報告書番号

T94052

タイトル（和文）

ニューラルネットワークを用いた渦電流探傷検査の高度化－信号認識性能の基礎的検討－

タイトル（英文）

ADVANCEMENT EDDY CURRENT TESTING USING NEURAL NETWORK TECHNIQUES -APPLICATION TO SIGNAL RECOGNITION-

概要 （図表や脚注は「報告書全文」に掲載しております）

我が国の加圧水型軽水炉の全ての蒸気発生器伝熱管は，運転期間中に発生したあらゆる欠陥を検出するために，定期検査において渦電流探傷（ＥＣＴ）法により検査されている。検査員は欠陥によるＥＣＴ信号のリサジュー図形の形と大きさから欠陥の種類と大きさを判断しており，その労力は非常に大きい。検査員の判断を支援することにより検査の信頼性を維持するために，ＥＣＴ信号の自動認識システムが望まれている。本報告書では，ニューラルネットワークのＥＣＴ信号の自動認識への適用について述べられている。ニューラルネットワークの入力として，ＥＣＴ信号のリサジュー図形を特徴づける４つのパラメータを定義し，ニューラルネットワークの認識性能を向上されるためのいくつかの手法を検討した。最後に，学習させていないＥＣＴ信号に対しても，ニューラルネットワークは欠陥の寸法を高い精度で推定できることを示した。

概要 （英文）

ALL STEAM GENERATOR TUBES IN JAPANESE PWRS ARE INSPECTED USING EDDY CURRENT TESTING (ECT) AT EACH SCHEDULED INSPECTIONS TO FIND DEFECTS. DEFECT TYPE AND SIZE ARE DETERMINED BY THE INSPECTOR BASED ON THE SHAPE AND SIZE OF THE TRAJECTORY OF THE ECT SIGNAL. THE LABOR COMPONENT IS VERY LARGE. AN AUTOMATIC SYSTEM FOR RECOGNISING ECT TRAJECTORIES IS REQUIRED TO MAINTAIN THE RELIABILITY OF THE ECT INSPECTION BY SUPPORTING THE INSPECTORS EVALUATION. THIS PAPER DESCRIBES THE APPLICATION OF NEURAL NETWORKS TO THE AUTOMATIC RECOGNITION OF THE ECT SIGNALS. FOUR PARAMETERS USED AS THE INPUT TO THE NEURAL NETWORK WEREDEFINED TO CHARACTERIZE THE TRAJECTORIES OF THE ECT SIGNALS. SOME METHODS WERE DEVELOPED TO IMPROVE THE RELIABILITY OF RECOGNITION BY THE NEURAL NETWORK. IT WAS DEMONSTRATED THAT DEFECTS WITH ECT TRAJECTORIES THAT HAVE NOT BEEN LEARNED BY THE NEURAL NETWORK CAN BE SIZED WITH VERY HIGH ACCURACY.

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