三菱重工技報 VOL.43 NO.1: 2006

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特集論

原子力防災支援システムの開発

文

Development of Nuclear Preparedness
Support System糠 塚 重 裕＊1

Shigehiro Nukatsuka

山岸誠

＊3

Makoto Yamagishi

1．はじめ

渡 邊 長 深＊1

工 藤 清 一＊2

＊4

岡 林 一 木＊5

Osami Watanabe

大 場 良 二Seiichi Kudou

Ryohji Ohba

Kazuki Okabayashi

る．このシステムはパソコンを活用したシンプルな構に成とし，三次元気流分布など計算時間を要する解析に原子力緊急事態とは原子力発電所などの施設から放は並列計算処理により時間短縮を図っている．各サブ

射性物質や放射線が異常に施設外へ放出される事態をシステムの処理フローを図２に示す．

いう．原子力緊急事態発生時，施設者は図１に示すよ① 情報収集・判断システム（AIPS）

うに，事故の発生とその後の状況を速やかに国と自治データ収集，プラント状態の表示，及び事故の体に報告しなければならない．さらに事故の分析と進起因事象の判定を実行する．データには発電所状態展，並びに周辺環境への影響を予測・評価し，その情データ（プラントパラメータ），周辺モニタ（環境報を提供することが必要になる．

パラメータ），風向，風速などの気象データ等が含

このような事態で施設者の原子力防災活動を支援

まれ，これら収集されたデータを簡単かつ明瞭な形し，かつ施設者の防災要員の意思決定や判断を支援

式で図３に示すように表示する．さらに，収集されするためのツールとして原子力緊急時対応システムた発電所状態データとあらかじめ用意された知識（MEASURES：Multiple Radiological Emergency

データに基づく事故診断テーブルから，例えば配管

Assistance System for Urgent Response）を開発した．

が破断したというような，事故として何が起こった

原子力緊急時対応で重要なことは，的確に事故状態のかという起因事象を同定する．

を分析し，迅速に事象進展を把握し，正確に周辺環境② 事象進展表示システム（ACIS）① による起因事象診断に基づいて，イベントツの影響を予測し，地域住民の安全を確保することであリー検索法により今後の事象進展を迅速に推論し，る．

2．MEASURES システムの構成
MEASURES の機能と処理フロー

MEASURES は原子力緊急時の効果的な対応を支プラントパラメータ援するために，以下の４つのサブシステムを備えてい環境パラメータ
基本システムAccident Identification and Processing System

情報収集・判断システム（AIPS）

原子力防災対策本部

事象情報

現地災害対策本部

基本システムAccident Course Interence System

事象進展表示システム（ACIS）

オフサイトセンター

国拡張システム
Accident Simulation Analysis System

事故模擬解析システム（ASAS）

ソースターム

広域気象予測情報
基本システム

発電所

Environmental Dose Projection System

周辺被ばく予測システム（EDPS）

事故の特定
事故の進展
周辺環境への影響予測・評価

図１
＊1
＊2

周辺被ばく線量予測

図２

緊急時体制の基本概念

原子力事業本部原子力技術センター原子炉安全技術部主席
原子力事業本部原子力技術センター原子炉安全技術部放射線安全技術課主席＊3

MEASURES の各サブシステムの処理フロー

原子力事業本部原子力技術センター原子炉安全技術部信頼性技術課主席＊4
技術本部長崎研究所所長室技監・主幹 工博＊5
技術本部長崎研究所流体研究室主席 博（工）

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図３

発電所情報の表示例

図４

放射性物質の放出開始時刻，放出継続時間や放出率されている．② はイベントツリー上に事故事象の温 (℃)に解析され，推論のためのデータベースとして格納

2010

進展状態を表示する．の推論を担当しているが，③ は最適評価解析プロ向（度）グラムを使用し，より現実的に，正確に事象進展と風

360
270

放出放射能量の推論を実行することを目的として性物質の拡散状態及び放射性物質の濃度変化，線量速（m/s）④ は発電所を中心とした気流状態の変動と放射報データを使用し，さらに気象力学モデルや非定常三次元拡散モデルを採用することにより，精緻な予1510：解析値：実測値

5015:00 18:00 21:00 0:00 3:00 6:00 9:00 12:00率分布などを迅速に正確に予測するシステムである．GPV（Grid Point Value）データなどの気象予

90015:00 18:00 21:00 0:00 3:00 6:00 9:00 12:00

風④ 周辺被ばく予測システム（EDPS）

：解析値
：実測値

180

いる．このシステムは事故の初期段階から解析を連続的に正確に実行することができる．

：解析値
：実測値

0
15:00 18:00 21:00 0:00 3:00 6:00 9:00 12:00③ 事故模擬解析システム（ASAS）② は事前に解析されたデータに基づく事象進展

放射性雲移行挙動の動画表示例

30

気を評価する．事象進展や放出放射能量データは事前

9

図５

アメダス（実測値）と MEASURES（予測値）の比較（福井県大飯地点）
平成 13 年５月 29 日〜５月 30 日．

測を得ることを可能にしている．さらに，発電所からの放出量や核種の種類は ②，③ からの結果を自このような予測結果を正確，かつ短時間で提供する

動的に利用するか，又は手動でそれらのデータを与ため，三次元気流分布など計算時間を要する解析には，えることことができる．④ は風速ベクトル図，空図６に示す計算領域を徐々に絞り込む多重格子法の採気中濃度分布，地表沈着量分布，線量率分布，積算用や並列計算処理により時間短縮を図っている．

線量分布を表示する．また図４に示すようにプルー
ム移行挙動アニメーションなどを表示することができる．

3．MEASURES の特徴
MEASURES は，周辺被ばく予測のみならず，原気象庁の地域気象観測システムであるアメダス（実子力緊急時対応支援や意思決定に必要とされる独立し測値）と MEASURES（予測値）の比較を図５に示す．

たサブシステムを統合化し，一体化した運用ができる

日時を指定して事前に解析された MEASURES の予システム構成となっている一方，個別サブシステムを測解析結果（観測点での気温，風向，及び風速の時間単独運用することもできるシステム構成となってい変化）は実際に観測された気象観測データ（アメダス）る．さらに，各システムの連携により，一人でも操作と良い一致を示している．

が可能であるとともに，中央制御盤のヒューマンマ

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1097/07/02．

02：00−3−4−5−6−7−85

60.17510 km（60×60）

2.5 km（58×50）

0.83 km（74×68）

大領域

中領域

小領域

図６78

9 10

1.1

計算領域を徐々に絞り込む多重格子法の概念

シーンインターフェイス設計技術を生かした視認性・環境影響予測評価を迅速，かつ正確に実行することが操作性に優れたユーザインターフェースを採用してい可能となり，原子力緊急時対応のみならず，有害ガスる．また，拡張性を考慮し，各種解析コード類の組みの拡散や各種公害などの被害予測など多方面への応用込みが容易になるよう設計されている．

が可能となった．

4．防災活動への適用
MEASURES は原子力緊急対応時の原子力防災活動の支援を目的として開発したが，原子力事故以外の
国，自治体による総合防災訓練，発電所内の防災訓練，防災要員の日常訓練などに活用し，事故想定に基づいた実効性のある訓練を実現することができる．

5．おわり

参 考 文 献（1）S. TRINICASTELLI, et al., Turbulence Closure
Models and Application in RAMS, Environmental
Fluid Mechanics（2005）5:169-192（2） 気 象 状 況 予 測 手 法， 特 許 第 3712654 号，US6，853, 924B2（3）拡散物質の拡散状況予測手法および拡散状況予測システム，特開 2003-196574 号に並列計算処理コンピュータシステムを利用して，MEASURES と称する原子力緊急時対応システムを開発した．MEASURES には気象力学モデルが採用されており，精度良く詳細な環境影響を予測するため三次元気流分布解析を行うが，解析時間がかかるとい

糠塚重裕

渡邊長深

工藤清一

山岸誠

大場良二

岡林一木

う難点があった．このため，予測システムとしての応用が困難であった．解析時間短縮を図るため，並列計算処理コンピュータシステムの採用，さらに多重格子法などの採用により大幅な解析時間の短縮を図ることに成功した．このことにより，三次元気流分布解析と