Daily Archives: 2019/01/30

東京電力福島第１原発事故後、福島県沖で続いている試験操業で、相馬双葉、いわき市、小名浜機船底曳網の３漁協の２０１８（平成３０）年の水揚げ数量は４００４トンで、前年に比べて２２％増加した。 原発事故後の試験操業による水揚げ数量は毎年伸びているものの、事故前の１０年の１５.５％にとどまった。 原発事故前後の３漁協の水揚げは、近年では魚介類の出荷制限の解除が進み１６年に「常磐もの」として名高いヒラメ、１８年にはスズキが試験操業の対象魚種に加わった。 現在は、サクラマスやムラソイなど７魚種が制限されている。 昨年は、相馬双葉、いわき市の両漁協の固定式刺し網漁業で、ヒラメなどが多く水揚げされた。県漁連などは、シラスやシラウオ漁が好調なことに加え、出漁日が増えたことなどが増加の要因とみている。 […] 全文

〜放射能汚染地域で暮らすリスクと避難の権利を考える〜 ⽇時：2019年2⽉3⽇（⽇） 13時15分〜17時40分 場所：同志社⼤学烏丸キャンパス志⾼館110番教室 (地下鉄烏丸線･今出川駅北へ徒歩5分) 共催：⽇本学術振興会科研費「放射線影響研究と防護基準策定に関する科学史的研究」班 ／放射線被ばくの科学史研究会／⽇本科学史学会⽣物学史分科会 プログラム 司会 市川浩（広島⼤学⼤学院 総合科学研究科教授） 主催者挨拶 柿原泰（東京海洋⼤学准教授） 趣旨説明 藤岡毅（同志社⼤学 理⼯学部嘱託講師／⼤阪経済法科⼤学客員教授） 第1部 放射線健康影響の科学と歴史 講演1「低線量被曝の健康影響について」 本⾏忠志（⼤阪⼤学⼤学院 医学系教授，放射線⽣物学教室） 講演2「原⼦⼒開発と結びついた放射線防護基準の歴史と現在」 ⾼橋博⼦（名古屋⼤学⼤学院 法学研究科研究員，⽶国史） 第2部 原発事故被災者だから⾒える視点と法の役割 講演3「事故から被った被害と避難の正当性 〜『被ばくからの⾃由（避難の権利）』の確⽴を求めて〜」 森松明希⼦（東⽇本⼤震災避難者の会 Thanks & Dream 代表／ 原発賠償関⻄訴訟原告団代表） 講演4「原発事故被災者の権利を守るための司法での闘い」 井⼾謙⼀（弁護⼠／⼦ども脱被ばく裁判弁護団⻑） 第3部 コメントと討論 コメント1 ⼭内知也（神⼾⼤学⼤学院 … Continue reading →

厳しく管理されているはずの劣化ウランとみられる放射性物質が、誰でもアクセスできるオークションサイトに出品されていた。出品者の男性は警視庁に「海外のサイトで購入した」と説明しているが、詳しい入手経路や目的は分かっていない。なぜ、どこから流出したのか。警視庁生活環境課は近く本格捜査に乗り出し、事件の全容解明を目指す。【安藤いく子、鈴木理之、岩間理紀】 捜査関係者によると、出品者の男性は「ウラン　９９・９％」とうたい、オークションサイトで放射性物質を出品していた。警視庁が男性から事情を聴いたところ、「物質は劣化ウランだ」と説明したという。 （略） ただイラク戦争では米軍によって劣化ウラン弾が使用され、戦場となった地域には弾頭が残っている。またソ連崩壊後は大量の核関連物質が流出したと言われており、こうしたルートから流通した可能性もある。 　今回の事件との関連は不明だが、米国の通販サイトではウラン精鉱（イエローケーキ）と称する物質が１グラム３０００円ほどで販売されているのが確認できた。配送先は「米国国内に限定」とされているが、第三者を介したり、品目を偽ったりすれば輸入は可能だ。 （略） 入手目的は分かっていないが、過去の事件では、大学教授が研究目的で密輸したケースがあった。希少鉱物や科学愛好家などがコレクション目的で購入することもあるという。 　専門家は「ダーティーボム（汚い爆弾）」として悪用されることを懸念している。ダーティーボムは、ＩＡＥＡが分類する４種類の核テロのうちの一つで、各国が対策を進めている問題だ。 全文は原子炉等規制法違反 「海外サイトでウラン購入」出品者説明　テロ流用懸念も 関連記事： 原子炉等規制法違反：ネットで「ウラン」売買　出品・購入者特定　警視庁、容疑を視野に捜査 ウランと劣化ウラン 　ウランは放射線を出す元素の一種で、原発の燃料や核兵器に使われる。自然界の天然ウランのうち、核分裂しやすいウラン２３５は０・７％で、残りの９９・３％を占めるウラン２３８は核分裂しにくい。原発用の燃料加工や核兵器製造では濃縮してウラン２３５の割合を増やしている。劣化ウランはこの濃縮過程などの廃棄物として生じる。天然のウランよりもウラン２３５の含有量は低く、放射線量も小さい。

作業員9人汚染なし 日本原子力研究開発機構は30日、茨城県東海村にある核燃料サイクル工学研究所の放射線管理区域内で放射性物質漏れがあったと明らかにした。作業員9人は放射性物質の体内への取り込みはなく、身体の汚染もないとしている。敷地内の監視装置の値に変化はなく、放射性物質は外部には漏れていないとみられる。 　機構などによると、午後2時24分、「プルトニウム燃料第2開発室」という建物の一室で発生。男性作業員9人が、MOX燃料用の粉末を、密閉状態の実験設備から取り出そうとした際、放射性物質の漏えいを検知する警報が鳴った。 続きは茨城・東海村で放射性物質漏れ

東京電力福島第1原子力発電所の事故で被災した農家の45%が農業再開の意向がないことがわかった。理由としては高齢化や人手不足、帰還しないなどが目立った。 福島相双復興官民合同チームが、福島第1原発事故の避難区域が設定された12市町村の農家を対象に、2017年4月から18年末まで調査した。対象農家1429戸のうち45%にあたる646戸が「再開意向なし」と答えた。 再開する意向がない・未定の理由（複数回答）は「高齢化や地域の労働力不足」（339戸）と「帰還しない」（332戸）が多かった。一連の調査は、帰還する住民の多くが高齢者で、復興や産業振興の人材が不足している被災地の実態を表すものとなった。 （略） 調査は南相馬、田村、川俣、広野、楢葉、富岡、川内、大熊、双葉、浪江、葛尾、飯舘の12市町村の農家約1万戸のうち、個別訪問を希望した世帯・法人を対象に実施。17年に調査した1012戸と18年に調査した417戸の結果をまとめた。 全文は福島の原発事故被災12市町村、農業再開意向なし45%

東日本大震災から8年が過ぎようとしているが、原子力発電所の事故で生まれた放射性物質の「除染」は今なお続いている。除染で生まれた膨大な土壌の管理は、非常に労力のかかる作業だが、それをドローンとディープラーニングで効率化した企業がある。 東日本大震災から8年が過ぎようとしているが、いまだに約5万4000人が避難生活を余儀なくされているなど（復興庁調べ、2018年11月12日現在）、復興はまだ道半ばと言わざるを得ない状況だ。特に、原子力発電所の事故で生まれた放射性物質の「除染」は今なお続いている。 福島県の場合、汚染された土や草木などを取り除く「面的除染」は2018年3月に終了したが、取り除かれた土壌の多くは、保管容器（フレキシブルコンテナ）に入れられ、除染現場や市町村が用意した「仮置き場」に保管されている。現在はここから順次、県内に建設されている「中間貯蔵施設」へと搬出されている段階で、最終的には県外に設置される施設で最終処分を行う予定だという。 仮置き場では、除去物を収容した容器を土のうや遮水シートで覆うなど、放射線を遮蔽（しゃへい）したり、周囲に放射性物質が流出しないようにしたりするなどの対策を講じて管理している。しかし、保管が長い期間にわたれば、経年劣化や動物による損壊などのリスクも出てくるため、定期的な点検と補修は欠かせない。 仮置き場の点検業務に「ドローン」を導入した南相馬市 この点検業務を効率化しようと、ドローンを導入した自治体がある。それが南相馬市だ。同市では、竹中工務店、竹中土木、安藤ハザマ、千代田テクノルで構成される共同企業体（JV：ジョイントベンチャー）が市の委託を受け、除染作業を実施している。 市内に設置された仮置き場は160カ所、その総面積は1.6平方kmにも及ぶ。仮置き場の高さは3メートルほどあり、作業員が2カ月に1回ほどの頻度で、積み上げられたコンテナにはしごを掛けて登り、目視で一円玉程度の大きさの破損を探していたという。しかし、内部に空洞があったり、転落したりといった危険があるなど、人による目視点検には課題も多かった。 (略） 破損の検出も「ディープラーニング」で自動化 いくら画像で確認できるとはいえ、PC上で画像を拡大し、約1万平方メートルもあるシートの中から一円玉程度の破れを見つけるのは時間も労力もかかる作業だ。当時は1カ月当たり50個程度のシートに対して2～3人のオペレーターで作業しており、エアロセンス取締役COO（最高執行責任者）の嶋田悟氏は「作業が終わるまで、1人当たり数時間はかかっていたのではないか。1年近くやっていたが、日常的な業務としては負荷が高かった」と振り返る。 そこで同社は、ドローン点検の開発と並行して、シートの損傷場所を機械学習で検知するための学習データを集め始めた。オペレーターが探し出した破損場所の画像を正解データとし約1000枚を収集。同社 ソフトウェアアーキテクトの菱沼倫彦氏によると「正解データの数を増やすために、1つの画像を回転させたものを加えるなどして、数を稼いだ」という。 一方、不正解データは約1万枚を用意した （略） 今回開発したシステムでは、AIが破損場所の候補を出してくれるものの、最後は人間の確認作業を入れる形にしたという。破損場所を見逃してしまうことが最大のリスクであるためだ。 「この予測モデルでは『破損場所を見逃す』可能性を減らすため、破損判定の基準を緩めにしました。誤検知（偽陽性）の確率は約10％程度です。オペレーターはAIが出した候補から本当に損傷しているものを選べばいい。確認作業を補助し、効率化できたことが大きな効果だと考えています」（菱沼氏） システムを導入した結果、オペレーターの作業時間は以前と比べて約60％短縮できたという。 全文は今なお続く福島の「除染」　“ドローン×AI”で除去物管理の自動化に挑む企業