JP5682882B2 - 内部状態解析方法およびプログラム並びに内部状態解析装置 - Google Patents

Description

本発明は、内部状態解析方法およびプログラム並びに構造物、内部状態解析装置に関する。

従来、この種の内部状態解析方法としては、ミュオンのうち天頂角５０°〜９０°の範囲で地表に降り注ぐ水平ミュオンを用いて、構造物の測定対象部を通過した前方水平ミュオンと構造物の測定対象部を通過しない後方水平ミュオンとの同じ入射角についての強度比により構造物の内部構造情報を得るものが提案されている（例えば、特許文献１参照）。この方法では、前方水平ミュオンのうち低エネルギー（５ＧｅＶ未満）の前方水平ミュオンだけをデータとして取得し、取得した低エネルギーの前方水平ミュオンの強度と後方水平ミュオンの強度との比から構造物の内部構造情報を得ている。

特開２００７−２７１４００号公報

一般に、内部状態解析方法では、ミュー粒子など高い透過性を有する粒子の性質を用いて構造物の内部をより適正に解析することが望まれている。このため、上述の内部状態解析方法、即ち、低エネルギーの前方水平ミュオンの強度と後方水平ミュオンの強度との比を用いて構造物の内部構造情報を解析する方法とは異なる方法の構築が課題の一つとされている。

本発明の内部状態解析方法およびプログラム並びに構造物、内部状態解析装置は、所定の高透過性を有する粒子である高透過性粒子の性質を用いて構造物の内部状態をより適正に解析することを目的の一つとする。本発明の構造物は、より適正な解析結果を用いた構造物の製造を可能にすることを目的の一つとする。

本発明の内部状態解析方法およびプログラム並びに構造物、内部状態解析装置は、上述の目的の少なくとも一部を達成するために以下の手段を採った。

本発明の内部状態解析方法は、
所定の高透過性を有する粒子である高透過性粒子の性質を用いて構造物の内部の状態を解析する内部状態解析方法であって、
前記構造物の内部を通過する前記高透過性粒子の軌跡に基づいて定められる前記高透過性粒子の散乱角の分布を用いて該高透過性粒子の散乱角を設定すると共に該設定した散乱角を用いて前記構造物の内部の状態を解析する、
ことを特徴とする。

この本発明の内部状態解析方法では、構造物の内部を通過する所定の高透過性を有する粒子である高透過性粒子の軌跡に基づいて定められる高透過性粒子の散乱角の分布を用いて高透過性粒子の散乱角を設定すると共に設定した散乱角を用いて構造物の内部の状態を解析する。これにより、高透過性粒子の性質（特に、構造物内の物質によって散乱角が異なる性質）を用いて構造物の内部の状態をより適正に解析することができる。ここで、「所定の高透過性」は、１メートルの鉄を透過する透過性である、ものとすることもできる。また、「高透過性粒子」は、ミュー粒子である、ものとすることもできる。また、「構造物」には、原子炉や、高炉，鉄筋・鉄骨コンクリートの柱や梁などが含まれる。

こうした本発明の内部状態解析方法において、前記散乱角の分布は、ガウス分布である、ものとすることもできる。

また、本発明の内部状態解析方法において、前記高透過性粒子が通過する通過経路の長さと該通過経路における物質の密度とを用いて前記散乱角の分布を定める、ものとすることもできる。この場合、前記構造物の内部の一部に相当し前記高透過性粒子が通過する通過パーツにおける前記通過経路の長さと前記通過パーツにおける物質の密度との積としての密度長を用いて前記通過パーツにおける前記散乱角の分布を定める、ものとすることもできる。こうすれば、通過パーツにおける散乱角の分布を定めることができる。この場合、前記通過パーツにおける前記散乱角の分布は、前記通過パーツをｊ、前記通過パーツｊにおける前記高透過性粒子の軌跡を基準平面に投影したときの該高透過性粒子の基準方向に対するズレとしての投影時角度をθｘ［ｊ］、前記通過パーツｊにおける標準偏差をσ［ｊ］、前記通過パーツｊにおける前記散乱角の分布をｆ（θｘ［ｊ］）としたときに次式（Ａ）により表わされるガウス分布であり、前記式（Ａ）中、前記通過パーツｊにおける前記標準偏差σ［ｊ］は、前記高透過性粒子の運動量をｐ、光速に対する前記高透過性粒子の速度をβ、前記通過パーツｊにおける前記密度長をＤＬ［ｊ］、前記通過パーツｊにおける物質の放射長をＸ［ｊ］としたときに式（Ｂ）により表わされる、ものとすることもできる。

さらに、本発明の内部状態解析方法において、前記ガウス分布の標準偏差を前記高透過性粒子の散乱角として設定する、ものとすることもできる。

あるいは、本発明の内部状態解析方法において、前記高透過性粒子の前記構造物に入射する前の入射状態と前記高透過性粒子の前記構造物を通過した後の放出状態とから推定される前記高透過性粒子の散乱角である推定散乱角と、前記構造物の内部の物質として仮定した仮定物質と前記高透過性粒子の前記入射状態とから得られる前記高透過性粒子の散乱角の分布を用いて設定される前記高透過性粒子の散乱角である分布散乱角と、の比較を前記推定散乱角と前記分布散乱角との乖離が予め設定された所定範囲内になるまで前記仮定物質を変更しながら行ない、前記推定散乱角と前記分布散乱角との乖離が前記所定範囲内になるときの前記仮定物質を前記構造物の内部の物質であると推定する、ものとすることもできる。

加えて、本発明の内部状態解析方法において、ウラン，セシウム，ストロンチウムのいずれかの放射長と前記高透過性粒子の軌跡とに基づいて定められる前記高透過性粒子の散乱角の分布を用いて前記構造物としての原子炉の内部の状態を解析する、ものとすることもできる。

本発明のプログラムは、上述のいずれかの態様の本発明の内部状態解析方法のステップを１以上のコンピューターに実現させるためのものである。このプログラムは、コンピューターが読み取り可能な記録媒体（例えばハードディスク、ＲＯＭ、ＦＤ、ＣＤ、ＤＶＤなど）に記録されていてもよいし、伝送媒体（インターネットやＬＡＮなどの通信網）を介してあるコンピューターから別のコンピューターに配信されてもよいし、その他どのような形で授受されてもよい。このプログラムを一つのコンピューターに実行させるか又は複数のコンピューターにステップを分担して実行させれば、上述の本発明の内部状態解析方法のステップが実行されるため、本発明の内部状態解析方法と同様の作用効果が得られる。

本発明の構造物は、上述のいずれかの態様の本発明の内部状態解析方法による解析結果を用いて製造された構造部である、ことを要旨とする。これにより、より適正な解析結果を用いた構造物の製造を可能にすることができる。

本発明の内部状態解析装置は、
所定の高透過性を有する粒子である高透過性粒子の性質を用いて構造物の内部の状態を解析する内部状態解析装置であって、
前記構造物の内部を通過する前記高透過性粒子の軌跡に基づいて定められる前記高透過性粒子の散乱角の分布を用いて該高透過性粒子の散乱角を設定すると共に該設定した散乱角を用いて前記構造物の内部の状態を解析する内部状態解析手段、
を備えることを要旨とする。

この本発明の内部状態解析装置では、構造物の内部を通過する所定の高透過性を有する粒子である高透過性粒子の軌跡に基づいて定められる高透過性粒子の散乱角の分布を用いて高透過性粒子の散乱角を設定すると共に設定した散乱角を用いて構造物の内部の状態を解析する。これにより、高透過性粒子の性質（特に、構造物内の物質によって散乱角が異なる性質）を用いて構造物の内部の状態をより適正に解析することができる。

一実施例としての内部状態解析装置２０の構成の概略を示す構成図である。 内部状態解析プログラム３０の一例を示すフローチャートである。 原子炉内の全体領域およびパーツｉの一例を示す説明図である。 ミュー粒子のエネルギＥμおよび天頂角θ＊の分布の一例を示す説明図である。 原子炉内を対象ミュー粒子が仰角θｅで通過するときの様子の一例を示す説明図である。 対象ミュー粒子の軌跡と投影軌跡と投影時角度θｘ［ｊ，φ，θｅ，α］との関係の一例を示す説明図である。 投影時角度θｘ［ｊ，φ，θｅ，α］についてのガウス分布の一例を示す説明図である。 原子炉モデルの一例を示す説明図である。 図８の原子炉モデルの内部の状態の解析に内部状態解析プログラム３０を用いたときの実行結果の一例を示す説明図である。 観測装置５０の構成の概略を示す構成図である。 観測装置５０におけるシンチレータ５２，５４，５６の配置の様子を示す説明図である。 シミュレーションの結果である。 炭素と鉄について交互に２時間ずつ行なったときの各時間におけるコインシデンス数割合である。 鉄と鉛について交互に２時間ずつ行なったときの各時間におけるコインシデンス数割合である。 図１３および図１４をまとめた結果である。 仰角が１０°の１万発のミュー粒子のうち散乱角が０．００４ｒａｄ以下の粒子数である。 原子炉の燃料体のモデルである。 原子炉の燃料体のモデルである。 燃焼前の原子炉モデルについての解析結果である。 燃焼後の原子炉モデルについての解析結果である。 燃焼の前後で低散乱角の粒子数がどの程度変化したかについて燃焼前の粒子数に対する燃焼後の粒子数の割合で視覚化したものである。

次に、本発明を実施するための形態を実施例を用いて説明する。

図１は、本発明の一実施例としての所定の高透過性の粒子である高透過性粒子の性質を用いて構造物の内部の状態を解析する内部状態解析装置２０の構成の概略を示す構成図である。実施例の内部状態解析装置２０は、図示するように、一般的な汎用コンピュータ２２にアプリケーションソフトウエアとしての内部状態解析プログラム３０がインストールされたものとして構成されている。

コンピュータ２２は、図示しないＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ、グラフィックプロセッサ（ＧＰＵ）、グラフィックメモリ（ＶＲＡＭ）、システムバス、ハードディスクドライブなどを備え、ハードディスクドライブに内部状態解析プログラム３０などが記憶されている。内部状態解析プログラム３０は、計算条件の設定などを行なうためにデータを入力するデータ入力モジュール３２と、入力されたデータを用いて構造物の内部の状態を計算する計算モジュール３４と、計算した結果を出力する結果出力モジュール３６と、から構成されている。なお、コンピュータ２２には、表示装置としてのディスプレイ４０や、入力装置としてのキーボード４２やマウス４４などが接続されている。

次に、こうして構成された内部状態解析装置２０における内部状態解析プログラム３０の一連の処理について説明する。なお、実施例では、高透過性粒子としてミュー粒子を用いるものとし、構造物として原子炉を用いるものとした。以下、説明の都合上、まず、原子炉の仮想的なモデル（以下、原子炉モデルということがある）の内部の状態の解析に内部状態解析プログラム３０を用いる場合について説明し、その後に、現実の原子炉（以下、現実原子炉ということがある）の内部の状態の解析に内部状態解析プログラム３０を用いる場合について説明する。図２は、原子炉モデルの内部の状態の解析に用いられる内部状態解析プログラム３０の一例を示すフローチャートである。このプログラムは、ユーザによって実行が指示されたときに、ＣＰＵにより、ＲＡＭの所定アドレスに書き込まれて実行される。

内部状態解析プログラム３０が実行されると、ＣＰＵは、まず、原子炉内の全体領域の形状や、それぞれが全体領域の一部に相当する複数のパーツ（要素）ｉ（ｉはパーツの各々に対応する番号で１〜Ｎｉ、但しＮｉはパーツの数）のそれぞれの位置，複数のパーツｉのそれぞれにおいて仮定する物質（以下、仮定物質という）Ｍａｓ［ｉ］，複数のパーツｉのそれぞれにおける仮定物質Ｍａｓ［ｉ］の密度（単位体積あたりの質量）ρ［ｉ］，後述のステップＳ１２０〜Ｓ１８０の処理（以下、内部状態解析処理という）に用いるミュー粒子の数である目標ミュー粒子数ＮＦなどの計算条件を入力する（ステップＳ１００）。ここで、原子炉内の全体領域と複数のパーツｉとの関係は、円筒や立方体，直方体，円錐などの複数のパーツｉの組み合わせによって原子炉内の全体領域が定められるものとしてもよいし、原子炉内の全体領域の分割によって複数のパーツｉが定められるものとしてもよい。また、仮定物質Ｍａｓ［ｉ］は、実施例では、複数のパーツｉのそれぞれについて、一種類の物質（ウラン、セシウム、ストロンチウムなどのうち一つ）を用いるものとした。これらの計算条件は、例えば、ユーザによるキーボード４２やマウス４４の操作によって設定されたデータを入力するものとしたり、ハードディスクドライブなどに記憶されたデータを入力するものとしたりすることができる。原子炉内の全体領域およびパーツｉの一例を図３に示す。

こうしてデータを入力すると、現在までに内部状態解析処理に用いたミュー粒子の数である処理用ミュー粒子数ＮＣを初期化（初期値としての値０を設定）すると共に（ステップＳ１１０）、今回の内部状態解析処理に用いるミュー粒子（以下、対象ミュー粒子という）のエネルギＥμと天頂角θ＊と水平角φと通過点αとを設定する（ステップＳ１２０）。ここで、対象ミュー粒子のエネルギＥμおよび天頂角θ＊については、実施例では、図４に例示するミュー粒子のエネルギＥμおよび天頂角θ＊の分布に基づいて設定するものとした。具体的には、内部状態解析処理に用いたミュー粒子の数が目標ミュー粒子数ＮＦになったときに目標ミュー粒子数ＮＦのミュー粒子のエネルギＥμおよび天頂角θ＊の分布が図４に応じた分布になるよう、エネルギＥμについては０．１〜１００ＧｅＶの範囲内で、天頂角θ＊については０°〜９０°の範囲内で、対象ミュー粒子のエネルギＥμと天頂角θ＊とを設定するものとした。また、ミュー粒子の水平角φについては、実施例では、周知の乱数発生プログラムを用いて−９０°〜９０°の範囲内で設定するものとした。さらに、通過点αについては、ミュー粒子を検出するための仮想の検出器が原子炉の全体を覆うように設置されているものとみなして、周知の乱数発生プログラムを用いて、原子炉に入射する前のミュー粒子の通過点を設定するものとした。

次に、対象ミュー粒子の水平角φと仰角θｅ（＝９０°−θ＊）と通過点αとに基づいて、複数のパーツｉ（ｉは１〜Ｎｉ）のうち対象ミュー粒子が通過するパーツを通過パーツｊ（ｊは通過パーツの各々に対応する番号で１〜Ｎｊ、但しＮｊは通過パーツの数で１≦Ｎｊ≦Ｎｉ）として設定する（ステップＳ１３０）。そして、原子炉内でのミュー粒子の散乱（移動方向の変化）を考慮せずに、通過パーツｊにおける対象ミュー粒子が通過する通過経路の長さである通過長Ｌ［ｊ，φ，θｅ，α］を設定すると共に（ステップＳ１４０）、通過パーツｊについて通過長Ｌ［ｊ，φ，θｅ，α］と仮定物質Ｍａｓ［ｊ］の密度ρ［ｊ］との積としての密度長ＤＬ［ｊ，φ，θｅ，α］を計算する（ステップＳ１５０）。図５は、原子炉内を対象ミュー粒子が仰角θｅで通過するときの様子の一例を示す説明図である。図５の例では、簡単のために、対象ミュー粒子の垂直方向の軌跡だけを図示し、水平方向の軌跡については図示を省略した。また、図５中、通過パーツｊについては斜線を付した。通過パーツｊにおける通過長Ｌ［ｊ，φ，θｅ，α］は、対象ミュー粒子の水平角φと仰角θｅと通過点αとから容易に導くことができる。

次に、通過パーツｊについて、対象ミュー粒子の軌跡を予め定められた基準平面（例えば、原子炉の底面に平行な平面など）に投影したときの投影軌跡の基準方向（原子炉に入射する前のミュー粒子、例えば、通過点αにおけるミュー粒子の投影軌跡の方向）に対するズレとしての投影時角度θｘ［ｊ，φ，θｅ，α］に対するガウス分布（正規分布）を次式（１）により設定する（ステップＳ１６０）。対象ミュー粒子の軌跡と投影軌跡と投影時角度θｘ［ｊ，φ，θｅ，α］との関係の一例を図６に示す。また、式（１）中、「ｆ（θｘ［ｊ，φ，θｅ，α］）」は投影時角度θｘ［ｊ，φ，θｅ，α］に対する分布であり、「σ［ｊ，φ，θｅ，α］」は通過パーツｊにおける標準偏差であり、対応する通過パーツｊの密度長ＤＬ［ｊ，φ，θｅ，α］を用いて式（２）により得られる。式（２）中、「ｐ」はミュー粒子の運動量（実施例では、対象ミュー粒子のエネルギＥμを用いるものとした）であり、「β」は光速に対する対象ミュー粒子の速度（実施例では、値１を用いるものとした）であり、「Ｘ［ｊ］」は通過パーツｊにおける仮定物質Ｍａｓ［ｊ］の放射長（例えば、ウランは５ｍｍ，セシウムは１１ｍｍ，ストロンチウムは１３ｍｍなど）である。こうして得られる投影時角度θｘ［ｊ，φ，θｅ，α］に対するガウス分布の一例を図７に示す。ミュー粒子は、高い透過性を有する一方、中性子などに比して原子量の大きな物質（例えば、ウランやセシウム，ストロンチウム，プルトニウム，鉄など）内で曲がりやすい性質を有することが知られている。荷電粒子は、物質中を通過する際に非常に細かい散乱を数多く経験するが、これらの散乱のほとんどは原子核との間のクーロン散乱によるものであるため、このような効果は多重クーロン散乱と呼ばれる。多重クーロン散乱の分布はモリエールの理論によって精度よく表わすことができ、このモリエールの理論は小さな散乱角度についてはおおよそガウス分布によって説明することができる。式（１）は、対象ミュー粒子が通過パーツｊにおける物質を通ったときの多重クーロン散乱によるおおよその散乱角度分布を示し、式（２）は、その散乱角度分布の標準偏差を示す。なお、対象ミュー粒子が物質内で散乱する場合、通過パーツｊにおける対象ミュー粒子の通過経路の長さは、ステップＳ１４０で計算した通過長ＤＬ［ｊ，φ，θｅ，α］に比して長くなったり短くなったりする。しかし、通常、ミュー粒子の透過力は通過パーツｊの大きさに比して非常に大きいため、対象ミュー粒子が物質内で散乱したとしても、その散乱角は極めて小さい。したがって、実施例では、式（２）において、対象ミュー粒子の散乱の有無による変化を無視してステップＳ１４０で計算した通過長ＤＬ［ｊ，φ，θｅ，α］をそのまま用いるものとした。

こうして通過パーツｊにおけるガウス分布を設定すると、通過パーツｊにおけるガウス分布の標準偏差σ［ｊ，φ，θｅ，α］を対象ミュー粒子の散乱角θｓｃ［ｊ，φ，θｅ，α］として設定し（ステップＳ１７０）、設定した通過パーツｊにおける対象ミュー粒子の散乱角θｓｃ［ｊ，φ，θｅ，α］を用いて、通過パーツｊにおける物質が仮定物質Ｍａｓ［ｊ］であると判断するためのミュー粒子の数である条件成立ミュー粒子数Ｎ［ｊ，φ，θｅ，α］を設定する（ステップＳ１８０）。条件成立ミュー粒子数Ｎ［ｊ，φ，θｅ，α］は、実施例では、通過パーツｊについて、散乱角θｓｃ［ｊ，φ，θｅ，α］と通過パーツｊ内の仮定物質Ｍａｓ［ｊ］に応じた閾値θｒｅｆ［ｊ，φ，θｅ，α］との比較により設定するものとした。この条件成立ミュー粒子数Ｎ［ｊ，φ，θｅ，α］は、例えば、通過パーツｊについて、通過パーツｊ内の仮定物質Ｍａｓ［ｊ」がミュー粒子が散乱しやすい物質（例えば、ウラン）の場合には散乱角θｓｃ［ｊ，φ，θｅ，α］が閾値θｒｅｆ［ｊ，φ，θｅ，α］以上のときに条件成立ミュー粒子数Ｎ［ｊ，φ，θｅ，α］に値１を加えて更新すると共に散乱角θｓｃ［ｊ，φ，θｅ，α］が閾値θｒｅｆ［ｊ，φ，θｅ，α］未満のときに条件成立ミュー粒子数Ｎ［ｊ，φ，θｅ，α］を保持し、通過パーツｊ内の仮定物質Ｍａｓ［ｊ］がミュー粒子が散乱しにくい物質（例えば、セシウムやストロンチウム）の場合には散乱角θｓｃ［ｊ，φ，θｅ，α］が閾値θｒｅｆ［ｊ，φ，θｅ，α］以下のときに条件成立ミュー粒子数Ｎ［ｊ，φ，θｅ，α］に値１を加えて更新すると共に散乱角θｓｃ［ｊ，φ，θｅ，α］が閾値θｒｅｆ［ｊ，φ，θｅ，α］より大きいときに条件成立ミュー粒子数Ｎ［ｊ，φ，θｅ，α］を保持する、ことにより設定することができる。なお、閾値θｒｅｆ［ｊ，φ，θｅ，α］は、ユーザによるキーボード４２やマウス４４の操作によって設定されたものを入力して用いたり、仮定物質Ｍａｓ［ｊ］に応じて予め設定された固定値（ハードディスクドライブなどに記憶されたデータなど）を用いたりすることができる。

そして、処理用ミュー粒子数ＮＣをインクリメントして更新し（ステップＳ１９０）、更新した処理用ミュー粒子数ＮＣが目標ミュー粒子数ＮＦに至ったか否かを判定し（ステップＳ２００）、処理用ミュー粒子数ＮＣが目標ミュー粒子数ＮＦに至っていないと判定されたときにはステップＳ１２０に戻る。こうしてステップＳ１２０〜Ｓ２００の処理を繰り返し実行し、ステップＳ２００で処理用ミュー粒子数ＮＣが目標ミュー粒子数ＮＦに至ったと判定されたときに、計算結果をディスプレイ４０に出力したりハードディスクドライブに記憶したりして（ステップＳ２１０）、本ルーチンを終了する。計算結果の出力では、例えば、パーツｉにおける条件成立ミュー粒子数Ｎ［ｊ，φ，θｅ，α］や、パーツｉにおけるミュー粒子の通過数（通過パーツｊとして設定された数）に対する条件成立ミュー粒子数Ｎ［ｊ，φ，θｅ，α］の割合などを出力することができる。

図８は、原子炉モデルの一例を示す説明図であり、図９は、図８の原子炉モデルの内部の状態の解析に内部状態解析プログラム３０を用いたときの実行結果の一例を示す説明図である。図８（ａ）は燃焼前（反応前）の原子炉モデル内即ち燃料体（図ではウラン１００％）の様子を示したものであり、図８（ｂ）は燃焼後（反応後）の原子炉モデル内の様子を示したものである。なお、図８中、ウラン濃度の低下分は、セシウムやストロンチウムに変化したものとした。図９は、図８（ｂ）の時点における原子炉モデル内について、目標ミュー粒子数ＮＦを１００万個として内部状態解析プログラム３０を実行したときの実行結果を、図８（ｂ）の燃料体をＡ−Ａ面からみたＡＡ視図に相当する形態で示したものである。ミュー粒子は天頂角θ＊が０°の場合において１秒間に１ｍ²，１ｓｒあたり７０個の割合で発生することが解っているため、図９の実行結果は、現実のミュー粒子を検出する検出器の検出領域を４ｍ²としてその検出領域を３ヶ月の間に通過する現実のミュー粒子を用いてプログラムを実行したときの実行結果に相当する。図８（ｂ）と図９とを比較すると、原子炉モデル内の状態を比較的精度よく解析できていることが解る。

次に、各物質（例として、炭素や鉄，鉛）によるミュー粒子の散乱への影響や、原子炉モデルの内部の状態の解析について具体例を用いてより詳細に説明する。以下、まず、各物質によるミュー粒子の散乱への影響について説明し、その後に、原子炉モデルの内部の状態の解析について説明する。

まず、各物質によるミュー粒子の散乱への影響について説明する。多重クーロン散乱における散乱角は物質の放射長に依存するため、比較する物質間で密度長を略等しくすることによって各物質によるミュー粒子の散乱への影響を見ることができる。実施例では、炭素と鉄との比較においては、炭素の密度長を５３．４ｇ／ｃｍ²とすると共に鉄の密度長を５６．７ｇ／ｃｍ²とし、鉄と鉛との比較においては、鉄の密度長を８５．０ｇ／ｃｍ²とすると共に鉛の密度長を８４．３ｇ／ｃｍ²として、図１０および図１１に例示する観測装置５０を用いてミュー粒子の散乱具合を測定するものとした。観測装置５０は、図１０および図１１に示すように、ミュー粒子の入射方向（図中Ｘ軸方向）に５２．５ｃｍおよび７９．５ｃｍの間隔で平行配置された３本のシンチレータ５２，５４，５６と、シンチレータ５２，５４，５６からの信号に対してノイズを除去するディスクリミネータ５８と、ディスクリミネータ５８によってノイズが除去された信号についてシンチレータ５２，５４のコインシデンス（以下、２本コインシデンスという）およびシンチレータ５２，５４，５６のコインシデンス（以下、３本コインシデンスという）を検出するコインシデンス検出器６０と、コインシデンス検出器６０によって検出された２本コインシデンス数と３本コインシデンス数とをカウントする信号カウンタ６２と、を備え、シンチレータ５４，５６の間に対象物質を配置するものとした。ここで、シンチレータ５２，５４，５６は、Ｘ軸方向（実施例では鉛直方向とした）の長さが７ｃｍ，Ｙ軸方向（Ｘ軸に直交する方向）の長さが２ｃｍ，Ｚ軸方向（Ｘ軸およびＹ軸に直交する方向）の長さが１００ｃｍの同一のシンチレータを用いるものとした。また、シンチレータ５２，５４，５６には、光電子増倍管が取り付けられており、ミュー粒子がシンチレータ５２，５４，５６に入射されると、シンチレータ５２，５４，５６内でフォトンが発生し、光電子増倍管で電子に変換されると共に増幅され、電流が流れるようになっている。この観測装置５０では、信号カウンタ６２によってカウントした２本コインシデンス数と３本コインシデンス数とを比較することにより、シンチレータ５２，５４を通過したミュー粒子のうちいくつのミュー粒子がシンチレータ５６を通過したかを測定することができる。具体的には、２本コインシデンス数で３本コインシデンス数を除して求めた２本コインシデンス数に対する３本コインシデンス数の割合（以下、コインシデンス数割合という）が低いほどミュー粒子が散乱せずに進んだと言える。そして、このコインシデンス数割合を物質間で比較することにより、ミュー粒子がどの程度散乱せずに進むことができたかを物質間で比較することができる。なお、２本コインシデンス数をカウントするのは、Ｙ軸方向に略垂直な軌道をもつミュー粒子を選別するためや、ミュー粒子の飛来数が時間によって変化する影響を除去するためである。

実施例では、この観測装置５０を用いて測定を行なう前に、モンテカルロシミュレーション用のプログラムとしてのＧｅａｎｔ４（Geometry and Tracking 4）によって観測装置５０と同様のものを設計してシミュレーションを行なった。このシミュレーションでは、エネルギのカットオフを４ＧｅＶとし、ミュー粒子を天頂角が０°から５９°までの分布に従ってシンチレータ５２に入射させた。なお、天頂角を０°から５９°までしか考慮しなかったのは、これ以上の天頂角のミュー粒子は、シンチレーター５２の通過後にシンチレータ５４には入らず、２本コインシデンスにはならないためである。また、ミュー粒子の方位角と入射位置は乱数を用いて決定した。炭素と鉄との差を見るシミュレーションでは４００万発、鉄と鉛との差を見るシミュレーションでは２５０万発のミュー粒子を打ち込んだ。このシミュレーションの結果を図１２に示す。図１２から、コインシデンス数割合は、炭素と鉄とのシミュレーションでは約０．４％、鉄と鉛とのシミュレーションでは約０．６％の差が表れることが分かる。

続いて、観測装置５０を用いて測定を行なった。実施例では、この測定を建物内で行ない、建物の天井で多重発生した電子や陽電子の軟成分を取り除くために、シンチレータ５２とシンチレータ５４との間に電子の放射長の２倍の厚さの鉄板を挿入した。測定は、まず、炭素と鉄について交互に２時間ずつ４０時間かけて行ない、その後に、鉄と鉛について交互に２時間ずつ４０時間かけて行なった。図１３は炭素と鉄について交互に２時間ずつ行なったときの各時間におけるコインシデンス数割合であり、図１４は鉄と鉛について交互に２時間ずつ行なったときの各時間におけるコインシデンス数割合であり、図１５は図１３および図１４をまとめた結果である。図１３中、丸印は炭素のコインシデンス数割合であり、四角印は鉄のコインシデンス数割合である。また、図１４中、丸印は鉄のコインシデンス数割合であり、四角印は鉛のコインシデンス数割合である。図１５を図１２と比較して、コインシデンス数割合の絶対値がシミュレーションの結果と異なるのは、シンチレータ５２，５４，５６の検出効率の影響によると考えられる。図１３および図１４をまとめた図１５より、炭素と鉄のコインシデンス数割合の差は約０．４５％、鉄と鉛のコインシデンス数割合の差は約０．６１％となっていることが解る。この結果は、シミュレーションで行った結果の差に近いものとなった。即ち、各物質によるミュー粒子の散乱具合について、シミュレーション結果と測定結果とで比較的整合性が取れていると言える。

次に、原子炉モデルの内部の状態の解析について説明する。実施例では、原子炉モデルを設定し、そのモデルを通過したミュー粒子のうち散乱角が小さかった粒子数を数えることによって原子炉モデルの内部構造を決定（推定）するものとした。簡単のため、燃焼したウランからはセシウムとストロンチウムのみが生成されることとした。まず、ウラン濃度とミュー粒子の通過距離による散乱角の変化とをＧｅａｎｔ４によって調べ、その後、設定したモデルを縦横それぞれ20分割し、通過距離とウランの平均濃度とを計算し、Ｇｅａｎｔ４の結果と対応させて、原子炉モデルのウラン平均濃度分布をミュー粒子のデータから求めるものとした。

まず、Ｇｅａｎｔ４において、ウラン濃度を０％，５０％，１００％と変化させて仰角が１０°のミュー粒子を１万発入射し、それぞれの濃度でミュー粒子が１ｍ，２ｍ，３ｍと通過したときに散乱角が０．００４ｒａｄ以下である粒子数を数えた。この結果を図１６に示す。図１６から、ウラン濃度が高いほど、また通過距離が長いほど小さな散乱角を持つ粒子数が少なくなっていることが解る。

続いて、原子炉モデルの内部の状態の解析のために、図１７および図１８に示すように、原子炉の燃料体をモデル化した。具体的には、図１７に示すように、原子炉を半径１．５ｍで高さ５ｍの円筒形とし、図１８に示すように、燃焼前はウランが１００％で燃焼後は外周側から中心側に向けてウラン濃度が低くなるものとした。また、図１７に示すように、ミュー粒子の検出装置を原子炉の端部から２ｍの位置に配置すると仮定した。そして、設定した原子炉の燃料体のモデルを半径、高さ方向にそれぞれ２０分割し、それぞれのセルに対してミュー粒子の進行方向における長さとウランの平均濃度を計算し、そのビンに一万発のミュー粒子が通過した場合に散乱角が０．００４ｒａｄ以下の粒子数がいくつになるかを図１６に照らし合わせて求めた。ここで、表の各値間についてはスプライン補間を行なって求めた。そして、求めた粒子数（散乱角が０．００４ｒａｄ以下の粒子数）をビン毎にプロットして画像化した。燃焼前の原子炉モデルについて求めた結果を図１９に示し、燃焼後の原子炉モデルについて求めた結果を図２０に示し、燃焼の前後で低散乱角の粒子数がどの程度変化したかについて燃焼前の粒子数に対する燃焼後の粒子数の割合で視覚化したものを図２１に示す。なお、ここでは、仰角を１０°としているため、４ｍ以上の高さについては求めていない。図１９に示すように、燃焼前の原子炉モデルは全てウランであるため、鉛直方向に対して変化が見られない。また、図２０に示すように、燃焼後については、原子炉モデルで仮定した通りにウラン濃度の高い部分と低い部分とが色の差で表われている。さらに、図２１に示すように、燃焼後のほうがウラン濃度は少ないため、燃焼が進んだ部分の方が燃焼が進んでいない部分に比して低散乱角の粒子数の割合は大きくなっている。即ち、原子炉が中央から燃焼している様子が解る。これらの結果、原子炉モデルの内部の状態を比較的精度よく解析できていることが解る。

次に、現実の原子炉の内部の状態の解析に内部状態解析プログラム３０を用いる場合について説明する。なお、実施例では、現実のミュー粒子を検出するための検出器が現実原子炉の一部または全体を覆うように設定されているものとした。まず、内部状態解析プログラム３０とは異なる図示しないプログラムにより、目標ミュー粒子数ＮＦの現実のミュー粒子について、現実の原子炉に入射する前の入射状態（エネルギＥμ１，天頂角θ１＊，水平角φ１，通過点α１）と現実の原子炉を通過した後の放出状態（エネルギＥμ２，天頂角θ２＊，水平角φ，通過点α２）とを検出し、検出した入射状態と放出状態とから目標ミュー粒子数ＮＦのミュー粒子の各々についての現実原子炉内での通過経路や散乱角θｓｃを推定する（以下、この散乱角θｓｃ［ｊ，φ，θｅ，α］を現実推定散乱角θｓｃｅｓｔ［ｊ，φ，θｅ，α］という）。なお、ミュー粒子の入射状態や放出状態の検出方法については、文献Ａなどに記載されている。
引用文献Ａ：Hiroyuki K.M. Tanaka, Tomohisa Uchida, Manobu Tanaka, Hiroshi Shinohara Cosmic-ray muon imaging of magma in a conduit: Degassing process of Satsuma-Iwojima Volcano, Japan Geophys. Res. Lett. 36 L01304 2009

そして、内部状態解析プログラム３０では、検出した入射状態（エネルギＥμ１，天頂角θ１＊，水平角φ１，通過点α１）を対象ミュー粒子のエネルギＥμ，天頂角θ＊，水平角φ，通過点αとして入力する処理を図３のフローチャートのステップＳ１２０の処理に代えて行なう点と（ステップＳ１２０ｂ）、現実推定散乱角θｓｃｅｓｔ［ｊ，φ，θｅ，α］と後述の解析散乱角θｓｃａｎａ［ｊ，φ，θｅ，α］との乖離が小さくなるよう仮定物質に関するパラメータ（仮定物質Ｍａｓ［ｉ］や仮定物質Ｍａｓ［ｉ］の密度ρ［ｉ］、以下、仮定物質パラメータという）を調整する処理を図３のフローチャートの各処理の他に行なう点と、を除いて図３のフローチャートと同様の処理を実行する。具体的には、仮定物質パラメータなどを入力し（ステップＳ１００）、目標ミュー粒子数ＮＦの現実のミュー粒子の各々について、検出した入射状態を対象ミュー粒子のエネルギＥμ，天頂角θ＊，水平角φ，通過点αとして入力する処理（ステップＳ１２０ｂ）と内部状態解析処理によって散乱角θｓｃ［ｊ，φ，θｅ，α］を設定する処理（ステップＳ１２０〜Ｓ１８０、以下、この散乱角θｓｃを解析散乱角θｓｃａｎａ［ｊ，φ，θｅ，α］という）とを行ない、目標ミュー粒子数ＮＦの現実のミュー粒子の各々についての現実推定散乱角θｓｃｅｓｔ［ｊ，φ，θｅ，α］と解析散乱角θｓｃａｎａ［ｊ，φ，θｅ，α］とを比較することによって仮定物質と現実原子炉内の物質とが整合しているか否かを判定する。そして、目標ミュー粒子数ＮＦの現実のミュー粒子の各々についての現実推定散乱角θｓｃｅｓｔ［ｊ，φ，θｅ，α］と解析散乱角θｓｃａｎａ［ｊ，φ，θｅ，α］との乖離が予め設定された所定範囲内にないときには仮定物質と現実原子炉内の物質とが整合していないと判断して仮定物質パラメータを変更して内部状態解析処理によって解析散乱角θｓｃａｎａ［ｊ，φ，θｅ，α］を再設定して現実推定散乱角θｓｃｅｓｔ［ｊ，φ，θｅ，α］と解析散乱角θｓｃａｎａ［ｊ，φ，θｅ，α］とを再比較し、現実推定散乱角θｓｃｅｓｔ［ｊ，φ，θｅ，α］と解析散乱角θｓｃａｎａ［ｊ，φ，θｅ，α］との乖離が所定範囲内にあるときには仮定物質と現実原子炉内の物質とが整合していると判断して現在の仮定物質パラメータに対応する仮定物質Ｍａｓ［ｉ］を現実原子炉内の物質であると推定し、内部状態解析プログラムを終了する。このように、現実推定散乱角θｓｃｅｓｔ［ｊ，φ，θｅ，α］と解析散乱角θｓｃａｎａ［ｊ，φ，θｅ，α］との乖離が十分に小さくなるように仮定物質Ｍａｓ［ｉ］を変更しながら内部状態解析処理を行なうことにより、現実原子炉の内部の状態をより適正に解析することができる。

以上説明した実施例の内部状態解析装置２０によれば、ミュー粒子の軌跡に基づいてミュー粒子の散乱角のガウス分布を設定すると共に設定したガウス分布を用いてミュー粒子の散乱角を設定し、設定した散乱角を用いて原子炉内の状態を解析するから、ミュー粒子の性質（特に、原子量の大きな物質内で曲がりやすい性質）を用いて原子炉内の状態（燃焼の程度など）をより適正に解析することができる。しかも、構造物の内部の一部に相当し且つ水平角φ，仰角θｅ，通過点αのミュー粒子が通過する通過パーツｊについて、通過長Ｌ［ｊ，φ，θｅ，α］と仮定物質Ｍａｓ［ｊ］の密度ρ［ｊ］との積としての密度長ＤＬ［ｊ，φ，θｅ，α］を用いてガウス分布を設定すると共に設定したガウス分布を用いて通過パーツｊにおけるミュー粒子の散乱角θｓｃ［ｊ，φ，θｅ，α］を設定し、設定した散乱角θｓｃ［ｊ，φ，θｅ，α］を用いて通過パーツｊの状態を解析するから、原子炉内の状態をより適正に解析することができる。そして、これらのように解析した結果を用いて原子炉を製造すれば、原子炉内の燃料の配置や密度などをより適正なものとすることができ、操業効率のよい原子炉を設計、建築することができる。この結果、単位生成エネルギあたりの二酸化炭素の排出量の低減などを図ることができる。

実施例の内部状態解析装置２０では、図４に例示したミュー粒子のエネルギＥμおよび天頂角θ＊の分布に基づいて対象ミュー粒子のエネルギＥμおよび天頂角θ＊を設定するものとしたが、これ以外の方法、例えば、次式（３）により表わされるミュー粒子のエネルギＥμおよび天頂角θ＊と発生確率Ｐμ（Ｅμ，θ＊）との関係に基づいて対象ミュー粒子のエネルギＥμおよび天頂角θ＊を設定するものとしてもよい。ここで、式（３）中、「Ｗμ」は式（４）により表わされる崩壊長Ｌｄｅｃａｙを飛行したミュー粒子の崩壊による残存確率で式（５）により表わされ、「ΔＥμ」はミュー粒子のエネルギ損失（例えば、２．６ＧｅＶ）であり、「γ」はＬｏｒｅｎｔｚのガンマファクターと呼ばれるもので式（６）により表わされる。また、式（５）中、「Ｒ」は地球の半径（６４００ｋｍ）であり、「ｒ」は大気の厚さ（１３ｋｍ）であり、「Ｌ０」は地表に対して垂直方向の大気圧（１．０１３ｋｇ／ｃｍ²）である。さらに、式（６）中、「ｍμ」はミュー粒子の質量（１０６ＭｅＶ）である。

実施例の内部状態解析装置２０では、通過パーツｊ（ｊは１〜Ｎｊ）の各々の密度長ＤＬ［ｊ，φ，θｅ，α］を用いて、通過パーツｊの各々について、投影時角度θｘ［ｊ，φ，θｅ，α］に対するガウス分布の標準偏差σ［ｊ，φ，θｅ，α］，散乱角θｓｃ［ｊ，φ，θｅ，α］，条件成立ミュー粒子数Ｎ［ｊ，φ，θｅ，α］を設定するものとしたが、通過パーツｊの各々の密度長ＤＬ［ｊ，φ，θｅ，α］の積算値としての総密度長ＤＬｓｕｍ［φ，θｅ，α］を用いて、通過パーツｊの全体としての投影時角度θｘ［φ，θｅ，α］に対するガウス分布の標準偏差σ［φ，θｅ，α］，散乱角θｓｃ［φ，θｅ，α］，条件成立ミュー粒子数Ｎ［φ，θｅ，α］を設定するものとしてもよい。この場合、投影時角度θｘ［φ，θｅ，α］に対するガウス分布は次式（７）により設定することができ、ガウス分布の標準偏差σ［φ，θｅ，α］は式（８）により設定することができる。

実施例の内部状態解析装置２０では、通過パーツｊにおけるガウス分布の標準偏差σ［ｊ，φ，θｅ，α］を対象ミュー粒子の散乱角θｓｃ［ｊ，φ，θｅ，α］として設定するものとしたが、これに限られず、通過パーツｊにおけるガウス分布を用いて対象ミュー粒子の散乱角θｓｃ［ｊ，φ，θｅ，α］を設定するものであればよい。

実施例の内部状態解析装置２０では、ガウス分布を用いて通過パーツｊにおける対象ミュー粒子の散乱角θｓｃ［ｊ，φ，θｅ，α］を設定するものとしたが、ガウス分布に限られず、ミュー粒子など高い透過性を有する粒子の散乱角の分布を用いて通過パーツｊにおける対象ミュー粒子の散乱角θｓｃ［ｊ，φ，θｅ，α］を設定するものであればよい。

実施例の内部状態解析装置２０では、ミュー粒子の性質を用いて原子炉内の状態を解析するものとしたが、ミュー粒子に限られず、所定の高透過性（例えば、１メートルの鉄を透過する透過性）を有する粒子の性質を用いて原子炉内の状態を解析するものであればよい。

実施例の内部状態解析装置２０では、構造物としての原子炉の内部の状態を解析するものとしたが、原子炉に限られず、高炉や、鉄筋・鉄骨コンクリートの柱や梁などの内部の状態を解析するものとしてもよい。

実施例では、コンピュータ２２に内部状態解析プログラム３０がインストールされた内部状態解析装置２０として説明したが、内部状態解析プログラム３０の形態としてもよいし、所定の高透過性の粒子である高透過性粒子の性質を用いて構造物の内部の状態を解析する内部状態解析方法の形態としてもよい。

以上、本発明を実施するための形態について実施例を用いて説明したが、本発明はこうした実施例に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において、種々なる形態で実施し得ることは勿論である。

本発明は、内部状態解析装置を利用する製造産業などに利用可能である。

２０ 内部状態解析装置、２２ コンピュータ、３０ 内部状態解析プログラム、３２ データ入力モジュール、３４ 計算モジュール、３６ 結果出力モジュール、４０ ディスプレイ、４２ キーボード、４４ マウス。

Claims (12)

1. 所定の高透過性を有する粒子である高透過性粒子の性質を用いて構造物の内部の状態を解析する内部状態解析方法であって、
   前記構造物の内部を通過する前記高透過性粒子の軌跡に基づいて定められる前記高透過性粒子の散乱角の分布を用いて該高透過性粒子の散乱角を設定すると共に該設定した散乱角を用いて前記構造物の内部の状態を解析するステップを含み、
   前記ステップは、前記高透過性粒子が通過する通過経路の長さと該通過経路における物質の密度とを用いて前記散乱角の分布を定める、
   ことを特徴とする内部状態解析方法。
2. 請求項１記載の内部状態解析方法であって、
   前記散乱角の分布は、ガウス分布である、
   ことを特徴とする内部状態解析方法。
3. 請求項１または２記載の内部状態解析方法であって、
   前記ステップは、前記構造物の内部の一部に相当し前記高透過性粒子が通過する通過パーツにおける前記通過経路の長さと前記通過パーツにおける物質の密度との積としての密度長を用いて前記通過パーツにおける前記散乱角の分布を定める、
   ことを特徴とする内部状態解析方法。
4. 請求項３記載の内部状態解析方法であって、
   前記通過パーツにおける前記散乱角の分布は、前記通過パーツをｊ、前記通過パーツｊにおける前記高透過性粒子の軌跡を基準平面に投影したときの該高透過性粒子の基準方向に対するズレとしての投影時角度をθｘ［ｊ］、前記通過パーツｊにおける標準偏差をσ［ｊ］、前記通過パーツｊにおける前記散乱角の分布をｆ（θｘ［ｊ］）としたときに次式（Ａ）により表わされるガウス分布であり、前記式（Ａ）中、前記通過パーツｊにおける前記標準偏差σ［ｊ］は、前記高透過性粒子の運動量をｐ、光速に対する前記高透過性粒子の速度をβ、前記通過パーツｊにおける前記密度長をＤＬ［ｊ］、前記通過パーツｊにおける物質の放射長をＸ［ｊ］としたときに式（Ｂ）により表わされる、
   ことを特徴とする内部状態解析方法。
   
5. 請求項２または４記載の内部状態解析方法であって、
   前記ステップは、前記ガウス分布の標準偏差を前記高透過性粒子の散乱角として設定する、
   ことを特徴とする内部状態解析方法。
6. 所定の高透過性を有する粒子である高透過性粒子の性質を用いて構造物の内部の状態を解析する内部状態解析方法であって、
   前記構造物の内部を通過する前記高透過性粒子の軌跡に基づいて定められる前記高透過性粒子の散乱角の分布を用いて該高透過性粒子の散乱角を設定すると共に該設定した散乱角を用いて前記構造物の内部の状態を解析するステップを含み、
   前記ステップは、前記高透過性粒子の前記構造物に入射する前の入射状態と前記高透過性粒子の前記構造物を通過した後の放出状態とから推定される前記高透過性粒子の散乱角である推定散乱角と、前記構造物の内部の物質として仮定した仮定物質と前記高透過性粒子の前記入射状態とから得られる前記高透過性粒子の散乱角の分布を用いて設定される前記高透過性粒子の散乱角である分布散乱角と、の比較を前記推定散乱角と前記分布散乱角との乖離が予め設定された所定範囲内になるまで前記仮定物質を変更しながら行ない、前記推定散乱角と前記分布散乱角との乖離が前記所定範囲内になるときの前記仮定物質を前記構造物の内部の物質であると推定する、
   ことを特徴とする内部状態解析方法。
7. 請求項１ないし６のいずれか１つの請求項に記載の内部状態解析方法であって、
   前記所定の高透過性は、１メートルの鉄を透過する透過性である、
   ことを特徴とする内部状態解析方法。
8. 請求項１ないし７のいずれか１つの請求項に記載の内部状態解析方法であって、
   前記高透過性粒子は、ミュー粒子である、
   内部状態解析方法。
9. 請求項１ないし８のいずれか１つの請求項に記載の内部状態解析方法であって、
   前記ステップは、ウラン，セシウム，ストロンチウムのいずれかの放射長と前記高透過性粒子の軌跡とに基づいて定められる前記高透過性粒子の散乱角の分布を用いて前記構造物としての原子炉の内部の状態を解析する、
   内部状態解析方法。
10. 請求項１ないし９のいずれか１つの請求項に記載の内部状態解析方法のステップを１以上のコンピュータに実現させるためのプログラム。
11. 所定の高透過性を有する粒子である高透過性粒子の性質を用いて構造物の内部の状態を解析する内部状態解析装置であって、
    前記構造物の内部を通過する前記高透過性粒子の軌跡に基づいて定められる前記高透過性粒子の散乱角の分布を用いて該高透過性粒子の散乱角を設定すると共に該設定した散乱角を用いて前記構造物の内部の状態を解析する内部状態解析手段、
    を備え、
    前記内部状態解析手段は、前記高透過性粒子が通過する通過経路の長さと該通過経路における物質の密度とを用いて前記散乱角の分布を定める、
    内部状態解析装置。
12. 所定の高透過性を有する粒子である高透過性粒子の性質を用いて構造物の内部の状態を解析する内部状態解析装置であって、
    前記構造物の内部を通過する前記高透過性粒子の軌跡に基づいて定められる前記高透過性粒子の散乱角の分布を用いて該高透過性粒子の散乱角を設定すると共に該設定した散乱角を用いて前記構造物の内部の状態を解析する内部状態解析手段、
    を備え、
    前記内部状態解析手段は、前記高透過性粒子の前記構造物に入射する前の入射状態と前記高透過性粒子の前記構造物を通過した後の放出状態とから推定される前記高透過性粒子の散乱角である推定散乱角と、前記構造物の内部の物質として仮定した仮定物質と前記高透過性粒子の前記入射状態とから得られる前記高透過性粒子の散乱角の分布を用いて設定される前記高透過性粒子の散乱角である分布散乱角と、の比較を前記推定散乱角と前記分布散乱角との乖離が予め設定された所定範囲内になるまで前記仮定物質を変更しながら行ない、前記推定散乱角と前記分布散乱角との乖離が前記所定範囲内になるときの前記仮定物質を前記構造物の内部の物質であると推定する、
    内部状態解析装置。