またはプラント
内での複合事象を考慮して最大４つの事故を複合さ

図 12

R-Cubic による放射性物質放出率の予測例

せて，公衆防護措置範囲を予測することができる．
公衆防護措置範囲は，放射性物質の放出量の推定結果に基づき，狭域（近距離）は１次元ガウスプ
ルームモデルを，広域（遠距離）は地形を考慮した３次元ガウスパフモデルを用いて予測する．評価対
象範囲は広域で半径 50km を含む範囲，近距離はその 1/10 を含む範囲である．１次元ガウスプルーム(mSv)

モデルは，発電所で観測された風向，風速，大気安定度の変動幅を考慮して予測する．一方，３次元ガ
ウスパフモデルは，発電所で観測された気象データに周辺のアメダス観測値データを加えて，３次元の地形に風場を作成し予測する．
予測項目は，実効線量，小児甲状腺等価線量，地表沈着濃度，
地表空気カーマ率である．実効線量は，浮遊放射能からの放射線（プルームシャイン線），
地表に沈着した放射能からの放射線（グランドシャ
イン線），吸入による内部被ばくが含まれる．さら図 13

R-Cubic による放射線量率の予測例（狭域）

INSS JOURNAL Vol . 21 2014 RV 1

230

量データベースから算出する．使用済燃料貯蔵状況
は，管理機能を用いて使用済燃料の取出状況と搬出状況を登録できる．使用済燃料貯蔵施設の水位・水温は，初期水温と目標とする水温または水位，冷却(mSv)

系電源の有無を入力し，目標とする水温に上昇または水位に低下するまでの時間を計算する．図 16 に
PitCalculator の予測の流れを，図 17 に使用済燃料貯蔵施設の水位低下予測例を示す．
෫༴ᶭ⬗႕኶᪝᫤䛐䜎䛹䝘䝇䝌䛴ỀῺῼᏽೋ䜘ථງ㈋ⶮ⇖ᩩ䛴ᓻቪ⇍䜘゛⟤౐⏕ῥ⇖ᩩ㡤㒂䛒
㟚ฝ䛟䜑᪝᫤䜘஢ῼ

図 14

R-Cubic におる放射線量率の予測例（広域）10ฦ௧හ䛱⤎ᯕ䜘ฝງ

3.5 使 用 済 燃 料 貯 蔵 施 設 水 位・ 水 温 予 測
ツール（PitCalculator）
PitCalculator（10）は，図 15 に示す使用済燃料貯蔵

図 16

PitCalculator の予測の流れ

4. 逆問題を迅速に解くアプローチ

施設の冷却装置の点検の際に，冷却装置２系列のうち１系列点検中に他の１系列が故障した場合の水温第１章にて事象進展予測システム（IPPS）は，上昇を予測する目的で開発したものである．東京電プラントパラメータから解析の入力条件を推定する

力福島第一原子力発電所事故を受け，全交流電源喪逆問題の解析であることを述べた．逆問題の解析で失時の水温上昇および水位低下を予測できるよう改は，入力条件を推定して解析を繰り返し，解析結果

（11）

良を加えた

．

とプラントパラメータが良く一致するものを抽出する．逆問題を迅速に解くには，解析の入力条件を効率的に推定する手法が必要である．

✭Ẵථཾ
䝘䝇䝌Ề
㻔㻕㻃㼐

✭Ẵฝཾ
䜷䝷䜳䝮䞀䝌

㻔㻓㻃㼐

4.1 原子炉冷却系統漏洩口径推定手法
シビアアクシデントは，原子炉冷却系統から冷却౐⏕ῥ⇖ᩩ䝭䝇䜳

材が流出することにより発生するものであり，原子炉冷却材の流出量の特定は最重要課題である．そこ

㻤⣌

෫༴⣌

㻥⣌
⇍ஹᥦჹ
図 15

使用済燃料貯蔵施設の概要

PitCalculator は，使用済燃料貯蔵ラックに収納された燃料の貯蔵期間から崩壊熱量を算出し，初期水
温からの温度上昇および蒸発による水位低下を計算する．崩壊熱量は，使用済燃料の場合は最高燃焼度まで照射された燃料集合体の貯蔵期間，および，燃料交換のために取出された炉心装荷燃料の場合は，運転期間と原子炉停止後の経過時間を用いて崩壊熱で，原子炉圧力の低下と原子炉冷却材の流出量（すなわち漏洩口径）の相関関係を明らかにして，観測値から原子炉冷却系統の漏洩口径を逆推定する手法を開発（16）した．原子炉冷却系統の漏洩口径推定式
を式（1）に示す．
⎛⎞ N3V 3I + N 3V + N3I + N
3V − 3I⎟
φ = ⎜⎜⎟⎝ (W I − W V )(N  3V 3I + N  3V + N  3I + N ) ⎠
･･･
（式1）

NQ = EQ (FQ/α / + FQ/β )(FQ7α7 + FQ7β )(FQWα W + FQWβ )φ：１次系漏洩口径（インチ）INSS JOURNAL Vol . 21 2014 RV 1

231⿭⤝Ềoff

⿭⤝Ềon

図 17

PitCalculator による使用済燃料貯蔵施設の水位低下予測例

Ps ：初期圧力（MPa-Gage）

0.1

Pf ：低下後圧力（MPa-Gage）

0.08

1
N=306

0.8

t ：原子炉停止後の経過時間（h）
t ＝ max（初期圧力の取得時刻−
原子炉停止時刻 ,0）
bn ：対数線形相関係数
cnTƠ，cnTơ：冷却水温度補正係数
cnLƠ，cnLơ：加圧器水位補正係数
cntƠ，cntơ：崩壊熱補正係数

0.06

0.6

0.04

0.4

0.02

0.2

0
‑25% ‑15%

‑5%

5%

15%

累積確率

L ：加圧器水位（％）

確率密度

T ：原子炉冷却材高温側温度（℃）

0
25%

推定誤差
図 18 原子炉冷却系統漏洩口径推定誤差（介入操作時および漏洩口径拡大時）

推定式は，図 18 に示すように加圧器水位，原子炉冷却材の温度，崩壊熱の変化を考慮することによ

4.2 蒸気発生器伝熱管漏洩口径推定手法

り，原子炉冷却材の漏洩が始まってから，介入操作や漏洩口径の拡大が含まれても 20% 程度の誤差で推定可能であると評価している．

蒸気発生器伝熱管破損は，原子炉冷却系統の冷却
水が蒸気発生器二次側に流出するものであり，原子炉冷却系統の漏洩口径の特定と同様に重要な課題である．そこで，同様に原子炉圧力の低下と蒸気発生器二次側への流出量の相関関係を明らかにして，観測値から漏洩口径を逆推定する手法を開発（17）中でINSS JOURNAL Vol . 21 2014 RV 1

232

ある．作成した推定式を式（２）に示す．

オを特定するための重要な情報源であるが，あくま⎛⎞ N3V 3I + N 3V + N3I + N
3V − 3I⎟
1 =⎜⎜ (W − W )(N 3 3 + N 3 + N 3 + N ) ⎟
V
 V I
 V
 I
 ⎠
⎝ I
･･･（式2）

NQ = G Q (HQUα U + HQUβ )でプラント内部の起因事象によって引き起こされた
結果系が観測される．パラメータ変化の相似性から類推するためには，照合開始タイミングを含むパラメータの経時変化を考慮する必要がある．

⤊᫤ᛮ↋

N ：伝熱管破損本数［本］Ps ：初期圧力（MPa-Gage）

⤊᫤ᛮ᭯
t0

ධమാ

t1
t2

Pf ：低下後圧力（MPa-Gage）

t4

r ：負荷降下率（%/min）

↯ྙ᫤䛱
ᚋ䜏䜒䜑
᝗ሒ

dn：線形対数相関係数
enrƠ，enrơ：負荷降下補正係数

t1
t0

↯ྙᙟ≟
䛵ୌᏽ

現在，作成した推定式に対して図 19 に示すように介入操作や漏洩口径の拡大が含まれた場合の誤差に偏りが見られるため，改善方法を検討している．

t4

経時性の有無による照合情報の比較

シビアアクシデント解析技術の進歩によって，30%

推定誤差［%］

図 20t2཭㞗᫤㛣ᖈ䛱䜎䛩䛬↯ྙᙟ≟䛒ን໩

我々は多数の解析から多くの知見を手に入れてき20%た．そこで，パラメータの経時性を排除するため，

10%

原子力災害時に容易に入手可能な情報に基づき，照合時期を固定して，その前後の変化量を照合する手0%法を開発した．そのイメージを図 21 に示す．

最大値
：23.4%
最小値：‑12.2%
平均値μ ：11.4%
データ点数：13

‑10%
‑20%

䝋䜼䝃䝯ಘྒ

‑30%
0

2
4
6
8
解析で設定した伝熱管破損本数［本］10

図 19 蒸気発生器伝熱管破損漏洩口径推定誤差（介入操作時および漏洩口径拡大時）䜦䝎䝱䜴ಘྒ

4.3 パターン認識に基づく事故シナリオの
推定手法
䠌↯ྙ᫤᭿

事象進展予測の高速化を図るには，事故発生後のプラント挙動から起因事象や炉心・格納容器状態の推定を行い，解析の入力条件を絞り込むことが必要である．照合技術は，一般的に指紋，声紋，掌紋，

図 21

照合時期の固定化イメージ

眼底など人体の特徴から個人を特定するバイオメト
リック技術として発達してきた．しかし，何れも経それぞれの照合時期における起因事象，炉心冷却時性がほとんどなく照合相手の全貌が把握できてい状態，格納容器除熱状態の特徴を絞り込み，組み合ることが前提である．一方，図 20 に示すように事わせることにより，事故シナリオの判別を行うもの

象進展予測では，照合相手は事象進展中の一部が見である．現在はある程度まで事故シナリオを絞り込えている状態であることから，形状が時間依存で変むことが可能となっている段階であり，今後知見の化する．事象の進展に伴い刻々と送られてくるプラ

充実を図っていく予定である．

ントパラメータは，事象の全体像の一部を投影しているに過ぎない．プラントパラメータは事故シナリ

INSS JOURNAL Vol . 21 2014 RV 1

5. 逆問題を順問題に変換するアプローチ

233

質の供給，系内での浮遊放射性物質の除去，系外への漏洩率と漏洩経路での放射性物質の除去を考慮し前章で述べたように，原子炉の応答や放射性物質たモデルとなっている．エアロゾル除去設備の一例の移行挙動を物理方程式で扱うと逆問題解法となとして，格納容器本体での保持効果の時間依存評価

る．逆問題解法は専門家による高度な知識が必要でを図 23 に示す．

あり，エンドユーザーが簡易に扱えない．発想を転換して事故時に得られる情報を解析の入力条件として方程式に展開できれば，順問題解法として目的とする結果を得ることができる．ここでは，原子力災
害時に公衆の防護措置範囲を予測するため，放射性物質の放出量を迅速に解くアプローチを検討した．

均質混合系内の放射能量変化

G%6<6
G/
G/
= , 6<6 6<6 − %6<6 &9
GW
GW
GW

･･･（式3）環境への放射性物質放出率

接に関係するものは種々の現象の発生時刻である．

⎛
G%(19 ⎞ G/&9⎟⎟= %6<6 ⎜⎜ ∏GW
⎝ P ') P ⎠ GW

すなわち，時刻を変数として放射性物質の移行挙動

BSYS ：均質混合系内の放射能量（Bq）

を解く方程式に変換できれば，順問題の解析となる．

BENV：環境への放射性物質放出量（Bq）
ISYS ：放射性物質の蓄積量（Bq）

原子力災害時に得られる情報のうち物理方程式と密そ こ で， 公 衆 防 護 措 置 範 囲 迅 速 予 測 シ ス テ ム･･･（式4）（R-Cubic）は，通報連絡票に記載される時刻情報にLSYS ：均質混合系への放射性物質供給率（%/min）

着目し，時間依存方程式を作成することにより順問

LCV ：環境への放射性物質放出率（%/min）

題解法に変換する方法を採用した．原子力災害時にDF(m)：設備 m のエアロゾル除去効果
m ：エアロゾル除去設備

得られる時刻情報を表１に示す．
表１

原子力災害時に得られる時刻情報

No.

項

目

説

１

事故発生時刻２

原子炉停止時刻３

炉心冷却機能喪失時刻４

炉心露出検知時刻

５

炉心損傷検知時刻

明

事故発生時は確実に入手できる．
アクシデントマネジメ
ントの判断基準に用いられており，発生すれば確実に入手できる．

R-Cubic の予測結果は，シビアアクシデント解析
コード MAAP4 を用いた放射性物質の詳細解析結果と比較した．その結果，基本的には安全側（多め）の放出量を得ることでき，防護措置が必要と予想される放出量を超えると良く一致する傾向を示し
た（9）．PWR プラントの希ガスの比較結果を図 24 に，ヨウ素の比較結果を図 25 に示す．

R-Cubic は公衆防護措置範囲の予測に特化したも

1.E+00的な因子を追跡する必要がある．これまでの研究成果（18） から，放射性物質の壊変，環境への漏洩率，エアロゾル除去設備の稼働状況が放射性物質の放出量に大きな影響を与え，プラント内部における起因事象の違いによる影響は非常に小さいことがわかっている．R-Cubic の基礎方程式を式３および式４に示す．R-Cubic では単純化混合モデルを採用しており，図 22 に示すとおり，単一混合系への放射性物

放射性物質浮遊割合［‑］のであるから，環境への放射性物質の放出量に支配

1.E‑01
1.E‑02
1.E‑03
1.E‑04
1.E‑05
1.E‑06
1.E‑07
1.E‑080

2

4

6

8 10 12 14 16 18 20 22 24

炉心損傷後の経過時間（h）
ᨲᑏᛮ∸㈹
⵫✒㔖

, 6<6

౩⤝⋙

/6<6

ᆍ㈹Ίྙ⣌

%6<6

ᨲฝ⋙

/&9

㝎ཡ⋙


')

図 22

単純化混合モデル

⎌ሾ
ᨲฝ㔖
%(19

最大

図 23

最小

平均

格納容器本体での保持効果の評価例

INSS JOURNAL Vol . 21 2014 RV 1

234

1.E+20
予測結果放出量（Bq）

予測結果放出量（Bq）

1.E+201.E+181.E+16
1.E+14

防護措置が必要と予想される放出量

1.E+12

1.E+181.E+16
1.E+14
1.E+12
1.E+10
1.E+081.E+06

1.E+101.E+10 1.E+12 1.E+14 1.E+16 1.E+18 1.E+20

1.E
+0
4
1.E
+0
6
1.E
+0
8
1.E
+1
0
1.E
+1
2
1.E
+1
4
1.E
+1
6
1.E
+1
8
1.E
+2
0

1.E+04

詳細解析結果放出量（Bq）
原子炉冷却材喪失
過渡事象
格納容器バイパス・先行破損
図 24

防護措置が
必要と予想される放出量

詳細解析結果放出量（Bq）
図 25

R-Cubic と MAAP4 詳細解析結果の比較（PWR プラント，希ガス）

R-Cubic と MAAP4 詳細解析結果の比較（PWR プラント，ヨウ素）

現できているが，非常に限られた情報のもとでは放射性物質放出量を過少評価する傾向がわかった．図26 に福島第一３号機の原子炉圧力の比較を示す．

6. 活用状況と福島事故での検証

12のプラントに適用している．事象進展予測システム

10（IPPS）は，平成 15 年度以降毎年開催される原子力
防災訓練時に事象進展予測を行い，出動，設営，情報収集，予測，報告の一連の訓練から得られたノウ
ハウを蓄積するとともに，手法の改良を重ねている．公衆防護措置範囲迅速予測システム（R-Cubic）
は，
平成19年度以降原子力発電所等に導入いただき，
エンドユーザーに利用いただいている．使用済燃料貯蔵施設水位・水温予測ツール（PitCalculator）は，
平成 25 年度以降現場で試験的に利用いただいてお

原子炉圧力［MPa］

INSS が開発した事象進展予測技術は，順次実際

原子炉圧力解析結果
原子炉圧力Ａ系観測値
原子炉圧力Ｂ系観測値

8
6
4
2
0
‑2
0

20

り，本格導入に向けて準備を進めている．
平成 23 年３月 11 日に発生した東京電力福島第一原子力発電所の事故は，INSS が開発した事象進展4060
経過時間［h］

80

100

120

図 26 IPPS による予測と測定値の比較（福島第一３号機原子炉圧力）予測技術を初めて実機データで検証する機会となっ

一方，R-Cubic を用いた予測では，国等が環境モた．福島事故では，事故発生当初の情報量は限定さ

ニタリングの結果から放射性物質放出量を逆算した

れ，プラント状態を詳細に把握できる状況ではな

結果と良く一致することを確認し，限定された情報

かった．INSS は R-Cubic システムを BWR に展開す

下においても公衆防護措置範囲を予測可能であるこるため，典型的な BWR プラントのシビアアクシデとがわかった（9）．図 27 に放射性物質放出量の比較

ント解析に取り組んでおり，事故発生の翌月から福を示す．R-Cubic は限定された情報に基づく予測値，

島第一原子力発電所のプラントモデルの作成にかか

それ以外は環境モニタリングに基づく放出量の逆算

り，２か月後には IPPS と R-Cubic を用いた予測計

値を示す．

（19）

算を実施し，平成 23 年の秋の原子力学会で発表している．

IPPS を用いた予測では，プラント挙動を概ね再PitCalculator は，平常の保守の際における水温評
価のために開発していたものを，福島事故を踏まえて全電源喪失に対応できるようツールを改良した．

INSS JOURNAL Vol . 21 2014 RV 1

235

が重要と位置づけられており，人的過誤を防止するためには，支配的な因子である意思決定過誤を防止する必要がある．よって今後は，多種多様な重大事
故対策設備を柔軟かつ効果的に活用していくための意思決定支援技術の開発が課題となると考える．意図 27

R-Cubic による予測と国等の逆算値の比較

思決定においては常にメリットとデメリットを勘案することから，リスク評価技術を応用していくこと（20）

平成 23 年９月の東京電力報告書

にて，使用済燃が肝要である．INSS は，10 年以上前までは確率論

料貯蔵施設の崩壊熱量，水位，水温，注水量等の詳的リスク評価（PRA）技術の研究を実施していた．

細データが公表されたことを踏まえ，PitCalculator

その中で，PRA 技術を応用したアクシデントマネの検証計算を実施した．その結果，水位計算値は測ジメントガイダンスを検討（21）している．この技術定値に対して低めの予測を与えた．
この主な原因は，の核となる部分は，インフルエンスダイヤグラム

PitCalculator による貯蔵燃料の崩壊熱計算値が実際

法（22）を用いている点であるが，観測値を確率分布より大きいためと考えられる．図 28 に福島第一４に変換していくための機構論的評価技術が未成熟で号機の使用済燃料プール水位の比較を示す．

あったため実用化に至らなかったものである．当時

使用済燃料プール水位（m）

開発していたプロトタイプを用いて全交流電源喪失

8時に炉心損傷が検知された時点において格納容器ス

7

計算値
測定値

6

プレイおよび蒸気発生器への給水を実施した場合のリスク評価の例を図 29 に，炉心損傷時点におけるアクシデントマネジメントの組み合わせによるリス

5

ク低減順位の例を図 30 に示す．このような技術を4応用することによって，時々刻々と変化するプラン

3

ト状態に対して最適なアクシデントマネジメントを2支援できると考えられる．このような取り組みを強1化するため，平成 26 年度から PRA 研究を再開する

0

予定である．

47

49

51

53

55

57

経過時間（日）
図 28

PitCalculator による予測と測定値の比較（福島第一４号機プール水位）

7. 今後の課題と取組み
事態の予測には２つの側面があり，１つは原子炉施設に対する防護または影響緩和の予測，もう一つは公衆に対する防護の予測であることを述べた．
INSS では，シビアアクシデント挙動の解析による予測，ならびに放射性物質放出前の段階における公図 29 炉心損傷時点におけるリスク評価例（全交流電源喪失事象時，蒸気発生器への給水＋格納容器スプレイ時の格納容器健全性）

衆防護措置の予測に絞り込んで，予測技術を開発してきた．しかし，近年は福島事故を受け，新規制基

公衆防護措置の準備範囲が拡大されたことに伴準が施行され，重大事故への対応が求められており，

い，運用上の介入レベルの設定が実施され，広域汚加えて，原子力災害対策指針の制改訂により，公衆染への関心が高まった．飲料水や食物の汚染，海洋防護の準備範囲が半径 10km から 30km まで拡大さ

汚染など人々の関心は広範囲に渡っている．現状のれ，広範囲な防護対策が求められている．

計算科学技術では，広域汚染の予測は計算負荷が増

重大事故対策では，原子力防災要員の教育・訓練

大するとともに気象や海流データの収集・分析が必236

INSS JOURNAL Vol . 21 2014 RV 1

いて予測解析を実施し，限定された情報に基づく予測手法の妥当性を確認した．
今後は，意思決定過誤を防止するための技術開発
および広域汚染に対するノウハウの蓄積を図っていきたいと考えている．

謝辞
R-Cubic は，原子力安全システム研究所と日本エ
ヌ・ユー・エス㈱が共同開発したものである．日本
図 30 プロトタイプを用いた炉心損傷時点におけるアクシデントマネジメントの優先順位評価例

エヌ・ユー・エスの開発に関係されました皆様には多大な協力をいただきました．ここに記して謝意を表します．

要であり，リアルタイムでの計算には多大な資源が必要となる．しかし，放射性物質の移行挙動や近年

文献の気象・海流データの分析から，広域汚染の形態を推察し，対策を事前検討しておくことは有益である（1） 中央防災会議，防災基本計画，内閣府ホームと考えられる．そこで，INSS では平成 25 年度から

ペ ー ジ，http://www.bousai.go.jp/taisaku/

OIL 観測値の収集・活用手法や放射性物質の広域大keika- ku/pdf/20111227̲basic̲plan.pdf,

気拡散技術，放射性物質の海洋拡散技術の基礎検討（2014）．

を行っており，将来的にはこれらの技術を用いた環境対策の検討を進めていきたいと考えている．

（2） 原子力規制庁，“ 平成 12 年度原子力総合防災
訓練について（報告）”，原子力規制庁ホーム ペ ー ジ , http://www.nsr.go.jp/archive/

8. まとめINSS は，JCO 事故以降，原子力災害時におけるnisa/genshi- ryoku/bousai/shimane-00.html,（2014）．

事象進展予測技術の開発に取り組み，原子力防災訓（3） 原子力安全委員会 , 原子力施設等の防災対練等において技術の適用と改良を行うとともに，福

策 に つ い て , http://www.nsr.go.jp/archive/

島第一原子力発電所事故の観測値を用いて検証を

nsc/shin- sashishin/pdf/history/59‑15.pdf,

行ってきた．

（2014）．

事象進展予測システム（IPPS）は，原子力防災（4） 北海道電力，関西電力，四国電力，九州電訓練時の事象予測に適用して知見を蓄積するととも力，重大事故等対策の有効性評価に係るシビに，逆問題の解析の迅速化と精度向上を図るため，

アアクシデント解析コードについて（第 3 部

原子炉冷却材漏洩口径推定手法等の開発等を行ってMAAP），原子力規制委員会第 102 回原子力高度化を図っていることを示した．

発電所の新規制基準適合性に係る審査会合資

一方，IPPS を用いた逆問題解法には専門的技術

料 1-2-5，（2014）．

が必要であり，進展の早い事象に対してはエンド（5） 吉田至孝，入江隆，郡山民男，工藤清一，西ユーザーが簡便かつ迅速に予測する必要性があるこ

村和哉，“ シビアアクシデント時従業員被ばとから，順問題解法に変換した公衆防護措置範囲迅

く線量評価手法の検討 ,” 日本原子力学会和文

速予測システム（R-Cubic）の開発を行った．

論文誌，Vol.1, pp.85‑95（2002）．

東京電力福島第一原子力発電所の使用済燃料貯蔵（6） 鈴木政時，“3 次元大気拡散リアルタイム影響

施設の水位低下事象に鑑み，使用済燃料貯蔵施設水評価シミュレーション例 ”，化学工学会第 62位・水温評価ツールを全電源喪失事象にも適用でき

年会，T302, pp233‑234,（1997）．

るよう改良を行った．
これらの事象進展予測技術の検証として，東京電力福島第一原子力発電所事故時の限られた情報を用（7） 原子力安全・保安院，原子力安全・保安院の原子力安全研究ニーズについて，（2006）．
（8） 吉田至孝 , “ 原子力防災用放出放射能量迅速予INSS JOURNAL Vol . 21 2014 RV 1

237

測技術の開発 ”, INSS Journal, Vol.14, pp.346‑

地方太平洋沖地震に伴う原子炉施設への影響

360,（2008）．

について（平成 23 年 9 月）,（2011）．

（9） 吉田至孝 , “ 福島第一原子力発電所事故の推（21） 吉田至孝，原子力災害対応支援技術の開発に

定 解 析 ”, INSS Journal, Vol.19, pp.249‑270,

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