１ 福島第一原子力発電所事故の対処に係る研究開発
英知を結集し 1F の廃止措置と福島の環境回復に役立つ研究成果を目指す
福島総合環境情報サイト

第2棟

ガンマ線スペクトロメータ

根拠情報Q&Aサイト
放射性物質モニタリング
データの情報公開サイト

模擬鉄セル

模擬グローブボックス

解析事例サイト

施設管理棟

第1棟

<1F 敷地隣接 >大熊分析・研究センター（完成予想図）

将来の福島の姿を科学的な根拠に基づき、思い描
き、議論することができるように、福島の現状に関する科学的な知見を提供

液体シンチレーションカウンタ

https://fukushima.jaea.go.jp/ceis/

施設管理棟のワークショップ
福島環境安全センター
南相馬市
国見町

福島事務所
福島市
喜多方市

西会津町

湯川村
会津坂下町

新地町

桑折町
伊達市

飯舘村

北塩原村

只見町

柳津町

大玉村

福島環境安全センター
三春町

葛尾村

小野町

玉川村

廃炉作業の検討に資するため、1Fの各号機のデータを整備中

檜枝岐村

泉崎村

中島村

白河市

石川町

古殿町

浅川町

いわき市

鮫川村

棚倉町

矢祭町

図 1-1

広野町

平田村

楢葉遠隔技術開発センター
楢葉町
西郷村

富岡町

楢葉町

鏡石町
矢吹町

作業者訓練を行うためのVRシステム

大熊町

川内村

須賀川市

天栄村

浪江町
双葉町

田村市

三春町

郡山市

会津美里町

昭和村

南会津町

第 1 棟建設の様子（2019 年７月撮影）

南相馬市

磐梯町

会津若松市

下郷町

東京電力福島第一
原子力発電所
（1F）

猪苗代町

本宮市
三島町
金山町

相馬市

福島市

いわき事務所
いわき市

廃炉国際共同
研究センター
富岡町

廃炉国際共同研究センターの国際共同研究棟にて連携ラボラトリを開設する予定

福島県における研究開発の現場と活動状況

東京電力福島第一原子力発電所（1F）の事故以降、原子力機構は我が国で唯一の原子力に関する総合的な研究開発機関として、1F の廃止措置及び福島の環境回復に係る研究開発を四つのセンターを中心に取り組んでいます（図 1-1）。
廃止措置に関しては、廃炉国際共同研究センターを中心に、燃料デブリ取出しに向けて、炉内における燃料デブ
リ等の分布状況を把握するための検討（トピックス 1-1）を進めてきました。さらに燃料デブリの特性を把握するために、シミュレーションによる機械的特性評価（トピックス 1-2）や硬化の要因となるホウ素の挙動を明らかにする実験（トピックス 1-3）等を実施しています。取出し作業時における放射線管理の観点から、デブリの臨界評価手法を整備（トピックス 1-4）するとともに、温湿度の管理がなされていない 1F 内においても信頼性を持って α 線のモニタを可能とする測定器の開発（トピックス 1-5）も進めています。また、これまでの廃止措置作業に伴って発生した液体や固体状の放射性廃棄物の保管、処理、処分、再生利用に向けた検討（トピックス 1-6 ～ 1-9）も進めています。2019 年度から、幅広い分野から人材を集め、大学や民間企業と緊密に連携するラボラトリを開設し、1F 廃止措置を支える人材の育成と英知の集結をさらに加速する予定です（図 1-1 右下）。
遠隔操作機器・装置による実証試験等を実施する楢葉遠隔技術開発センターにおいては、作業者訓練を行
うための最新のバーチャルリアリティ（VR）システム（図 1-1 左下）の整備や廃止措置のためのロボットシミュ
レータの開発（トピックス 1-10）等を進めています。さらに、1F 廃止措置に取り組む外部利用の施設としても位置づけられており、国際廃炉研究開発機構（IRID）による原子炉格納容器内水循環システムのバウンダリ有効性確認試験等も実施されています。

燃料デブリや様々な放射性廃棄物の分析・研究を行う
大熊分析・研究センターは、現在、低、中線量のがれき類、水処理二次廃棄物等の分析を行う第 1 棟の建設及び燃料
デブリ等の分析を行う第 2 棟の詳細設計を進めています。
施設管理棟のワークショップでは、将来の分析作業につなげるための教育訓練を行っています（図 1-1 右上）。
これら三つのセンターは、福島イノベーション・コース
ト構想の一翼を担う廃炉関連施設とされ、研究開発を通じて 1F の廃止措置に貢献していきます。
福島環境安全センターでは、環境回復に関する研究開発に取り組んでいます。環境中での放射性物質の移動挙動解明・予測を目指す環境動態研究では、予測のカギを握る河川への放射性セシウムの溶出挙動について、河川
中濃度の減少傾向（トピックス 1-11）と流域水循環モデ
ルによる解析（トピックス 1-12）から、現象理解を進めるとともに、川や池底中のセシウム分布の迅速評価技術を開発しました（トピックス 1-13）。海洋では、蛇行する潮流の影響で放射性物質が深層に急激に沈み込む新現象を見いだしました（トピックス 1-14）。環境中での放射性物質分布状況の迅速評価手法確立を目指す環境モニタリ
ング・マッピング技術開発では、無人ヘリ測定への逆問
題解析手法の適用（トピックス 1-15）を進め、特定復興再生拠点の被ばく評価の精細化（トピックス 1-16）につなげました。また、複雑な居住環境の空間線量率分布の予測手法を開発しました（トピックス 1-17）。これらの研究
開発成果を分かりやすく提供し（図 1-1 左上）、自治体等での施策検討や安全・安心感醸成に貢献していきます。
福島研究開発部門は、今後とも国内外の英知を結集し、1F の廃止措置や環境回復のための研究成果を生み出し発
信していきます。また、地域の企業や研究・教育機関などとネットワークを構築することにより、地域産業の活性化や人材育成につなげ、福島復興に貢献していきます。
原子力機構の研究開発成果

2019-2011福島第一原子力発電所事故の対処に係る研究開発

1- 1

事故後の圧力容器・格納容器内の状態を推定する－総合的な炉内状況把握の高度化－（a）試験中（プラズマにより試験体上部を加熱）
3分後（b）プラズマ加熱後の試験体外観
残留燃料棒及びその残骸

100 ℃
模擬燃料

酸化物デブリ（多孔質）
粒子状デブリ

チャネルボックス

燃料デブリ（金属を多く含む）

制御棒

21分後

模擬燃料

1500 ℃

コンクリート混合デブリ
CRGT
破損した CRGT

温

CRD

制御棒の溶融度

CRD（内部にデブリ）

上

23分後

シュラウド

1700 ℃

ペレット
RPV 破損口

昇チャネルボックスの溶融上部タイプレート
堆積物（材質不明）
39分後

2330 ℃以上

模擬燃料の溶融
一点鎖線は圧力容器内・ペデスタル内の状態が非対称であることを表現

図 1-2 模擬燃料集合体破損試験
二酸化ウランの代わりにジルコニアのペレットを用いた模擬燃料
集合体の上部をプラズマにより加熱しました。
（a）融点が低い順に下方向に物質が流れる挙動が観察されました。
（b）溶融温度近くまで模擬燃料が柱状の形状を保つことが確認されました。

図 1-3 1F2 号機の炉内状況推定図
視覚的に分かりやすい燃料デブリ分布の推定図を作成しました。図 1-2 で得られた成果は、下部プレナム残留燃料性状の推定に活用されています。

東京電力福島第一原子力発電所（1F）の廃止措置において、原子炉内の燃料デブリや核分裂生成物等の状況を推定・把握することが必要です。しかし、事故後の原
子炉は高線量下にあって内部を直接観察することが困難であり、原子炉容器（RPV）や格納容器（PCV）内の状況を把握することは容易ではありません。また、1Fの 1 ～ 3 号機は、津波により冷却機能を喪失しただけ
ではなく、直流電源の喪失により計測器の測定値の取得が困難となったため、事故進展そのものに関する情報が不足していることも状況の把握を難しくしています。このような事故時の情報の不足を補う上では、TMI 事故の経験やこれを踏まえた試験などの知見を活かしたシ
ビアアクシデント（SA）解析コードの適用が有効です。
しかし、1F は沸騰水型軽水炉（BWR）であり、TMIの加圧水型軽水炉（PWR）と比べて、燃料集合体や下部プレナムの構造や配置が複雑であること等により、不確かさが大きいことが知られています。
そこで、「総合的な炉内状況把握の高度化」プロジェ
クトにおいて、BWR の炉心構造を模擬した燃料集合体（実機燃料ペレットの UO2 を ZrO2 で模擬）を高温のプラズマにより加熱し、1F 事故時における炉心物質の崩
壊・溶融・移行挙動を把握するための試験を行いました（図 1-2）。この試験では、これまでの BWR 体系を模擬した試験の多くで達成できなかった酸化物溶融温度以上の加熱を実現し、1F 事故時における炉心物質移行初期の軸方向温度勾配を再現しました。試験結果より、高温化した炉心燃料は部分的な閉塞を形成するものの、溶融温度近くまで柱状の形状を保つこと、試験対象領域全体
をみると蒸気などガスの透過性を有することが明らかとなりました。この燃料崩壊やガス透過性は SA 解析コー
ドの大きな不確かさ要因となっていましたが、今回の試験からの知見で大きく改善されました。また、事故時に
1F プラントから得た貴重な測定データを詳細に分析し、そこから得られた知見を、このプラズマ加熱試験の結果、
SA 解析コードの予測及び最新の内部調査から得られたそれぞれの結果と照らし合わせることで、各号機の事故
進展挙動を分析・評価し、事故後の炉内状況を推定しました。図 1-3 は 2 号機について、事故後の炉内状況の推定を視覚的に分かりやすい図（炉内状況推定図）として作成したものです。
プロジェクト終了後は、1F 内部調査による最新情報を反映しつつ、炉内状況推定図の各号機・領域の高度化に資する研究を実施しています。こうした取組みを通じて 1F の事故後の状態把握を進め、燃料デブリ取出しに役立てていきたいと考えています。
本研究は、経済産業省資源エネルギー庁の平成 27 年度
補正予算「廃炉・汚染水対策事業費補助金（総合的な炉内状況把握の高度化）」により得られた成果です。

●参考文献

Yamashita, T. et al., The CMMR Program: BWR Core Degradation in the CMMR-4 Test, Proceedings of the 9th European Review
Meeting on Severe Accident Research (ERMSAR 2019), Prague, Czech Republic, 2019, 012, 13p.

12

原子力機構の研究開発成果

2019-20

福島第一原子力発電所事故の対処に係る研究開発

1- 2

溶融燃料（燃料デブリ）の硬さを計算で明らかにする－第一原理計算による燃料デブリの機械的特性評価－

1.2
1.0
ヤング率の比

0.8
0.6
0.4
0.2
0

実験値
計算値
0

20

40

60

80

100

ジルコニウムの割合（%）

図 1-4 ウラン・ジルコニウム酸化物の結晶構造
実際の計算に用いたウラン・ジルコニウム酸化物の結晶構造の（ ）がジルコニウム、（ ）一つを示しています。
（ ）はウラン、が酸素原子に対応していて、ウラン原子 24 個、ジルコニウム
9 個、酸素 64 個からできています。

図 1-5 ウラン・ジルコニウム酸化物のヤング率の比
横軸はウランとジルコニウムの合計のうち、どれだけジルコニ
ウムが占めているかを表しています。縦軸はジルコニウムの割合が 0 のときと比較したヤング率の相対比を示しています。
● が実験結果、 が計算結果です。ジルコニウムの割合が25% の付近で最小値を取る実験値の振る舞いを、計算結果が再現しているのが分かります。

東京電力福島第一原子力発電所（1F）では、溶融した燃料が固まってできた燃料デブリの取出しが重要な課題となっています。デブリを安全に取り出すためには硬さや弾性係数、破壊靭性などの機械的特性を明らかにする必要があります。しかし、実際の燃料デブリの性状ははっきりしておらず、模擬的な燃料デブリを作成して機械的特性を調べる必要があります。
この場合、デブリの詳細な成分が分かっていないた
め、たくさんの種類の模擬デブリを作成して実験を行わなければならず、時間的にも費用的にも大きなコストが必要となります。これに対して、もし、数値シミュレー
ションで燃料デブリの機械的特性を評価できれば、大きなコスト削減となり、デブリ取出しを効率化できる可能性があります。このような状況を受けて、燃料デブリの主成分であるウラン・ジルコニウム酸化物（図 1-4）の機械特性を原子レベルのシミュレーションによって評価することに挑戦しました。シミュレーションには第一原
理計算と呼ばれる経験的なパラメータを必要としない信頼性の高い方法を用いました。

図 1-5 にウラン・ジルコニウム酸化物の弾性係数の一種であるヤング率の計算結果を示してあります。この図から分かるように、ヤング率はジルコニウムの割合
が 25% までは減少し、その後再び増加する振る舞いが実験で報告されていました。私たちの計算結果でも同じように 25% 付近で最小値を取ることが確認できました。
シミュレーションの結果を解析すると、酸素原子の配置の歪みが 25% で最も大きくなり、その歪みのためにヤング率が減少していることが分かりました。このようにシミュレーションでは、物性値の評価のみならず、その原因の解明も行うことが可能です。
今回、燃料デブリの機械的特性に注目し、原子レベルのシミュレーションによって評価することに成功しました。しかしながら、デブリ取出しのためには弾性係数以外の機械的特性など、様々な情報が必要となります。
これらの情報の多くは実験で確かめなければならないでしょうが、シミュレーション技術を生かして実験を支援
していくことで、デブリの取出しを始めとする 1F の廃止措置に貢献していきたいと考えています。

●参考文献

Itakura, M., Nakamura, H. et al., First-Principles Calculation of Mechanical Properties of Simulated Debris ZrxU1-xO2, Journal of
Nuclear Science and Technology, vol.56, issues 9-10, 2019, p.915–921.
原子力機構の研究開発成果

2019-2013福島第一原子力発電所事故の対処に係る研究開発

1- 3

事故時の制御棒破損を解明する－事故時のホウ素のふるまいの解明－
試験体上部制御棒ブレード断面図

試験体上部

装荷時の B4C 粉末（中性子吸収材）
SS316L（制御棒ブレードシース）
SS304L（中性子吸収棒）

試験体上部制御棒ブレード立体図
Crリッチホウ炭化物相

溶解したB4C粉末
B4CとSS304Lの溶解物

溶解開始温度= 共晶温度 ≈ 1174 ℃

B4C、SS304LとSS316Lの溶解物
SS316L溶解物

試験体下部

中性子吸収棒とホウ素の反応及びホウ素の拡散

試験前

中性子吸収棒の溶解と、溶解物の制御棒ブレー
ドシースへの接触

制御棒ブレード
シースの局所的な溶解

Fe を含む
溶解物の移行

ホウ素と炭素の濃縮に伴う（Fe, Cr）
溶解と再凝固

試験体上部にて上記の反応が生じる温度<1174 ℃→
≈1190 ℃ →≈1200 ℃ → 1220…1400 ℃ → 1400 ℃ → ?

試験後

図 1-6 制御棒ブレード試験体外観
BWR 燃料集合体の一部を模擬しています。試験後、制御棒ブレードの完全な溶解は無く、上部の溶解物が下部で凝固し、チャンネルボックス間の隙間を閉塞して
いました。

激しく酸化
した部分

上部で生じた溶解物は試験体下部へ移行していく

図 1-7 事故初期過程における制御棒ブレード破損進展メカニズム
事故時においては、炭化ホウ素（B4C）は中性子吸収棒材内に拡散し、接触面における局所の組成を変化させます。ホウ素の濃度の増加に伴い、接触側に Fe リッチホウ炭
化物を、その外側に Cr リッチホウ炭化物を形成します。

東京電力福島第一原子力発電所（1F）原子炉の制御材として使用されている炭化ホウ素（B4C）は、事故が発生した場合、中性子吸収棒材のステンレス鋼（SS）と共晶反応し液化します。その溶解物は中性子吸収棒材に含まれるクロム（Cr）やチャンネルボックス材のジルコ
ニウム（Zr）とともに凝固し、非常に硬い凝固物を形成する可能性があります。また、高温で水蒸気と反応した
B4C はエアロゾル（B2O3）として蒸発し、セシウム（Cs）
やヨウ素（I）といった核分裂生成物の化学反応挙動に影響を及ぼす可能性があります。これらのため、制御棒
ブレードの破損に伴うこれらのホウ素の挙動を理解する
ことは、1F 廃止措置を進めるために重要となります。
事故時の制御棒ブレード破損挙動を調査するため、
模擬燃料集合体（長さ約 1.2 m）に対して、昇温速度（～ 1 ℃/s）や水蒸気流量（～ 50 g/min）、試験体軸方向
温度勾配（～ 500 ℃ /m）を変化させて加熱試験可能な装置（Large-scale Equipment for Investigation of Severe
Accidents in Nuclear reactors：LEISAN）を整備しました。
本研究では、1F2 号機のプラントデータを基に、事故初期過程を概略評価し、設定した試験条件にて、制御棒ブレード破損試験を行い、制御棒ブレード破損に伴うホウ素の挙動を調査しました。
試験の結果、試験体上部では、B4C と SS の溶解は確認できましたが、温度 1500 ℃でも制御棒ブレードは完全に溶解破損せず、中性子吸収棒は初期の B4C 粉末●参考文献

制御棒ブレードシースより流出した溶解物を保持していることが分かりました（図 1-6）
。図 1-7に水蒸気枯渇条件下での事故初期過程における制御棒ブ
レード破損進展メカニズムのイメージを示します。試験
体上部では、1200 ℃近傍で B4C と SS の共晶が生じ、溶解物が試験体下部へ移行を開始します。そのときの試
験体下部（図 1-6 中の試験体下部凝固閉塞部分）の温度は 900 ℃近傍であり、ここで上部溶解物の凝固閉塞が開始したと考えています。
試験後試験体の元素分析より、B4C は SS と接触し、反応で生じた溶解物は B4C 粉末側に Fe リッチホウ炭
化物を、外表面側に Fe を含有する Cr リッチホウ炭化物を形成することが明らかとなりました（図 1-7）。
Cr リッチホウ炭化物は B4C 粉末を包み込むことで中性子吸収棒からのホウ素の放出を抑えるため、エアロゾルの発生が抑制されることが考えられました。
試験後試験体の特徴としては、制御棒ブレード上部の残存物は脆く壊れやすい一方で、ブレード上部から流出した溶解物が試験体下部で凝固したものは非常に硬く頑強であったため、今後のデブリ取出しにあたっては取出し機器選定時の課題になることが予想されました。
本研究は、経済産業省資源エネルギー庁からの受託
研究「平成 29 年度原子力の安全性向上に資する共通基盤整備のための技術開発事業（シビアアクシデント時の燃料破損・溶融過程解析手法の高度化）」の成果の一部です。

Pshenichnikov, A. et al., Features of a Control Blade Degradation Observed In Situ during Severe Accidents in Boiling Water Reactors,
Journal of Nuclear Science and Technology, vol.56, issue 5, 2019, p.440-453.

14

原子力機構の研究開発成果

2019-20

福島第一原子力発電所事故の対処に係る研究開発

1- 4

燃料デブリの臨界性に対する不確かさを評価する－乱雑な物質分布を考慮した臨界計算手法の開発－

図 1-8 仮想的な燃料デブリを含む体系
内側の燃料デブリ領域は一辺が 100 cm の立方体で、その外側を厚さ 20 cm のコンクリートが覆っている体系です。
燃料デブリを二つの物質が入り混じったものとして表現することができます。茶色の部分は片方の物質が 100%、
青色はもう片方の物質が 100% となる領域を示しています。

東京電力福島第一原子力発電所事故では、核燃料が溶融し、鉄やコンクリートなどの構造材を巻き込んだ燃料デブリが生じていると考えられています。廃炉作業の燃料デブリ取出しに際しては、臨界安全の観点から、燃料デブリの臨界性をコンピュータ解析によりあらかじめ推定することが重要です。従来のコンピュータプログラム
では、均一とみなせるまで物質領域を分割しモデル化しますが、燃料デブリの場合、核燃料と構造材が複雑に入り混じり、組成が連続的に分布していると考えられます。
また、従来の解析では全ての領域において組成が既知である必要がありますが、燃料デブリに対してそれを知ることは困難です。
私たちは、ワイエルシュトラス関数を用いて連続的に組成が分布する体系をコンピュータプログラムで計算する手法を開発しました。解析者は、組成の平均値とその不確かさを決めるパラメータと、乱雑さの度合いを決めるパラメータを入力するだけで、図 1-8 に示されるような体系を作り出すことができます。この手法では、燃料デブリを二つの物質が入り混じったものとして表現することができます。例えば、片方の物質を核燃料、もう片方の物質をコンクリートとして、それらの物質が連続的に入り混じる様子を表現することができます。この体
系は確率的に生成されるので、生成するたびに異なる組
成分布になります。各々の体系・組成分布をレプリカと呼び、複数のレプリカに対して臨界性を計算し統計処理をすれば、組成分布が不明なことによる不確かさを

1.00
0.98
臨界性

物質の混合割合

1.0
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0.0
‑0.1
‑0.2
‑0.3
‑0.4
‑0.5
‑0.6
‑0.7
‑0.8
‑0.9
‑1.0

0.96
0.94
0.92

0

20

40

60

80

100

レプリカ番号

図 1-9 仮想的な燃料デブリを含む体系に対する臨界性のゆらぎ
燃料デブリは核燃料とコンクリートの混合物（混合比 1：7）の中に平均で 20% のステンレス鋼が混合しているものとしました。
燃料デブリ内でステンレス鋼は 0% ～ 40% の範囲で連続的に変動するものとして臨界性を計算しました。 線は組成分布が均一であると仮定したときの臨界性（=0.9562）です。

計算することができます。
図 1-9 は、仮想的な燃料デブリを含む体系に対してレプリカを 100 個生成し、臨界性を計算したもので、臨界性がばらつく幅（ゆらぎ）を示した図です。燃料
デブリは核燃料とコンクリートの混合物（混合比 1:7）の中に平均で 20% のステンレス鋼が混合しているものとしました。燃料デブリ内で、ステンレス鋼は 0% ～
40% の範囲で乱雑かつ連続的に変動すると仮定しています。図 1-8 において茶色（目盛り 1.0）が核燃料とコンクリート混合物のみの部分、青色（目盛り -1.0）が混合物にステンレス鋼が 40% 含まれた部分になります。
図 1-9 の━線で示した値は、燃料デブリの組成が空間的に一定であると仮定し、計算した臨界性を示しています。
この図から分かるようにステンレス鋼の分布によっては臨界性が 0.98 になることもあり、従来の均一分布を仮定した臨界性の評価だけでなく、不均一な分布によって生じる臨界性の不確かさを評価することが重要です。
今後は、ボクセル体系を重ね合わせた計算手法の開発や、三つ以上の物質を混合できるように拡張し、想定される様々な体系に対応する予定です。また、開発した手法を汎用的かつ柔軟に利用できるように新しいモンテ
カルロソルバーも現在開発しています。
本研究は、原子力規制委員会原子力規制庁からの受託研究「原子力施設等防災対策等委託費（東京電力福島
第一原子力発電所燃料デブリの臨界評価手法の整備）事
業」（平成 27 ～ 30 年度）の成果の一部です。

●参考文献

Ueki, T., Monte Carlo Criticality Analysis under Material Distribution Uncertainty, Journal of Nuclear Science and Technology, vol.54,
issue 3, 2017, p.267–279.
Nagaya, Y. et al., SOLOMON: a Monte Carlo Solver for Criticality Safety Analysis, Proceedings of 11th International Conference on
Nuclear Criticality Safety (ICNC 2019), Paris, France, 2019, 9p.
原子力機構の研究開発成果

2019-2015

福島第一原子力発電所事故の対処に係る研究開発

1- 5

建屋内に浮遊する核燃料物質を測定する－ GPS シンチレータプレートを用いた高信頼α線用ダストモニタの開発－

（a）

（b）
GPSシンチレータプレート

光電子増倍管ノズル

光電子増倍管暗箱

ダストサンプラGPSシンチレータ
プレート
ノズル

5 mm

空気ろ紙

光電子増倍管

空気の流れ
データ収集装置

図 1-10 （a）開発したα線用ダストモニタと（b）サンプリングホルダ
ノズルを介し環境中のダストをろ紙上に集塵します。ろ紙上部に設置される検出器でα線が連続測定されます。
（a）

Pu

Rn

Pu+Rn

警報設定値

（b）

Rn

Pu+Rn

警報設定値

800
600

（cpm）

400

250
計数値

計数率

計数率

1000

300
200

0

5

10

15

20

0

25

経過時間（min）

150

50
5

10

15

20

25

経過時間（min）

図 1-12 α線用ダストモニタによる連続測定のトレンド（a）はエネルギー弁別なし、（b）はエネルギー弁別ありを示しています。エネ
ルギー弁別を適用することにより、警報設定値が下がり検出感度が向上しています。

空気中のプルトニウム（Pu）等の α 核種の濃度測定のため、原子力施設の建屋内外に α 線用のダストモニタが設置されています。α 線の計数率がダストモニタで設定された警報設定値を超えると警報が吹鳴し、作業者への退避を促します。このダストモニタにシリコン半導体検出器が使われていますが、湿気等の環境要因により度々誤警報が発生していました。東京電力福島第一原子力発電所（1F）だけでなく、原子力機構の核燃料施設でも同様な事
象が発生していました。そのため誤警報の少ない高信頼の
α 線用ダストモニタの開発が必要とされていました。そこ
で、私たちはエネルギー分解能の高い GPS（Gd2Si2O7）
シンチレータプレートを用いた α 線用ダストモニタを開発、核燃料施設に設置して連続測定試験を行いました。
図 1-10（a）に開発した α 線用ダストモニタの写真を示します。GPS シンチレータプレートは、GPS シンチレー
タの層の厚みが 40 μm で、3 mm 厚の高透過ガラスと結合されています。シンチレータは 50 mm 幅で八角形となっており、空気を集塵するためのろ紙と同じ径となっています。ノズルを通って採取された空気がろ紙へと導かれ、ダストが空気ろ紙に捕集されます。ろ紙上に存在する α ダストから放出される α 線が GPS シンチレータへと入射し、光に変換されます。その光が光電子増倍管
●参考文献

200

100
100

200

水滴無し
水滴有り

300

400

1200

（cpm）

Pu

図 1-11 GPS シンチレータプレートに対する湿度模擬試験
GPS シンチレータプレート表面に水を垂らし、水の有無でのα線スペクトルを比較しました。

0

0

20

40
60
80
100
α線エネルギー（a.u.）120

図 1-13 GPS シンチレータプレート表面における水滴有無でのα線スペクトルの比較
水の有無で、α線スペクトルの形状に変化はありません。

で電気信号へと変換されます。光電子増倍管からの出力
信号はアンプで増幅され、マルチチャンネルアナライザ（MCA）に入力されます。ディスプレイに α 線エネルギー
スペクトルがリアルタイムに表示されます。GPS シンチ
レータプレート表面に水を垂らし、湿度模擬試験を実施しました（図 1-11）。図 1-12 に α 線用ダストモニタによる連続測定のトレンドを示します。エネルギー弁別を適用することにより天然核種であるラドン（Rn）子孫核種の計数を 77% 除去することができました。その結果、警報設定値を下げて検出感度を上げることに成功しました。
図 1-13 に GPS シンチレータプレート表面に水が有る場合と無い場合での α 線スペクトルの比較を示します。
241
Am 線源（5.5 MeV α 線）を測定しました。水が有る
場合では、計数効率は下がるものの、水が無い場合と同じ形状のスペクトルが確認できました。
開発した α 線用ダストモニタは、エネルギー分解能
が 11.9%、計数効率が 97% で、ラドン子孫核種が除去でき、かつ検出器表面が水に濡れた状態でも α 線スペ
クトルの測定が可能でした。したがって、このダストモ
ニタは 1F のような温湿度の管理がされていない劣悪な環境や屋外での高信頼のα線ダストモニタリングへの応用が期待できます。

Morishita, Y. et al., Development of an Alpha Dust Monitor Using a GPS Scintillator Plate, Radiation Measurements, vol.122, 2019,
p.115–120.

16

原子力機構の研究開発成果

2019-20

福島第一原子力発電所事故の対処に係る研究開発

1- 6

水素再結合触媒の最適形状を明らかにする－実規模試験により水素濃度低減効果を確認－

表 1-1 触媒の仕様
セル密度が異なる触媒を作製し、その反応性を確かめました。

（a）
10 mm

外観

5 mm
セル密度（セル数／mm2）
セルピッチ（mm）
壁厚（mm）
セル一辺長さ（mm）

0.047
4.6
0.66
3.9

0.16
2.5
0.43
2.1

1.4
0.85
0.064
0.79

3.5 mm0.30

400（b） 0.30

0.25

390

0.25

0.15
（m/s）
0.10

370（℃）

0.05
0

0.1

1

流速

380

温度

流速

0.20

0.20

0.15
（m/s）
0.10

360

0.05

350

0

セル密度
（セル数／mm2）

セル密度0.047

セル密度1.4

3

4

5

6

7

8

9

10

触媒厚み
（mm）

図 1-14 触媒のセル密度評価
セル密度が異なる触媒に対して流速及び温度を評価し、セル密度を下げることによって流速が増すことを確認しました。

図 1-15 触媒の厚み評価（a）は厚みが異なる触媒を示しています。
（b）は厚みが異なる触媒に対して流速を評価し、セル密度 0.047 の触媒では触媒を厚くしても流速の低下が少ないことを確認しました。

核燃料廃棄物の保管容器は、放射線による水の分解反応から、可燃性ガスである水素が常に発生する環境にあります。近年、外部電源を必要としない、水素再結合
触媒を利用した水素濃度低減法が注目を集めています。
これは、静置するだけで発生した水素と大気中の酸素とを非爆発的に反応させ、外部電源が無い条件下でも水素濃度の低減が可能なものです。
本研究では、自動車触媒を基とした水素再結合触媒を作製し、その水素濃度低減効果を実規模反応試験装置にて評価しました。試験装置は、
ドイツのユーリヒ総合研究機構にある、内径 1400 mm、高さ 3700 mm の密封円筒型試験装置を用いました。この試験装置は閉鎖空間における水素再結合触媒の働きを確かめることができるものです。触媒を内部に設置し、水素を外部から注入させた
際の、空間内の各点における温度・流速・水素濃度変化を計測し、水素濃度低減効果を実験的に観測しました。
表 1-1 に、実験に使用した水素再結合触媒の仕様を示します。多数の貫通孔（セル）がある格子型セラミッ
クス基質の壁に貴金属微粒子が吹き付けてあります。形状の最適化を図るためにガスが流通するセルの密度が異なる触媒を複数用意しました。この触媒を煙突状の筒にはめ込み、試験装置中央部に設置します。水素注入後に反応が開始しますが、水素と酸素との反応は発熱反応であるため、煙突状の筒の上方に空気が流れる形で対流が進み、それにより空間全体の水素濃度低減効果が現れます。流速を調べることで触媒性能を知ることができ、それを図示したものが図 1-14 になります。これから、セル密度が小さくなるほど流速が増す、すなわち触媒性能が向上していることが分かります。同様に、図 1-15（a）のような厚みの異なる触媒に対して効果を確かめたのが
図 1-15（b）で、セル密度 0.047 の触媒では厚みを増しても流速が低減しないことが見て取れます。厚みの増加に
より反応量が増し、セル密度 0.047 の触媒では水素の大量発生にも効果を発揮できることを示しています。
放射光実験やシミュレーションとも連携して、より効果的な水素再結合触媒の開発を目指して研究開発を進めています。この研究の進展により、廃棄物保管における安全性を担保することが期待されます。
本研究は、文部科学省からの受託研究「廃棄物長期
保管容器内に発生する可燃性ガスの濃度低減技術に関する研究開発」の成果の一部です。

●参考文献

Ono, H., Matsumura, D. et al., Research on Hydrogen Safety Technology Utilizing the Automotive Catalyst, E-Journal of Advanced Maintenance,
vol.11, no.1, 2019, p.40–45.
原子力機構の研究開発成果

2019-2017福島第一原子力発電所事故の対処に係る研究開発

1- 7

測定が困難な放射性廃棄物の放射能量を推定する－ゼオライトへのアクチノイドの収着挙動－

試験溶液

図 1-16 U 及び Np の収着試験試料の外観収着試験では、ゼオライトを浸漬した溶液中に U
または Np を添加し、溶液中の各元素濃度の経時変化から、ゼオライトへの収着挙動を観察します。

ゼオライト

㻝㻜

㻝㻜㻜
U（人工海水）U（10%人工海水）

Np（人工海水）
Np（10%人工海水）㻜㻚㻝

収着分配係数㻜㻚㻜㻝（Kd）（m3/kg）

㻝
分配比（m3/kg）

㻝㻜
1
㻜㻚㻝
㻜㻚㻜㻝

Na 0.05, HCO3 5×10‑4 mol/dm3
Na 0.5, HCO3 5×10‑4 mol/dm3

㻜㻚㻜㻜㻝
㻜㻚㻜㻜㻝

Na 0.05, HCO3 5×10‑3 mol/dm3
Na 0.5, HCO3 5×10‑3 mol/dm3

㻜㻚㻜㻜㻜㻝
㻜

㻝㻜

㻞㻜

㻟㻜

試験期間
（日）

㻠㻜

㻡㻜

㻢㻚㻜

㻣㻚㻜

pH

㻤㻚㻜

㻥㻚㻜

図 1-17 U 及び Np の分配比の時間依存性
10% 人工海水中での U の分配比は高い値を示すのに対し、Np及び人工海水中の U は分配比が低いことが分かりました。

図 1-18 U の収着分配係数の pH 依存性
U の収着分配係数は Na 濃度が変化しても大きく変化しないのに対し、pH8 以上では炭酸濃度の上昇に伴って収着分配係数が大きく低下することが分かりました。

東京電力福島第一原子力発電所では、汚染水中の放射性物質を除去するため、汚染水処理設備が稼働しています。処理設備では、放射性物質を除去する吸着材の一つとして、ゼオライトが使われています。使用済みゼオラ
イトは放射性廃棄物として処分されますが、処分方法の検討や処分後の安全評価のため、ゼオライト中の放射性物質の種類と量を把握する必要があります。しかしながら、使用済みゼオライトは放射線量が高く、金属容器に密封されているため、容易に採取して分析することができません。そのため、放射性物質のゼオライトへの収着挙動からゼオライト中の放射性物質の種類と量を推定する手法の開発を目指し、汚染水処理設備の一つである第二セシウム吸着装置（SARRY）に使用されているゼオラ
イト（IONSIVTM IE-96, UOP）を用い、ウラン（U）及びネプツニウム（Np）の収着試験を行いました（図 1-16）。
人工海水及び人工海水をイオン交換水で 10 倍希釈した溶液（以下、10% 人工海水）を用いた試験の結果（図 1-17）、人工海水中で U の分配比は低い値を示すのに対し、10% 人工海水では分配比が大きく上昇しました。
一方、Npの分配比は人工海水濃度によらず低い値を示しました。ここで分配比は、ゼオライトへの U、Np の収着量（固相中濃度）を溶液中の各元素の濃度で除した値で表され、分配比が高いほど多く収着することを示します。
人工海水と 10% 人工海水での分配比の変化の要因を調べるため、溶液中の Na 濃度と炭酸濃度を変えて収着試験を行いました。結果を収着分配係数（以下、Kd）のpH 依存性として示します（図 1-18）。ここで、Kd は収着平衡時の分配比で表されます。U の Kd は Na 濃度に依存しないのに対し、人工海水と同程度の pH である
pH8 ～ 9 では、炭酸濃度が上昇すると Kd が大きく低下
します。このことから、人工海水と 10% 人工海水でのU の分配比の違いは、溶液中の炭酸濃度の違いが要因と考えられました。これは、収着性の低い炭酸錯体（Uと炭酸が結合した化学種）が増加したためと推測されます。一方、Np の Kd は Na 濃度にも炭酸濃度にも依存せず、人工海水及び 10% 人工海水で取得した分配比と整合的な傾向を示しました。
本結果により、ゼオライト中の放射性物質の種類と量を把握する上では、汚染水中の炭酸濃度が重要となる可能性が明らかになりました。
本研究は、経済産業省資源エネルギー庁の平成 26 年度
補正予算「廃炉・汚染水対策事業費補助金（固体廃棄物の処理・処分に関する研究開発）」の成果の一部です。

●参考文献

Ishidera, T. et al., Sorption Behavior of U and Np on Zeolite, Progress in Nuclear Science and Technology, vol.5, 2018, p.221–224.

18

原子力機構の研究開発成果

2019-20

福島第一原子力発電所事故の対処に係る研究開発

1- 8

測定が難しい放射性核種のルーチン分析に向けて－廃棄物を対象とした 93Zr, 93Mo, 107Pd 及び 126Sn の分析マニュアルの整備－

クロロ錯体
陰イオン
交換樹脂

妨害核種
（137Cs, 90Srなど）

ベリリウム膜 試料ホルダー

図 1-20 低エネルギー光子検出器（Ge-LEPS）
検出器入射窓は薄いベリリウム膜であり、低エネルギーの光子（γ線）を高効率で測定可能です。

図 1-19 陰イオン交換樹脂を用いた妨害核種分離作業
塩酸を使用して陰イオン交換樹脂に Sn を吸着させ、塩化物
イオンと錯体を形成しない妨害核種と分離しています。
200

126

150
計
数 100
（cnt）

Sn
（87 keV）

Sn（64 keV）

126

50
0
50

60

70

80

90

100

エネルギー
（keV）

図 1-21 Ge-LEP を使用した 126Sn 測定スペクトル
126
Sn の壊変時に放出される 64 keV と 87 keV の 2 本のγ線がピークとして確認できます。

東京電力福島第一原子力発電所（1F）の廃止措置を進めるにあたり、今後、発生するがれき等を含め、放射性廃棄物の処理処分方策の整備が喫緊の課題となっています。このためには、放射能データの収集・蓄積が必要であり、分析手法が定まっていない核種については、
新たに分析手法を確立することが求められています。
そこで私たちは、分析手法が定まっていない核種のうち、ジルコニウム 93（93Zr）、モリブデン 93（93Mo）
、パラ
107
126
ジウム 107（ Pd）及びスズ 126（ Sn）の 4 核種を対象として、実廃棄物のルーチン分析にも適用できるように、できる限り簡易な分析法を開発しました。
開発した分析法のうち 126Sn の例を示します。Sn は
2 価と 4 価のイオンとして共存するため、前処理として過酸化水素を用いて 4 価に調整します。塩酸溶液中
で、Sn は塩化物イオンと錯形成（クロロ錯体を形成）し、陰イオンとなるため、陰イオン交換樹脂に吸着させ（図 1-19）、陰イオンとならない妨害核種（β 線を放出して制動放射によるバックグラウンドを上昇させるセシウ
ム 137（137Cs）、ストロンチウム 90（90Sr）等）と分離することができます。
放射能は、低エネルギー光子検出器（Ge-LEPS）（図 1-20）を使用して、γ 線を測定して求めます（図 1-21）。
93
93
Zr と Mo については固相抽出剤（TEVA レジン）に薄い濃度のフッ化水素酸を用いて吸着させた後、濃い濃度のフッ化水素酸及び塩酸で溶離し、質量分析法または放射線測定法により定量しました。107Pd については
陰イオン交換樹脂に塩酸を用いて吸着させ、アンモニア
水で溶離させることで妨害核種から効率良く分離させることができ、質量分析法により定量しました。
開発した分析法については、1F で採取された滞留水を用いて適用性確認を行い、十分な精度で分析ができる
ことを確認しました。また、ルーチン分析への適用に向けて、手順等を書き連ねるのみではなく、作業者により分かりやすいよう、チェックシートを取り入れた分析マ
ニュアルを完成させました。
現在建設中の大熊分析・研究センターが運用を開始した際には、本分析マニュアルを利用して、多数の放射能データを収集・蓄積することにより、処理処分方策の整備を加速できると期待されます。
経済産業省資源エネルギー庁の平成 28 年度
本研究は、補正予算「廃炉・汚染水対策事業費補助金（固体廃棄物の処理・処分に関する研究開発）」の成果の一部です。

●参考文献

青野竜士ほか, 福島事故廃棄物を対象とした 93Zr, 93Mo, 107Pd 及び 126Sn 分析法の開発, JAEA-Technology 2017-025, 2017, 32p.

原子力機構の研究開発成果

2019-2019

福島第一原子力発電所事故の対処に係る研究開発

1- 9

汚染がれきの再生利用の安全性を評価する－福島第一原子力発電所（1F）敷地内に限定した再生利用－
1 µSv/h の空間線量率に対応する再生資材中の放射性 Cs 濃度の算出（めやす濃度の算出）
Yes となるようにめやす濃度を減少させる

No

限定再生利用の妥当性の判断（1）（1）作業者の追加の作業者の追加の年間被ばく線量
年間被ばく線量（2）1F 敷地境界空間線量率への影響（3）1F 敷地内の地下水への核種漏洩の影響限度 20 mSv/y の10%を超えない

敷地境界において1 mSv/yを満足する

排水運用目標
値を下回る

Yes

No

Yes

No

Yes

1F 敷地内での再生利用可

図 1-22 再生利用についての考え方
空間線量率の上昇を抑制するように再生利用を行い、敷地内で行われている
放射線防護の運用にも影響を与えないことを確認します。
1.0×10+1

帯水層

空間線量

②敷地境界への影響
基準：1 mSv/y以下 ③海洋への影響
基準：運用目標値以下①作業者への影響
基準：2 mSv/y以下

1.0×10東京電力福島第一原子力発電所（1F）敷地内には、大量の汚染がれき（コンクリート、金属、木材等）が保管されており、今後は燃料デブリで汚染された廃棄物の発生も考えられています。こうした汚染したがれきの処理・処分に向けた作業の中で、屋外に集積保管されている比較的核種濃度の低いがれきのうち、表面線量率が5 µSv/h 以下のがれきを再生利用する方針が東京電力
ホールディングスにより示されています。現在の 1F 敷
地内は緊急時被ばく状況から移行した現存被ばく状況にあり、また全域が管理対象区域に設定されており、敷地に立ち入る人員は全て線量管理されています。こういった状況で再生利用可能な資源化物の放射能濃度を設定した例は国際的にもありません。
そこで、1F 敷地内において、作業者への追加被ばく
線量を抑制しつつ管理された状態での用途を限定した再生利用について初めて考え方を構築しました。図 1-22に構築した考え方のフローを示します。再生利用を実施する際は、作業者への追加の被ばく線量を抑制する
ために、再生利用による敷地内の空間線量率を大きく上昇させない放射性セシウム（Cs）核種濃度（めやす
濃度）で行うことを示しました。1F 敷地全域におけるモニタリング値の最小値から、再生利用による空間線
量率の上昇値を 1 µSv/h 以下とすることにしました。
●参考文献

0.34

（mSv/y）1.0×10‑1

1.0×10‑2

図 1-23 道路材に再生利用した際のめやす濃度の妥当性確認の概念図
作業者への追加線量の確認に加え、敷地境界と海洋からどれだけ離隔をとれば運用基準を満たすか確認します。

2.0
1.3
0.78
0.54

0

0.4 mSv/y（=1‑0.6）

0.21

0.14
0.078

0

25

50

75

線源からの距離（m）

100

図 1-24 道路材からの距離ごとの空間線量
敷地境界における線量率（最大値 0.6 mSv/y）を考慮して
1 mSv/y 以下となるために必要な離隔を評価しました。

また、めやす濃度の妥当性を確認するために、再生利用を実施する現存被ばく状況下で実施されている放射線管理の運用に影響を与えないことを確認しました。1F 内においては、①作業者の被ばく線量（廃炉作業を過度に制限しない追加線量として線量限度の 10% を設定）、
②敷地境界における評価線量（再生利用前の評価値も含めて 1 mSv/y 以下）、③海洋へ放出される地下水中核種
濃度、について現在の運用を満たしているか確認しました（図 1-23）。対象核種は、放射性 Cs、がれき中に放射性 Cs に対して約 1% 存在するストロンチウム 90、放射性 Cs とは相関無くクリアランスレベルを（90Sr）
超えて存在する炭素 14（14C）としました。
構築した考え方に沿って再生利用をした際のめやす
濃度の試算と妥当性の確認を行いました。再生利用用途
は、敷地内で実施可能性を考慮して道路材と建設用コン
クリートを想定しました。両用途ともめやす濃度で再生利用した場合、①の条件を満たし、②と③についても敷地境界まで離隔をとれば条件を満たすことが確認できました（図 1-24）。
本研究は、原子力規制委員会原子力規制庁からの受託研究「平成 29 年度原子力発電施設等安全技術対策委
託費（廃棄物の限定再利用に関する検討）事業」の成果の一部です。

Shimada, T., Miwa, K. et al., Study on Restricted Use of Contaminated Rubble on Fukushima Daiichi NPS Site (1) Estimation ofReference Radiocesium Concentration for Recycling Materials, Progress in Nuclear Science and Technology, vol.6, 2019, p.203–207.
Miwa, K. et al., Study on Restricted Use of Contaminated Rubble on Fukushima Daiichi NPS Site (2) Validation of Reference
Radiocesium Concentration for Recycling Materials, Progress in Nuclear Science and Technology, vol.6, 2019, p.166–170.

20

原子力機構の研究開発成果

2019-20

福島第一原子力発電所事故の対処に係る研究開発

1- 1 0 廃止措置のためのロボットシミュレータの開発－ドローン飛行シミュレーションと仮想空間内での目視操縦訓練－

図 1-25 ドローン飛行シミュレーションの実行画面例
画面中央にドローンの搭載カメラ画像、画面右にドローンの俯瞰
画像を表示しています。

東京電力福島第一原子力発電所（1F）での事故後、原子炉建屋内が高放射線環境となりました。作業員の立入りが難しいそのような環境では、遠隔操作ロボットを利用して調査や作業等のタスクが行われています。事故
後の原子炉建屋内は状況が明らかでない場所も多く、遠隔操作ロボットによる安全なタスクの遂行は容易ではありません。そのため、タスクに特化した高性能ロボットの速やかな開発とロボットを自在に操縦する技能を持つオペレータの訓練を行うことが必要です。私たちは、それらを支援することを目的としたロボットシミュレータ（以下、シミュレータ）の開発に取り組んでいます。
近年、ドローン技術開発や応用が盛んに行われており、原子炉建屋内の線量調査にもドローンが試験的に利用されました。原子炉建屋内のような屋内環境でドロー
ンを飛行させると、プロペラの回転によって生じる空気の噴流が周囲の構造物と相互作用することで流体力が飛行状態に影響するため、操縦が難しくなります。そのため、ドローンを用いて安全にタスクを行う場合にも、自在に操縦するための技能を持つオペレータの訓練を行う必要があります。そこで本研究では、シミュレータを用いたドローンの操縦訓練に必要なドローンの飛行挙動を模擬する機能の開発と仮想空間にそのシミュレーションの様子を実物大投影して、目視によるドローンの操縦訓練を行うシステムの構築を行いました。
ドローンの飛行挙動模擬機能は、飛行中のドローンに作用する空気の流体力を総合的に計算し、飛行状態を再現するものです。特に、屋内環境において発生する特徴的な流体力による外乱の代表的な効果である壁や天井図 1-26 目視による仮想操縦訓練の例
没入型バーチャルリアリティシステムを利用した目視によるドローンの操縦訓練を行った例を示しています。

等の近傍を飛行する際にその表面に引き寄せられる現象（コアンダ効果）及び地面近傍で揚力が増加し、姿勢が乱される現象（地面効果）が重要であり、私たちはこれらを簡易的な計算モデルによって実装しました。
次にシミュレータを用いてオペレータに実物を用いた訓練と同様な体験を提供するために、シミュレータ
上のシミュレーションの様子を実時間で三次元実物大に投影するシステムを構築しました。具体的には、シミュレータ上で三次元描画に用いられる OpenGL（OpenGraphics Library）の描画信号を商用 GL-DLL ソフ
トウェア Fusion により複製し、商用バーチャルリアリ
ティ描画ソフトウェア EasyVR に転送して、実物大の三次元映像として投影するという構成で実装しました。
図 1-25 はドローン飛行シミュレーションの実行画面例、
図 1-26 はバーチャルリアリティを用いた目視によるドローンの操縦訓練の例を示しています。
これらの二つの技術を組み合わせることにより、屋内環境を飛行した際の外乱の影響を受けているドローンの飛行挙動を実時間で計算し、そのシミュレーションの様
子を実時間で三次元実物大に投影して目視によるドローンの操縦訓練が可能となりました。
今後も私たちは、遠隔操作ロボット開発やオペレー
タのロボット操縦技能訓練を支援するシミュレータ開発を通じて、1F 廃止措置の推進に寄与していきます。
本研究におけるドローンの挙動模擬機能の開発は、福島県からの受託研究「模擬プラント用ロボットシミュ
レータ開発業務」の一環として、平成 29 年度に原子力機構が株式会社 FSK より委託を受け実施しました。

●参考文献

Suzuki, K. et al., Development of a Multi-Copter Simulator and a Projection System for Virtual Operation Experience, Proceedingsof 2019 IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII 2019), Paris, France, 2019, 6p., in USB Flash Drive.
原子力機構の研究開発成果

2019-2021

福島第一原子力発電所事故の対処に係る研究開発

1- 1 1 河川の放射性セシウム濃度、減少続く－過去 3 年にわたる連続的な調査結果から－
太田川（a）

見かけの半減期：2.2年

0.2

濃度

137

0
2015/4（b）

2016/42017/4年／月

0
2015/42018/4

見かけの半減期：1.5年

（d）

137

2016/42017/4年／月

2018/4

80

60

Cs

40

（Bq g‑1）20

02015/4Cs

濃度（Bq g‑1）

0.2

懸濁態

40

濃度

懸濁態
Cs

見かけの半減期：3.3年（Bq L‑1）0.1

80

60

0.3

濃度

Cs

（Bq L‑1）0.1

137

（c）
溶存態

溶存態
137

0.3

請戸川

2016/42017/4年／月

2018/4

見かけの半減期：2.1年

20

02015/4

2016/42017/4年／月

2018/4

図 1-27 観測された河川水中の溶存態 137Cs 濃度と懸濁態 137Cs 濃度の時間変化
太田川の（a）溶存態 137Cs 濃度と（b）懸濁態 137Cs 濃度、請戸川の（c）溶存態 137Cs 濃度と（d）懸濁態 137Cs 濃度はいずれも時間とともに減少傾向にありました。観測から推定された 137Cs 濃度の見かけの減少速度（実線）は、物理的な半減期による減少速度（破線）よりもずっと速いことが示されました。図中の緑の網掛け箇所は夏期に該当します。また、放射能測定における不確かさをエラーバーに示しています。

東京電力福島第一原子力発電所事故に由来する放射性セシウム（Cs）の一部は、河川を通じて移動しています。環境省の調査によると、河川水中の Cs 濃度は2018 年 4 月現在で 1 Bq L-1 未満と検出下限値以下になっていますが、一方、Cs 濃度が事故以来どのように変化しているかについては、明らかではありませんでした。しかし、一部の川魚で基準値（100 Bq kg-1）を超える個体が現在も見られ、漁業再開の見通しを得るためには、Cs 濃度とその変化を正確に把握しておく必要があります。本研究では、事故後 4 ～ 7 年にかけて、毎月の放射性セシウム137（137Cs）濃度を観測し、その時間変化を明らかにしました。
調査は、2015 年 4 月から 2018 年 3 月までの 3 年間、福島県南相馬市の太田川と同浪江町の請戸川で行いました。毎月定期的に採取した河川水を、
ろ紙（孔径 0.45 μm）
を用いて分画し、ろ紙上の土の粒子に含まれる Cs を懸濁態 Cs、ろ液に含まれる Cs を溶存態 Cs として、ゲルマニウム半導体検出器を用いた核種分析によりそれぞれの 137Cs 濃度を定量しました。溶存態 Cs については、●参考文献

検出下限値を下げるために濃縮処理を行いました。
両河川で観測された溶存態 137Cs と懸濁態 137Cs の濃度は、どちらも時間とともに減少している傾向が観測されました（図 1-27）。指数フィッティングした結果、137Cs
濃度の見かけの半減期は、太田川ではそれぞれ（a）2.2 年と（b）1.5 年、請戸川では（c）3.3 年と（d）2.1 年と推定されました。137Cs の物理的な半減期は 30 年なので、およ
そ 10 倍の速度で減少していることが明らかになりました。この結果は、陸上に沈着した Cs のうち、河川へ流出しやすい Cs が時間とともに減っていることを示唆しています。
溶存態 137Cs 濃度が夏期に増加することも明らかにな
りました（
（a）
、
（c）
）
。落葉落枝や土壌の有機物が分解されるときにそれらに付着していた Cs が溶出するため、分解が活発になる夏期に濃度が高くなったと推測されます。しかし、その増加幅が年々小さくなっていることからも流出しやすい Cs は減少していると考えられます。
本研究の成果は、河川水と川魚の Cs 濃度について、今後の中長期的な将来予測に重要な知見となります。

Nakanishi, T. et al., Trend of 137Cs Concentration in River Water in the Medium Term and Future Following the Fukushima Nuclear Accident,
Chemosphere, vol.215, 2019, p.272–279.

22

原子力機構の研究開発成果

2019-20

福島第一原子力発電所事故の対処に係る研究開発

1- 12 森林から渓流・河川へ、放射性セシウムはどう動くのか－上流域での溶存態セシウム流出の現象理解を目指して－
実測値

解析値

山腹斜面堆積物
Fig.
3Z

溶存態 Cs（ケース 1）
溶存態 Cs（ケース 2）

Y

1

河床砂礫

0.8

溶存態 Cs（平水時）
溶存態 Cs（出水時）

懸濁態 Cs（出水時）
降水量

降水量

X

懸濁態 Cs（ケース 1）
懸濁態 Cs（ケース 2）020
40（mm h‑1）

溶存態

120

0.6

100

0.4
（Bq L‑1）

80

137

Cs

‑1
40（Bq L ）基盤岩
風化帯
（基盤岩が風化してできた土壌が表面を覆っている領域）

137

濃度

60

0.2

懸濁態

濃度

Cs

0
20

流出点

地質

0
2014/1 2014/4 2014/7 2014/10 2015/2 2015/5 2015/8 2015/12
年／月

図 1-28 解析対象領域の三次元構造モデル
GETFLOWS では、地質構造を基に地下を三次元、標高デー
タを基に地表を二次元でモデルを作成し、地表水と地下水を同時に計算します。得られた水循環場から表層における土砂、Cs 輸送の計算を実施し、環境中での Cs 動態を予測します。

図 1-29 河川水中における溶存態及び懸濁態 137Cs 濃度の計算結果
GETFLOWSの土砂輸送計算は、六つの粒径（シルト、クレイ、
細砂、
中砂、粗砂、礫）を対象とし、粒径の細かい 4 区分に対し、一律同じ分配係数（Kd = 200000 L/kg）を与えた解析をケー
ス 1、異なる値（シルト、クレイ：Kd = 200000 L/kg、細砂、
中砂：Kd = 50000 L/kg）を与えた解析をケース 2 としました。

東京電力福島第一原子力発電所事故由来の放射性セシウム（Cs）は、その約 70% が未除染の森林地帯に存在するため、森林から渓流・河川へ Cs がどのように動くのかを把握することが、農作物や淡水生態系中の Cs
濃度の変化傾向を理解するために重要です。特に土壌粒子等に吸着された Cs（懸濁態 Cs）のみならず、生物移行性の高い、水に溶けた Cs（溶存態 Cs）流出の現象
理解が欠かせません。本研究では、99% 森林地帯の太田川上流域（南相馬市及び浪江町、図 1-28）を対象に、
流域水循環モデル（GETFLOWS）を用いた水、土砂及び Cs 移動の数値解析を行い、実測値と解析結果の比較を通じて、上流域での溶存態 Cs 流出の現象理解を進めました。
はじめに図 1-28 の流出点において、流量及び土砂流出量に関するモデルの再現性を確認しました。Cs 溶出メカニズムとして、河川水中の懸濁態と溶存態の Cs 濃
度比（分配係数）が一定となるよう、瞬時に懸濁態から
Cs の溶出が起こると考える吸着分配平衡を仮定し、次の二つの解析ケースを計算しました。ケース 1 は、解析地点での実測値に基づき分配係数を設定し、ケース 2
は、過去の観測事例に基づき、土砂の細粒分により比較的高い濃度で Cs が含まれるとする設定としました。

2014 年 1 月から 2015 年 12 月までを対象に、図 1-28の流出点における河川水中の溶存態及び懸濁態 Cs（ここでは 137Cs）の濃度の計算結果を図 1-29 に示します。
解析ケース 1（ ）の結果は、平水時の溶存態 137Cs 濃度の実測値（0.14 ～ 0.53 Bq L-1、平均：0.32 Bq L-1）を過小評価傾向でしたが、解析ケース 2（ ）は、より実測値に整合的な結果（平均：0.36 Bq L-1）となりました。
したがって、本モデルは、吸着分配平衡仮定下で、平水時の溶存態 137Cs 濃度をある程度再現できました。
しかし、溶存態 137Cs 濃度の出水時の上昇（ ）、そして夏季に高く冬季に低いといった季節変動（ ）といった実測値で認められた変化傾向を十分再現することができませんでした。つまり、河川の調査結果でも明らかなように、森林の林床に存在する落葉落枝の層から溶存態
137
Cs が溶出し、渓流・河川へ流出してきていることが推測されますが、そのプロセスは吸着分配平衡以外のメカニズムが支配していると考えられます。
今後、河川調査や室内実験を通じて、森林の落葉落枝の層から渓流・河川への溶存態 137Cs 溶出メカニズムを明らかにし、そのプロセスを反映させる等、本解析法の改良と検証を進めていきます。

●参考文献

Sakuma, K. et al., Applicability of Kd for Modelling Dissolved 137Cs Concentrations in Fukushima River Water: Case Study of the Upstream
Ota River, Journal of Environmental Radioactivity, vols.184–185, 2018, p.53–62.
原子力機構の研究開発成果

2019-2023

福島第一原子力発電所事故の対処に係る研究開発

1- 13 試料を採取せずに池底のセシウム分布解明へ－ため池底質中放射性セシウムの深さ分布の可視化－
（a）

（c）
2.0

（b）
水中
検出器

予測区間上限信頼区間上限1.5

回帰直線
信頼区間下限Log βeﬀ
1.0（g cm‑2）
放射性Cs

0.5

底質

0

直接γ線
散乱γ線

予測区間下限※95%区間放射性Cs

y = 0.849X ‑ 1.39
r = 0.83
n = 34

2

3
RPC

4

図 1-30 底質表面でのγ線スペクトルの測定イメージ（a）底質中の Cs の深さ分布が小さい場合、Cs から放出される直接γ線の割合が高いです。（b）底質中の Cs の深さ
分布が大きい場合、直接γ線は土壌粒子で遮へいされ、散乱γ線の割合が高いです。（c）RPC とβeﬀ の関係を示します。
（b）表層の放射性 Cs 濃度マップ（a）ため池の特徴及び情報●測定地点（42 地点）
池の表面積：4.7×104 m2
水深：0.2 〜 1.8 m
体積：4.1×104 m3
集水域の表面積：1.2×106 m2

N

流入口（c）放射性 Cs の深さ分布マップ

N

流出口

流入口

放射性 Cs 濃度（Bq kg‑1）
3000

6000

9000

N

流出口
βeﬀ（g cm‑2）

0

10

20

30

40

50

深層に放射性Csが存在
表層濃度は低い0

50

100 150 200
（m）

0

50

100 150 200
（m）

0

50

100 150 200（m）

図 1-31 本研究の推定結果を実際のため池に適用した例
本研究により得られた換算係数に基づいて、実際のため池水底でのγ線スペクトルの測定結果（（a）42 地点）から、（b）底質表層の Cs 濃度と（c）Cs の深さ分布を同時に推定することができました。

ため池水底の放射性セシウム（Cs）の汚染実態を知ることは、営農再開に向けて効率的な除染や浚渫の方法を提案する上で重要ですが、浚渫計画立案に不可欠な深さ方向の濃度分布データ取得には、多くの手間と時間がかかるという課題がありました。私たちは、東京電力福
島第一原子力発電所事故後から、耐水性放射線検出器を用いた放射線モニタリング技術の開発を行っており、広い範囲のため池水底の Cs の分布状況を、迅速かつ簡便に測定することを可能としてきました。しかし、従来の方法では、水底の表層付近の濃度しか評価できませんでした。今回、水底の底質表面で得られた γ 線スペクトルの特性（散乱 γ 線と直接 γ 線）から、底質中 Cs の深さ分布を推定する手法を開発しました（図 1-30）。
Cs が存在する深さによって、検出される直接 γ 線と散乱 γ 線の割合が変化すると推測されます。その理論の実証のため、福島県内の 64 のため池内の合計 253 ヶ所で、同じ場所の γ 線スペクトルの特性と、底質試料中 Cs 濃度の深さ分布データの比較実験を実施しました。放射線検出器は、NaI（Tl）シンチレーション検出器（A-Sub、株
式会社日立製作所）を用いました。測定地点で船上から●参考文献

検出器を水底に下ろし、2 分間測定しました。得られた
γ 線スペクトルから、散乱 γ 線領域（150 ～ 250 keV）、
直接 γ 線領域（550 ～ 850 keV）の計数率比（Ratio of
Peak Compton：RPC）を計算しました。同じ地点で柱状採泥器を用いて約 5 ～ 40 cm の柱状試料を採取しました。厚さ 5 cm ごとに分割し、各試料中の Cs 濃度を Ge
半導体検出器で測定し、深さ分布のパラメータ（実効的重量緩衝深度（βeff g cm-2））を求めました。
RPC 及び βeff の間には良好な正の相関が認められました（図 1-30（c））
。これは、γ 線スペクトルの特性から、検出器直下の底質中 Cs の深さ分布が推定できることを意味します。ため池全体を網羅するように、42 地点（図 1-31（a））で γ 線スペクトルを測定し、表層の Cs 濃度の分布マップ（図 1-31（b））と、先ほどの相関式から推定した βeff マップ（図 1-31（c））を作成しました。このように、従来法に比べて、現地での測定のみかつ圧倒的に短い時間で、底質中 Cs の三次元分布を評価できます。
これらの結果は、帰還困難区域での営農再開に向けた、浚渫等の湖沼の管理に活用できます。

Ochi, K. et al., Development of an Analytical Method for Estimating Three-Dimensional Distribution of Sediment-AssociatedRadiocesium at a Reservoir Bottom, Analytical Chemistry, vol.90, no.18, 2018, p.10795–10802.

24

原子力機構の研究開発成果

2019-20

福島第一原子力発電所事故の対処に係る研究開発

1- 14 海洋深層への放射性物質の移行を探求する－鉛直方向の濃度分布から深層への沈み込みを解明－
45
潮

親潮海域

098

混合海域

親

宮古

緯度

40

常磐
黒潮続流

黒潮

30
130

図 1-32

南下流

090

紀伊

黒潮海域

140

0

1

2

経度

150

160
蛇行

129
I 濃度（× 1010 atoms/m3）
3 0
1
2
3 0

090

1

2

3

（b） 北
表層 混合海域

南
黒潮海域

南下流

水深

深層

400

（m）600

1000

黒潮海域

南

200

800

098

黒潮続流

海水試料採取地点は事故後に、 は事故前に海水試料を採取した地点です。

0

東

106

1F

35

（a）西
北 混合海域

親潮海域

混合海域

黒潮海域

事故後（106）
事故前（宮古）事故後（098）
事故前（常磐）事故後（090）
事故前（紀伊）図 1-33 事故前後における海域ごとの 129I 濃度の鉛直分布事故に起因した 129I は、親潮及び混合海域では表層に存在し、黒潮海域では水深400 m 付近に沈み込んでいました。

東京電力福島第一原子力発電所（1F）事故により、放射性物質が海水中に放出されました。海水中での放射性物質の移行を明らかにするために、数多くの研究が行われています。しかし、多くの研究は、表層海水中での移行に着目し、深層への移行について調べている研究はほとんどありませんでした。そこで、放射性物質が深層にどのように移行するかについて調べることにしました。
深層への移行を調査するためには、深層の海水試料を数多く採取する必要があるため、少量の海水試料から検出できる放射性核種を用いることが効率的だと考えました。深層における海水中の放射性セシウム（1 Bq/m3
程度）等を測定する場合、20 L もの海水が必要になりますが、ヨウ素 129（129I）であれば、私たちが開発した加速器質量分析法により、1 L の海水から検出可能です。そこで、129I の鉛直分布を明らかにすることにしました。西部北太平洋は、北から親潮、南から黒潮が流れ込んでおり、その間にはそれらの海流が混合した海水が存在しています。これらの海域での分布状況を明らかにするため、親潮、黒潮及び混合海域において表層から水
深 1000 m までの海水試料を採取しました（図 1-32）。

図 1-34 再現された海水の流れの概念図（a）水平方向の流れは、黒潮続流の蛇行（➡）
により混合海域の海水が南下（➡）していることが分かりました。
（b）鉛直方向の流れは、その南下流（➡）が黒潮海域の海水の下に沈み込んでいることが分かりました。

図 1-33 に、事故後に観測した親潮、混合及び黒潮海域における 129I の鉛直分布を示します。また私たちは、
1F 事故以前から 129I の移行について注目しており、親潮、混合及び黒潮海域における 129I の鉛直分布のデータを取得していました。その両方の結果を図 1-33 に示します。事故前後の鉛直分布を比較して 1F 事故の影響による濃度上昇は、親潮及び混合海域ではそれぞれ表面から水深 150 m 及び 200 m までの表層で、黒潮海域では
水深 400 m 付近の亜表層で生じていることが明らかとなりました。
亜表層への移行を解明するために、流速を再現したデー
タセットを利用し、海水がどのように流れていたかについて解析を行いました。その結果、千葉県沖で離岸した黒潮
続流は蛇行しており、その流れに引き込まれるように混合海域の海水が南下する流れが発生していました。この南下流の密度は黒潮続流の密度より高いため、黒潮続流の下層に急激に沈み込んでいたことが分かりました（図 1-34）。
これらの結果は、事故で放出された放射性物質が黒潮続流の蛇行の影響により急激に沈み込むという、海洋学上の新たな知見の発見につながりました。

●参考文献

Suzuki, T. et al., Vertical Distribution of 129I Released from the Fukushima Daiichi Nuclear Power Plant in the Kuroshio and Oyashio
Current Areas, Marine Chemistry, vol.204, 2018, p.163–171.
原子力機構の研究開発成果

2019-2025

福島第一原子力発電所事故の対処に係る研究開発

1- 15 空からスピーディに、正確に、放射線を測る－上空からの放射線測定値換算技術の高度化－
100

従来法：各測定より真下の値を算出

y=x

上空測定値換算値

101（µSv h‑1）

新手法

0.1
0.1
新手法：各測定の組合せから最適な値を算出

図 1-35 上空から測定した放射線測定値の換算イメージ
従来法は、各測定点の真下の地上値を算出します。新手法では、各測定の情報及び地形情報から地上値を算出します。
（a）従来法（平面と仮定）

従来法
1
10
地上測定値（µSv h‑1）100

図 1-36 上空測定換算値と地上測定値の比較
上空測定値を従来法及び新手法を用いて地上 1 m 空間線量率へと換算した値と、
地上 1 m 空間線量率測定値を比較した結果です。

（b）新手法（地形の効果を考慮）
空間線量率（µSv h‑1）
8.0‑11.0NN

7.0‑8.0
6.0‑7.0
5.0‑6.0
4.5‑5.0
4.0‑4.5
3.5‑4.0
3.0‑3.5
2.5‑3.0
2.0‑2.5
1.5‑2.0
1.0‑1.5

0

0.25

0.5

（km）
1

0.5‑1.0‑0.5

図 1-37 上空放射線測定値を換算した空間線量率の分布（a）は従来法を用いて換算した結果、（b）は新手法を用いて換算した結果です。どちらも地上 1 m 空間線量率へと換算します。

東京電力福島第一原子力発電所（1F）事故以降、有人ヘリコプターや無人ヘリコプターなどを用いて上空から
1F 周辺における放射線モニタリングが行われています。
上空で測定された放射線測定値は、多くの場合、地上 1 m
空間線量値に換算され情報提供されます。従来の換算手法では、地形構造が平面で、線源が均一に分布したモデルを仮定し、測定地点と地面との距離に応じた空気による放射線の減衰効果を考慮していました。しかし、地形の起伏が大きい場合や、地面と放射線検出器との間に樹木等の遮へい物があった場合は、地上測定値と上空からの測定による換算値が整合しないという課題がありました。この課題を解決するため、地上各地点から上空の各測定点に至る個々の経路における放射線の減衰効果を考慮できる逆問題解析手法（以下、新手法）を用いて、地形の凹凸及び森林の遮へい等の効果を考慮した解析手法を開発しました。
本解析手法は、医療分野において体内の臓器を可視化する技術として用いられている ML-EM（最尤推定 - 期
待値最大化）法を応用したものです。具体的には、複数●参考文献の上空測定点で測定した放射線計数値から、最適な地上値の分布を算出します（図 1-35）。さらに換算のために必要となる減衰のパラメータとしては、従来法でも用いられていた空気による放射線の減衰効果に加え、γ 線の土壌による遮へい及び散乱による減衰効果並びに、樹木による減衰効果を適用しました。
図 1-36 は、無人ヘリコプターで取得した放射線測定
値を従来法及び新手法で換算し、それぞれの換算値を地上測定値と比較したものです。その結果、新手法による換算は、従来法による換算に比べて、より地上測定値に近い換算値を得られることが分かりました。図 1-37 は、（a）従来法及び（b）新手法で得られた空間線量率分布
マップです。赤い円で示されているエリアは除染されたエリアです。従来法では周辺線量の影響を受けるため除染の場所がはっきり見えませんでしたが、新手法ではより鮮明に除染の効果を確認することができます。
今後、逆問題解析におけるパラメータの最適化を行い、上空からの測定に限らず、地上における測定等でも適用できるよう、
計算アルゴリズムを開発する予定です。

Sasaki, M. et al., Development of Analysis Method for Airborne Radiation Monitoring Using the Inverse Problem Solutions, Progressin Nuclear Science and Technology, vol.6, 2019, p.63–67.

26

原子力機構の研究開発成果

2019-20

福島第一原子力発電所事故の対処に係る研究開発

1- 1 6 詳細な放射線量マップを作り、より現実的に被ばくを評価する－特定復興再生拠点区域の放射線防護対策の検討に向けて－
（a）

8:00

10:00

12:00

14:00

16:00

18:00

（c）
1.0

大気中の

OD‑01
大熊町役場での勤務
OD‑02
福島第一原子力発電所での勤務
137

大野駅
（屋内）

調査区域
（屋外）

大野駅〜大熊町役場（移動）
乗用車移動を想定

大熊町役場
（屋内）
大川原地区の新庁舎を想定

大熊町役場
（屋外）
大川原地区の新庁舎を想定

大野駅〜福島第一原子力発電所（移動）
乗用車移動を想定

Cs
濃度

OD‑03
調査区域内を自由に移動

0.8

最大値
75％値
中央値
平均値
25％値

0.6
0.4

最小値

（mBq/m3）0.2
0.0

福島第一原子力発電所

（b）

未舗装
（草地）

舗装

（d）
100

25

80

20

頻度

算術平均：16
幾何平均：13
5%値：4.3
50%値 ：13
95%値 ：40
（µSv）

15

（%）10
5

地表面から1 mの高さの空間線量率（µSv/h）
4.0−4．
5
1.5−2．
0
6.5 <

0

250

500

750

6.0−6．
5

3.5−4．
0

1.0−1．
5

5．
5−6．
0

3．
0−3．
5

0．
5−1．
0

5.0−5．
5

2.5−3．
0

< 0．
5

4．
5−5．
0

2．
0−2．
5

1000

1250

0

0

20

40

60

60

積算頻度

大野駅

40

（%）

20

80

100

0

外部被ばく実効線量
（µSv）

1500
（m）

図 1-38 放射線モニタリングから被ばく線量の評価までの一連の流れ（a）自治体等へのヒアリングの結果に基づき設定した復興拠点区域と関連した行動パターン（大熊町の例）（b）無人ヘリコプターを用いた上空からの空間線量率分布測定結果（大熊町大野駅周辺の測定結果）（c）大気中の放射性物質濃度の測定結果（大熊町の特定復興再生拠点区域内に設置したダストサンプラーによる測定結果）（d）1 回の立入りに伴う外部被ばくによる実効線量（（a）大熊町の行動パターン OD-03 の評価結果）

東京電力福島第一原子力発電所（1F）の事故に伴い設定された避難指示区域のうち、空間線量率が特に高く、長期にわたり居住を制限するとされてきた帰還困難区域についても、線量の低下状況を踏まえて避難指示を解除
し、居住を可能とする「特定復興再生拠点区域（復興拠点）」を整備する方針が示されました。1F の周辺に位置する大熊町等では、2023 年春頃までの避難指示解除を目標に、復興拠点の除染やインフラ等の整備が行われています。
これに併せ、内閣府原子力被災者生活支援チーム（被災者支援チーム）は、復興拠点への住民の帰還を
現実のものとすべく、必要な放射線防護対策の検討を進めています。私たちは、
2018 年夏から被災者生活支援チー
ム等からの協力依頼に基づき、復興拠点における（1）無人ヘリコプターによる迅速かつ詳細な面的な空間線量率
分布状況の把握、（2）代表的な地点における大気浮遊塵の採取と放射能濃度の測定、（3）代表的な行動パターンにおける外部・内部被ばくの評価等を実施しています。
被ばく線量は、自治体等からのヒアリングの結果に基づき、復興拠点区域内の行動パターンを設定し（図 1-38（a））
、空間線量率分布測定結果（図 1-38（b））

や大気中放射性物質濃度の測定結果（図 1-38（c））等の実測データを用いて、実測データの代表値を用いた評価（決定論的評価）と実測データの分布を用いたモンテ
カルロ解析による線量分布の評価（確率論的評価）を実施しました（図 1-38（d））
。評価の結果、最も保守的な想定となる活動時間の大部分を屋外で活動するパターン（図 1-38（a）の OD-03 のパターン）の外部被ばくによる実効線量は、95% 値で約 40 μSv（1 回の立入りに伴う外部被ばく線量）、算術平均で約 16 μSv（1 回の立入りに伴う外部被ばく線量）でした。また、大気中放射性物質濃度の測定結果（図 1-38（c））から算出した放射性セシウムの再浮遊に伴う吸入による内部被ばく線量は、外部被ばく線量と比べて 5 桁ほど低い値となることが分かりました。
これらの調査結果を踏まえた放射線防護対策案が、第47 回原子力規制委員会（2018 年 12 月 12 日）
で了承され、
具体的な対策について、国と自治体等との調整が進められています。今後も放射線のモニタリングから被ばく評
価までの一連の手法を高度化するとともに、より現実的な評価を行い、避難指示解除の加速化に直接的に貢献する成果を創出していきます。

●参考文献

舟木泰智ほか, 特定復興再生拠点区域におけるモニタリング及び被ばく評価手法の検討, JAEA-Research 2018-016, 2019, 48p.

原子力機構の研究開発成果

2019-2027

福島第一原子力発電所事故の対処に係る研究開発

1- 17 福島の居住環境をモデル化し空間線量率の分布を予測する－三次元空間線量率分布評価システム（3D-ADRES）の開発－

（a）

（b）

.

地形メッシュ（c）
計算値（µSv/h）

12.0〜15.0
9.0〜12.0
6.0〜 9.0
3.0〜 6.0
0.0〜 3.0

樹木
建物

測定値（µSv/h）

IncludesⒸDigitalGlobe Inc., NTT DATA Corporation

12.0〜15.0
9.0〜12.0
6.0〜 9.0
3.0〜 6.0
0.0〜 3.0

図 1-39 3D-ADRES による空間線量率のモデリングプロセス（a）3D-ADRES は衛星画像を始めとするリモートセンシングデータを用いて福島県内の任意の地区の三次元モデルを作成します。
（b）作成したモデルは PHITS に入力可能な形式に変換され、（c）放射性セシウム（134Cs 及び 137Cs）により放出された放射線をシミュ
レーションし、空間線量率の分布を計算します。なお、計算値はマス目の■■■■■の色、測定値（歩行測定）は小さい●●●●●の色で示されています。Map imagery © DigiGlobe Inc., NTT Data, Google & Zenrin 2018.

東京電力福島第一原子力発電所（1F）の事故から 8 年が経過し避難指示が解除された地域では住民の帰還が始まっています。
こうした地域で住民の外部被ばく量を可能な限り最小限に抑えるには、
生活環境における放射線の空間線量率の分布を正確に把握することが必要です。
しかし、空間線量率の分布を推定するには、
地面の舗装の有無
による放射性セシウム（134Cs及び 137Cs）の沈着量の違い
や、
地形、
樹木、
家屋による放射線の遮へい効果を考慮す
る等、実際の複雑な環境を反映した計算が求められます。
しかし、そのような複雑な環境をモデル化することは簡単
ではなく、これまでは地形を平坦と仮定したり、樹木や家屋の影響を無視したりするような計算が行われてきました。
そこで、システム計算科学センターは福島環境安全セ
ンターと連携し、福島県内のあらゆる居住地区に対して、その詳細な三次元モデルを作成し計算精度を向上させるための新しい計算システム「3D-ADRES（Air Dose
Rate Evaluation System）」を開発しました。
そのシステムでは、対象地区が定まると衛星画像や航空写真を画面上に表示し（図 1-39（a））
、数値標高モデル（DEM）と呼ばれる地理空間情報を利用し三角格子を用いて地形を表現します（図 1-39（a））
。その上に数値表面モデル（DSM）と呼ばれるもう一つの地理空間情報を利用し、建物や樹木の幅や高さを設定し、対象地
区のリアルなモデルを作成します（図 1-39
（b）
）
。次は
放射線のシミュレーションを実施するため、作成したモデルを原子力機構が開発したコード「PHITS」のフォー
マットに変換し（図 1-39（b））
、放射線シミュレーショ
ンを行うことで従来よりもはるかに詳細な空間線量率分布の計算が可能となりました（図 1-39（c））
。
ここで利用する PHITS とはモンテカルロ法と呼ばれる手法を用い放射性セシウムから発生する放射線の行方を追跡するコードで、放射線が空中で散乱されその進路が変わるほか、樹木や家屋等に吸収される様子も再現され、家屋周辺等の複雑な空間線量率の分布を求めることができます（図 1-39（c））
。
私たちはこの 3D-ADRES と PHITS を用いて 1F 付
近の一つにおける地区の空間線量率の分布を計算し、家屋や樹木、地面の舗装の有無等がその分布にどのような影響を及ぼすかを調べました。その結果、建物や舗装道
路では風雨により放射性セシウムが容易に除去され、その付着量は周囲と比べて小さいという知見を反映させると、空間線量率はその知見を反映しない場合の 60% 程
度にまで低下し、樹木や家屋での放射線遮へいによる空間線量率の低減は比較的影響が小さいこと等が判明しました。
今後は 3D-ADRES と PHITS を用い、住民が長時間過ごす屋内等の場所で空間線量率がどのように分布す
るかについての研究を実施します。このような取組みから得られる知見により、外部被ばくを最小限に抑えるための指針を得るほか、年月の経過とともに居住地区内の空間線量率がどのように低下していくかを予測することが可能になると期待されます。また、近年発展してきた三次元レーザースキャン技術や GPS 付きカメラによる連写画像等も活用するなど、最新のリモートセンシング
技術を有効に使ってモデルのリアリティを向上させる一方、作成作業の自動化や効率化も目指します。

●参考文献

Kim, M., Malins, A. et al., Simulation Study of the Effects of Buildings, Trees and Paved Surfaces on Ambient Dose Equivalent Rates
Outdoors at Three Suburban Sites near Fukushima Dai-ichi, Journal of Environmental Radioactivity, vol.210, 2019, p.105803-1–
105803-10.

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原子力機構の研究開発成果

2019-20