報告書番号

T98004

タイトル（和文）

ニューラルネットワークを用いた蒸気発生器伝熱管渦電流探傷信号の欠陥判定システムの開発

タイトル（英文）

DEVELOPMENT OF DEFECT IDENTIFICATION SYSTEM FOR EDDY CURRENT TESTING SIGNALS OF STEAM GENERATOR HEAT EXCHANGER TUBES USING NEURAL NETWORKS

概要 （図表や脚注は「報告書全文」に掲載しております）

本研究は加圧水型軽水炉プラントの定期検査における蒸気発生器伝熱官の渦電流探傷（ＥＣＴ）検査の効率の向上と労力の低減を目的に平成４年度より始まった。ＥＣＴ検査では，欠陥の種類と大きさがＥＣＴ信号の軌跡（リサジュー図形）の特徴に基づいて判定される。これは一種のパターン認識と考えられることから，本研究ではＥＣＴの欠陥判定へのニューラルネットワークの適用が試みられた。その結果，支持板等の有無にかかわらず，ニューラルネットワークが欠陥の種類と大きさを定量的に正しく判別できることが示された。本報告書では，ニューラルネットワークを用いたＥＣＴ信号の欠陥判定システムのプロトタイプの開発とその使い方について述べ，最後にいくつかの試験片を用いてシステムの性能評価を行った。

概要 （英文）

THIS STUDY BEGAN FOR THE PURPOSE OF IMPROVEMENT OF EFFICIENCY AND REDUCTION OF LABOR IN EDDY CURRENT TESTING (ECT) INSPECTION OF STEAM GENERATOR HEAT EXCHANGER TUBES IN A NUCLEAR POWER STATION IN 1992. IN THE ECT INSPECTION, THE TYPE AND SIZE OF DEFECTS AREJUDGED BASED ON THE CHARACTERISTICS OF TRAJECTORY CURVES OF ECT SIGNALS. SINCE IT IS CONSIDERED THAT THIS IS A TYPE OF PATTERN RECOGNITION, APPLICATION OF NEURAL NETWORK TECHNIQUES WAS TRIED IN THIS STUDY. CONSEQUENTLY, IT WAS PROVED THAT THE NEURAL NETWORKS COULD CORRECTLY AND QUANTITATIVELY ESTIMATE THOSE OF DEFECTS BOTH IN CASE OF EXISTING ONLY ONE DEFECT IN A TUBE AND IN CASE OF EXISTING THE ONE NEAR A SUPPORT PLATE. IN THIS PAPER, DEVELOPMENT OF A PROTOTYPE SYSTEM TO IDENTIFY DEFECTS FROM ECT SIGNALS AND ITS USAGE WERE DESCRIBED. THEN, IDENTIFICATION PERFORMANCE OF THIS SYSTEM WAS EXPERIMENTALLY DEMONSTRATED USING SOME TEST PIECES.

報告者

キーワード