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統合核燃料サイクルシミュレーター「NMB4.0」の無償提供を開始
〜先進エネルギーシステム開発の戦略立案に資する、原子力のサイクル全体を計算可能な基盤プラットフォームを構築し、一般に公開〜

2022.04.20

原子力基礎工学研究センター核変換システム開発グループの西原健司グループリーダーらは、東京工業大学 科学技術創成研究院 ゼロカーボンエネルギー研究所(以下「ZC研」)の中瀬正彦助教、岡村知拓大学院生、竹下健二教授らと共同で、将来の原子力利用シナリオを評価するシミュレーター「NMB4.0」を開発し、3月15日に無償公開した。

日本における脱炭素化を見据え、様々な国際情勢に対応できるエネルギー戦略の立案には、各電源の長所・短所の定量的な評価が欠かせない。特に原子力エネルギー利用においては、いかなる炉型や核燃料サイクルを採用すべきかを見極めるため、必要となるウラン資源、プラント規模、核燃料サイクル規模、廃棄物発生量などの物量を事前に見積もっておく必要がある。しかし国内の既存シミュレーターはいずれも非公開で、包括的な戦略立案に向けた横断的議論が困難な状況であった。

原子力機構とZC研は、今後のエネルギーや原子力戦略を闊達に議論するための基盤となるシミュレーターが不可欠と考え、共同開発を実施。高速な計算アルゴリズムを備え、燃料製造、再処理、処分といった広汎な核燃料サイクルのプロセスや多様な炉型に対応しながら、それらの組合せやパラメータを柔軟に設定でき、将来想定される多くのシナリオ解析を可能とする「NMB4.0」を開発した。

その上で、この「NMB4.0」を無償で公開し、開発者とユーザーを広く募集。今後は国内外の標準シミュレーターを目指し、経済性や環境負荷などの評価機能をさらに充実させながら、他電源を含むエネルギー分野全般を横断した評価研究の実現に向けた研究プラットフォームの構築に取り組んでいく。

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建物を考慮した詳細な放射性物質の拡散計算に基づく線量評価を初めて実現
〜局所域高分解能大気拡散・線量評価システム「LHADDAS」を開発〜

2022.03.07

原子力基礎工学研究センターは、個々の建物の影響を考慮して詳細に大気拡散および線量評価ができる局所域高分解能大気拡散・線量評価システム「LHADDAS(ラーダス)」を開発しました。「LHADDAS」は、放出点から数km以内の局所域スケールでの放射性物質の複雑な大気濃度分布および沈着分布を計算するとともに、それらからの放射線について建物による遮蔽効果を考慮して詳細に線量評価ができます。 これまでの放射性物質の大気拡散予測システム(原子力機構のSPEEDI、WSPEEDIなど)は、原子力施設からの放射性物質の放出に対する広域スケールの環境への影響や住民の被ばく線量評価を目的としています。そのため、100㎞~数千㎞程度の範囲を評価対象として、数百m~数km程度の粗い計算格子で分割して地表面形状を考慮した風の流れを再現して拡散計算を行います。しかし、原子力施設内や都市域の建物の影響を受けた複雑な風の流れを再現できず、それらを反映した大気拡散計算による複雑な放射性物質分布や建物遮蔽を考慮した詳細な線量評価が行えませんでした。

そこで、高分解能計算格子により個々の建物の影響を考慮し複雑な気流を再現可能な乱流モデルを導入して開発した大気拡散計算コード(LOHDIM-LES)と、建物の遮蔽効果を考慮した3次元体系で放射線の挙動を計算する手法による線量率評価コード(SIBYL)を組み合わせた計算コードを開発しました。さらに、都市市街地内で放出されたガスの大気拡散を短時間で計算可能な都市大気拡散高速計算コード(CityLBM)を導入し、局所域大気拡散の様々な課題に対応可能な解析システム「LHADDAS」を開発しました。

「LHADDAS」は、原子力施設の安全審査における線量評価について、これまで用いられてきた風洞実験では困難な実際の気象条件を取り込んだより現実的な評価手法としての利用が期待されます。また、事前・事後詳細解析により、原子力事故時の施設内外作業員の被ばく線量評価、都市域での放射性物質拡散テロに対する汚染状況の把握と住民および対応要員の被ばく線量評価が可能です。さらに、即時解析による都市大気拡散テロ時での迅速な拡散計算結果の情報提供も可能です。

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福島の森林樹木の放射性セシウム汚染は今後どうなるか?
〜新開発の計算モデルで汚染メカニズムを解明し将来予測を可能に〜

2022.01.06

原子力基礎工学研究センターは、放射性物質の動きを詳細に予測する計算モデルSOLVEG-Rにより、東京電力ホールディングス株式会社福島第一原子力発電所(以下、「1F」)事故による放射性セシウム(137Cs)で汚染された森林の樹木について、木部の汚染メカニズムを明らかにするとともに、木部の放射性セシウム濃度の将来予測を可能にしました。

1F事故で汚染された森林では、キノコ原木、薪の出荷制限が続いています。出荷制限の解除に向けては、樹木の木部の放射性セシウム濃度の将来変動の把握が必要です。本研究では、気象条件と土壌状態に応じて森林内の水循環や植物成長といった物質の動きを決定するプロセスを詳細に計算することで、様々な森林について放射性セシウムの動きを予測できる計算モデルSOLVEG-Rを開発しました。そして、本モデルを用いた解析から、福島県内の2地点の常緑樹林(スギ)と落葉樹林(コナラ)について、1F事故時に樹木に付着した放射性セシウムが葉(スギ)や樹皮(コナラ)から吸収されて、樹木内を循環しながら一部が木部へと蓄積したことで、木部の汚染が引き起こされたことを明らかにしました。また、汚染源となった葉や樹皮の表面の放射性セシウムは、降雨による洗浄や落葉により数年以内に樹木から除去されたため、木部の放射性セシウム濃度は2020年(スギ)あるいは2017年(コナラ)から低下しはじめるという結果になりました。この濃度低下は、樹木の成長による希釈効果が働いたため、放射性セシウムの壊変(年間2%)よりも速い、年間3%で進むと予測されました。

SOLVEG-Rは、実測データによるチューニングなしに放射性セシウムの動きを計算できるので、今回の評価地点以外の様々な森林についても木部の汚染状況の将来変動を予測できます。また、林床の落葉層の放射性セシウムの動きや樹木の成長を考慮するので、落葉層の除去といった除染作業や、伐採と再造林といった森林施業による樹木の汚染の低減効果の事前予測にも活用できます。

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