RISTニュース

No．69（2023）

1 F 廃炉に向けた放射線源逆推定及び線源対策に係るデジタル技術の研究開発－3D-ADRES-Indoor：デジタル技術を集約する
プラットフォームの現状紹介－
R&D of Digital Technology on Inverse Estimation ofRadioactive Source Distributions andRelated Source Countermeasures- R&D Status of Digital Platform including 3D-ADRES-Indoor 日本原子力研究開発機構
町田 昌彦、山田 進、金 敏植、奥村 雅彦、宮村（中村）浩子、志風 義明
佐藤 朋樹、沼田 良明、飛田 康弘、山口 隆司、鈴木 政浩、岡本 孝司
東京大学工学研究科
Wei SHI
高度情報科学技術研究機構
吉田 亨、古立 直也、柳 秀明、長谷川 幸弘
キーワード：福島第一原子力発電所、放射線源、逆推定、LASSO、デジタル技術、可視化
福島第一原子力発電所（ 1 F）建屋内には、原子炉内から漏洩した放射性物質の汚染により高い放射線量を示す地点が多数存在し、廃炉作業を円滑に進める上での大きな障害の一つとなっている。この課題解決に資するため、日本原子力研究開発機構（JAEA）は、経済産業省の廃炉・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）」を受託し、令和 3 年度より 2 年間に渡り、放射線源の逆推定と推定線源に対する対策を仮想空間で実施可能とするためのデジタル技術の研究開発を実施してきた。本記事では、上記プロジェクトの成果（以下、前期プロジェクトと呼び、その 2 年間の研究開発の成果）を紹介する他、令和 5 年度 4 月より、新たに開始した継続プロジェクト（以下、後期プロジェクトと呼ぶ）の計画についても報告する。前期プロジェクトにて当初予定していた機械学習技術（LASSO）については、建屋内の複雑な構造情報と汚染源の性質を反映した
一つの派生版手法へと結実させた成果を報告する他、実際の原子炉施設での検証結果を示す。
更に、開発技術を集約したプラットフォームとしての機能を持つソフトウエア：3D-ADRESIndoorを紹介し、継続して実施する予定の後期プロジェクトの研究開発計画も紹介する。
1 ．はじめにより放射性物質の漏洩が発生し、原子炉建屋

2011年に発生した東京電力ホールディン

内には高い放射線量を示す地点が数多く存在

グス（株）（以下「東電」という） 1 F事故にし、廃炉作業を進める上で大きな障害となっ－2－

RISTニュースNo．69（2023）ている。この障害を克服し、廃炉作業を加速

適したLASSO派生モデルを解説し、第 3 章

させるには、高い放射線量を生み出す線源のでは、その派生モデルをJAEAの廃炉対象と存在を明確にすることが求められる。実際、なる原子炉JMTRに適用した結果について報

高強度の放射線源の位置やその強度が判明す告する。第 4 章では、前期プロジェクトにれば、作業空間内の線量を低減させるためのて開発したツール群をシステム化した線源・有効な除染・遮蔽の計画立案が可能となり、線量率解析プラットフォーム：3D-ADRES-

廃炉作業者の被ばく量を可能な限り低減する

Indoorの最新の開発状況を報告し、第 5 章で取り組みを効率良く且つ計画的に進めることは、実際に 1 F 廃炉現場での活用を目指す後が可能になると考えられる。

期プロジェクトの計画と将来構想について記

上記目的を達成するには、放射線源の位置す。

及び強度を推定する技術が鍵となることが明白である一方、可能な限り、モニタリングに

2 ．LASSO手法の概説と原子炉建屋内に適係る労力及びコストを減らす技術の確立が求するLASSO派生モデルの研究開発められる。線源位置と強度を高精度で把握す本章（第 2 章）では、当該事業の主要技術

るには、線源周囲のモニタリング頻度を上であるLASSO手法を線源の逆推定に適用す

げ、線量率の分布を精度良く取得することがる方法について概説した後、実際の廃炉対象近道と考えられるが、その場合、線量率観測となる原子炉建屋内へ適用する際に、工夫をに係る時間と経済的コストの他、何より現場施したLASSO派生モデルの着想とその効果に近づく作業者の被ばく量が増大するため、について記す。

できうる限り、
モニタリングは最低限として、先ず、線源逆推定の概念とLASSＯの適用

線源位置と強度を精度良く推定できることがについてその概略を説明する。線源［ 7 - 9 ］

望ましい。

を逆推定する際、建屋内の構造物の表面が線

前期プロジェクトでは、上記要請に応える

源候補面となるため、その表面を適当なサイ

ため、観測点数は少ないが、精度良く線源

ズのメッシュに分割する（図 1 参照）。ここ逆推定が可能な機械学習手法であるLASSO

で、
メッシュ数をn、観測点の個数をmとする。

(Least Absolute Shrinkage and Selection

この時点で、i番目のメッシュの線源強度をOperator)［ 1 ］を適用し、原子炉建屋内でxiとし、i番目メッシュからj番目の観測点への線源逆推定法の確立を目指して研究開発の寄与率（放射線源から発する放射線の減衰を推し進めた［ 2 - 5 ］。その結果、原子炉建率に相当する）をaj,iとすると、j番目の観測

屋内で有効なLASSOの派生モデルを見出し、点での空間線量率yjは、

JAEAの 廃 炉 対 象 と な るJapan Materials
Testing Reactor（JMTR）内にて検証を行い、（1）

良好な逆推定結果を得ることに成功した［3、4、6］。更に、逆推定結果を基に除染や遮蔽と表現できる。ここで、左辺のyは観測値を効果を調べるためのデジタルツール群を開発

y=(y1,y2,…,ym)Tと配置したベクトル（観測ベ

し、そのツール群を組み込み、線源・線量率クトル）であり、右辺のxは各メッシュの線

解析のプラットフォームとして3D-ADRES-

源強度をx =(x1,x2,…,xn)Tと配置したベクトル

Indoorの開発を行った。

（線源ベクトル）である。また、行列Aは寄

本稿では、次章（第 2 章）にて、オリジ

与率をナルなLASSO手法の概説と原子炉建屋内に－3－

RISTニュースNo．69（2023）

く必要がある。しかし、実際の状況では、大きな影響を与える線源（高強度線源）は一部（2）であり、それ以外の多くをゼロとみなして良い（スパース性を持つ）と考えられることから、スパース性を利用する解法として、下記と配置した行列（寄与行列）である。ここで、の評価関数

寄与率 aj,iは、i 番目のメッシュに単位線源を（3）付与（例：1Bqを付与）した際の j 番目の観測点における空間線量率と定義されるため、

図1

PHITS等の放射線シミュレーションを行う

を最小化するベクトルxを求めるLASSOの適ことで正確な値を得ることもできる他、i 番用が有効であると考えられる（当該問題では、目のメッシュ（線源）からj番目の観測点まベクトルxの成分は線源量であり、非負であでの距離の 2 乗の逆数等で簡単に推定するこることから、成分を非負に限定できるNon-ともできる（寄与行列作成の計算量は極めて

negative LASSOを用いる）。尚、λ∥x∥1は小さくなる）。尚、PHITS等の放射線シミュ

ペナルティ項と呼ばれ、xの成分の絶対値のレーションで計算する寄与率を用いる場合

総和を小さくする効果（この問題に対してはは、正確な線源量が推定可能となる一方、距

総線源量を少なくする効果）があり、λを大離の 2 乗の逆数を用いるような場合、求める

きくすることで、スパース性が高くなる（ゼ線源量は相対的な値になる。以上より、線源

ロになる成分が多くなる）。実際に、図 2 の量を逆推定するには、方程式（1）を解くこ

簡単な床モデルに対してLASSOを用いて逆とで線源ベクトルを求めればよいことが分か推定した結果を図 3 に示す（メッシュ数（50）る。しかし、通常、線源候補のメッシュ数は＞観測点数（25））
。この結果から、線源の観測点数よりもはるかに多い（m≪n）ため、

位置および線源量を高精度で再現できている（1）式から線源ベクトルの値（不定となるたことが確認できる。尚、寄与率は三角形メッめ）を求めることはできない。また、観測値

シュの重心から観測点までの距離の 2 乗の逆や寄与率には誤差が含まれることを念頭に置数で与え、観測値として寄与率と図 2 に示し

観測点

𝑎𝑎𝑎𝑎1,1

メッシュ
番号 1
図1

1

𝑎𝑎𝑎𝑎1,3

𝑎𝑎𝑎𝑎2,1
3

2

𝑎𝑎𝑎𝑎2,3

𝑎𝑎𝑎𝑎1,2

𝑎𝑎𝑎𝑎2,22構造物表面上の放射線源と観測点の関係の図（問題を簡単にするため、放射線源は床に分布する
と仮定）

－4－

RISTニュース

たテスト線源から計算される値に誤差として（実際の汚染分布とメッシュは関係ない一方、最大で±10％の変動を入れたものを利用しあまりに小さいメッシュに孤立する汚染は大た。

きな影響を与えない）。実際の建屋内の構造

次に、当該LASSO手法の原子炉屋内モデ

物メッシュの一例を図 4 に示すが、複雑な構

ルへの適用と、前期プロジェクトの成果であ

造物をメッシュで表現すると、様々な面積をるLASSO派生モデル導出の研究開発成果に有するメッシュが隣接し構成されることが分ついて記す。実際の原子炉建屋内では、高強かる。従って、通常のLASSO（（3）式）で

度線源は疎に分布するが、各々の分布は、複はなく、隣接したメッシュ間の濃度（面積に数のメッシュに跨って分布すると考えられる

依存しない）差を最小化するペナルティ項を

800

500

５ｍ

400
300

2

600

濃度 (a.u./m )

700

200
100
0

５ｍ

床モデルのメッシュの形状とテスト線源濃度分布。灰色の点は観測点を表し、床から1mの高さの地点に対し、最大で10cmのずれを乱数で与えた位置で観測する。

800
700
600
500
400
300
200

2

図2

濃度 (a.u./m )

図2

No．69（2023）

100
0
図3

LASSOによる濃度分布の逆推定計算結果。交差検証によりパラメータλは16とした。
－5－

RISTニュースNo．69（2023）

追加した評価関数（5）（4）

を評価関数とする派生Fused LASSOを考えを 用 い る Fused LASSO［ 1 ］ を 用 い る のた。この評価関数はNon-negative LASSOのが適切と考えられる。ここで Si は i 番目の

解 法 の 1 つ で あ るMultiplicative update法

メッシュの面積である。しかし、LASSOのにより、逆行列を計算することなく計算で計算において一般的に用いられる交互方向きるため、メッシュ数が多い問題でも現実

乗数法（Alternating Direction Method of的な時間で隣接メッシュ間の濃度差を考慮

Multipliers: ADMM）に基づく反復法を用しながら、線源を逆推定できる利点がある。

いると、反復ごとにメッシュ数とメッシュのこの評価関数を用いたLASSOをここでは、隣接数の和の 2 倍の次元の行列を係数行列と“ 擬Fused LASSO” と 呼 ぶ（ 本 来 のFused

する連立一次方程式を解く必要があるため、

LASSOの評価関数（4）から一部修正がある

メッシュ数が多くなると計算時間が膨大になため）。実際、図 2 の線源分布に対して、図るとともに、必要なメモリ量の増大する点が5 のような不均一なメッシュ（図 4 に示す複大きな欠点であった。そこで、隣接セルとの雑な構造物を表現するメッシュの特徴をモデ

濃度差の 2 乗をペナルティ項とする

ル化）で床モデルを構成した場合のLASSO（式（3））および擬Fused LASSO（式（5））
を用いて逆推定を行った結果を図 6 に示す。

図4

JMTR内のイオン交換樹脂塔の上部をメッシュに分割した際の図－6－

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これらの結果から、複数のメッシュに線源がきる。以上より、線源が面積の不均一なメッ

跨っている場合、隣のメッシュの影響を考慮

シュに跨って分布するような場合、隣接セル

しないLASSOを用いると、観測点近くのメッの影響として濃度差を考慮する評価関数（式シュのみに集中し分布する解が得られる他、（5））を用いる必要があることが分かる［ 6 ］。

その選択された線源メッシュが小さいとその3 ．LASSO派生モデルのJAEA・JMTRプー

メッシュの濃度は実際の濃度よりも 1 桁以上

ルカナル室への適用成果高くなることが確認できる。その一方、擬

図5

Fused LASSOでは、複数の面積の異なるメッ

3 章では、2 章にて有効性を示したLASSO

シュに跨り線源が分布している状態（正解の派生モデル（擬Fused LASSO）を実際の原分布）を充分に再現できていることが確認で

子炉JAEA・JMTRのプールカナル室に適用した際に得られた成果を記す。
先 ず、JAEA・JMTR に つ い て 説 明 する。JMTRとは、Japan Materials Testing
Reactor の略であり、JAEAが運営する材料試験炉である。1968年の運転開始から原子
炉材料や燃料の基礎研究、安全研究、発電炉の開発やRI製造のような様々な原子力研究
開発活動に貢献してきたが、2021年 3 月に廃止措置計画が認可され、原子炉の解体や放射性廃棄物の処理・処分が計画的に行われて図6いる。
当該事業では、このJMTRを活用し、上記
LASSO派生モデルを適用し、線源逆推定を

8000
6000
4000

8000
6000
4000

700
600
500
400
300
200

2000

2000

100

0

0

0

（b）擬Fused LASSOによる逆推定の結果（a）LASSOによる逆推定の結果
図6

800

2

10000

(b)

濃度 (a.u./m )

10000

(b)
2

12000

図 7 にJMTRの全体画像を示し、その炉内の濃度 (a.u./m )

12000

2

(a)

行い、その機能の有効性を検証した［3 、4］。

図 4 を模擬し、不均一メッシュの隣接により構成される床モデル。

濃度 (a.u./m )

図5

不均一なメッシュでの逆推定結果（a）LASSOにより逆推定した線源分布（この結果のみ濃度のスケールが異なることに注意）。交差検証によりパラメータλは0.5。（b）擬Fused LASSOにより逆推定した線源分布。交差検証によりパラメータはλ1=0.5, λ2=10-4。尚、各々の図の水色でハイライトされた三角形は正解である図 2 の線源位置を示している。

－7－

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一室であるプールカナル室（前期プロジェク
表1
トの検証サイト）の模式図を示す。

表1

プールカナル室の大きさは、図 7 左に示さ

プールカナル室3D-CADデータから得られるSTLメッシュ毎の面積の分布とその数

プールカナル循環系機械室

れた通り、原子炉内の区画として標準的区

メッシュの面積 (m2)

画である一方、内部には図 7 右の通り、複メッシュ数

10～100

14

1～100

1,196

推定LASSOの適用は当初困難な課題と見込

10-1～1 (m2)

10,446まれた。実際に当該プールカナル室の計測点

10-2～10-1

60,049群を基に作成した 3D-CAD（サーフェスモデ

10-3～10-2

249,337

ル：点群より作成したCADモデルで表面の10-4～10-3

603,357

形状のみをモデル化したもの）から線源を逆

10-5～10-4 (cm2)532,199

推定するため、構造物表面をSTL化したモデ10-6～10-5

184,375

ルデータのメッシュの面積の分布を表 1 に示

10-7～10-6 (mm2)9,645す。この表から分かるように、各メッシュの10-8～10-71,171

面積は、極めて小さいものから大きいものま

10-9～10-828で、広範囲に分布しており、複雑な構造物情

メッシュ総数

1,651,817

雑な構造物が多数配置されており、線源逆

報をそのまま取り扱うことの困難さを示している。また、メッシュ総数も極めて多く、ンとして用いられるCandes-Tao［10］の式

百万を超えており、そのメッシュ総数を次元
観測点数＞kns log n/ns,とするベクトルの線形計算となることから、（6）

計算コストが大きな課題になると想定された。

図7を利用すると、一例としてユーザーが当該室

数学的には、当該百万メッシュ以上を線源

にて線源数10個を見出したいとする場合、ベクトルとし、その線源ベクトルから線源候

観測点数は100個程度でよいことが分かる。

補となる要素面を高強度線源として選択する

ここで、k は定数（~Ｏ(1)）
、n は線源ベクト

必要がある。従って、必要となる観測点数は、

ルの次元、nsは見つけ出したい線源数となる。

膨大な量になると想像されるが、LASSOの

一般に上記で過程した10個（線源数：ns）と逆推定問題を精度よく解くためのガイドライ

は、ユーザーが指定すべき量であり、事前にプールカナル循環系機器室

図7

JMTRの全体図とプールカナル室－8－

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10個程度の線源がありそうだとの情報があ

能な限り多くのメッシュを直接視認可能である場合は、観測点数の下限値が決まることかる。これは、
式（1）より、視認できる（即ち、ら便利な関係式であることが分かる。また、

放射線がメッシュ上の線源から直達すること

上式を意識し事前情報から、高強度の線源をを意味する）観測点を選ぶことで、寄与率行数個程度、見つけることで十分であるとすれ列の行列要素が極めて小さい値とならないよば、必要な観測点数も少なく済むことが明確うにするためである（逆推定の精度が低下すに分かる。尚、ここで記した100個の観測点る）。

数については、実際に現場での観測に係る作

前期プロジェクトでは、これらの観測指業時間（ 1 Fでは滞在時間即ち被ばく量が課

示点での100個の観測線量率情報を基に、題）の関係から、限界であるとの指摘があっ前 章 に て 説 明 し た 派 生LASSO（ 擬Fused-

たため、選択される最大数と考えている。以LASSO）を用いて線源分布の推定を試みた。

上、図 8 には、当該事業で開発した線量率のその結果を図 9 に示す。

観測点指示ツールが示す上記100個の観測点

当該図 9 から分かるように、主要推定線源を示す。

は、一つの構造物に集中していることが分か

こ れ ら の 指 示 さ れ た 観 測 点 は、 上 記 のる。尚、本構造物は、イオン交換樹脂塔と呼Candes-Tao［10］の関係式（6）に従い、可ばれ、炉心との循環水中に含まれる放射化イ

図8

JMTRプールカナル室にて観測点指示ツールが指示する観測点（緑色の球）
－9－

図9

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オンを捕獲する装置であるため、比較的強い果である。図10の上段は、観測結果であり、線源となっている。JMTRでは、正常稼働を

実際に線量率を網羅的に測定して得た結果で続けた原子炉であることから、本プールカナある。尚、図10にて示されている空間線量

ル室での主要線源は、このイオン交換樹脂塔

率分布は床からの高さが2mおよび3mのケーであることが分かっており、正しい逆推定がスであり、どちらの高さでも、凡その線量率実施できたことが分かる。尚、前章にて記し分布を再現できていることが分かる。また、た考案した手法（擬Fused LASSO）を用い観測と推定の比較結果から、特に強度の強いた場合にのみ、当該線源が逆推定されること

地点（高さ 2 m）での線量率の一致度は極めも判明しており、提案手法の有効性が分かる。

て高く、上記提案手法は、高い精度で線源逆

また、膨大な数のメッシュ数と複雑な構造物推定を可能とする優れた手法であると結論づが多数配置されメッシュの面積の分布も大きけられる。

い場合でも、面濃度を基に隣接メッシュに跨る線源分布を推定可能なものとした上記手法

4 ．3D-ADRES-Indoor（プロトタイプ）の概要

によって、上記のようなイオン交換樹脂塔に－例：仮想空間での遮蔽効果の検証－

存在する線源の推定が可能となったことを指4 章では、 3 章で示したJAEA・JMTRの摘したい。

プールカナル室に対し、当該プロジェクトで次に、この推定線源情報を基に、室内の空開発した線源・線量率推定システムの更なる間線量率分布を推定した結果と観測結果との活用例について示す。

比較を実施した結果を図10に示す。図10の線源の逆推定に成功し、線量率の 3 D分布下段に示した空間線量率分布は、逆推定線源

が順推定（放射線シミュレーション）により情報を基に、各点での線量率を距離の 2 乗の求められた場合、次に実施すべきは、線源対逆数により求めた寄与率を用いて計算した結策の効果を、上記順推定により明らかにする

図9

JMTRプールカナル室で逆推定された線源分布－10－

RISTニュースNo．69（2023）

ことである。 1 章にて記したように、廃炉を線源対策を施した場合の解析結果を示す。先円滑に進捗させるには、作業者の被ばく量をず、最も容易な対策の一例として遮蔽が考え最低限とする対策を講じる必要があり、推定られる。この効果を解析するツールである線源に対し、作業空間における線量率低減効

3 D-ADRES-Indoorをどのように動作させる

果を事前にシミュレーションを行い、低減可かを以下に記す。本例では、線源となるイオ

能となる被ばく量を推定することが重要となン交換樹脂塔の周りをコンクリート片にて周る。前期プロジェクトでは、この点に対する囲を囲むことで、線量率分布がどのように変研究開発を進め、線源対策を仮想空間中で実化するかを調べる。このような対策による施し、対策前後の空間線量率の比較が容易に効果を評価するため、3 D-ADRES-Indoorで可能なシステムとして、3 D-ADRES-Indoor

は、複数の遮蔽材を準備できるように整備さ（プロトタイプ）を開発した。
本章では、このシれており、最初にデフォルトで現れる直方体

ステムの利用例として、
実際のJAEA・JMTRを適切な遮蔽効果が得られるようにマウスをのプールカナル室で行った結果を示す。

利用してサイズや厚さを調節した後、一つの当該室においては、唯一、イオン交換樹脂

例として、図11（a）のように、イオン交換塔が線源となっていることが前章にて示され樹脂塔を 4 つの直方体で囲むことで遮蔽を考たが、本章では、この線源に対し、具体的な慮した空間線量率の評価が可能となる。この

3m

(高さ)
100

現場実測値

線量率(a.u.)2m0

線量率分布の再現性概ね一致
推定 逆(解析 値)

3m

2m
図10

JMTRプールカナル室での線量率（上：計測及び下：推定）分布（床から2、3mでの比較結果）－11－

RISTニュースNo．69（2023）

シミュレーションで重要なことは、直方体のことにある。尚、図11（a）のように、 4 面

長さや厚さを任意に変動させることで、室内で囲む場合、一つの面の縦、横、高さの情報の空間線量率の分布状況の変化を確認できるを開発システムから逆に知ることも可能で、

遮蔽材設置
遮蔽材設置

(a)
(a)

線量率分布(2D断面)
線量率分布(2D断面)（a）3 D-ADRES-Indoor にて線源（真ん中下）をコンクリート片 4 つで遮蔽する。

(b)
(b)

（b）線源をコンクリート四片で遮蔽した際の空間線量率分布（ 2 次元断面）図11

JMTRプールカナル室に対する遮蔽効果のシミュレーション例。（a） 4 面をコンクリート片にて遮蔽する状況の作成 （b）遮蔽により得られる線量率分布の可視化－12－

RISTニュースNo．69（2023）

どのようなサイズの遮蔽材を準備すべきかの

5 ．後期プロジェクトの目標と研究開発計画

情報を取得できるのも便利である。図11（b）

当該事業の後期プロジェクトでは、前章にには、 4 面を遮蔽板で覆った場合の空間線量て示したように、令和 4 年度までに開発した

率分布の変化を示した。明らかに、遮蔽材で逆推定解析技術、可視化技術等を組み込んだのシールド効果で、遮蔽材外側の線量率は減「線源・線量率推定システム：3 D-ADRES-

少していることが分かると共に、室の至る所

Indoor」に対し、現場適用性向上のための研で、構造物による遮蔽によって線量率低減効

究開発を行う。まず、現場適用に必要なシス果が見られることが線量率の可視化により明テムの機能を調査、検討、整理した後、課題らかに分かる。シミュレーションでは、コンを抽出して、高機能化するシステムの概念検

クリート片を鉛板に変えることもできる他、討を行う。次に、システムを製作し、要素試

他の材質を用いた場合の効果についても、簡験によって機能の検証を行うとともに、1 F

単に調べることが可能となっている。

での実測等によってその有効性を検証し、現以上、本章では、線源対策の一つとして、場適用性を評価する予定である。その際、可遮蔽効果についてのシミュレーション例を示

能な限り、デジタルモデル作成の効率化、線したが、本例のような、仮想空間内での作源逆推定解析の合理化、システム操作の省力

業場の線量率低減効果の解析は極めて便利化等を図りつつ、システムのユーザビリティ

であり、作業者の被ばく低減効果を事前に向上を通して現場適用性の向上を目標とし予測できる。このような技術は、構造物をた。以上、本事業では、令和 4 年度までに開自在に配置したり、移動させたりすること発した 3 D-ADRES-Indoorの現場適用性の向が可能な 3Ｄデジタル技術により実現される上を目標に掲げ、大きく分けて以下の 2 項目

が、3D-ADRES-Indoorはそれを効果的に実の研究開発を実施する。

装したデジタルツールと位置付けられる。
尚、
3D-ADRES-Indoor では、構造物の変化を放1 ．システム製作及び現場適用性評価

射線シミュレーションのインプットとしてい2 ．現場適用性の向上のための研究開発

るが、その変化分だけを考慮し、放射線のシ
ミュレーションをやり直すという操作の省力

1.については、上記 3 D-ADRES-Indoorを化を図ったことで、大幅な計算コスト削減に

1F現場で活用されるものとするため、1 F現も成功しており、線量率変化を手軽に体感で場での計測情報の取得と共に、現場の線源・きるレベルのプラットフォームとして構築し線量推定マップを迅速に出力する他、線源対た。

策や被ばく評価を容易に実施可能とするため

しかしながら、当該システムは、放射線シの開発を行う。また、開発システムの 1 F現ミュレーションに詳しく知る者が使うこと

場での適用性を評価し評価結果をフィード

で、効果的な計算が可能になるというソフト

バックし利便性の向上を図る。実際、本事業ウエアであり、一般の人が直観的な操作で容にて製作するシステムの概念検討を行うた

易に利用できるアプリケーションとなっていめ、令和 3 年度より 2 年間にわたり開発しないことが課題の 1 つとして挙げられる。こてきた 3 D-ADRES-Indoorの現場適用性の向の課題を打破し、実際に 1 F現場で有効活用

上に向け、必要な機能を調査・検討・整理可能とする改良を加えることが、後期プロ

し、主要項目を抽出する。尚、現場適用性のジェクトの主目標となる。

向上に当たっては、現場での環境情報の収集が前提となるため、その取得に係る研究開発－13－

RISTニュースNo．69（2023）も実施する他、その情報を基に実際に線源・幹システム」（ 以 下「3 D-ADRES-Indoor

線量率推定マップを迅速に現場にて出力する

FrontEnd」という。
）を開発し、その支援シことを目指す。具体的には、令和 5 年度内

ステムとして2つのシステム（詳細解析支援に、1F現場での計測実績のある事業者の支システム「3 D-ADRES-Indoor Pro」とデー

援の下、環境情報の試計測（モックアップ試

タ 管 理 支 援 シ ス テ ム「3 D-ADRES-Indoor

験：1Ｆ5号機を想定）を行い、令和 6 年度

BackEnd」）を併せて開発することとした（図に、実際に 2 号機および 3 号機の計測を実施

12参照）。この考え方は、これまで一元的にする。それと併せ、取得可能な計測情報を基開発を進めてきた 3 D-ADRES-Indoorを、そに、線源・線量率マップの作成と出力を現場の活用の場を考慮し、その特徴・役割毎に開にて可能とするシステムとするべく研究開発

発を先鋭化させ、現場でも、オフラインでのを行う。

詳細解析（特に 1 F事務本館棟での活用）で

尚、上記線源・線量マップの作成に当たっも、そして、データの複数部署での共有活用ては、3 D-ADRES-Indoorの核となる「線源も視野に入れて開発することにある。

逆推定エンジン」及び「空間線量率推定エン

以 上、 上 記「3D-ADRES-Indoor Front

ジン」を基に、1 F現場計測情報のインプッEnd」では、現場にて構造情報と放射線情報

ト後、数分レベルの計算速度で現場にてマッを取得後、迅速に線源・線量率マップを作成

プ作成が可能なシステムとすることを主要要するが、再計測による精度向上も目的として、件とした。これは、現場での作業時間が限定

1 F現場での情報収集技術を最適化するためされており、データ入力・推定・可視化までの遠隔計測技術の研究開発も併せて行う。
次に、2.の研究開発項目だが、1 F現場にの迅速さが求められるからである。
以上、本事業では、上記の現場にて迅速なて想定される様々な複雑環境へも対応可能と応答性を持ち高い現場適用性を有する「基するため、上記システムの高機能化に係る研図12
FrontEnd

本事業で開発するシステム（3D-ADRES-Indoor）（基幹システム）Pro（詳細解析支援システム）

BackEnd（データ管理支援システム）

観測指示点
ハイエンド
デスクトップPC

GPU搭載ノートPC

データストレージ

1F現場
 データ入力機能（遠隔＋マニュアル）

点群＋画像＋線量
サーフェスマップ（低解像度メッシュ）

1F新事務本館

1F新事務本館

 線源対策立案等機能（解析＋最適化）

 データ集約/アーカイブ機能

点群＋画像＋線量
3Dモデリング（3D-CAD) 簡易推定機能（線源逆推定＋線量推定）

 高精度推定機能（線源逆推定＋線量推定）

 簡易線源対策機能（線量推定）

 高精度線源対策機能（線量推定）

 データ転送機能

 FrontEnd支援/制御機能

図12

環境データセットの構成
ダッシュボードでの表示 データサーバー機能

3 D-ADRES-Indoor（プロトタイプ）から今期事業で開発するシステムへ－14－

RISTニュースNo．69（2023）

究開発を行う。その研究開発では、先ず、課シミュレーションを動作させることも想定

題抽出と概念設計を行い、各機能の要素試験されるが、1Fでの適用性を向上させるには、を通してその機能の評価を行う。その成果

可能な限り高速化を実現させ、PC等での利は、1.で開発するシステムに適宜反映させる用が必須であり、放射線シミュレーションの

一方、独自の技術としての成熟と将来の活用

サロゲーションモデルの構築（図13（b）参照）

も視野に入れた研究開発とする。2.の実際のが一つの解決手段となる。

実施項目を下記に記す。
（c）線源・線量推定解析の精度向上（a）1 F現場 3 Dデジタルモデル作成の効率化

本課題では、1.にて実施する 1 F 屋内の詳（b）線源・線量推定解析の高速化

細デジタル情報（構造及び線量等の情報）取（c）線源・線量推定解析の精度向上

得手段の効率化を目標とする研究開発を行（d）線源・線量推定解析の高機能化う。1 F 屋内構造は複雑であり、狭隘部や高所での構造情報や線量率情報の取得が求めら

以下では、上記 4 つの具体的研究開発の実れているが、線量が高く検出器を開発調整す

施内容とその実施方法を紹介する。

る必要がある他、遠隔操作による計測となる
ため、ロボット制御が必須となる。従って、（a）1F 現場 3 Dデジタルモデル作成の効率化

本課題では、1 F 屋内での有効な環境情報取本 課 題 で は、 取 得 し た 構 造（ 点 群 ） 情得性能向上のための研究開発を行う（図13

報 か ら 詳 細3D-CADモ デ リ ン グ を 行 う た（c）参照）。

めの研究開発を行う。1.にて開発整備する「3D-ADRES-Indoor Pro」 で は、1 F現 場 の（d）線源・線量推定解析の高機能化

詳細 3D-CAD モデルの使用を想定するが、1 F 現場での複雑環境の一つの課題として、その取得にあたっては、点群データを基に人例えば、計測作業等による現場立ち入りによ

手に依存する作業を経るため、多くの時間やり、擾乱が加わることで、屋内ダスト濃度が経費等のコストが必要となり、自動化が本事上昇するなどの現象が想定される。そのよう業だけでなく各方面（建築・土木等）から広なケースでは、搬入機器汚染が発生する原因

く求められている。従って、AI 等を活用し、となる他、本事業の主たる目標である作業者

自動化を図る研究開発を行う。最終的には、の被ばく評価に対し、追加評価（内部被ばく

BIMデータ作成を目標にしている（図13（a）

が主となる）
が必要になると考えられる。従っ参照）。

て、当該課題では、重要な 1 F 現場の解析対象にもなりうると考えられるダスト挙動予測（b）線源・線量推定解析の高速化の研究開発を実施する（図13（d）参照）。

1.で開発整備する詳細解析支援システム「3D-ADRES-Indoor Pro」では、線源・線量

6 ．まとめ率の高精度マップを出力する他、線源対策や本事業の目的は、廃炉現場で作業者の被ば被ばく評価を実施するため、各解析プロセス

く低減を図るという最も重要な課題の解決ににて、放射線のシミュレーションを繰り返し当たって、最新のデジタル技術を適用するこ行う必要がある。その際、高い精度を得るにとで、最適な解決策を提示することにある。

は、計算時間がかかるシミュレーションが必

尚、その目的達成に当たっては、当初（前要となる。従って、ハイエンド計算機で上記

期プロジェクト）、最小限のモニタリングの－15－

RISTニュースNo．69（2023）

下、線源を逆推定する技術の開発が求められ研究開発に取り組む。

たが、機械学習技術の一つであるLASSOの以上、本稿を通じて記したように、廃炉現派生モデルを適用することで、複雑な構造物

場では、特有の制約も多く、研究開発成果のを多数含むような原子炉建屋内においても、活用は容易ではないが、高い放射線量という精度の高い逆推定が可能であることが分かっ

目に見えない厳しい環境下にて、危険を避けた。この成果を活かし、後期プロジェクトでかつ作業コストを最適化するには、デジタ

は、開発した逆推定技術を現場でも有効に活

ル技術の活用は必須と考えられる。私たち用可能とするためのシステム開発を実施す

JAEA及び関係する技術者は、この機会を充る。また、現場での有効活用という目的を達分に活かし、新たなデジタル技術を創出し、成するための課題を抽出し、それらを解決す

廃炉への活用を通して、広く、産業界での活るため、 4 つの研究開発項目を設け、各々の用も可能な技術への展開をも視野に入れ、日(a) 1F現場3Dデジタルモデル作成の効率化(b) 線源・線量推定解析の高速化(c) 線源・線量推定解析の精度向上(d) 線源・線量推定解析の高機能化

Presentation ZIPPERMAST,
13 July 2022

図13

後期プロジェクトb.チームの 4 つの研究開発の柱－16－

RISTニュース［ 3 ］ Machida

本の産業力向上を目指し研究開発を進めていM,

etNo．69（2023）

al., “LASSO

reconstruction scheme to predict

く。

radioactive source distributions
inside reactor building rooms;

謝辞
本事業を実施するに当たり、本事業の共同

Practical applications”, Proceedings

実施者である東電とは、定期的にミーティン

of Waste Management Symposia

グを行い、情報交換を進めてきた。東電の高2023 (WM2023) (Internet).
［4］ Aoki

平史郎グループマネージャ、松浦英生グルー

Y,

et

al.,

“LASSO

プマネージャ、大浦正利氏、高崎新氏、一場

reconstruction scheme to predict

氏との議論に感謝する。本事業では、適宜、radioactive source distributions

有識者との会合を持ち、ご意見をいただきな

inside reactor building rooms;

がら進めている。前期プロジェクト有識者でEvaluation activities”, Proceedingsある東京大学淺間一教授、京都大学小山田耕of Waste Management Symposia

二教授及び東京都市大学河原林順教授からの2023 (WM2023) (Internet).
［5］ Suzuki

適切なご意見に感謝する。また、開発項目のM,

etal., “LASSO

検証に際し、JAEAの原子炉施設 JMTRの環

reconstruction scheme to predict

境を利用している。大洗研究所・材料試験炉

radioactive source distributions

部土谷邦彦部長を始めとするスタッフ一同のinside reactor building rooms;

ご協力に感謝する。さらに、
JAEAのスーパー

Outlineコンピュータやハイエンド計算機を利用してProceedings of Waste Management

いる。システム計算科学センタースタッフ一

Symposia 2023 (WM2023) (Internet).

同のご協力に感謝する。前期プロジェクトで［ 6 ］ 山田進他、「原子炉建屋内環境での放

は、
（株）
CTC、
（株）サイバネットシステム、

射線源逆推定に向けた改良型 Fused（株）みずほ総研、（株）ESRIジャパンの方々

LASSO の開発」(submitted).

のご協力にも感謝する。
最後に、
前期プロジェ

［ 7 ］ 町田昌彦他、「１F廃炉に向けた放射

クトのテーマb.の川端邦明リーダー、c.の伊線源の逆推定及び線源対策に係るデ

藤倫太郎リーダー他のメンバー一同及び基礎

ジタル技術の研究開発─3D-ADRES-

工センター・高橋史明GL他、メンバー一同

Indoor：デジタル技術を集約するプのご協力に感謝する。

ラットフォームの開発状況─」RIST

of

R&D

project”,

ニュース No.68 (2022).
［ 8 ］ Shi W, et al., “Inverse estimation

参考文献

scheme［ 1 ］ 例：染田貴志他、「ITエンジニアのたofradioactive

sourceinsidebuilding

めのスパースモデリング入門」（株）

distributions

翔泳社（2021）.

rooms based on monitoring air［ 2 ］ Shi W, et al.,“LASSO reconstruction

dose rates using LASSO: Theory

scheme to predict radioactive sourceand demonstration”, Progress in

distributions inside reactor building

Nuclear Energy, 2023,162:104792.

rooms; Theory & demonstration”,［ 9 ］ Shi W, et al.,“LASSO reconstruction

Proceedings of Waste Management

schemeSymposia 2023 (WM2023) (Internet),

distributions inside reactor building
－17－

for

radioactive

sourceRISTニュースNo．69（2023）

rooms with spectral information andsignal reconstruction from random

multi-radionuclide contaminatedprojections: Universal encoding

situations”, Annals of Nuclear

strategies?”, IEEE transactions

Energy, 2023, 184:109686.

on information theory, 2006, 52(12):［10］ Candes E J, Tao T.“Near-optimal

5406-5425.

－18－