JP2005291882A - 放射性物質容器用状態検出装置，及び放射性物質容器の状態検出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 放射性物質を収容する放射性物質容器の密封性の異常を，より確実に検知する技術を提供する。
【解決手段】 本発明による放射性物質容器用の状態検出装置２は，放射性物質を収容するキャニスタ１１の表面温度Ｔ_ｉを取得する温度センサ３１，３２と，気温Ｔ_０を測定する気温センサ３３と，演算装置３４とを備えている。演算装置３４は，表面温度Ｔ_ｉに対応する表面温度対応項と，気温Ｔ_０の表面温度Ｔ_ｉに対する応答を表す一次遅れ波形に対応する一次遅れ波形対応項とを含む演算式によって補正温度Ｔ_Ｃｉを算出し，その補正温度Ｔ_Ｃｉに基づいてキャニスタ１１の異常を検出する。
【選択図】 図１

Description

本発明は，使用済燃料集合体，放射性廃棄物等の放射性物質を収容，輸送，あるいは保存する放射性物質容器の状態を検出する状態検出装置に関する。

原子炉における燃焼を終えた使用済燃料集合体を安全に長期的に保存する技術は，核燃料サイクルの確立のために重要な技術の一つである。使用済燃料集合体が生成された後，それを再処理施設によって再処理されるまでには，ある程度の時間が必要である。具体的には，使用済燃料集合体は，それが生成された後再処理されるまでに最長で６０年間保存される可能性がある。従って，使用済燃料集合体は，再処理施設によって再処理されるまで長期に安全に保存される必要がある。

使用済燃料集合体を長期間保存する技術として，湿式貯蔵と乾式貯蔵があり，乾式貯蔵にはコンクリートキャスク，金属キャスク，ボールト貯蔵が知られている。コンクリートキャスクは，概略的には，使用済燃料集合体を収容する金属製のキャニスタ（内筒）と，そのキャニスタを収容するコンクリート製の外筒とから構成される。使用済燃料集合体は，キャニスタの内部に形成された密封空間に収容される。金属キャスクは，概略的には，放射性物質を収容する金属製の胴部と，一次蓋と二次蓋とからなる蓋部とから構成される。使用済燃料集合体は，胴部と蓋部とによって形成された密封空間に収容される。一方，ボールト貯蔵とは，使用済燃料集合体を収容する金属製のキャニスタを，除熱，及び放射線遮蔽を考慮した建屋内に高密度に並べる方法である。使用済燃料集合体は，キャニスタの内部に形成された密封空間に収容される。

使用済燃料集合体の保存にあたり考慮すべき事項としては，使用済燃料集合体がＦＰ（核分裂生成物）などの高放射性物質に含まれる放射能及び発熱が挙げられる。キャスク及びキャニスタの主な役割は，使用済燃料集合体の放射能及び発熱を低減することである。使用済燃料集合体の発熱を低減するために，一般的には，以下の３つの技術が採用される。第１に，使用済燃料集合体が局所的に発生する熱を拡散するために，使用済燃料集合体を収容する密封空間（即ち，キャニスタ及び金属キャスクの内部）にはヘリウムガスが封じられる。第２に，使用済み燃料集合体の保存の間，キャスクは冷却される。更に，キャスク自体も発熱に耐えられるように設計される。

加えて，より安全に使用済燃料集合体を保存するために，使用済燃料集合体を収容する密封空間の密封性，即ち，キャスク及びキャニスタの密封性の確認が行われる。密封性を確認する最も有力な手段としては，キャスクから漏れ出る放射線を検出する放射線検出装置及びヘリウムガスのリークを検出するヘリウムリークディテクターが挙げられる。しかし，これらの装置の使用は，使用済燃料集合体を長期的に保存する密封空間の密封性を放射能漏洩のない早期に継続的に確認するためには好適でない。このため，キャスクの密封性を簡便に放射能漏洩のない早期に，且つ，低コストに確認するための装置の開発が求められている。

特許文献１は，キャスクの密封性を簡便に，且つ，低コストに確認するためのモニタリング装置を開示している。公知のそのモニタリング装置は，キャスクの温度変化及び圧力変化から，密封性の劣化を検知する。キャスクの密封性の劣化によってヘリウムガスの漏れが発生すると，キャスクの温度及び圧力は異常に低下する。公知のそのモニタリング装置は，この温度及び圧力の異常な低下を検知することにより，キャスクの異常を検出する。温度変化及び圧力変化からキャスクの密封性を確認することは，モニタリング装置を簡素化することを可能にし，キャスクの密封性を簡便に放射能漏洩のない早期に，且つ，低コストに確認するために有効である。

温度変化及び圧力変化からキャスクの密封性を確認するモニタリング装置では，キャスクの密封性の異常の検知の確実性を向上することが重要である。より具体的には，キャスクに微小なリークが発生したときでも，その微小なリークを検知できることが重要である。微小なリークでは，キャスクの時間あたりの温度変化及び圧力変化も小さいから，微小なリークに起因する温度変化及び圧力変化を正確に検知することが重要である。一方で，異常でない温度変化及び圧力変化を，キャスクの密封性の劣化に起因していないと正しく結論付けることも重要である。

このような背景から，放射性物質を収容する放射性物質容器の密封性の異常を，より確実に検知する技術の提供が求められている。
特開２００２−４８８９８号公報

本発明の目的は，放射性物質を収容する放射性物質容器の密封性の異常を，より確実に検知する技術を提供することにある。

上記の目的を達成するために，本発明は，以下に述べられる手段を採用する。その手段に含まれる技術的事項には，［特許請求の範囲］の記載と［発明を実施するための最良の形態］の記載との対応関係を明らかにするために，［発明を実施するための最良の形態］で使用される番号・符号が付加されている。但し，付加された番号・符号は，［特許請求の範囲］に記載されている発明の技術的範囲の解釈に用いてはならない。

本発明による放射性物質容器用状態検出装置（２，２’，２”）は，放射性物質を収容する放射性物質容器（１１，３）の状態量（Ｔ_ｉ，Ｐ）を取得する状態量取得手段（３１，３２，７１）と，気温（Ｔ_０）を測定する気温測定手段（３３，７２）と，気温（Ｔ_０）に基づいて状態量（Ｔ_ｉ，Ｐ）を補正することによって補正状態量（Ｔ_Ｃｉ，Ｐ_Ｃ）を算出する補正状態量算出手段（３４ａ，３４ａ’，７３ａ）と，補正状態量（Ｔ_Ｃｉ，Ｐ_Ｃ）に基づいて放射性物質容器（１１，３）の異常を検出する異常検出手段（３４ｂ−３４ｅ，７３ｂ−７３ｅ）とを備えている。好適な実施形態では，補正状態量（Ｔ_Ｃｉ，Ｐ_Ｃ）の算出には，状態量（Ｔ_ｉ，Ｐ）に対応する状態量対応項と，気温（Ｔ_０）の状態量（Ｔ_ｉ，Ｐ）に対する応答を表す応答波形対応項とを含む演算式が使用される。状態量（Ｔ_ｉ，Ｐ）としては，最も典型的には，放射性物質容器（１１，３）の表面温度及びその内部の圧力が使用される。

かかる状態検出装置（２，２’，２”）は，補正状態量（Ｔ_Ｃｉ，Ｐ_Ｃ）を用いて放射性物質容器（１１，３）の異常を検出することにより，気温（Ｔ_０）に起因する状態量（Ｔ_ｉ，Ｐ）の変動に対する影響をキャンセルしながら，放射性物質容器（１１，３）の異常を検出することができる。これにより，当該状態検出装置（２，２’，２”）は，放射性物質容器の密封性の検知の確実性を向上することができる。

好適には，上記応答波形対応項として，気温の状態量に対する応答を一次遅れ要素で表す一次遅れ波形対応項が使用される。

一層に検知の確実性を向上するためには，応答波形対応項は，互いに異なる伝達関数にそれぞれに対応する複数の項を含むことが好適である。これにより，時定数が異なる構造体の影響を反映した適切な応答波形対応項を生成することができ，従って，放射性物質容器の密封性の検知の確実性を向上することができる。上記応答波形対応項として，一次遅れ波形対応項が使用される場合には，当該応答波形対応項は，時定数が異なる複数の一次遅れ波形にそれぞれに対応する複数の項を含むことが好適である。

特に，ボールト貯蔵が行われる場合には，補正状態量算出手段（３４ａ’）は，気温に加え，他の放射性物質容器の表面温度に基づいて前記状態量を補正することによって補正状態量を算出することが好適である。

異常検出手段（３４ｂ−３４ｅ，７３ｂ−７３ｅ）は，補正状態量（Ｔ_Ｃｉ，Ｐ_Ｃ）の一定期間における統計量から正常状態領域を設定する正常領域設定手段（３４ｂ，７３ｂ）と，補正状態量（Ｔ_Ｃｉ，Ｐ_Ｃ）が正常状態領域の中にあるか否かに基づいて，放射性物質容器（１１，３）の密封性に異常があるか否かを判定する異常判定手段（３４ｂ，７３ｂ）とを含むことが好適である。具体的な統計量としては，補正状態量（Ｔ_Ｃｉ，Ｐ_Ｃ）の一定期間における平均値，該一定期間における補正状態量（Ｔ_Ｃｉ，Ｐ_Ｃ）の標準偏差，あるいは最大値，最小値，その偏差，尖度，歪度が挙げられる。

また，異常検出手段（３４ｃ，７３ｃ）は，補正状態量（Ｔ_Ｃｉ，Ｐ_Ｃ）の時間変化率から放射性物質容器（１１，３）の異常を検出することが好適である。この場合，異常検出手段（３４ｃ，７３ｃ）は，時間変化率の一定期間における統計量から正常状態領域を設定する正常領域設定手段（３４ｃ，７３ｃ）と，補正状態量（Ｔ_Ｃｉ，Ｐ_Ｃ）の時間変化率が正常状態領域の中にあるか否かに基づいて，放射性物質容器（１１，３）の密封性に異常があるか否かを判定する異常判定手段（３４ｃ，７３ｃ）とを含むことが好適である。具体的な統計量としては，補正状態量（Ｔ_Ｃｉ，Ｐ_Ｃ）の時間変化率の一定期間における平均値である時間変化率平均値，該一定期間における補正状態量（Ｔ_Ｃｉ，Ｐ_Ｃ）の時間変化率の標準偏差である時間変化率標準偏差，あるいは最大値，最小値，その偏差，尖度，歪度が挙げられる。

状態量取得手段（３１，３２）は，放射性物質容器（１１，３）の第１位置における第１表面温度（Ｔ_１）を取得する第１温度測定器（３１）と，放射性物質容器（１１，３）の，第１位置と異なる高さの第２位置における第２表面温度（Ｔ_２）を取得する第２温度測定器（３２）とを備えることがある。この場合，補正状態量算出手段（３４ａ，７３ａ）は，第１表面温度に対応する第１表面温度対応項と，気温（Ｔ_０）の第１表面温度（Ｔ_１）に対する応答に対応する応答波形対応項とを含む演算式によって第１補正温度（Ｔ_Ｃ１）を算出し，且つ，第２表面温度（Ｔ_２）に対応する第２表面温度対応項と，気温（Ｔ_０）の第２表面温度（Ｔ_２）に対する応答に対応する応答波形対応項とを含む演算式によって第２補正温度（Ｔ_Ｃ２）を算出し，且つ，異常検出手段（３４ｄ）は，第１補正温度（Ｔ_Ｃ１）と第２補正温度（Ｔ_Ｃ２）との温度差から，放射性物質容器（１１，３）の異常を検出することが好適である。この場合，異常検出手段（３４ｄ）は，第１補正温度（Ｔ_Ｃ１）と第２補正温度（Ｔ_Ｃ２）との温度差の一定期間における統計量から，正常状態領域を設定する正常領域設定手段（３４ｄ）と，該温度差が正常状態領域の中にあるか否かに基づいて，放射性物質容器（１１，３）の密封性に異常があるか否かを判定する異常判定手段（３４ｄ）とを含むことが好適である。具体的な統計量としては，第１補正温度（Ｔ_Ｃ１）と第２補正温度（Ｔ_Ｃ２）との温度差の，一定期間における平均値である温度差平均値，該一定期間における温度差の標準偏差である温度差標準偏差，あるいは最大値，最小値，その偏差，尖度，歪度が挙げられる。

また，異常検出手段（３４ｅ，７３ｅ）は，現在の補正状態量（Ｔ_Ｃｉ，Ｐ_Ｃ）に対応する現在値と，過去のある時刻における補正状態量（Ｔ_Ｃｉ，Ｐ_Ｃ）に対応する過去値との差に基づいて，放射性物質容器（１１，３）の異常を検出することが好適である。この場合，異常検出手段（３４ｅ，７３ｅ）は，現在値と過去値との差の基準期間における統計量から，正常状態領域を設定する正常領域設定手段（３４ｅ，７３ｅ）と，現在値と過去値との差が正常状態領域の中にあるか否かに基づいて，放射性物質容器（１１，３）の密封性に異常があるか否かを判定する異常判定手段（３４ｅ，７３ｅ）とを含むことが好適である。具体的な統計量としては，補正状態量（Ｔ_Ｃｉ，Ｐ_Ｃ）の基準期間における標準偏差である基準標準偏差，あるいは最大値，最小値，その偏差，尖度，歪度が挙げられる。

他の観点において，本発明による放射性物質容器の異常検出方法は，
放射性物質を収容する放射性物質容器（１１，３）の状態量（Ｔ_ｉ，Ｐ）を取得するステップと，
気温（Ｔ_０）を測定するステップと，
気温（Ｔ_０）に基づいて状態量（Ｔ_ｉ，Ｐ）を補正することによって補正状態量（Ｔ_Ｃｉ，Ｐ_Ｃ）を算出するステップと，
補正状態量（Ｔ_Ｃｉ，Ｐ_Ｃ）に基づいて放射性物質容器（１１，３）の異常を検出するステップ
とを備えている。好適な実施形態では，補正状態量（Ｔ_Ｃｉ，Ｐ_Ｃ）は，状態量（Ｔ_ｉ，Ｐ）に対応する状態量対応項と，気温（Ｔ_０）の状態量（Ｔ_ｉ，Ｐ）に対する応答を表す応答波形対応項とを含む演算式を用いて算出される。

更に他の観点において，本発明による放射性物質容器の異常検出プログラムは，
放射性物質を収容する放射性物質容器（１１，３）の状態量（Ｔ_ｉ，Ｐ）を取得するステップと，
気温（Ｔ_０）を測定するステップと，
気温（Ｔ_０）に基づいて状態量（Ｔ_ｉ，Ｐ）を補正することによって補正状態量（Ｔ_Ｃｉ，Ｐ_Ｃ）を算出するステップと，
補正状態量（Ｔ_Ｃｉ，Ｐ_Ｃ）に基づいて放射性物質容器（１１，３）の異常を検出するステップ
とをコンピュータ（３４，７３）に実行させる。

本発明により，放射性物質を収容する放射性物質容器の密封性の検知の確実性が向上される。

第１ 実施の第１形態
本発明の実施の第１形態では，コンクリートキャスク１の劣化の発生の有無が，状態検出装置２によって検出される。以下では，状態の検出の対象であるコンクリートキャスク１の構成が説明された後，本実施の形態の状態検出装置２の構成と動作が詳細に説明される。

１．コンクリートキャスクの構成
コンクリートキャスク１は，概略的には，キャニスタ１１と，そのキャニスタ１１を収容するコンクリート容器２１とから構成される。キャニスタ１１は，胴部１２と一次蓋１３ａと二次蓋１３ｂとから構成されている。胴部１２と一次蓋１３ａと二次蓋１３ｂは，いずれも，ステンレス又は炭素鋼で形成されている。胴部１２の上部開口は一次蓋１３ａと二次蓋１３ｂとによって密封され，これにより，キャニスタ１１の内部にはキャビティ１４が形成されている。このキャビティ１４に，使用済燃料集合体１５を収容するバスケット１６が収められる。キャニスタ１１の内部には，使用済燃料集合体１５が局部的に発生する熱を全体に拡散するために，ヘリウムガスが充填されている。使用済燃料集合体１５が熱を発生すると，その近傍のヘリウムガスの温度が上昇する。この温度上昇により，ヘリウムガスが循環され，熱がキャニスタ１１の全体に拡散される。自然循環を利用して熱を拡散するため，キャニスタ１１の上部の温度は高くなり，下部の温度は低くなる。即ち，キャニスタ１１の高さが異なる位置では，その温度が異なる。

コンクリート容器２１は，いずれもコンクリート製の支持体２２と側壁２３と蓋体２４とから構成されている。側壁２３の上部及び下部には空気流通孔２５が形成されている。コンクリートキャスク１を収容する設備内部の空気は空気流通孔２５を通じてキャニスタ１１に流通可能であり，これにより，キャニスタ１１が冷却される。

コンクリート容器２１の側壁２３及び蓋体２４には，これを貫通する検査孔２６，２７がそれぞれに形成されている。後述されるように，検査孔２６，２７は，キャニスタ１１の表面温度を測定するための温度センサを挿入するために使用される。

２．状態検出装置２の構成
状態検出装置２は，温度センサ３１，３２と，気温センサ３３と，演算装置３４と，表示装置３５とを備えている。

温度センサ３１，３２は，キャニスタ１１の表面温度を逐次に測定するために使用される。温度センサ３１，３２は，コンクリート容器２１に設けられた検査孔２６，２７に挿入されてキャニスタ１１の表面に接触するように固定される。温度センサ３１は，キャニスタ１１の上部に接触され，上部の表面温度を測定するために使用される。一方，温度センサ３２は，キャニスタ１１の中央部に接触され，中央部の表面温度を測定するために使用される。温度センサ３１，３２としては，典型的には，熱電対，ペルチェ素子，測温抵抗体，赤外線温度計，放熱温度計が使用され得る。

温度センサ３１，３２が設けられている高さが異なることは，キャニスタ１１の密封性の劣化の検知の上で重要である。キャニスタ１１の高さの異なる２点の温度差は，キャニスタ１１の密封性に異常が発生すると変化するから，高さの異なる２点の温度差は，異常の発生に検知するために使用可能である。温度センサ３１によって測定される表面温度（即ち，キャニスタ１１の上部の表面温度）は，以後，表面温度Ｔ_１と記載され，温度センサ３２によって測定される表面温度（即ち，キャニスタ１１の中央部の表面温度）は，以後，表面温度Ｔ_２と記載される。特に時刻を特定したい場合には，時刻ｔにおける表面温度Ｔ_１，Ｔ_２は，それぞれ，Ｔ_１（ｔ），Ｔ_２（ｔ）と表記される。

気温センサ３３は，コンクリートキャスク１の周囲の気温Ｔ_０を測定する。時刻ｔにおける気温Ｔ_０は，Ｔ_０（ｔ）と表記される。

演算装置３４は，温度センサ３１，３２によって逐次に測定された表面温度Ｔ_１，Ｔ_２と，気温センサ３３によって逐次に測定された気温Ｔ_０とを用いて，キャニスタ１１の異常の有無を検知するコンピュータである。演算装置３４には，補正温度算出モジュール３４ａと，温度測定値判定モジュール３４ｂと，温度変化率判定モジュール３４ｃと，温度差判定モジュール３４ｄと，長期的変化判定モジュール３４ｅとを含むソフトウェアプログラムがインストールされている。

補正温度算出モジュール３４ａは，表面温度Ｔ_１，Ｔ_２から補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２を算出するプログラムである。ここで補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２とは，気温Ｔ_０の変化が表面温度Ｔ_１，Ｔ_２に与える影響をキャンセルするために導入される仮想的な温度である。補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２は，表面温度Ｔ_１，Ｔ_２から，気温Ｔ_０の変化による表面温度Ｔ_１，Ｔ_２の変化に対応する成分を減じることによって得られる。後述されるように，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の導入は，キャニスタ１１の密封性の状態の検知の確実性を向上するために重要な役割をはたしており，本実施の形態の状態検出装置２の一つの特徴である。

温度測定値判定モジュール３４ｂと，温度変化率判定モジュール３４ｃと，温度差判定モジュール３４ｄと，長期的変化判定モジュール３４ｅとは，補正温度算出モジュール３４ａによって算出された補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２を用いて_，キャニスタ１１の異常を検知するプログラムである。これらのモジュールは，異なる方法によって，キャニスタ１１の異常を検知する

温度測定値判定モジュール３４ｂは，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２を統計的に処理することによってキャニスタ１１の異常を検知する。キャニスタ１１の表面温度Ｔ_１，Ｔ_２は，キャニスタ１１の密封性に異常が発生すると変化するから，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２も表面温度Ｔ_１，Ｔ_２の変化に伴って変化する。温度測定値判定モジュール３４ｂは，この補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の変化を捉えることにより，キャニスタ１１の密封性の異常を検知する。

温度変化率判定モジュール３４ｃは，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の時間変化率ｄＴ_Ｃ１，ｄＴ_Ｃ２を算出し，この補正温度変化率ｄＴ_Ｃ１，ｄＴ_Ｃ２を統計的に処理することによってキャニスタ１１の異常を検知する。補正温度変化率ｄＴ_Ｃ１，ｄＴ_Ｃ２は，キャニスタ１１の密封性に異常が発生すると変化する。この補正温度変化率ｄＴ_Ｃ１，ｄＴ_Ｃ２の変化を捉えることにより，温度変化率判定モジュール３４ｃは，キャニスタ１１の密封性の異常を検知する。

温度差判定モジュール３４ｄは，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の差ΔＴ_Ｃ（＝Ｔ_Ｃ１−Ｔ_Ｃ２）を算出し，この温度差ΔＴ_Ｃを統計的に処理することによってキャニスタ１１の異常を検知する。キャニスタ１１の上部の表面温度Ｔ_１と中央部の表面温度Ｔ_２との温度差は，キャニスタ１１の密封性に異常が発生すると変化するから，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の温度差ΔＴ_Ｃも，キャニスタ１１の密封性に異常が発生すると変化する。温度差判定モジュール３４ｄは，この温度差ΔＴ_Ｃの変化を捉えることにより，キャニスタ１１の密封性の異常を検知する。

長期的変化判定モジュール３４ｅは，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の長期的変化を検出してキャニスタ１１の異常を検知する。具体的には，長期的変化判定モジュール３４ｅは，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の，過去のある時間の値（過去値）と現在値とを比較することにより，キャニスタ１１の異常を検知する。過去値としては，典型的には，６ヶ月前，１年前の補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２が使用される。この長期的変化判定モジュール３４ｅは，キャニスタ１１の微小なリークを検出するためのものである。微小なリークは，キャニスタ１１の内部の圧力を長期間徐々に減少させ，これに伴い，キャニスタ１１の表面温度Ｔ_１，Ｔ_２及びそれらに対応する補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２も徐々に減少させる。この補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の緩やかな低下を捕らえることにより，長期的変化判定モジュール３４ｅは，キャニスタ１１の微小なリークを検知する。

表示装置３５は，演算装置３４による検知結果を表示するために使用される。演算装置３４によって異常が検知されると，その旨が表示装置３５に表示される。

３．キャニスタの状態判定方法
以下では，本実施の形態における，キャニスタ１１の状態判定方法が詳細に説明される。

（１）補正温度の算出
上述されているように，本実施の形態では，表面温度Ｔ_１，Ｔ_２から，気温Ｔ_０の変化による表面温度Ｔ_１，Ｔ_２の変化に対応する成分を減じて補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２を算出し，この補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２を用いてキャニスタ１１の状態が判定される；表面温度Ｔ_１，Ｔ_２をそのままキャニスタの状態の判定に用いるのではない。このような状態判定方法の利点は，キャニスタ１１の表面温度Ｔ_１，Ｔ_２から，キャニスタ１１の密封性の劣化に起因する成分を分離できることである。気温Ｔ_０は，キャニスタ１１の表面温度Ｔ_１，Ｔ_２に大きな影響を及ぼすから，表面温度Ｔ_１，Ｔ_２の変化は，純粋に，キャニスタ１１の密封性の劣化によって生じるものではない。この気温Ｔ_０の影響を除去することにより，本実施の形態では，キャニスタ１１の密封性の検知の確実性が向上されている。

具体的には，本実施の形態では，気温Ｔ_０の変化による表面温度Ｔ_１，Ｔ_２の変化に対応する成分が，時定数τ_ｉ１を有する一つの一次遅れ要素，又は，それぞれ時定数τ_ｉ１，τ_ｉ２，・・・，τ_ｉｍを有するｍ個の一次遅れ要素の和であるとして近似され，この近似に基づいて，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２が算出される。

即ち，時刻ｔ_ｋにおける補正温度Ｔ_Ｃｉ（ｔ_ｋ）は，下記式（１）：
Ｔ_Ｃｉ（ｔ_ｋ）＝Ｔ_ｉ（ｔ_ｋ）−ΣＫ_ｉｊ・Ｔ_τｉｊ（ｔ_ｋ）， ・・・（１）
によって算出される。ｉは，１，２の任意であり，ｊは，１以上ｍ以下の整数である。Ｔ_τｉｊ（ｔ_ｋ）は，気温Ｔ_０の表面温度Ｔ_ｉへの応答を表す項であり，時定数τ_ｊを有する一次遅れ要素によって記述される。Ｋ_ｉｊは，時定数τ_ｉｊを有する一次遅れ要素に対応して定められる補正係数である。Ｔ_τｉｊ（ｔ_ｋ）は，下記式（２）：
Ｔ_τｉｊ（ｔ_ｋ）＝Ｌ^−１［Ｘ_τｉｊ（ｓ）・Ｔ_０（ｓ）］｜_ｔ＝ｔｋ， ・・・（２）
で求められる。ただし，Ｔ_０（ｓ）は，気温Ｔ_０（ｔ）のラプラス変換である。Ｘ_τｉｊ（ｓ）は，気温Ｔ_０に対する表面温度Ｔ_ｉの応答のうち時定数がτ_ｉｊである一次遅れの成分の伝達関数である。Ｌ^−１は，逆ラプラス変換を示す記号である。

気温Ｔ_０に対する表面温度Ｔ_１，Ｔ_２の応答を，（一つではなく）ｍ個の一次遅れ要素の和であるとして近似することは，気温Ｔ_０の表面温度Ｔ_１，Ｔ_２への影響をより適正に評価する上で好適である。コンクリートキャスク１は，異なる熱容量を有する複数の部材，即ち，温度変化の時定数が異なる複数の部材で構成される。従って，表面温度Ｔ_１，Ｔ_２の応答をｍ個の一次遅れ要素の和であるとして近似することは，気温Ｔ_０の表面温度Ｔ_１，Ｔ_２への応答を，より適正に近似することを可能にする。

図２を参照して，気温Ｔ_０に対する表面温度Ｔ_ｉの応答の伝達関数Ｘ_τｉ１（ｓ），Ｘ_τｉ２（ｓ），・・・の時定数τ_ｉ１，τ_ｉ２，・・・は，好適には，相関法によって決定される。

具体的には，まず，各時定数τ_ｉｊについて，伝達関数Ｘ_Ｃｉｊ（ｓ）の算出に使用される期間Π_ｊが決定される。期間Π_ｊは，表面温度Ｔ_１に対応する伝達関数Ｘ_１ｊ（ｓ）の時定数τ_１ｊと，表面温度Ｔ_２に対応する伝達関数Ｘ_Ｃ２ｊ（ｓ）の時定数τ_２ｊの決定に共通に使用される。期間Π_ｊの長さは，評価したい時定数の長さに応じて決定される；短期の変動を表す時定数を求めたい場合には，期間Π_ｊの長さは短く取られ，長期の変動を表す時定数を求めたい場合には，期間Π_ｊの長さは長く取られる。例えば，コンクリート容器２１のように，大きな熱容量を有する部材の影響を表現する時定数を求めるためには，例えば，その長さが７日であるような長い期間Π_ｊが決定される。キャニスタ１１のように，中程度の熱容量を有する部材の影響を表現する時定数を求めるためには，例えば，その長さが２日であるような中程度の期間Π_ｊが決定される。

更に，測定された気温Ｔ_０（ｔ），表面温度Ｔ_１（ｔ），Ｔ_２（ｔ）からオフセット成分が除かれた後（ステップＳ０１），白色化フィルタにより，雑音が除去される（ステップＳ０２）。オフセット成分と雑音成分とが除去された気温Ｔ_０，表面温度Ｔ_１，Ｔ_２は，それぞれ，気温Ｔ_ｆ０（ｔ），表面温度Ｔ_ｆ１（ｔ），Ｔ_ｆ２（ｔ）と表記される。

続いて，オフセット成分と雑音成分とが除去された気温Ｔ_ｆ０（ｔ）と，表面温度Ｔ_ｆｉ（ｔ）との，期間Π_ｊについての相互相関関数Ｒ_Ｃｉｊ（τ）が求められる（ステップＳ０３）。

更に，その相互相関関数Ｒ_ｃｉｊ（τ）から，インパルス応答が求められ（ステップＳ０４），そのインパルス応答を積分することによってステップ応答が求められる（ステップＳ０５）。そのステップ応答を一次遅れ要素として近似することにより，時定数τ_ｉｊが算出される（ステップＳ０６）。このような過程で算出された時定数τ_ｉ１，τ_ｉ２，・・・が一次遅れ波形Ｔ_τｉ１（ｔ_ｋ），Ｔ_τｉ２（ｔ_ｋ），・・・の計算，即ち，時刻ｔ_ｋの補正温度Ｔ_Ｃｉ（ｔ_ｋ）の算出に使用される。

本質的な問題ではないが，補正温度Ｔ_Ｃｉをキャニスタ１１の温度を表す指標として有意義な値にするためには，気温Ｔ_０の平均値が一次遅れ波形Ｔ_τｉｊ（ｔ_ｋ）から減じられることが好適である；即ち，補正温度Ｔ_Ｃｉ（ｋ）は，式（１）を修正して得られる下記式（１’）：
Ｔ_Ｃｉ（ｔ_ｋ）＝Ｔ_ｉ（ｔ_ｋ）−ΣＫ_ｉｊ・｛Ｔ_τｉｊ（ｔ_ｋ）−μ_Ｔ０ｊ｝， ・・・（１’）
によって算出されることが好適である。ここで，μ_Ｔ０ｊは，期間Π_ｊにおける気温Ｔ_０の平均値である。平均値μ_Ｔ０ｊの代わりに，過去一定期間（例えば１年間）の気温Ｔ_０の平均値が使用されることも可能である。これにより，補正温度Ｔ_Ｃｉは，キャニスタ１１の温度に近い値になる。

本実施の形態では，気温Ｔ_０の変化による表面温度Ｔ_１，Ｔ_２の変化に対応する成分の近似に一次遅れ要素が使用されているが，他の伝達関数が近似に使用されることも可能である。この場合，気温Ｔ_０に対する表面温度Ｔ_１，Ｔ_２の応答を，（一つではなく）ｍ個の係数が異なる伝達関数の和であるとして近似されることが好適である。既述のように，コンクリートキャスク１は，異なる熱容量を有する複数の部材，即ち，温度変化の時定数が異なる複数の部材で構成される。従って，表面温度Ｔ_１，Ｔ_２の応答を係数が異なる複数の伝達関数の和であるとして近似することは，気温Ｔ_０の表面温度Ｔ_１，Ｔ_２への応答を，より適正に近似することを可能にする。

（２）補正温度を用いた状態判定方法
２−１）当該状態判定方法の概略
図３は，本実施の形態において，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２を用いてキャニスタ１１の状態を判定する方法を示すフローチャートである。

所定の測定時刻になると，温度センサ３１，３２は，キャニスタ１１の上部の表面温度Ｔ_１と，キャニスタ１１の中央部の表面温度Ｔ_２とを測定し，気温センサ３３は気温Ｔ_０を測定する（ステップＳ１１）。以下では，最新の測定時刻は，時刻ｔ_ｋと記述され，その時刻ｔ_ｋにおいて測定された表面温度Ｔ_１，Ｔ_２は，それぞれ，Ｔ_１（ｔ_ｋ），Ｔ_２（ｔ_ｋ）と記載される。

続いて，補正温度算出モジュール３４ａにより，表面温度Ｔ_１（ｔ_ｋ），Ｔ_２（ｔ_ｋ）から，上記式（１）（又は式（１’））を用いて，補正温度Ｔ_Ｃ１（ｔ_ｋ），Ｔ_Ｃ２（ｔ_ｋ）が算出される（ステップＳ１２）。

続いて，ステップＳ１２で算出された補正温度Ｔ_Ｃ１（ｔ_ｋ），Ｔ_Ｃ２（ｔ_ｋ）を用いて，キャニスタ１１の状態が判定される（ステップＳ１３−Ｓ１６）。キャニスタ１１の状態の判定は，上述された４つのモジュール：即ち，温度測定値判定モジュール３４ｂ，温度変化率判定モジュール３４ｃ，温度差判定モジュール３４ｄ，長期的変化判定モジュール３４ｅによって同時的に行われる。上述のとおり，温度測定値判定モジュール３４ｂは，
補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の統計処理によってキャニスタ１１の異常を検知する（ステップＳ１３）。温度変化率判定モジュール３４ｃは，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の時間変化率である補正温度変化率ｄＴ_Ｃ１，ｄＴ_Ｃ２の統計処理によってキャニスタ１１の異常を検知する（ステップＳ１４）。温度差判定モジュール３４ｄは，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の温度差ΔＴ_Ｃ（＝Ｔ_Ｃ１−Ｔ_Ｃ２）の統計処理によってキャニスタ１１の異常を検知する（ステップＳ１５）。長期的変化判定モジュール３４ｅは，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の長期的変化を検出してキャニスタ１１の異常を検知する（ステップＳ１６）。

ステップＳ１１−Ｓ１６の処理が，測定時刻が到来する毎に行われ，キャニスタ１１の異常の検出が逐次に行われる。

以下では，ステップＳ１３−Ｓ１６で実行される処理が，それぞれに詳細に説明される。

２−２） 補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の統計処理による状態判定
図４は，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の統計処理によってキャニスタ１１の異常を検知する処理（ステップＳ１３）を示すフローチャートである。当該処理では，測定時刻ｔ_ｋの直近の一定期間Γ_ｋにおける補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の平均値μ_ＴＣ１，μ_ＴＣ２及び標準偏差σ_ＴＣ１，σ_ＴＣ２が算出される（ステップＳ２１，Ｓ２２）。最も典型的には，期間Γ_ｋは，ｔ_ｋ−Ｎ≦ｔ≦ｔ_ｋ−１なる期間と定められる。ここで，時刻ｔ_ｋ−１は，測定時刻ｔ_ｋの直前の測定時刻であり，同様に，時刻ｔ_ｋ−Ｎは，測定時刻ｔ_ｋのＮ回前の測定時刻である。この場合，平均値μ_ＴＣ１，μ_ＴＣ２及び標準偏差σ_ＴＣ１，σ_ＴＣ２は，下記式（３ａ），（３ｂ）で表される。

例えば，一定期間Γ_ｋは，その始期である時刻ｔ_ｋ−Ｎが測定時刻ｔ_ｋの２日前になるように設定される。

続いて，ステップＳ２１，Ｓ２２で算出された平均値μ_ＴＣ１，μ_ＴＣ２及び標準偏差σ_ＴＣ１，σ_ＴＣ２から，正常温度領域が決定される（ステップＳ２３）。正常温度領域とは，キャニスタ１１が正常と判断される補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の範囲である。本実施の形態では，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２それぞれの正常温度領域Ｒ_ＴＣ１，Ｒ_Ｔｃ２は，
Ｒ_ＴＣ１：μ_ＴＣ１−ｎ・σ_ＴＣ１＜Ｔ_Ｃ１＜μ_ＴＣ１＋ｎ・σ_ＴＣ１， ・・・（４ａ）
Ｒ_ＴＣ２：μ_ＴＣ２−ｎ・σ_ＴＣ２＜Ｔ_Ｃ２＜μ_ＴＣ２＋ｎ・σ_ＴＣ２， ・・・（４ｂ）
と算出される。ｎは，経験的には，２又は３であることが好適である。しかしながら，ｎは，最適な任意の値を取り得る。

留意されるべきことは，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の平均値及び標準偏差の算出に使用される一定期間Γ_ｋは，測定時刻が到来する毎にずれていき，従って，正常温度領域も，通常，測定時刻が到来する毎に変化していくことである。例えば，時刻ｔ_ｋの次の測定時刻ｔ_ｋ＋１については，期間Γ_ｋ＋１は，ｔ_{ｋ−Ｎ＋１}≦ｔ≦ｔ_ｋなる期間と定められる。従って，次の測定時刻ｔ_ｋ＋１が到来すると，平均値μ_ＴＣ１，μ_ＴＣ２及び標準偏差σ_ＴＣ１，σ_ＴＣ２が新たに算出され，更に，正常温度領域Ｒ_ＴＣ１，Ｒ_ＴＣ２も新たに決定される。これを明確にするために，必要がある場合には，時刻ｔ_ｋについて定められた正常温度領域を，それぞれ，Ｒ_ＴＣ１（ｔ_ｋ），Ｒ_ＴＣ２（ｔ_ｋ）と記載することにする。

続いて，温度測定値判定モジュール３４ｂは，補正温度Ｔ_Ｃ１（ｔ_ｋ），Ｔ_Ｃ２（ｔ_ｋ）が，正常温度領域Ｒ_ＴＣ１（ｔ_ｋ），Ｒ_ＴＣ２（ｔ_ｋ）の下限を下回るか否かに応じて，キャニスタ１１が正常か否かを判断する（ステップＳ２４）。具体的には，温度測定値判定モジュール３４ｂは，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の少なくとも一方が，今回を含めて過去ｍ回連続して正常温度領域の下限を下回る場合に，キャニスタ１１に異常があると判断する；即ち，温度測定値判定モジュール３４ｂは，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の少なくとも一方が，「０以上ｍ−１以下の任意のｐについて，補正温度Ｔ_Ｃｉ（ｔ_ｋ−ｐ）が，正常温度領域Ｒ_ＴＣｉ（ｔ_ｋ−ｐ）の下限を下回る」という条件を満足する場合，キャニスタ１１の密封性に異常があると判断する。この代わりに，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の両方が今回を含めて過去ｍ回連続して正常温度領域から外れている場合に，キャニスタ１１に異常があると判断してもよい。一方で，温度測定値判定モジュール３４ｂは，補正温度Ｔ_Ｃｉ（ｔ_ｋ）が正常温度領域Ｒ_ＴＣｉ（ｔ_ｋ）の上限を今回を含めて過去ｍ回連続して上回る場合，センサ異常あるいは計測系の異常があると判断する。

キャニスタ１１に異常があると判断した場合，温度測定値判定モジュール３４ｂは，異常が発生した旨を表示装置３５に表示する（ステップＳ２５）。キャニスタ１１が正常であると判断した場合，温度測定値判定モジュール３４ｂは，キャニスタ１１が正常である旨を表示装置３５に表示する（ステップＳ２６）。

図５は，補正温度Ｔ_Ｃ１の統計処理による状態判定方法の具体的事例を示すグラフである。補正温度Ｔ_Ｃ１が逐次に算出され，算出された補正温度Ｔ_Ｃ１を用いて，平均値μ_ＴＣ１，標準偏差σ_ＴＣ１が逐次に算出される。この平均値μ_ＴＣ１，標準偏差σ_ＴＣ１を用いて，正常温度領域Ｒ_ＴＣ１が逐次に決定される。当該事例では，時刻ｔ_１においてキャニスタ１１に漏れが発生し，内部のガス圧力が低下し始めている。これに応答して，補正温度Ｔ_Ｃ１が急激に低くなり始める。補正温度Ｔ_Ｃ１の変動に伴う正常温度領域Ｒ_ＴＣ１の変化は，緩やかであるため，補正温度Ｔ_Ｃ１は正常温度領域Ｒ_ＴＣ１から外れる。本事例では，時刻ｔ_２において，補正温度Ｔ_Ｃ１が正常温度領域Ｒ_ＴＣ１から外れる。その後，補正温度Ｔ_Ｃ１が正常温度領域Ｒ_ＴＣ１から外れるという事象がｍ回連続して起こると，即ち，補正温度Ｔ_Ｃ１が正常温度領域Ｒ_ＴＣ１から外れる状態がある程度維持されると，温度測定値判定モジュール３４ｂは，キャニスタ１１に漏れが発生したと判断する。

このようにしてキャニスタ１１の密封性を判断することの有効性は，正常温度領域Ｒ_ＴＣ１，Ｒ_Ｔｃ２を逐次に的確に決定できることにある。キャニスタ１１の温度は，その密封性が正常であっても，長期的に保存されている間に徐々に低下していく。これは，ある固定された閾値を決定することによって，キャニスタ１１の表面温度が異常に低下したか否かを判断することが困難であることを意味する。本実施の形態の補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の統計処理による状態判定方法では，一定期間Γ_ｋにおける正常の範囲の変動，即ち，平均値を中心とする上下ｎ・σ_ＴＣ１の間の変動よりも大きな変動が発生した場合に，キャニスタ１１の密封性に異常が発生したと判断される。これにより，キャニスタ１１の密封性の判断基準を動的に的確に決定し，キャニスタ１１の密封性を的確に判断することができる。

２−３） 補正温度変化率ｄＴ_Ｃ１，ｄＴ_Ｃ２の統計処理による状態判定
図６は，補正温度変化率ｄＴ_Ｃ１，ｄＴ_Ｃ２の統計処理によってキャニスタ１１の異常を検知する処理（ステップＳ１４）を示すフローチャートである。当該方法では，時刻ｔ_ｋについて算出された補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２から，時刻ｔ_ｋにおける補正温度の変化率ｄＴ_Ｃ１（ｔ_ｋ），ｄＴ_Ｃ１（ｔ_ｋ）が算出される（ステップＳ３１）。

続いて行われる処理は，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の代わりに補正温度変化率ｄＴ_Ｃ１，ｄＴ_Ｃ２が使用される点以外，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の統計処理による状態判定方法で行われる処理と同一である。具体的には，測定時刻ｔ_ｋの直近の一定期間Γ_ｋにおける補正温度変化率ｄＴ_Ｃ１，ｄＴ_Ｃ２の平均値μ_ｄＴＣ１，μ_ｄＴＣ２及び標準偏差σ_ｄＴＣ１，σ_ｄＴＣ２が算出される（ステップＳ３２，Ｓ３３）。

続いて，ステップＳ３２，Ｓ３３で算出された平均値μ_ｄＴＣ１，μ_ｄＴＣ２及び標準偏差σ_ｄＴＣ１，σ_ｄＴＣ２から，正常温度変化率領域Ｒ_ｄＴＣ１，Ｒ_ｄＴｃ２が決定される（ステップＳ３４）。本実施の形態では，補正温度変化率ｄＴ_Ｃ１，ｄＴ_Ｃ２それぞれの正常温度変化率領域Ｒ_ｄＴＣ１，Ｒ_ｄＴｃ２は，
Ｒ_ｄＴＣ１：μ_ｄＴＣ１−ｎ・σ_ｄＴＣ１＜ｄＴ_Ｃ１＜μ_ｄＴＣ１＋ｎ・σ_ｄＴＣ１， ・・・（５ａ）
Ｒ_ｄＴＣ２：μ_ｄＴＣ２−ｎ・σ_ｄＴＣ２＜ｄＴ_Ｃ２＜μ_ＴｄＣ２＋ｎ・σ_ｄＴＣ２， ・・・（５ｂ）
と決定される。ｎは，例えば，２又は３であることが好適である。しかしながら，ｎは最適な任意の値を取り得る。

続いて，温度変化率判定モジュール３４ｃは，補正温度変化率ｄＴ_Ｃ１（ｔ_ｋ），ｄＴ_Ｃ２（ｔ_ｋ）が，正常温度領域Ｒ_ｄＴＣ１（ｔ_ｋ），Ｒ_ｄＴｃ２（ｔ_ｋ）の下限を下回るか否かに応じて，キャニスタ１１が正常か否かを判断する（ステップＳ３５）。具体的には，温度測定値判定モジュール３４ｂは，補正温度変化率ｄＴ_Ｃ１，ｄＴ_Ｃ２の少なくとも一方が，今回を含めて過去ｍ回連続して正常温度領域Ｒ_ｄＴＣ１，Ｒ_ｄＴｃ２の下限を下回る場合，キャニスタ１１の密封性に異常があると判断する；即ち，温度変化率判定モジュール３４ｃは，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の少なくとも一方が，「０以上ｍ−１以下の任意のｐについて，補正温度変化率ｄＴ_Ｃｉ（ｔ_ｋ−ｐ）が，正常温度変化率領域Ｒ_ｄＴＣｉ（ｔ_ｋ−ｐ）の下限を下回る」という条件を満足する場合，キャニスタ１１の密封性に異常があると判断する。その代わりに，温度変化率判定モジュール３４ｃは，補正温度変化率ｄＴ_Ｃ１，ｄＴ_Ｃ２の両方が，今回を含めて過去ｍ回連続して正常温度領域Ｒ_ｄＴＣ１，Ｒ_ｄＴｃ２から外れている場合，キャニスタ１１の密封性に異常があると判断してもよい。一方で，温度変化率判定モジュール３４ｃは，補正温度変化率ｄＴ_Ｃｉ（ｔ_ｋ）が正常温度領域Ｒ_ＴＣｉ（ｔ_ｋ）の上限を今回を含めて過去ｍ回連続して上回る場合，センサ異常あるいは計測系の異常があると判断する。

キャニスタ１１に異常があると判断した場合，温度変化率判定モジュール３４ｃは，異常が発生した旨を表示装置３５に表示する（ステップＳ３６）。キャニスタ１１が正常であると判断した場合，温度変化率判定モジュール３４ｃは，キャニスタ１１が正常である旨を表示装置３５に表示する（ステップＳ３７）。

図７は，補正温度変化率ｄＴ_Ｃ１の統計処理による状態判定方法の具体的事例を示すグラフである。補正温度変化率ｄＴ_Ｃ１が逐次に算出され，算出された補正温度変化率ｄＴ_Ｃ１を用いて，平均値μ_ｄＴＣ１，標準偏差σ_ｄＴＣ１が逐次に算出される。この平均値μ_ｄＴＣ１，標準偏差σ_ｄＴＣ１を用いて，正常温度変化率領域Ｒ_ｄＴＣ１が逐次に決定される。当該事例では，時刻ｔ_３においてキャニスタ１１に漏れが発生し，表面温度Ｔ_１が低下し始めている。これに応答して，補正温度Ｔ_Ｃ１が急激に低くなり始め，これに伴い，補正温度変化率ｄＴ_Ｃ１が大きく変化している。補正温度変化率ｄＴ_Ｃ１による正常温度変化率領域Ｒ_ｄＴＣ１の変化は，緩やかであるため，補正温度変化率ｄＴ_Ｃ１は正常温度変化率領域Ｒ_ｄＴＣ１から外れる。本事例では，時刻ｔ_３において，補正温度変化率Ｔ_Ｃ１が正常温度変化率領域Ｒ_ｄＴＣ１から外れる。その後，補正温度変化率ｄＴ_Ｃ１が正常温度変化率領域Ｒ_ｄＴＣ１から外れるという事象がｍ回連続して起こると，即ち，補正温度変化率ｄＴ_Ｃ１が正常温度変化率領域Ｒ_ｄＴＣ１から外れる状態がある程度維持されると，温度変化率判定モジュール３４ｃは，キャニスタ１１に漏れが発生したと判断する。

補正温度変化率ｄＴ_Ｃ１の統計処理による状態判定方法の有利性は，キャニスタ１１の漏れが発生して以後，キャニスタ１１の異常の検出に要するまでの時間が短いことである。図６から理解されるように，キャニスタ１１の漏れが発生すると，その補正温度変化率ｄＴ_Ｃ１は瞬間的に変化し，速やかに正常温度変化率領域Ｒ_ｄＴＣ１から外れる。このため，補正温度変化率ｄＴ_Ｃ１の統計処理による状態判定方法は，短時間でキャニスタ１１の異常を検出することができる。

２−４） 温度差ΔＴ_Ｃ（＝Ｔ_Ｃ１−Ｔ_Ｃ２）の統計処理による状態判定
図８は，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の差ΔＴ_Ｃの統計処理によってキャニスタ１１の異常を検知する処理（ステップＳ１５）を示すフローチャートである。当該処理では，時刻ｔ_ｋについて算出された補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２から，時刻ｔ_ｋにおける補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の差ΔＴ_Ｃ（ｔ_ｋ）（＝Ｔ_Ｃ１（ｔ_ｋ）−Ｔ_Ｃ２（ｔ_ｋ））が算出される。（ステップＳ４１）。

続いて行われる処理は，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の代わりに温度差ΔＴ_Ｃが使用される点以外，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の統計処理による状態判定方法で行われる処理と同一である。具体的には，測定時刻ｔ_ｋの直近の一定期間Γ_ｋにおける温度差ΔＴ_Ｃの平均値μ_ΔＴＣ及び標準偏差σ_ΔＴＣが算出される（ステップＳ４２，Ｓ４３）。

続いて，ステップＳ４２，Ｓ４３で算出された平均値μ_ΔＴＣ及び標準偏差σ_ΔＴＣから，正常温度差領域Ｒ_ΔＴＣが決定される（ステップＳ４４）。本実施の形態では，正常温度差領域Ｒ_ΔＴＣは，
Ｒ_ΔＴＣ：μ_ΔＴＣ−ｎ・σ_ΔＴＣ＜ΔＴ_Ｃ＜μ_ΔＴＣ＋ｎ・σ_ΔＴＣ， ・・・（６）
と決定される。ｎは，経験的には，２又は３であることが好適である。しかしながら，ｎは最適な任意の値を取り得る。

続いて，温度差判定モジュール３４ｄは，温度差ΔＴ_Ｃ（ｔ_ｋ）が，正常温度差領域Ｒ_ΔＴＣ（ｔ_ｋ）の下限を下回るか否かに応じて，キャニスタ１１が正常か否かを判断する（ステップＳ４５）。具体的には，温度差判定モジュール３４ｄは，温度差ΔＴ_Ｃが，今回を含めて過去ｍ回連続して正常温度差領域Ｒ_ΔＴＣの下限を下回る場合，キャニスタ１１の密封性に異常があると判断する；即ち，温度差判定モジュール３４ｄは，温度差ΔＴ_Ｃが「０以上ｍ−１以下の任意のｐについて，温度差ΔＴ_Ｃ（ｔ_ｋ−ｐ）が，正常温度差領域Ｒ_ΔＴＣ（ｔ_ｋ−ｐ）の下限を下回る」という条件を満足する場合，キャニスタ１１の密封性に異常があると判断する。一方で，温度差判定モジュール３４ｄは，温度差ΔＴ_Ｃ（ｔ_ｋ）が，正常温度差領域Ｒ_ΔＴＣ（ｔ_ｋ）の上限を今回を含めて過去ｍ回連続して上回る場合，センサ異常あるいは計測系の異常があると判断する。

キャニスタ１１に異常があると判断した場合，温度差判定モジュール３４ｄは，異常が発生した旨を表示装置３５に表示する（ステップＳ４６）。キャニスタ１１が正常であると判断した場合，温度差判定モジュール３４ｄは，キャニスタ１１が正常である旨を表示装置３５に表示する（ステップＳ３７）。なお，以上の温度差の統計処理による状態判定においては，補正前の表面温度Ｔ_１，Ｔ_２から得られる温度差ΔＴ（＝Ｔ_１−Ｔ_２）を用いることも可能である。また，温度差の統計処理による状態判定においては，単純な固定の閾値との比較によりキャニスタ１１が正常か否かを判断することも可能である。

２−５） 長期的変化の検出による状態判定
図９は，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の長期的変化の検出によってキャニスタ１１の異常を検知する処理（ステップＳ１６）を示すフローチャートである。

当該処理では，所定の基準期間Γ^Ｓにおける，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の標準偏差σ^Ｓ _ＴＣ１，σ^Ｓ _ＴＣ２が算出される（ステップＳ５１）。基準期間Γ^Ｓとしては，キャニスタ１１の密封性が安定して保たれていると判明している期間が選ばれる。即ち，標準偏差σ^Ｓ _ＴＣ１，σ^Ｓ _ＴＣ２は，キャニスタ１１が安定状態にあるときの補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２のバラツキである。基準期間Γ^Ｓは，固定であることが可能である。例えば，保存が開始された直後の所定の期間が基準期間Γ^Ｓと定められることが可能である。また，測定時刻ｔ_ｋから相対的に決定されることも可能である。例えば，時刻ｔ_ｋの２年前から１年前までの期間が，基準期間Γ^Ｓとして決定されることも可能である。基準期間Γ^Ｓが固定である場合には，測定時間の到来毎に，標準偏差σ^Ｓ _ＴＣ１，σ^Ｓ _ＴＣ２が算出される必要はない；標準偏差σ^Ｓ _ＴＣ１，σ^Ｓ _ＴＣ２の算出は，一度行われれば充分である。

続いて，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２から，補正温度の現在値Ｔ^ｃ _Ｃ１，Ｔ^ｃ _Ｃ２と過去値Ｔ^ｐ _Ｃ１，Ｔ^ｐ _Ｃ２とが決定される（ステップＳ５２）。現在値Ｔ^ｃ _Ｃｉとは，最新の測定時刻ｔ_ｋの補正温度Ｔ_Ｃｉ（ｔ_ｋ）から決定される値であり，過去値Ｔ^ｐ _Ｃｉとは，最新の測定時刻ｔ_ｋから所定の時間τ_ＳＴＤだけ前の測定時刻ｔ_ｋ’（＝ｔ_ｋ−τ_ＳＴＤ）の補正温度Ｔ_Ｃｉ（ｔ_ｋ’）から決定される値である。典型的には，現在の測定時刻ｔ_ｋから１ヶ月，６ヶ月，１年前，２年前，３年前等の時刻が，時刻ｔ_ｋ’として選択される。現在値Ｔ^ｃ _Ｃｉ，過去値Ｔ^ｐ _Ｃｉは，それぞれ，補正温度Ｔ_Ｃｉ（ｔ_ｋ），Ｔ_Ｃｉ（ｔ_ｋ’）そのものであることが可能である。

バラツキの影響をなくすためには，最新に得られるＮ’個の補正温度Ｔ_Ｃｉの平均値が現在値Ｔ^ｃ _Ｃｉとして使用され，時刻ｔ_{ｋ’−Ｎ−１}以降時刻ｔ_ｋ’までに得られるＮ’個の補正温度Ｔ_Ｃｉの平均値が過去値Ｔ^ｐ _Ｃｉとして使用されることが好適である；即ち，現在値Ｔ^ｃ _Ｃｉ，過去値Ｔ^ｐ _Ｃｉは，それぞれ，下記式（７ａ），（７ｂ）：

によって算出されることが好適である。

続いて，補正温度Ｔ_Ｃ１の現在値Ｔ^ｃ _Ｃ１と過去値Ｔ^ｐ _Ｃ１との差ΔＴ^ｃｐ _Ｃ１（＝Ｔ^ｃ _Ｃ１−Ｔ^ｐ _Ｃ１）と，補正温度Ｔ_Ｃ２の現在値Ｔ^ｃ _Ｃ２と過去値Ｔ^ｐ _Ｃ２との差ΔＴ^ｃｐ _Ｃ２（＝Ｔ^ｃ _Ｃ２−Ｔ^ｐ _Ｃ２）が算出される（ステップＳ５３）。

差ΔＴ^ｃｐ _Ｃｉは，時刻ｔ_ｋ’から時刻ｔ_ｋまでの補正温度Ｔ_Ｃｉの低下分であり，従って，キャニスタ１１に微小なリークがあることを検出するために好適なパラメータである。時間差τ_ＳＴＤ（＝ｔ_ｋ−ｔ_ｋ’）を適切に設定すれば，例えば，τ_ＳＴＤを１ヶ月乃至６ヶ月程度に設定すれば，キャニスタ１１の異常がない場合には，差ΔＴ^ｃｐ _Ｃｉは０に近い値になることが期待される；１ヶ月乃至６ヶ月程度では，キャニスタ１１の本質的な温度の低下は，ほぼ０であるからである。逆に，図１０に示されているように，差ΔＴ^ｃｐ _Ｃｉが増大するという現象は，時刻ｔ_ｋ’から時刻ｔ_ｋまでに補正温度Ｔ_Ｃｉが低下していることを示しており，従って，キャニスタ１１に時間差τ_ＳＴＤのオーダーで圧力が減少するような微小なリークがあることを意味している。

長期的変化判定モジュール３４ｅは，ステップＳ５３で算出される差ΔＴ^ｃｐ _Ｃ１，差ΔＴ^ｃｐ _Ｃ２の変化に基づいて，キャニスタ１１の異常の有無を判定する（ステップＳ５４）。具体的には，長期的変化判定モジュール３４ｅは，所定の基準期間Γ^Ｓにおける，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の標準偏差σ^Ｓ _ＴＣ１，σ^Ｓ _ＴＣ２から，正常温度差領域Ｒ^ｃｐ _Ｃ１，Ｒ^ｃｐ _Ｃ２を決定する。典型的には，長期的変化判定モジュール３４ｅは，正常温度差領域Ｒ^ｃｐ _Ｃ１，Ｒ^ｃｐ _Ｃ２を
Ｒ^ｃｐ _Ｃ１：−ｎ・σ^Ｓ _ＴＣ１＜ΔＴ^ｃｐ _Ｃ１＜ｎ・σ^Ｓ _ＴＣ１，
Ｒ^ｃｐ _Ｃ２：−ｎ・σ^Ｓ _ＴＣ２＜ΔＴ^ｃｐ _Ｃ２＜ｎ・σ^Ｓ _ＴＣ２，
と決定する。ｎは，経験的には，２又は３であることが好適である。しかしながら，ｎは最適な任意の値を取り得る。そして，長期的変化判定モジュール３４ｅは，差ΔＴ^ｃｐ _Ｃ１，差ΔＴ^ｃｐ _Ｃ２の少なくとも一方が，今回を含めて過去ｍ回連続して正常温度差領域Ｒ^ｃｐ _Ｃ１，Ｒ^ｃｐ _Ｃ２の上限を上回る場合，キャニスタ１１の密封性に異常があると判断する；即ち，長期的変化判定モジュール３４ｅは，差ΔＴ^ｃｐ _Ｃ１，差ΔＴ^ｃｐ _Ｃ２の少なくとも一方が，「０以上ｍ−１以下の任意のｐについて，差ΔＴ^ｃｐ _Ｃｉが，正常温度差領域Ｒ^ｃｐ _Ｃｉの上限を上回る」という条件を満足する場合，キャニスタ１１の密封性に異常があると判断する。その代わりに，温度測定値判定モジュール３４ｂは，差ΔＴ^ｃｐ _Ｃ１，差ΔＴ^ｃｐ _Ｃ２の両方が，今回を含めて過去ｍ回連続して正常温度差領域Ｒ^ｃｐ _Ｃ１，Ｒ^ｃｐ _Ｃ２の上限を上回る場合，キャニスタ１１の密封性に異常があると判断してもよい。キャニスタ１１に異常があると判断した場合，長期的変化判定モジュール３４ｅは，異常が発生した旨を表示装置３５に表示する（ステップＳ５５）。キャニスタが正常であると判断した場合，長期的変化判定モジュール３４ｅは，キャニスタが正常である旨を表示装置３５に表示する（ステップＳ５６）。

以上に説明された，現在値Ｔ^ｃ _Ｃｉと過去値Ｔ^ｐ _Ｃｉとの差ΔＴ^ｃｐ _Ｃｉに基づくキャニスタ１１の密封性の異常の検知の有利性は，時間τ_ＳＴＤ程度の時間をかけてキャニスタ１１の圧力が低下しつづけるような微小なリークを検出できることにある。この利点は，上述された３つの方法では原理的に達成することが困難であり，上記の３つの方法と，長期的変化の検出による状態判定とを併用することは，キャニスタ１１の密封性の異常の検知を，一層に確実にするため好適である。

第２ 実施の第２形態
本発明の実施の第２形態では，図１１に示されているように，金属キャスク３の密封性の異常の有無が，状態検出装置２’によって検出される。金属キャスク３とコンクリートキャスク１との大きな違いは，金属キャスク３は，その内部の圧力を測定可能であることである；コンクリートキャスク１のキャニスタ１１は，その構造上の制約から内部の圧力を測定することができないことに留意されたい。圧力が測定可能であることは，金属キャスク３に密封性の異常を検出するために好適である。なぜなら，金属キャスク３の漏れの発生は，そのまま圧力の変化に直接に結びつくからである。このため，本実施の形態では，金属キャスク３の内部の圧力が，その密封性の異常の発生の検出に利用される。

しかしながら，金属キャスク３の圧力もまた，金属キャスク３の周囲の気温Ｔ_０の影響を受ける。このため，本実施の形態では，金属キャスク３の圧力から気温Ｔ_０の影響を取り除いた仮想的な圧力である補正圧力が算出され，その補正圧力に基づいて，金属キャスク３の密封性の異常の有無が判断される。

以下では，状態の検出の対象である金属キャスク３の構成が説明された後，本実施の形態の状態検出装置２’の構成と動作が詳細に説明される。

１．金属キャスク３の構成
金属キャスク３は，概略的には，胴部６１と，一次蓋６２ａ，二次蓋６２ｂとを備えている。胴部６１と，一次蓋６２ａ，二次蓋６２ｂは，いずれも，ステンレス又は炭素鋼で形成されている。胴部６１の上部開口は，一次蓋６２ａによって密封され，更に，二次蓋６２ｂが一次蓋６２ａを覆うように固定される。胴部６１と一次蓋６２ａとにより，キャビティ６３が形成され，そのキャビティ６３に使用済燃料集合体６４を収容するバスケット６５が収められる。一次蓋６２ａと二次蓋６２ｂとの間には，圧力を緩衝させる空間である圧力障壁６６が形成されている。二次蓋６２ｂは，それを貫通する検査孔６７が設けられている。検査孔６７は，後述されるように，圧力障壁６６の圧力を計測する圧力センサを挿入するための開口である。キャビティ６３と圧力障壁６６にはヘリウムガスが充填されている。ヘリウムガスは，その対流により，使用済燃料集合体６４の発熱をキャビティ６３の全体に拡散する役割を果たす。

２．状態検出装置２’の構成
本実施の形態では，状態検出装置２’は，圧力センサ７１と，気温センサ７２と，演算装置７３と，表示装置７４とを備えている。

圧力センサ７１は，圧力障壁６６の圧力Ｐを逐次に測定するために使用される。圧力センサ７１は，二次蓋６２ｂに設けられた検査孔６７に挿入され，その先端は，圧力障壁６６に到達するように二次蓋６２ｂに固定される。圧力センサ７１と二次蓋６６との間はシール構造によって封じられ，検査孔６７は完全に密封される。時刻ｔにおける圧力障壁６６の圧力Ｐは，Ｐ（ｔ）と表記される。

圧力障壁６６の内部の圧力はどの位置でも一定であるから，（温度センサ３１，３２とは異なり）圧力センサ７１が異なる高さの位置に設けられる必要はない。

気温センサ７２は，金属キャスク１の周囲の気温Ｔ_０を測定する。時刻ｔにおける気温Ｔ_０は，Ｔ_０（ｔ）と表記される。

演算装置７３は，圧力センサ７１によって逐次に測定された圧力Ｐと，気温センサ３３によって逐次に測定された気温Ｔ_０とを用いて，金属キャスク３の異常の有無を検知するコンピュータである。演算装置７３には，補正圧力算出モジュール７３ａと，圧力測定値判定モジュール７３ｂと，圧力変化率判定モジュール７３ｃと，長期的変化判定モジュール７３ｅとを含むソフトウェアプログラムがインストールされている。補正圧力算出モジュール７３ａは，圧力Ｐから補正圧力Ｐ_Ｃを算出するプログラムである。圧力測定値判定モジュール７３ｂと，圧力変化率判定モジュール７３ｃと，長期的変化判定モジュール７３ｅとは，補正圧力算出モジュール７３ａによって算出された補正圧力Ｐ_Ｃを用いて_，キャニスタ１１の異常を検知するプログラムである。補正圧力Ｐ_Ｃの導入は，キャニスタ１１の密封性の状態の検知の確実性を向上するために重要な役割をはたしており，本実施の形態の状態検出装置２’の一つの特徴である。

補正圧力算出モジュール７３ａ，圧力測定値判定モジュール７３ｂ，圧力変化率判定モジュール７３ｃ，及び長期的変化判定モジュール７３ｅは，それぞれ，補正温度算出モジュール３４ａ，温度測定値判定モジュール３４ｂ，温度変化率判定モジュール３４ｃと，長期的変化判定モジュール３４ｅとに対応する演算を行う；即ち，圧力測定値判定モジュール７３ｂ，圧力変化率判定モジュール７３ｃ，及び長期的変化判定モジュール７３ｅは，表面温度Ｔ_ｉの代わりに圧力Ｐを使用し，補正温度Ｔ_Ｃｉの代わりに補正圧力Ｐ_Ｃを使用する点以外，温度測定値判定モジュール３４ｂ，温度変化率判定モジュール３４ｃと，長期的変化判定モジュール３４ｅと同様の演算を行う。このような演算が可能であることは，圧力Ｐと温度Ｔとが，近似的に，
ＰＶ＝ｎＲＴ，
の関係にあることを考えれば，当業者には自明的である。

ただし，本実施の形態では，温度差判定モジュール３４ｄに対応するモジュールは設けられない。これは，表面温度とは異なり，金属キャスク３の圧力は，高さの異なる位置でも同一であるからである。

より具体的には，圧力測定値判定モジュール７３ｂは，補正圧力Ｐ_Ｃを統計的に処理することによって金属キャスク３の異常を検知する。金属キャスク３の圧力障壁６６の圧力Ｐは，金属キャスク３の密封性に異常が発生すると変化するから，補正圧力Ｐ_Ｃも圧力Ｐの変化に伴って変化する。圧力測定値判定モジュール７３ｂは，この補正圧力Ｐ_Ｃの変化を捉えることにより，金属キャスク３の密封性の異常を検知する。

圧力変化率判定モジュール７３ｃは，補正圧力Ｐ_Ｃの時間変化率ｄＰ_Ｃを算出し，この補正圧力変化率ｄＰ_Ｃを統計的に処理することによって金属キャスク３の異常を検知する。補正圧力変化率ｄＰ_Ｃは，金属キャスク３の密封性に異常が発生すると変化する。この補正圧力変化率ｄＰ_Ｃの変化を捉えることにより，圧力変化率判定モジュール７３ｃは，金属キャスク３の密封性の異常を検知する。

長期的変化判定モジュール７３ｅは，補正圧力Ｐ_Ｃの長期的変化を検出して金属キャスク３の異常を検知する。具体的には，長期的変化判定モジュール７３ｅは，補正圧力Ｐ_Ｃの，過去のある時間の値（過去値）と現在値とを比較することにより，金属キャスク３の異常を検知する。この長期的変化判定モジュール７３ｅは，金属キャスク３の微小なリークを検出するためのものである。微小なリークは，金属キャスク３の内部の圧力を長期間徐々に減少させ，これに伴い，金属キャスク３の圧力Ｐ_Ｃ及びそれに対応する補正圧力Ｐ_Ｃも徐々に減少させる。この補正圧力Ｐ_Ｃの緩やかな低下を捕らえることにより，長期的変化判定モジュール７３ｅは，金属キャスク３の微小なリークを検知する。

表示装置７４は，演算装置７３による検知結果を表示するために使用される。演算装置７３によって異常が検知されると，その旨が表示装置７４に表示される。

３．金属キャスクの状態検出方法
２−１）当該状態判定方法の概略
図１２は，本実施の形態において，補正圧力Ｐ_Ｃを用いて金属キャスク３の状態を判定する方法を示すフローチャートである。

所定の測定時刻になると，圧力センサ７１は，金属キャスク３の圧力障壁６６の圧力Ｐとを測定し，気温センサ７２は，気温Ｔ_０を測定する（ステップＳ６１）。以下では，最新の測定時刻ｔ_ｋにおいて測定された圧力Ｐは，Ｐ（ｔ_ｋ）と記載される。

続いて，補正圧力算出モジュール７３ａにより，圧力Ｐ（ｔ_ｋ）から，補正圧力Ｐ_Ｃ（ｔ_ｋ）が算出される（ステップＳ６２）。補正圧力Ｐ_Ｃの算出は，表面温度Ｔ_iの代わりに圧力障壁６６の圧力Ｐを使用する点以外，補正温度Ｔ_Ｃｉの算出と同様にして行われる。具体的には，気温Ｔ_０の変化による圧力Ｐの変化に対応する成分が，時定数τ_１を有する一つの一次遅れ要素，又は，それぞれ時定数τ_１，τ_２，・・・，τ_ｍを有するｍ個の一次遅れ要素の和であるとして近似され，この近似に基づいて，補正圧力Ｐ_Ｃが算出される。

即ち，時刻ｔ_ｋにおける補正圧力Ｐ_Ｃ（ｔ_ｋ）は，下記式（８）：
Ｐ_Ｃ（ｔ_ｋ）＝Ｐ（ｔ_ｋ）−ΣＫ_ｊ・Ｐ_τｊ（ｔ_ｋ）， ・・・（８）
によって算出される。ｊは，１以上ｍ以下の整数である。Ｐ_τｊ（ｔ_ｋ）は，気温Ｔ_０の圧力Ｐへの応答を表す項であり，時定数τ_ｊを有する一次遅れ要素によって記述される。Ｋ_ｊは，時定数τ_ｊを有する一次遅れ要素に対応して定められる補正係数である。Ｐ_τｊ（ｔ_ｋ）は，下記式（２）：
Ｐ_τｊ（ｔ_ｋ）＝Ｌ^−１［Ｘ_τｊ（ｓ）・Ｔ_０（ｓ）］｜_ｔ＝ｔｋ， ・・・（９）
で求められる。ただし，Ｔ_０（ｓ）は，気温Ｔ_０（ｔ）のラプラス変換であり，Ｘ_ｊ（ｓ）は，気温Ｔ_０に対する圧力Ｐの応答のうち時定数がτ_ｊである一次遅れの成分の伝達関数である。Ｌ^−１は，逆ラプラス変換を示す記号である。図２と同様に，気温Ｔ_０に対する圧力Ｐの応答の伝達関数Ｘ_τ１（ｓ），Ｘ_τ２（ｓ），・・・の時定数τ_１，τ_２，・・・は，好適には，相関法によって決定される。気温Ｔ_０に対する圧力Ｐの応答を，（一つではなく）ｍ個の一次遅れ要素の和であるとして近似することは，気温Ｔ_０の圧力Ｐ_１，Ｔ_２への影響をより適正に評価する上で好適である。

続いて，ステップＳ６２で算出された補正圧力Ｐ_Ｃ（ｔ_ｋ）を用いて，金属キャスク３の状態が判定される（ステップＳ６３−Ｓ６５）。金属キャスク３の状態の判定は，上述された３つのモジュール：即ち，圧力測定値判定モジュール７３ｂ，圧力変化率判定モジュール７３ｃ，及び長期的変化判定モジュール７３ｅによって同時的に行われる。上述のとおり，圧力測定値判定モジュール７３ｂは，補正圧力Ｐ_Ｃの統計処理によって金属キャスク３の異常を検知する（ステップＳ６３）。圧力変化率判定モジュール７３ｃは，補正圧力Ｐ_Ｃの時間変化率である補正圧力変化率ｄＰ_Ｃの統計処理によって金属キャスク３の異常を検知する（ステップＳ６４）。長期的変化判定モジュール７３ｅは，補正圧力Ｐ_Ｃの長期的変化を検出して金属キャスク３の異常を検知する（ステップＳ６５）。

ステップＳ６１−Ｓ６５の処理が，測定時刻が到来する毎に行われ，金属キャスク３の異常の検出が逐次に行われる。

続いて，ステップＳ６３−Ｓ６５で実行される処理が，それぞれに詳細に説明される。

２−２） 補正圧力Ｐ_Ｃの統計処理による状態判定
図１３は，補正圧力Ｐ_Ｃの統計処理によって金属キャスク３の異常を検知する処理（ステップＳ６３）を示すフローチャートである。補正圧力Ｐ_Ｃの統計処理による金属キャスク３の異常の検知は，補正温度Ｔ_Ｃｉの代わりに補正圧力Ｐ_Ｃが使用される点以外，補正温度Ｔ_Ｃｉ統計処理によるキャニスタ１１の異常の検知と同様の処理で行われる。

具体的には，測定時刻ｔ_ｋの直近の一定期間Γ_ｋにおける補正圧力Ｐ_Ｃの平均値μ_ＰＣ及び標準偏差σ_ＰＣが算出される（ステップＳ７１，Ｓ７２）。続いて，ステップＳ７１，Ｓ７２で算出された平均値μ_Ｐ及び標準偏差σ_ＰＣから，正常圧力変化率領域Ｒ_ＰＣが決定される（ステップＳ７３）。本実施の形態では，補正圧力Ｐ_Ｃの正常圧力領域Ｒ_ＰＣは，
Ｒ_ＰＣ：μ_ＰＣ−ｎ・σ_ＰＣ＜Ｐ_Ｃ＜μ_ＰＣ＋ｎ・σ_ＰＣ， ・・・（１０）
と決定される。ｎは，経験的には，２又は３であることが好適である。しかしながら，ｎは最適な任意の値を取り得る。

続いて，圧力測定値判定モジュール７３ｂは，補正圧力Ｐ_Ｃ（ｔ_ｋ）が，正常圧力領域Ｒ_ＰＣ１（ｔ_ｋ）の下限を下回るか否かに応じて，金属キャスク３が正常か否かを判断する（ステップＳ７４）。具体的には，圧力測定値判定モジュール７３ｂは，補正圧力Ｐ_Ｃが，今回を含めて過去ｍ回連続して正常圧力領域Ｒ_ＰＣの下限を下回る場合，金属キャスク３の密封性に異常があると判断する。金属キャスク３に異常があると判断した場合，圧力測定値判定モジュール７３ｂは，異常が発生した旨を表示装置７４に表示する（ステップＳ７５）。金属キャスク３が正常であると判断した場合，圧力測定値判定モジュール７３ｂは，金属キャスク３が正常である旨を表示装置７４に表示する（ステップＳ７６）。

以上の処理により，補正圧力Ｐ_Ｃにおける異常な変化が検出され，異常な変化が発見された場合には，金属キャスク３の密封性に異常が発生したと検知される。

２−３） 補正圧力変化率ｄＰ_Ｃの統計処理による状態判定
図１４は，補正圧力変化率ｄＰ_Ｃの統計処理によって金属キャスク３の異常を検知する処理（ステップＳ１４）を示すフローチャートである。補正圧力変化率Ｐ_Ｃの統計処理による金属キャスク３の異常の検知は，補正温度Ｔ_Ｃｉの代わりに補正圧力Ｐ_Ｃが使用される点以外，補正温度変化率ｄＴ_Ｃｉの統計処理によるキャニスタ１１の異常の検知と同様の処理で行われる。

具体的には，当該方法では，時刻ｔ_ｋについて算出された補正圧力Ｐ_Ｃから，時刻ｔ_ｋにおける補正圧力の変化率ｄＰ_Ｃが算出される（ステップＳ８１）。続いて，測定時刻ｔ_ｋの直近の一定期間Γ_ｋにおける補正圧力変化率ｄＰ_Ｃの平均値μ_ｄＰＣ及び標準偏差σ_ｄＰＣが算出される（ステップＳ８２，Ｓ８３）。続いて，ステップＳ８２，Ｓ８３で算出された平均値μ_ｄＰＣ及び標準偏差σ_ｄＰＣから，正常圧力変化率領域Ｒ_ｄＰＣが決定される（ステップＳ８４）。本実施の形態では，補正圧力変化率ｄＰ_Ｃの正常圧力変化率領域Ｒ_ｄＰＣは，
Ｒ_ｄＰＣ：μ_ｄＰＣ−ｎ・σ_ｄＰＣ＜Ｐ_Ｃ＜μ_ｄＰＣ＋ｎ・σ_ｄＰＣ， ・・・（１１）
と決定される。ｎは，経験的には，２又は３であることが好適である。しかしながら，ｎは最適な任意の値を取り得る。

続いて，圧力変化率判定モジュール７３ｃは，補正圧力変化率ｄＰ_Ｃ（ｔ_ｋ）が，正常圧力領域Ｒ_ｄＰＣ（ｔ_ｋ）の下限を下回るか否かに応じて，金属キャスク３が正常か否かを判断する（ステップＳ８５）。具体的には，圧力変化率判定モジュール７３ｃは，補正圧力変化率ｄＰ_Ｃが，今回を含めて過去ｍ回連続して正常圧力領域Ｒ_ｄＰＣの下限を下回る場合，金属キャスク３の密封性に異常があると判断する。金属キャスク３に異常があると判断した場合，圧力変化率判定モジュール７３ｃは，異常が発生した旨を表示装置７４に表示する（ステップＳ８６）。金属キャスク３が正常であると判断した場合，圧力変化率判定モジュール７３ｃは，金属キャスク３が正常である旨を表示装置７４に表示する（ステップＳ８７）。

以上の処理により，補正圧力変化率ｄＰ_Ｃにおける異常な変化が検出され，異常な変化が発見された場合には，金属キャスク３の密封性に異常が発生したと検知される。

２−５） 長期的変化の検出による状態判定
図１５は，補正圧力Ｐ_Ｃの長期的変化の検出によって金属キャスク３の異常を検知する処理（ステップＳ６５）を示すフローチャートである。ステップＳ６５における長期的変化の検出による金属キャスク３の状態判定の処理は，補正温度Ｔ_Ｃｉの代わりに補正圧力Ｐ_Ｃが使用される点以外，実施の第１形態のステップＳ１６における長期的変化の検出によるキャニスタ１１の状態判定と同様である。

具体的には，当該処理では，所定の基準期間Γ^Ｓにおける，補正圧力Ｐ_Ｃの標準偏差σ^Ｓ _ＰＣが算出される（ステップＳ９１）。基準期間Γ^Ｓとしては，金属キャスク３の密封性が安定して保たれていると判明している期間，例えば，保存が開始された直後の所定の期間が選ばれる。続いて，補正圧力Ｐ_Ｃから，補正圧力の現在値Ｐ^ｃ _Ｃと過去値Ｐ^ｐ _Ｃとが決定される（ステップＳ９２）。現在値Ｐ^ｃ _Ｃとは，最新の測定時刻ｔ_ｋの補正圧力Ｐ_Ｃ（ｔ_ｋ）から決定される値であり，過去値Ｐ^ｐ _Ｃとは，最新の測定時刻ｔ_ｋから所定の時間τ_ＳＴＤだけ前の測定時刻ｔ_ｋ’（＝ｔ_ｋ−τ_ＳＴＤ）の補正圧力Ｐ_Ｃ（ｔ_ｋ’）から決定される値である。現在値Ｐ^ｃ _Ｃ，過去値Ｐ^ｐ _Ｃは，それぞれ，補正圧力Ｐ_Ｃ（ｔ_ｋ），Ｐ_Ｃ（ｔ_ｋ’）そのものであることが可能である。好適には，最新に得られるＮ’個の補正圧力Ｐ_Ｃｉの平均値が現在値Ｐ^ｃ _Ｃとして使用され，時刻ｔ_{ｋ’−Ｎ−１}以降時刻ｔ_ｋ’までに得られるＮ’個の補正圧力Ｐ_Ｃの平均値が過去値Ｐ^ｐ _Ｃとして使用される。続いて，補正圧力Ｐ_Ｃの現在値Ｐ^ｃ _Ｃ１と過去値Ｐ^ｐ _Ｃとの差ΔＰ^ｃｐ _Ｃ（＝Ｐ^ｃ _Ｃ−Ｐ^ｐ _Ｃ）が算出される（ステップＳ９３）。長期的変化判定モジュール７３ｅは，ステップＳ９３で算出される差ΔＰ^ｃｐ _Ｃの変化に基づいて，金属キャスク３の異常の有無を判定する（ステップＳ９４）。具体的には，長期的変化判定モジュール７３ｅは，所定の基準期間Γ^Ｓにおける，補正圧力Ｐ_Ｃの標準偏差σ^Ｓ _ＰＣから，正常圧力差領域Ｒ^ｃｐ _Ｃを決定する。典型的には，長期的変化判定モジュール７３ｅは，正常圧力差領域Ｒ^ｃｐ _Ｃを
Ｒ^ｃｐ _Ｃ：ΔＰ^ｃｐ _Ｃ＜ｎ・σ^Ｓ _ＰＣ， ・・・（１２）
と決定する。ｎは，経験的には，２又は３であることが好適である。しかしながら，ｎは最適な任意の値を取り得る。そして，長期的変化判定モジュール７３ｅは，差ΔＰ^ｃｐ _Ｃが，今回を含めて過去ｍ回連続して正常圧力差領域Ｒ^ｃｐ _Ｃから外れている場合，金属キャスク３の密封性に異常があると判断する。金属キャスク３に異常があると判断した場合，長期的変化判定モジュール７３ｅは，異常が発生した旨を表示装置７４に表示する（ステップＳ９５）。金属キャスク３が正常であると判断した場合，長期的変化判定モジュール７３ｅは，金属キャスク３が正常である旨を表示装置７４に表示する（ステップＳ９６）。

以上の処理により，補正圧力Ｐ_Ｃにおける長期的な変化が検出され，異常な変化が発見された場合には，金属キャスク３の密封性に異常が発生したと検知される。

第３ 実施の第３形態
本発明の実施の第３形態では，図１６に示されるボールト貯蔵におけるキャニスタ１１の劣化の発生の有無が，状態検出装置２”によって検出される。ボールト貯蔵と，キャスク貯蔵との最も重要な相違は，キャニスタ１１の表面温度が，隣接するキャニスタの温度に影響を受けやすい点にある。このため，本実施の形態では，キャニスタ１１の表面温度が，気温のみならず，隣接するキャニスタの表面温度に基づいて補正される。以下では，状態の検出の対象であるキャニスタ１１の構成が説明された後，本実施の形態の状態検出装置２”の構成と動作が詳細に説明される。

１．キャニスタの構成
実施の第３形態で使用されるキャニスタ１１の構成及び性質は，実施の第１形態のキャニスタ１１と同様である。キャニスタ１１を収容する設備内部の空気は直接キャニスタ１１に流通可能であり，これにより，キャニスタ１１が冷却される。

２．状態検出装置２”の構成
実施の第３形態の状態検出装置２”は，概略的には，実施の第１形態の状態検出装置２と同様である。状態検出装置２”は，温度センサ３１，３２と，気温センサ３３と，演算装置３４と，表示装置３５とを備えている。温度センサ３１，３２は，それぞれ，キャニスタ１１の上部の表面温度Ｔ_１，中央部の表面温度Ｔ_２を測定する。気温センサ３３は，キャニスタ１１の周囲の気温Ｔ_０を測定する。演算装置３４は，表面温度Ｔ_１，Ｔ_２及び気温Ｔ_０に基づいて，キャニスタ１１の異常を検出する。表示装置３５は，演算装置３４による検知結果を表示するために使用される。演算装置３４によって異常が検知されると，その旨が表示装置３５に表示される。

本実施の形態では，補正温度算出モジュール３４ａは，気温Ｔ_０のみならず，監視の対象であるキャニスタ１１の周囲にあるキャニスタ（以下，「周囲キャニスタ」という。）の表面温度Ｔ_ａを用いて，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２を算出する。これにより，周囲キャニスタの表面温度Ｔ_ａがキャニスタ１１の表面温度Ｔ_１，Ｔ_２に及ぼす影響を排除して，キャニスタ１１の異常を検知することができる。かかる動作の違いを明確にするために，以下では，本実施の形態の補正温度算出モジュール３４ａは，補正温度算出モジュール３４ａ’と記述される。

残りの温度測定値判定モジュール３４ｂ，温度変化率判定モジュール３４ｃ，温度差判定モジュール３４ｄ，長期的変化判定モジュール３４ｅは実施の第１形態と同一の演算を行う。

３．キャニスタの状態検出方法
以下では，本実施の形態における，キャニスタ１１の状態判定方法が詳細に説明される。

（１）補正温度の算出
上述されているように，本実施の形態では，表面温度Ｔ_１，Ｔ_２から，気温Ｔ_０及び周囲キャスクの表面温度Ｔ_aの変化による表面温度Ｔ_１，Ｔ_２の変化に対応する成分を減じて補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２を算出し，この補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２を用いてキャニスタ１１の状態が判定される；表面温度Ｔ_１，Ｔ_２をそのままキャニスタの状態の判定に用いるのではない。このような状態判定方法の利点は，キャニスタ１１の表面温度Ｔ_１，Ｔ_２から，キャニスタ１１の密封性の劣化に起因する成分を分離できることである。気温Ｔ_０と周囲キャニスタの表面温度Ｔ_aとは，キャニスタ１１の表面温度Ｔ_１，Ｔ_２に大きな影響を及ぼすから，表面温度Ｔ_１，Ｔ_２の変化は，純粋に，キャニスタ１１の密封性の劣化によって生じるものではない。この気温Ｔ_０，周囲キャニスタの表面温度Ｔ_aの影響を除去することにより，本実施の形態では，キャニスタ１１の密封性の検知の確実性が向上されている。

具体的には，本実施の形態では，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の算出方法として気温Ｔ_０の変化に加えて周囲キャニスタの表面温度Ｔ_aの変化による表面温度Ｔ_１，Ｔ_２の変化に対応する成分が，時定数τ_ｉ１を有する一つの一次遅れ要素，又は，それぞれ時定数τ_ｉ１，τ_ｉ２，・・・，τ_ｉｍを有するｍ個の一次遅れ要素の和であるとして近似される。

即ち，時刻ｔ_ｋにおける補正温度Ｔ_Ｃｉ（ｔ_ｋ）は，下記式（１３）：
Ｔ_Ｃｉ（ｔ_ｋ）＝Ｔ_ｉ（ｔ_ｋ）−ΣＫ_ｉｊ・Ｔ_τｉｊ（ｔ_ｋ）， ・・・（１３）
によって算出される。ｉは，１，２の任意であり，ｊは，１以上ｍ以下の整数である。Ｔ_τｉｊ（ｔ_ｋ）は，時定数τ_ｉｊを有する一次遅れ要素によって表現される気温Ｔ_０及び周囲キャニスタの表面温度Ｔ_aの一次遅れ波形であり，Ｋ_ｉｊは，時定数τ_ｉｊを有する一次遅れ要素に対応して定められる補正係数である。Ｔ_τｉｊ（ｔ_ｋ）は，下記式（１４）：
Ｔ_τｉｊ（ｔ_ｋ）＝Ｌ^−１［Ｘ_τｉｊ（ｓ）・Ｔ_０（ｓ）］｜_ｔ＝ｔｋ， ・・・（１４）
で求められる。ただし，Ｔ_０（ｓ）は，気温Ｔ_０（ｔ）あるいは周囲キャスクの表面温度Ｔ_ａ（ｔ）のラプラス変換である。Ｘ_τｉｊ（ｓ）は，気温Ｔ_０，周囲キャスクの表面温度Ｔ_ａ（ｔ）に対する表面温度Ｔ_ｉの応答のうち時定数がτ_ｉｊである一次遅れの成分の伝達関数である。Ｌ^−１は，逆ラプラス変換を示す記号である。

気温Ｔ_０，周囲キャスクの表面温度Ｔ_a(t)に対する表面温度Ｔ_１，Ｔ_２の応答を，（一つではなく）ｍ個の一次遅れ要素の和であるとして近似することは，気温Ｔ_０の表面温度Ｔ_１，Ｔ_２への影響をより適正に評価する上で好適である。コンクリートキャスク１は，異なる熱容量を有する複数の部材，即ち，温度変化の時定数が異なる複数の部材で構成される。従って，表面温度Ｔ_１，Ｔ_２の応答をｍ個の一次遅れ要素の和であるとして近似することは，気温Ｔ_０の表面温度Ｔ_１，Ｔ_２への応答を，より適正に近似することを可能にする。

実施の第１形態と同様に，気温Ｔ_０，周囲キャスクの表面温度Ｔ_ａ（ｔ）に対する表面温度Ｔ_ｉの応答の伝達関数Ｘ_τｉ１（ｓ），Ｘ_τｉ２（ｓ），・・・の時定数τ_ｉ１，τ_ｉ２，・・・は，好適には，相関法によって決定される。具体的には，実施の第１形態で説明された手法と同様の手法を用いて時定数τ_ｉｊが算出され，時定数τ_ｉ１，τ_ｉ２，・・・を用いて一次遅れ波形Ｔ_τｉ１（ｔ_ｋ），Ｔ_τｉ２（ｔ_ｋ），・・・の計算，即ち，時刻ｔ_ｋの補正温度Ｔ_Ｃｉ（ｔ_ｋ）の算出が行われる。

（２）補正温度を用いた状態判定方法
図１７は，本実施の形態において，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２を用いてキャニスタ１１の状態を判定する方法を示すフローチャートである。

所定の測定時刻になると，温度センサ３１，３２は，キャニスタ１１の上部の表面温度Ｔ_１と，キャニスタ１１の中央部の表面温度Ｔ_２とを測定し，温度センサ３３は，気温Ｔ_０を測定する（ステップＳ１０１）。以下では，最新の測定時刻は，時刻ｔ_ｋと記述され，その時刻ｔ_ｋにおいて測定された表面温度Ｔ_１，Ｔ_２は，それぞれ，Ｔ_１（ｔ_ｋ），Ｔ_２（ｔ_ｋ）と記載される。

続いて，補正温度算出モジュール３４ａ’により，表面温度Ｔ_１（ｔ_ｋ），Ｔ_２（ｔ_ｋ）から，上記式（１３）を用いて，補正温度Ｔ_Ｃ１（ｔ_ｋ），Ｔ_Ｃ２（ｔ_ｋ）が算出される（ステップＳ１０２）。

続いて，ステップＳ１０２で算出された補正温度Ｔ_Ｃ１（ｔ_ｋ），Ｔ_Ｃ２（ｔ_ｋ）を用いて，キャニスタ１１の状態が判定される（ステップＳ１０３−Ｓ１０６）。キャニスタ１１の状態の判定は，上述された４つのモジュール：即ち，温度測定値判定モジュール３４ｂ，温度変化率判定モジュール３４ｃ，温度差判定モジュール３４ｄ，長期的変化判定モジュール３４ｅによって同時的に行われる。上述のとおり，本実施の形態において温度測定値判定モジュール３４ｂ，温度変化率判定モジュール３４ｃ，温度差判定モジュール３４ｄ，長期的変化判定モジュール３４ｅが行う演算は，実施の第１形態のそれと同一である，その詳細な説明は行われない。

図１は，本発明の実施の第１形態における状態検出装置の構成を示すブロック図である。 図２は，気温Ｔ_０から表面温度Ｔ_Ｃｉへの応答の伝達関数を算出する処理を示すフローチャートである。 図３は，本実施の形態におけるキャニスタの密封性の異常を検出する処理を示すフローチャートである。 図４は，本実施の形態において，補正温度の統計処理によってキャニスタの密封性の異常を検出する処理を示すフローチャートである。 図５は，補正温度の統計処理によるキャニスタの密封性の異常の検出の具体例を示すグラフである。 図６は，本実施の形態において，補正温度の変化率の統計処理によってキャニスタの密封性の異常を検出する処理を示すフローチャートである。 図７は，補正温度の変化率の統計処理によるキャニスタの密封性の異常の具体例を示すグラフである。 図８は，高さが異なる２点について求められた補正温度の差の統計処理によってキャニスタの密封性の異常を検出する処理を示すフローチャートである。 図９は，長期的な温度変化を検知することによってキャニスタの密封性の異常を検出する処理を示すフローチャートである。 図１０は，長期的な温度変化を検知することによるキャニスタの密封性の異常の具体例を示すグラフである。 図１１は，本発明の実施の第２形態における状態検出装置の構成を示すブロック図である。 図１２は，本実施の形態における金属キャスクの密封性の異常を検出する処理を示すフローチャートである。 図１３は，補正圧力の変化率の統計処理によって金属キャスクの密封性の異常を検出する処理を示すフローチャートである。 図１４は，補正圧力の変化率の統計処理によって金属キャスクの密封性の異常を検出する処理を示すフローチャートである。 図１５は，長期的な圧力変化を検知することによって金属キャスクの密封性の異常を検出する処理を示すフローチャートである。 図１６は，本発明の実施の第３形態における状態検出装置の構成を示すブロック図である。 図１７は，本実施の形態におけるキャニスタの密封性の異常を検出する処理を示すフローチャートである。

符号の説明

１：コンクリートキャスク
２，２’，２”：状態検出装置
３：金属キャスク
１１：キャニスタ
１２：胴部
１３ａ：一次蓋
１３ｂ：二次蓋
１４：キャビティ
１５：使用済燃料集合体
１６：バスケット
２１：コンクリート容器
２２：支持体
２３：側壁
２４：蓋体
２５：空気流通孔
２６，２７：検査孔
３１，３２：温度センサ
３３：気温センサ
３４：演算装置
３４ａ，３４ａ’：補正温度算出モジュール
３４ｂ：温度測定値判定モジュール
３４ｃ：温度変化率判定モジュール
３４ｄ：温度差判定モジュール
３４ｅ：長期的変化判定モジュール
３５：表示装置
６１：胴部
６２ａ：一次蓋
６２ｂ：二次蓋
６３：キャビティ
６４：使用済燃料集合体
６５：バスケット
６６：圧力障壁
６７：検査孔
７１：圧力センサ
７２：気温センサ
７３：演算装置
７３ａ：補正圧力算出モジュール
７３ｂ：圧力測定値判定モジュール
７３ｃ：圧力変化率判定モジュール
７３ｅ：長期的変化判定モジュール
７４：表示装置

Claims (23)

1. 放射性物質を収容する放射性物質容器の状態量を取得する状態量取得手段と，
   気温を測定する気温測定手段と，
   前記気温に基づいて前記状態量を補正することによって補正状態量を算出する補正状態量算出手段と，
   前記補正状態量に基づいて前記放射性物質容器の異常を検出する異常検出手段
   とを備えた
   放射性物質容器用状態検出装置。
2. 前記補正状態量算出手段は，前記状態量に対応する状態量対応項と，前記気温の前記状態量に対する応答を表す応答波形対応項とを含む演算式を用いて前記補正状態量を算出する
   放射性物質容器用状態検出装置。
3. 請求項２に記載の放射性物質容器用状態検出装置において，
   前記応答波形対応項は，前記気温の前記状態量に対する応答を一次遅れ要素で表す一次遅れ波形対応項を含む
   放射性物質容器用状態検出装置。
4. 請求項２に記載の放射性物質容器用状態検出装置において，
   前記応答波形対応項は，互いに異なる複数の伝達関数に対応する複数の項を含む
   放射性物質容器用状態検出装置。
5. 請求項４に記載の放射性物質容器用状態検出装置において，
   前記複数の伝達関数は，互いに異なる時定数を有する一次遅れ要素の伝達関数である
   放射性物質容器用状態検出装置。
6. 請求項１に記載の放射性物質容器用状態検出装置であって，
   前記状態量は，前記放射性物質容器の表面温度である
   放射性物質容器用状態検出装置。
7. 請求項１に記載の放射性物質容器用状態検出装置であって，
   前記状態量は，前記放射性物質容器の内部の圧力である
   放射性物質容器用状態検出装置。
8. 請求項１に記載の放射性物質容器用状態検出装置であって，
   前記補正状態量算出手段は，前記気温に加え，他の放射性物質容器の表面温度に基づいて前記状態量を補正することによって補正状態量を算出する
   放射性物質容器用状態検出装置。
9. 請求項２に記載の放射性物質容器用状態検出装置であって，
   前記異常検出手段は，
   前記補正状態量の一定期間における統計量から正常状態領域を設定する正常状態設定手段と，
   前記補正状態量が前記正常状態領域の中にあるか否かに基づいて，前記放射性物質容器の密封性に異常があるか否かを判定する異常判定手段
   とを含む
   放射性物質容器用状態検出装置。
10. 請求項９に記載の放射性物質容器用状態検出装置であって，
    前記統計量は，
    前記一定期間における前記補正状態量の平均値と，
    前記一定期間における前記補正状態量の標準偏差
    とを含み，
    前記正常状態設定手段は，前記平均値と前記標準偏差とから正常状態領域を設定する
    放射性物質容器用状態検出装置。
11. 請求項２に記載の放射性物質容器用状態検出装置であって，
    前記異常検出手段は，前記補正状態量の時間変化率に基づいて前記放射性物質容器の異常を検出する
    放射性物質容器用状態検出装置。
12. 請求項１１に記載の放射性物質容器用状態検出装置であって，
    前記異常検出手段は，
    前記補正状態量の時間変化率の一定期間における統計量から正常状態領域を設定する正常状態設定手段と，
    前記時間変化率が前記正常状態領域の中にあるか否かに基づいて，前記放射性物質容器の密封性に異常があるか否かを判定する異常判定手段
    とを含む
    放射性物質容器用状態検出装置。
13. 請求項１２に記載の放射性物質容器用状態検出装置であって，
    前記統計量は，
    前記一定期間における前記時間変化率の平均値と，
    前記一定期間における前記時間変化率の標準偏差
    とを含み，
    前記正常状態設定手段は，前記平均値と前記標準偏差とから正常状態領域を設定する
    放射性物質容器用状態検出装置。
14. 請求項２に記載の放射性物質容器用状態検出装置であって，
    前記状態量取得手段は，
    前記放射性物質容器の第１位置における第１表面温度を取得する第１温度測定器と，
    前記放射性物質容器の，前記第１位置と異なる高さの第２位置における第２表面温度を取得する第２温度測定器と，
    とを含み，
    前記補正状態量算出手段は，前記第１表面温度に対応する第１表面温度対応項と，前記気温の前記第１表面温度に対する応答に対応する応答波形対応項とを含む演算式によって第１補正温度を算出し，且つ，前記第２表面温度に対応する第２表面温度対応項と，前記気温の前記第２表面温度に対する応答に対応する応答波形対応項とを含む演算式によって第２補正温度を算出し，
    前記異常検出手段は，前記第１補正温度と前記第２補正温度の温度差に基づいて，前記放射性物質容器の異常を検出する
    放射性物質容器状態検出装置。
15. 請求項１４に記載の放射性物質容器用状態検出装置であって，
    前記異常検出手段は，
    前記温度差の一定期間における統計量から正常状態領域を設定する正常状態設定手段と，
    前記温度差が前記正常状態領域の中にあるか否かに基づいて，前記放射性物質容器の密封性に異常があるか否かを判定する異常判定手段
    とを含む
    放射性物質容器用状態検出装置。
16. 請求項１５に記載の放射性物質容器用状態検出装置であって，
    前記統計量は，
    前記一定期間における前記温度差の平均値である温度差平均値と，
    前記一定期間における前記温度差の標準偏差である温度差標準偏差
    とを含み，
    前記正常状態設定手段は，前記温度差平均値と前記温度差標準偏差とから正常状態領域を設定する
    放射性物質容器用状態検出装置。
17. 請求項２に記載の放射性物質容器用状態検出装置であって，
    前記異常検出手段は，現在の前記補正状態量に対応する現在値と，過去のある時刻における前記補正状態量に対応する過去値との差に基づいて前記放射性物質容器の異常を検出する
    放射性物質容器状態検出装置。
18. 請求項１７に記載の放射性物質容器用状態検出装置であって，
    前記異常検出手段は，
    前記補正状態量の基準期間における統計量から正常状態領域を設定する正常状態設定手段と，
    前記現在値と前記過去値との差が前記正常状態領域の中にあるか否かに基づいて，前記放射性物質容器の密封性に異常があるか否かを判定する異常判定手段
    とを含む
    放射性物質容器用状態検出装置。
19. 請求項１８に記載の放射性物質容器用状態検出装置であって，
    前記統計量は，前記補正状態量の前記基準期間における標準偏差である基準標準偏差を含み，
    前記正常状態設定手段は，前記基準標準偏差から正常状態領域を設定する
    放射性物質容器用状態検出装置。
20. 放射性物質を収容する放射性物質容器の状態量を取得するステップと，
    気温を測定するステップと，
    前記気温に基づいて前記状態量を補正することによって補正状態量を算出するステップと，
    前記補正状態量に基づいて前記放射性物質容器の異常を検出するステップ
    とを備えた
    放射性物質容器の異常検出方法。
21. 請求項２０に記載の放射性物質容器の異常検出方法であって，
    前記補正状態量は，前記状態量に対応する状態量対応項と，前記気温の前記状態量に対する応答を表す応答波形対応項とを含む演算式を用いて算出される
    放射性物質容器の異常検出方法。
22. 放射性物質を収容する放射性物質容器の状態量を取得するステップと，
    気温を取得するステップと，
    前記気温に基づいて前記状態量を補正することによって補正状態量を算出するステップステップと，
    前記補正状態量に基づいて前記放射性物質容器の異常を検出するステップ
    とをコンピュータに実行させる
    放射性物質容器用異常検出プログラム。
23. 請求項２２に記載の放射性物質容器用異常検出プログラムであって，
    前記補正状態量は，前記状態量に対応する状態量対応項と，前記気温の前記状態量に対する応答を表す応答波形対応項とを含む演算式を用いて算出される
    放射性物質容器用異常検出プログラム。

Images