# 【特集：東日本大震災 10 年総説論文】
## 除去土壌の最終処分のためのステークホルダー間の 協調の枠組み構築*

\author{
The Establishment of a Framework for Coordination among Stakeholders \\ for the Final Disposal of Radiocesium-contaminated Soil
}

## 上野 雄史**

Takefumi UENO

\begin{abstract}
The purpose of this paper is to examine the current status and challenges to the final disposal of radiocesium-contaminated soil and to explore a theoretical framework for building shared knowledge and collaboration among a wide range of stakeholders. It is difficult to make effective solutions about the issues only by accountability from stakeholders. It is necessary to build common goals for cooperation among stakeholders.
\end{abstract}

Key Words: the final disposal, radiocesium-contaminated soil, coordination

## 1. はじめに

福島第一原子力発電所の事故（以下，原発事故）により発生した除去土壤は，中間貯蔵施設か ら30年以内に搬出し，県外で最終処分すること が法律により定められている。最終処分に向けて は除去土㙗の減容化，再生資材化に向けた実証実験などが進められている。一方で，県外処分の方向性については未だ見えていない。環境省は県外処分の方向性の検討を今後行うとしているもの の，立地選定，合意，施設建設，輸送等を考える と残された時間は少ない。最終処分の方向性を決定するためには，保高(2019), 高畑ら (2021)が指摘するように，ステークホルダー間の合意と協調 の枠組みを構築する必要がある。

本論では，最終処分に向けた現状と課題を検証 するとともに，ステークホルダー間の協調のため の理論的な朹組みを提示する。

また，原発事故では政府・東京電力ホールディ ングス（以下，東京電力 HD）の社会的責任とい
う意味でのアカウンタビリティの欠如が指摘され た。その反省から, 環境省は, 中間貯蔵施設情報 サイトをWEB上で公開しており，施設の概要／進捗状況，除去土鎄等の輸送，安全対策／放射線等モニタリング，県外最終処分に向けた取組み／除去土壤の再生利用, 各種会議の検討状況と議事録，などの情報が提供されている。

こうした情報開示はアカウンタビリティを実効的にする一貫であり, プロセスの透明化という意味では一定の意義はある。しかしながら，それの みでは，ステークホルダー間の協調体制を構築す ることは困難である。そのことを本論では明らか にする。

## 2. 研究背景・先行研究

原発事故で放出された放射性物質に関する環境回復のため除染が実施され, 大量の除去土壌が発生することとなった。除去土壌が仮置き場から中間貯蔵施設へと移動され，異物除去を実施した除

** 静岡県立大学(University of Shizuoka)
去土壌の同施設への保管，合わせて除去土壤に対 する減容技術，保管技術等の関連する実証実験が 進められている。中間貯蔵・環境安全事業株式会社法（2014年11月17日成立）においては，除染等の措置に伴い生じた土壤等について,「中間貯蔵開始後 30 年以内に福島県外で最終処分を完了 するために必要な措置を講ずる」ことが定められ ており，2045年3月12日までに同施設から全て の除去土壤を搬出し, 県外最終処分しなければな らない。同事故で発生した除去土鎄の中間貯蔵施設への搬入は，帰還困難区域などを除き，2022 年3月末でほぼ終了した。現在では，除去土壤に 対する減容技術の適用の検討が本格化し, 中間貯蔵施設内での分級処理の実用実験も進んでいる。

環境省 (2016)の中では, 除去土壤等の減容・再生利用技術開発戦略が今後の工程も含めて示され ている。中間貯蔵施設から福島県外への最終処分 までの流圠ついては，環境省(2014)の中で，次 の8つのステップで進めていくことが示されてい る。ステップ1：国内外の研究・技術開発の動向 の把握, ステップ2: 今後の研究・技術開発の方向性検討等, ステップ3: 研究・技術開発の推進等, ステップ 4 : 減容化・再生資源等の可能性を 踏まえた最終処分の方向性の検討, そしてステッ プ5 以降で, 最終処分地に係る調査検討, 調査等, という形になっている。

環境省 (2016) は最終処分に向けた課題として, (1) 最終処分必要量を低減しつつ, (2) 中間貯蔵除去土壌等の減容・再生利用に関する技術開発を行 い, (3) 県外への最終処分を受け入れ可能な理解醕成という 3 つ課題解決が必要になる, として いる。

(1)と (2)については, 飯舘村長泥地区で農地造成に污染土を再生利用する実証事業が, 南相馬で は東部仮置場内に保管されている市内小高区東部 の除染で発生した土壤を用いた再生資材化実証試験及び試験盛土が, それぞれ施行されている。先行研究に扔いては, 技術的な観点での研究が進め られ，その成果も明らかにされている。例えば，万福 (2019) は, 除去土鎄減容方法として考えら れる熱処理がもたらす影響について検討してお り，熱処理は多くの土壤タイプに適用が可能であ り, 除染率 $90 \sim 99.9 \%$, 減容率 $1 \sim 10 \%$ と極めて 効率が良く, クリアランスレベル以下を達成でき る方法であるとしつつ, (1)コストの縮減, (2)浄化物の利用先の確保, (3)用途に応じた土木材料とし
ての品質確保などの解決しなければならない課題 を明らかにしている。

こうした実証実験等の進捗状況と結果について も中間貯蔵施設情報サイトに公開されている。ま た，(3)の県外への最終処分に向けた動きとして は, 現在, 再生利用や最終処分に対する全国的な 理解を得ることを目的として, 関係各者間での情報共有, 相互理解を進めつつ, 普及啓発活動が行 われている。

県外最終処分に向けては, 基盤技術開発を進め ることが必要であり, 合わせて, 再生利用や最終処分を受け入れる地域の理解を得る取組みを行っ ていくことが欠かせない。しかしながら，受け入 れに関する理解を得ることは容易ではないことも 明らかになってきている。その課題について保高 (2019)は, 環境省のコミュニケーション推進チー ムの調査の一環として2018年に実施されたWEB アンケートの結果に基づき, その内容を紹介, 分析している。その結果に基づく私見として, 幅広 いステークホルダーをパートナーとして迎え入れ る, 事業の意義と価値観の多様性を理解する, 文書化を含めた手続きの公平性・公正性を確保する ための仕組みの構築, ステークホルダー間の共有知の構築，ステークホルダー間で対話がしやすい 環境を用意する，などの必要性を上げている。

また高畑ら (2021)は, 福島県は, 除染実施区域外で発生した放射性物質含有土に土壌洗浄工法を 適用した試行的プロジェクトを実施し, 減容化が 可能なことを示しているにも関わらず，放射性物質含有土を生活空間で取り扱うことについては 様々な議論（異論）が生じていることを明らかに している。放射性物質含有土の移動・集積は, そ の濃度に関係なく, 受入地域のリスク負担が大き く, その地域が享受できる便益が必要であり, 地域性を再生資材基準へ反映できる法制度上の裁量 を地域に付与し, 処理主体を跨ぐ広域的な集約処理等も選択肢として検討する必要等が示されてい る。

これらの先行研究からは, 幅広いステークホル ダーを参入させ，プロセスを明示化するととも に, 関係者間で有している知識を共有しつつ, 対話できる環境を整備し, 受け入れ可能な便益を明示する必要性が示唆されている。

最終処分に向けては, 除去土壤の減容・再生利用に関する技術開発は進んでいる。その一方で，最終処分の具体的な方向性について, 環境省

(2019)の中では，「最終処分の対象となる土壤等 の性状, 放射能濃度, 処分量等について精緻化を 進め，最終処分の方式に係る検討を行うととも に，最終処分場の構造や必要面積等に係る選択肢 を検討する」としつつ，具体的な提案までには踏 み达んでいない。

最終処分に向けては，社会受容性評価とステー クホルダー間で合意形成フレームワークの構築は 進んでいないのが現状である。

政府が主導して行っている取組みに対しては,社会的責任という意味でのアカウンタビリティが 問われることが多い。現に, 污染土壌の一連のプ ロセスにおいても情報開示が徹底されているのは その一環である。政府はアカウンタビリティを果 たすべく各種情報開示を積極的に行っているもの の，合意形成のフレームワークを形成するまでに 至っていないのは何故であろうか。次節では除去土壌に関連するアカウンタビリティとステークホ ルダーの関係性について整理する。

## 3. アカウンタビリティとステークホルダー

まずはアカウンタビリティの基本的な概念につ いて整理する。アカウンタビリティは日本語では 会計, 説明責任とも訳されるが，何らかの責任を 負っている事柄について説明, 開示, 履行の義務 を負っていることを意味しており，説明責任とい う範疇には留まらない。一方，ステークホルダー は，特定の組織，事柄，活動に関して，直接，間接的な関わりを有するグループ，個人である。

中間貯蔵施設ならびに除去土壤の最終処分に関連するアカウンタビリティとステークホルダーを 整理すると，直接的にこの事項に対して主体的に 行う義務を負っているアクター（行為者）は政府 および関連省庁，関係機関であり，求償に対する 責任を負っているのは東京電力 HDである。

Figure 1 は中間貯蔵施設のアカウンタビリティ の構造を示している。法律，方針を決定している のが政府（国）であり，その方針に従う形で，環境省が中間貯蔵施設の実質的な方針の立案管理,運営, 情報発信を行い, JESCO（中間貯蔵・環境安全事業株式会社）が，国から委託を受ける形で 中間貯蔵施設の整備や管理運営, 除去土壤等の輸送を行っている。なお, JESCO の監督官庁は環境省であり, 中間貯蔵・環境安全事業株式会社法 に基づき, 中間貯蔵事業と, 旧日本環境安全事業株式会社の PCB（ポリ塩化ビフェニル）廃棄物処中間貯蔵施設の 管理, 運営

Figure 1 Structure of Accountability about the Interim Storage Facility

理事業を行う国の全額出資により設立された特殊会社である。一方で, 原子力損害賠償 - 廃炉等支援機構は, 官民共同出資で設立された, 原子力損害賠償 - 廃炉等支援機構法（以下, 機構法）に基 づいて設立した法人であり, 同法人が東京電力 HDの $50.11 \%$ の株式を保有している。中間貯蔵施設費用相当分については, 機構法第 68 条に基づく資金交付が行われ，財源はエネル ギー施策の中で追加的・安定的に確保することと なっており, 電気料金に上乗せしている電源開発促進税（電促税）から 30 年間をメドに支払う。 また機構が保有する東京電力 HDの株式を, 将来的には株式価値を向上させた時点で売却を行い， その売却益で除染費用等に充てることとなってい る。費用面でのアカウンタビリティについては東京電力 HDが負い, 中間貯蔵施設の管理運営, 除去土塎の運搬, 最終処分に向けての諸手続きにつ いては国及び関連省庁が負う，という構造であ る。

一方で，除去土壌に関する中間貯蔵施設および 最終処分に向けた直接的なステークホルダーとし て想定されているのは, 地域住民や団体, 自治体等である。最終処分に向けて，地域を跨いだ除去土壤の移動が必要になれば，受け入れ地域ごとの 合意形成を得ることが必要であり，そのためにも 全国的な理解を得るための取組みが欠かせない。 しかしながら，国・関係省庁（特に環境省）が啓発活動を行っているものの, 同事業の理解度はい まだに低い。

環境省が実施した除去土壤の再生利用に関する 現状の関心や認知度等に関するWEBアンケート

（令和3年 2 月 2 日付公開，令和 2 年 10 月 1 日 18 日実施：以下，環境省調査2020）では，除去土 の30年以内での県外での最終処分が法律で定め られているということの認知度は福島県内 $50.3 \%$ であるのに対して，福島県以外では $19.2 \%$ と極め て差が大きい。さらに, 除去土壤の再生利用につ いての認知度は福島県においても $37.8 \%$ と低い (福島県以外ではさらに低く $13.5 \%$ 倍ある)。「除去土壌の再生利用は安全だと思いますか。」の回答に対しては，「そう思う，どちらかといえばそ う思う」を合わせた回答は福島県で $20.7 \%$ ，福島県外 $12.5 \%$ とっている。さらに, 自身の地域で の再生利用について,「良いと思う, どちらかと いえば，良いと思う」は福島県内 $24.1 \%$ ，県外は 17.6\%となっている。再生利用を進めるための条件については,「安全性の担保」を第一に，「情報公開」「再生利用の必要性の十分な説明」を求め る回答の割合が高くなっている。

県外での最終処分に向けては, 除去土壤の他の 地域での受入れ，ならびに再生利用促進が必要に なり，ステークホルダー（地域住民，地方自治体等）における合意形成が必要になるものの, 最終処分に関連する認知度そのものが高いとは言え ず，また除去土壤の受入れ，再生利用に対して前向きな回答を得られているとは言い難い。次節で は，情報発信，啓発活動を行っているにも関わら ず，そもそもの理解度，認知度がなぜ深まらない のかについてアカウンタビリティの限界性の観点 から明らかにしていく。

## 4. アカウンタビリティの限界性

環境省は再生利用等に関する情報発信を随時積極的に行い, 現在進めている除去土壌の実証事業 についても，モニタリングのデータを適時公開し ている。具体的には，除去土壌の再生利用等に関 する活動等の情報を発信し除去土壤の再生利用実証事業等の成果を環境省ホームページや広報誌等 で発信している。また飯舘村長泥地区の実証事業等の環境再生事業の現場の状況をウェブで確認で きる「福島環境再生 $360^{\circ}$ バーチャルッアー」を 作成し, 情報発信している。さらに「中間貯蔵除去土壤等の減容・再生利用技術開発戦略検討会」及び同検討会の下に設置された各ワーキンググ ループについては, オンラインでのライブ配信を 行っている。そして, こうした再生利用の理解醇成活動の一環としてのシンポジウムの実施，マス
コミを通じた情報発信，環境省（HP，広報資料，環境大臣ブログ）を通じた情報発信も行ってい る。

しかしながら, 環境省調査2020においても前回調査とほとんど傾向は変わっておらず，ステー クホルダー間での合意形成を行っていくためには 情報発信のみでは限界があると考えられる。

アカウンタビリティ，つまり説明責任を果たす という意味合いにおいて環境省および関係各所は 積極的に情報発信を行っているものの，ステーク ホルダーが，当事者意識が希薄で，関係すること (自分事) として捉えていない可能性がある。ア カウンタビリティは必要であるものの, それだけ ではステークホルダーと問題意識を共有し, 合意形成に結び付けていくことは容易ではない。

除去土壤に限らず，原発事故に関連した情報に ついては, 政府は情報提供, 透明性の確保がス テークホルダーから求められている。そのことは アカウンタビリティの必要性からは正統化されう るものの, その要求は時にエスカレーションし,個人・組織に倫理的な問題が生じる。いわゆる Butler (2005)が言うところの倫理的暴力 (ethical violence)である。倫理的な暴力は, 過大に他者に 正当性を要求することを通じて起こりうる。

Messer (2009)はアカウンタビリティが求められ る個人・組織にとって倫理的に問題が生じる可能性があることを指摘している。Roberts (2009)は 同じく「透明性の限界」について指摘し, アカウ ンタビリティの一環として求められる透明性の妥当性は,「自分にも他人にも完全に透明な自己と いう理想は不可能である」と指摘し, その限界性 を認識すべきであると述べている。

またMessner（2009）は，「不可視-可視性」の関係性を明らかにしている。説明を要求する行為者 は通常不可視（実態が見えない）のままであり，一方，説明をする行為者は可視化され，コント ロールされていると感じられる。

このことを具体的なケースで明らかにしたのは

Frey-Heger and Barrett (2021)である。Frey-Heger and Barrett (2021)は, ルワンダの難民危機のケー ススタディとヒアリング調査に基づき, アカウン タビリティがもたらす影響を検証している。アカ ウンタビリティは, 当初, 他者を正当な存在であ り, 支援を受ける権利があると認識する方法を提示する。被支援者が援助者に対してアカウンタビ リティを長期間求め続けると，依存関係が強ま

り，従属・非従属関係に陥ることを指摘してい る。

特定の出来事や行動に対して誰かがアカウンタ ビリティを負うことは，その人物や組織を正当化 し，責任を負うべきものであるという期待を抱か されることになる(Cooper and Owen, 2007)。除去土壌に関連するアカウンタビリティを政府が負っ ていることは言うまでもない。しかしながら，過大なアカウンタビリティはステークホルダー間と の関係性構築においては,「やってもらって当た り前」という従属・非従属関係を生じさせる弊害 もあることに留意する必要がある。

## 5. 合意形成フレームワークの構築に向けて アカウンタビリティを果たしていくことは必要 であるものの，それのみでは周辺地域の将来デザ イン利用に向けた社会受容性評価とステークホル ダー間で合意形成フレームワークを構築すること は難しい。その課題については保高(2019)で明ら かにされたように，幅広いステークホルダー間で の共有知の構築，対話の環境の整備であろう。

解決不可能と思われる課題に対して，ステーク ホルダーで協同していくことの有用性を説いたの はDesai（2018)である。共通の目標を共有し，ス テークホルダー間で緊密なコラボレーションをす るためには, 問題解決に関連する情報を参加者と 共有する機会が提供され，透明性の高い取り決め （ルール）によって，ステークホルダーが，その 事柄を積極的に観察し，その実践の正当性や適切性を評価できることが必要であり，それにより，関連情報を共有するモチベーションが高まる。 Desai（2018）は，コミュニテイポリスの活用によ る犯罪率の低下を事例にそのことを示している。 ただし，一部の利害関係者が組織の不適切な行為 に対する責任を追及できる権限を持っていた場合 や, 以前から何らかの問題行為が発生している場合, 問題解決のためのコラボレーションの力は抑制される。このことは，ステークホルダー間で対等性・公正性を担保するための仕組みが必要なこ とを示唆しており，特定のステークホルダーが優位な立場にいることは問題解決に向けた協同を妨 げることに繋がる。

最終処分に向けた取組みに打いて全国民的な理解醕成のために情報発信, 啓発活動を継続的に 行っていくことは必要であるものの, それのみで ステークホルダー間で合意形成フレームワークを構築することは難しい。まず，ステークホルダー 間を強く結びつけるための共通の目標を構築する ことが必要である。異なる世代，地域の中で，そ の共通の目標をどのような形で構築していくのか が問われている。

## 謝辞

本研究はJSPS 科研費 $18 \mathrm{H} 04141$ の助成を受けた ものです。

## 参考文献

Butler, J. (2005) Giving an account of oneself, Fordham University Press.

Cooper, S. M. and Owen, D. L. (2007) Corporate social reporting and stakeholder accountability: The missing link, Accounting, Organizations and Society, 32(7/8), 649-667.

Desai, V. M. (2018) Collaborative stakeholder engagement: An integration between theories of organizational legitimacy and learning, The Academy of Management Journal, 61(1), 220-244.

Frey-Heger, C. and Barrett M. (2021) Possibilities and limits of social accountability: The consequences of visibility as recognition and exposure in refugee crises, Accounting, Organizations and Society, 89, $1-13$.

Manpuku, Y. (2019) Heat treatments of the contaminated soils for volume reduction and mineralogical and chemical characteristics of the products, Bulletin of The Naro, Agro-Environmental Sciences, 40, 1-35. (in Japanese)

万福裕造 (2019) 除染土鎄減容化のための熱処理とその生成物の鉱物学的 - 化学的特性, 農研機構研究報告, 40, 1-35.

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Ministry of the Environment (2014) Response to interim storage facilities. (in Japanese)

環境省 (2014) 中間貯蔵施設等に係る対応について.

Ministry of the Environment (2016) Strategy for development of technology for volume reduction and recycling of soil removed from interim storage. (in Japanese)

環境省 (2016) 中間貯蔵除去土鎄等の減容・再生利用技術開発戦略.

Ministry of the Environment (2019) Strategy for development of technology for volume reduction and recycling of soil removed from interim storage: Review to achieve strategic goals. (in Japanese)

環境省 (2019) 中間貯蔵除去土壌等の減容・再生利用技術開発戦略：戦略目標達成に向けた見直し.

Roberts, J. (2009) No one is perfect: The limits of transparency and an ethic for 'intelligent' accountability, Accounting Organizations and Society, 34(8), 957-970.

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高畑修, 原田拓也, 保高徹生, 熊田正次郎, 安藤淳也, 小峯秀雄 (2021) 土壌洗浄処理を施し た放射性物質含有土の社会的受容性評価と検証，土木学会論文集 G(環境), 77 (1), 7-21.

Yasutaka, T. (2019) Awareness and issues surrounding stakeholder consensus for limited reuse and final disposal of radiocesium-contaminated soil, Material Cycles and Waste Management Research, 30(1), 49-55. (in Japanese)

保高徹生 (2019) 除去土壤の限定再生利用 - 県外最終処分に関する認知と合意に向けた課題, 廃棄物資源循環学会誌, 30(1), 49-55.

## 参考資料

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環境省 (2021) WEBアンケート結果. http://josen. env.go.jp/chukanchozou/facility/effort/investigative_ commission/pdf/promoting_communication_ 210202_03.pdf(アクセス日：2022年4月 14 日)

Ministry of the Environment (2021) Interim Storage Facility. http://josen.env.go.jp/en/storage/ (Access: 2022, December, 22) (in Japanese)

環境省(2021) 中間貯蔵施設情報サイト. http:// josen.env.go.jp/chukanchozou/(アクセス日：2022 年 12 月 22 日)


# リスク学研究 32(1): 5-10 (2022)
Japanese Journal of Risk Analysis doi: 10.11447/jjra.S-22-003

【特集：東日本大震災 10 年総説論文】

# 除去土壌の県外最終処分に係る制度設計とリスク学的考察*

Legal and Risk Perspective for the Final Disposal of
Decontaminated Soil Outside of Fukushima Prefecture
}

粟谷しのぶ*****，保高 徹生***

Shinobu AWAYA and Tetsuo YASUTAKA

\begin{abstract}
The 13 million square meters of removed soil generated after the accident of the Fukushima Daiichi Nuclear Power Plant of Tokyo Electric Power Company (TEPCO) is being delivered to interim storage facilities. While progress is being made in reducing the volume and recycling the removed soil, the final disposal of the soil has only been decided to be outside of Fukushima Prefecture by 2045, and no consensus building process or final disposal site location has been decided. In this paper, the issues for the final disposal of removed soil outside of Fukushima Prefecture are re-examined from a legal perspective and from a risk study perspective.
\end{abstract}

Key Words: Decontamination, Final disposal of the decontaminated soil, legal perspective
## 1. はじめに

東京電力福島第一原子力発電所事故（以下「原発事故」という）の発生から2022年3月で11年 が経過した。しかしながら，原発事故により発生 した廃棄物や除去土壌の最終処分の方法及び最終処分地は未だ具体化されていない。

原発事故により環境中に放出された放射能に污染された物質については，2011年8月に「平成二十三年三月十一日に発生した東北地方太平洋沖地震に伴う原子力発電所の事故により放出された 放射性物質による環境の污染への対処に関する特別措置法」(平成 23 年法律第 110 号, 以下「特措法」という）が施行され, 同法に基づく処理が行 われてきた。特措法は，原発事故により原子力発電所から放出された放射性物質による環境污染が 人の健康や生活環境に及ぼす影響を速やかに低減 することを目的とし，放射能に污染された廃棄物
や土壌等の除染について国，自治体及び関係原子力事業者の責務を定めたものである。すなわち，特措法が第一に目指したものは，放射能に污染さ れた生活環境の早期除染であり，他方，放射能に 污染された廃棄物や除去土壤を最終的にどこでど のように処分するかについては今後の検討課題と して残された。 2022年7月時点において指定廃棄物と除去土壤 のいずれもその最終処分地は決まっていない。と りわけ除去土壤は, 中間貯蔵開始後 30 年以内に 福島県外で最終処分を完了することが2012年に 閣議決定されている（復興庁，2012）。2014年に 改正された「中間貯蔵・環境安全事業株式会社法」(平成 15 年法律第 44 号, 以下「JESCO 法」 という）にも，中間貯蔵開始後 30 年以内に福島県外で最終処分を完了するために必要な措置を国 が講ずることが明記されている (3 条2項)。福島

県内で発生した除去土壤の中間貯蔵施設での一時保管は2015年から始まっているため, 最終処分完了の期限は2045年ということになる。

除去土壤の総量は約 1,335 万 $\mathrm{m}^{3}$ に及ぶと言われ ており，まずは2045年までに福島県外で最終処分を完了することを政策目標として除去土壤の最終処分を議論していく必要がある。手続的公正の ために除去土壌の最終処分への認知と合意形成が 必要であることは言うまでもない（保高，2019）。他方で, 除去土壌には濃度基準がないという処分方法の課題もある。一般的な重金属等による土壤污染に対しては，土堙污染対策法や農用地の土壌 の污染防止等に関する法律において濃度基準が定 められており，基準以下であれば非污染の「土壤」として管理が不要となる。これに対し除去土壌は, 特措法 2 条 4 項の定義に該当する土壤であ れば，法律上，その濃度によらずすべからく県外最終処分の対象となる。

本稿は, 除去土壌の県外最終処分について, 特措法その他の関連法令及びリスクの観点から整理 し, 除去土壌の最終処分に係る議論の土台を提供 することを目的とする。

## 2. 除去土壌の法的位置づけ

特措法は，廃棄物と土壤を区別している。ま ず，廃棄物は「ごみ，粗大ごみ，燃え殼，污泥， ふん尿, 廃油, 廃酸, 廃アルカリ, 動物の死体そ の他の污物又は不要物であって, 固形状又は液状 のもの（土壤を除く）」と定義されている（2条2 項）。この定義は有用性の観点から廃棄物概念を とらえるものであり, この点では廃棄物の処理及 び清掃に関する法律（昭和 45 年法律第 137 号, 以下「廃掃法」という）における廃棄物の定義と同様である。有用性の判断について, 最高裁(1999) は「『不要物』とは, 自ら利用し又は他人に有償 で譲渡することができないために事業者にとって 不要になったものをいい，これに該当するか否か は, その物の性状, 排出の状況, 通常の取扱い形態, 取引価値の有無及び事業者の意思等を総合的 に勘案して決する」と判示し, 占有者意思と客観的事情を総合考慮する基準を示している（田村， 2011)。この最高裁判所の判決を基礎として, 2000 年の厚生省通知では「社会通念上合理的に 認定しうる占有者の意思を判断する」という指針 が示されている (厚生省, 2000)。さらに，2000 年の循環型社会形成推進基本法（平成 12 年法律
110 号）制定以降は，環境負荷を低減するために 再利用や再資源化を推進して最終処分すべき廃棄物を可能な限り削減するという施策が明確化さ れ，物質循環の輪からはずれたものを廃棄物とと らえるようになっている（大塚，2013）。

他方, 特措法 2 条 2 項の廃棄物の定義から「土壤」は除外されている。特措法では, 除去特別地域や除染実施区域に係る土壤等の除染等の措置に 伴い生じた土壌を「除去土滾」と定義し（2 条4 項)，土壌のほか，草木，落葉，污泥といった自然物をその対象に含めている (2 条3 項)。

## 3. 除去土壌の処分方法

除去土壌の処分について論ずる前に, 原発事故 により発生した廃棄物の処理についてまず整理し ておく。廃棄物の処理は, その放射能濃度によっ て処理方法が区別される。セシウム 134 及びセシ ウム 137 の放射能濃度が $8,000 \mathrm{~Bq} / \mathrm{kg}$ を超えるもの は, 特措法に基づき環境大臣により特別な管理が 必要な廃畗物として指定され (法17条, 18 条,同規則 14 条，いわゆる「指定廃棄物」)，さらに $100,000 \mathrm{~Bq} / \mathrm{kg}$ 以下のものは管理型処分場での焼却処分, $100,000 \mathrm{~Bq} / \mathrm{kg}$ を超えるものは遮断型構造の処分場での埋立処分という処分方法が定めら れている (規則 25 条, 26 条)。また, 指定廃棄物 は，国が処分義務を負うことが特措法上明確に なっている (法19条)。最終処分については, 特措法7条に基づき 2015 年 11 月に閣議決定された 基本方針により，指定廃棄物が排出された各都道府県内で最終処分することが決まっている（環境省, 2015)。

2022 年 3 月末時点での指定廃棄物は合計 397,015t となっており (環境省, 2022b), 福島県外で 2021 年 3 月末時点に現場保管又は仮置場保管 されている廃棄物量は合計 $142,746 \mathrm{~m}^{3}$ である（環境省, 2021)。いずれの自治体においても最終処分場の選定は難航している（中村，倪，2016）。廃棄物の一時保管の長期化が問題となる中, 那須塩原市は 2021 年 12 月から指定廃棄物の暫定集約 を開始し, 2022 年 1 月から $8,000 \mathrm{~Bq} / \mathrm{kg}$ 以下のも のを指定解除して焼却処分する取組を始めている (下野新聞, 2021)。

他方, 除去土壤については, 特措法上, 除去土壤を収集, 運搬, 保管又は処分する者が, その収集, 運搬, 保管又は処分を行うこととなっている (法41 条)。除染後に発生した除去土壌は仮置場

や除染作業を行った現場に一時保管される（法 39 条）。除去土壤のうち, 福島県内で発生したも のは，JESCO法に基づき，国が，中間貯蔵・環境安全事業株式会社（以下「JESCO」という）に 中間貯蔵を委託し, JESCOが中間貯蔵施設に除去土壌を搬入して土壌貯蔵施設に保管する。福島県外のものは，除染を実施した都道府県や市町村 の管理のもと, 最終処分場が決定するまで仮置場 または現場に保管されることとなっている（法 39 条 5 項等)。このように, 除染によって発生し た土壤は，除去土壤として国や自治体により保管 されている全ての土壤が，法律上はその濃度によ らず県外最終処分の対象となる。

環境省の公表データによれば，福島県内で発生 した除去土鎄依 2022 年 3 月末日時点で約 $96 \%$ の 輸送が完了し，帰還困難区域を除く約 1,193 万 $\mathrm{m}^{3}$ が中間貯蔵施設に搬入された（環境省，2022a）。他方，福島県外で発生した除去土壌は，2021年 3 月末時点で $311,572 \mathrm{~m}^{3}$ が現場保管, $17,794 \mathrm{~m}^{3}$ が 仮置場保管となっている（環境省，2021）。

前述のとおり，国は，中間貯蔵施設への搬入開始後 30 年以内に福島県外で最終処分することを 閣議決定している。2015 年2月 25 日に環境省,福島県，大熊町，双葉町の四者が締結した「中間貯蔵施設の周辺地域の安全確保等に関する協定書」にも，「中間貯蔵・環境安全事業株式会社法 3 条 2 項の規定に基づき, 中間貯蔵開始後 30 年以内に，福島県外で最終処分を完了するために必要 な措置を講ずるものとする」と明記されている (福島県, 2016)。国は, 中間貯蔵施設の全体面積
（約 1,600 ha）のうちの約 $79 \%$ が民有地であり 国による買取を選択せず，地上権の設定をした場合には，将来的にその民有地を地権者に返還しな ければならないという合意がなされているものと 考えられる（用地契約の正確な内容は国と地権者 との契約書等を確認する必要がある)。特措法上,除去土壌の処分基準は，飛散防止措置等を講じ， 7 日に一回以上放射線量を測定，記録を管理する こととなっているのみである（規則 58 条の2）。廃棄物と異なり，除去土壤の処分については，放射能濃度を区別した処分方法も決まっていない。

## 4. 除去土壌のリスクと濃度基準

ここでは，除去土噥に対してリスク学的視点か ら論考を進める。まず，放射性物質について現時点で定められている濃度基準を見ていく（Table 1 参照）。核原料物質，核燃料物質及び原子炉の規制に関する法律（昭和 32 年法律第 166 号）は，原子力発電所の運転等で発生する放射性廃棄物のう ち，人の健康に対する影響を無視できるレべル （クリアランスレベル）を年間 0.01 ミリシーベル トとして，放射性セシウムの濃度基準を $100 \mathrm{~Bq} /$ $\mathrm{kg}$ に設定している。また，環境省は，2016年に 「再生資材化した除去土壌の安全な利用に係る基本的考え方について」を公表し，安全性評価に基 づき除去土壌を用途ごとの再生資材として利用す る場合には， 10～100 cm 以上の被覆等を施すこ とを前提として，4,000～8,000 Bq/kgの濃度基準 の除去土壌を利用可能としている。これは，再生利用に係る周辺住民・施設利用者及び作業者の追

Table 1 Concentration Standards for Radioactive Cesium in Soil, etc

 &  & 原子炉等規制法 \\

加被ばく線量が年間 1 ミリシーベルトを超えない ようにすること，さらに再生資材を使用した施設 を供用する際にも周辺住民・施設利用者に対する 追加的な被ばく線量が年間 0.01 ミリシーベルト以下になるように適切な遮へい厚を確保する等の措置を講じることで，用途ごとの再生資材として利用可能な放射能濃度を設定したものである（土壌中の放射性セシウムからの被ばくは，主に外部被 ばくに起因するため，外部被ばくを低減する遮蔽 が有効となる。)。

これらの濃度基準を整理すると，大きく分類し て，人の健康に対する影響を無視することができ 管理不要な濃度基準（クリアランスレベル）とし て $100 \mathrm{~Bq} / \mathrm{kg}$ が存在し, 追加被ばく線量を考慮し て一定の管理下で再利用することが可能な濃度基準として $4,000 \sim 8,000 \mathrm{~Bq} / \mathrm{kg}$ が存在するといえる。

では, 現行濃度基準を前提として, 中間貯蔵施設等に保管された除去土壌のリスクと最終処分の あり方をいかに考えるべきか。中間貯蔵施設に保管される除去土壤中の放射性セシウム濃度は, 2018年 10 月末の時点において $3000 \mathrm{~Bq} / \mathrm{kg}$ 以下の 割合が $50 \% を$ 超えていた（Table 2参照）。これら の土壤は 100 年 150 年後にはその半減期により $100 \mathrm{~Bq} / \mathrm{kg}$ 以下となり, 人の健康に対する影響を 無視することのできる土塆と解することが可能と なる。また，先に述べたととおり，現時点でも $8,000 \mathrm{~Bq} / \mathrm{kg}$ 以下の土壌は一定の被覆や遮へい厚 の確保等の措置によって安全に利用可能であると するのが環境省の基本的な考え方である。

## 5. 除去土滾の最終処分に向けて

除去土壤を2045年までに県外に最終処分する という閣議決定を文字通りに実現するためには，

Table 2 Radioactive cesium concentration in removed soil stored in intermediate storage facilities and its half-life (Ministry of the Environment, 2019)

 \\

約 1,335 万 $\mathrm{m}^{3}$ に及ぶ除去土壌を搬入する土地を福島県外に確保することが必要となる。しかし, 前述のと打り, 指定廃棄物の最終処分地も選定され ていない状況下にあって, 除去土壤の最終処分地選定の議論は未だ見通しが立っていない。

他方，特措法が定める除去土壌の処分基準は, その濃度にかかわらず飛散防止措置等を講じるこ としか規定がなく, 濃度に応じたリスク管理の観点が不足している。また, 実際に減容化等を適用 した場合に浄化土壤がクリアランスレベル以下に なったとしても，その対応が明記された文書はな い。除去土壌の再生利用には, 土地利用等の用途，すなわちリスクに応じた濃度基準が設定され ている。除去土壌自体の多くは100～190年後ま でにはクリアランスレベル以下になること，さら に土地利用に応じたリスク評価体系も確立してい ることも踏まえ, 最終処分と当該地の利活用を含 めた新たな視点を持つことも重要だと考える。

2021 年 3 月 26 日に閣議決定された福島復興再生基本方針においても，その内容は最終処分量の 減量を目的とした除去土壤の減容や再生利用に主軸が置かれている。しかし，いかに減容化を図っ ても，（濃度基準がないために）減らすことので きない除去土壌の最終処分をどうするのか, リス ク学の視点と制度設計の視点から, 約 20 年後に 来る除去土壤の最終処分という課題と正面から向 き合うことが必要である。そのためには, 除去土壤が土壤であるということを認識し，污染による 人の健康に係る被害を防止するという土対法の基本を参考にしつつ, 土地利用に応じたリスク評価 に基づく濃度基準の概念, 放射性セシウムの濃度減衰を踏まえた合理的污染対策, そして最終処分地の利活用を含めた制度の再設計が必要であろ う。

なお, 本稿では, 除去土壌を福島県外で最終処分するという政策を起点とし, その政策実現のた めの検討を制度設計とリスクの観点から行った。 しかしながら，その起点の源流を遡り，政策その ものの正当性を問うことも本来は必要である。県外最終処分の政策は，2011年10月に環境省が公表した「東京電力福島第一原子力発電所事故に伴 う放射性物質による環境污染の対処において必要 な中間貯蔵施設等の基本的考え方について」に既 に現れていた。しかし，その政策決定に至るまで に比例原則 (目的及び手段の正当性 - 被侵害利益 の比較考量）に則った考慮が適切になされたのか

は明らかではない。2012年の第180回国会答弁で も, 当時の野田佳彦内閣総理大臣は，福島県住民 への過重な負担を踏まえて総合的に判断した結果 としか説明していない（衆議院，2012）。県外最終処分に対して最終処分候補地となる福島県外住民を含めた利害関係者への受容を求めるのであれ ば，その県外最終処分に関する政策の正当性や決定プロセスに関する説明も必要であろう。

## 謝辞

本研究の一部は, (独)環境再生保全機構の環境研究総合推進費(JPMEERF22S20930) により実施 した。

## 参考文献

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ぃ $\tau$, http://josen.env.go.jp/material/pdf/dojyou cyuukan.pdf(アクセス日：2022年3月18日）

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環境省 (2021) 污染状況重点調査地域（福島県外） における保管場所の箇所数及び除去土壌等の保管量［R3.3末現在］ｈttp://josen.env.go.jp/zone/ pdf/removing_soil_storage_amount_r03_03.pdf( $ア$ クセス日：2022年7月20日）

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# 【資料論文】
## 福島県伊達市における空間線量率の観測データを用いた 長期被ばく線量の推定*

\author{
Estimation of Long-Time Radiation Doses by Measuring Ambient \\ Dose Equivalent Rates in Date City, Fukushima Prefecture
}

\author{
藤長 愛一郎**, 村山留美子***, 岸川 洋紀****, 内山 巖雄***** \\ 菅野 幸雄******，島田 久也******，引地勲******
}

## Aiichiro FUJINAGA, Rumiko MURAYAMA, Hiroki KISHIKAWA, Iwao UCHIYAMA, Yukio SUGENO, Hisaya SHIMADA and Isao HIKICHI

\begin{abstract}
Date City in Fukushima prefecture has manually measured ambient dose equivalent rates after the Fukushima Nuclear Power Plant accident on March 11, 2011. The purpose of this study is to estimate long-time radiation doses by measuring ambient dose equivalent rates. In order to estimate the dose equivalent rates, mathematical models were used. The model consists of fast and slow weathering components (two-component), and radioactive decays of ${ }^{134} \mathrm{Cs}$ and ${ }^{137} \mathrm{Cs}$. And after the decontamination, the dose rate was calculated by a onecomponent model. As a result, the half-lives of component 1 and component 2 at the sites were $1.2 \times 10^{-2}-7.5 \times 10^{-2}$ years and 1.2-3.1 years, respectively. The values of component 2 were about two orders of magnitude larger than those of component 1. Furthermore, the half-lives of the one-component model after decontamination were 2.7-7.2 years, which were bigger than those of the component 1 . The extra radiation dose for 50 years was estimated as approximately $85 \mathrm{mSv}$ at the site of the maximum initial ambient dose equivalent rate and less than $40 \mathrm{mSv}$ at other 14 sites. More than $80 \%$ of the extra radiation doses were integrated within 10 years after the accident.
\end{abstract}

Key Words: Fukushima Prefecture, monitoring, ambient dose equivalent rate, mathematical model, long-time radiation dose

## 1.はじめに

2011 年 3 月 11 日に起こった福島第一原子力発電所（以下，「福島第一原発」という）の事故に よって，放射性物質が広く拡散した。事故の時点
において，既に緊急時を含めた「環境放射線のモ ニタリング指針」が設定されていた（原子力安全委員会, 2008)。しかし, 現在設定されている様 な広域での環境放射線モニタリング体制（原子力

規制庁，2014）は，整備されていなかった。その ような状況の中，福島県は3月17日より，県内の 代表的な地点の空間線量率の測定を始めた（福島県，2011）。また，3月末には福島第一原発周辺 $30 \mathrm{~km}$ 圈外を対象とした, 研究者チームによる自動車を使った測定も行われた（今中ら，2011; Imanaka et al., 2012)。さらに4月に入ると, 文部科学省は福島県一帯の空間線量率の航空機による 測定を開始した（鳥居ら，2012）。

一方で, 自分達の生活している場所を測定して ほしいという要望が，住民の間に事故当初より あった（藤長ら，2017）。しかし, 地方自治体に おいても測定器が入手できない状況であり, 事故直後は住民の居住地域周辺での測定が進まなかっ た。

今回の対象地域である福島県伊達市では, 原発事故約 2 週間後に可搬型サーベイメータを入手 し, 公共的な場所, 数力所での測定を始めた。住居地区については,2011年7月16日から我々 NPO 法人環境ワーキンググループ伊達（以後,「環境WG伊達」という）が市から受託した測定 を開始し，2012年5月より測定地点を 19 地点に 増やして，2021年7月16日まで測定を実施した （伊達市，2020; 環境WG伊達, 2021)。また, 伊達市では2012年4月から, リアルタイムでの測定 が可能なモニタリングポストなどが, 学校や公園 に88台, その他の場所に 15 台設置された（伊達市, 2014)。

可搬型サーベイメータによる測定は，モニタリ ングポストによる測定に比べ，毎回，運搬して測定する必要があるが, 検出器周辺の污染や温度変化の影響を受けにくく, 測定条件が明確であるこ とが利点として挙げられている（三枝ら，2017）。 また，可搬型サーベイメータで住民の住居地区を 測定しているため, モニタリングポストが設置さ れた後も可搬型サーベイメータによる測定は継続 された。

今後は, 空間線量率の測定の継続に加えて, 得 られたデータを利用して，長期的な放射線による 健康影響を評価することが課題となると考えられ る。そこで，この研究の目的は，空間線量率の変化を予測する数理モデルを作成し，将来や事故直後の空間線量率を予測して, 長期被ばく線量を推定することである。

数理モデルについては，Galeら（1964)による 先行研究があり, ${ }^{137} \mathrm{Cs}$ を用いた空間線量率の変化は, ${ }^{137} \mathrm{Cs}$ の放射性減衰と風雨にさらされて起 こるウェザリング (風化) が原因で, 低減速度が 大きい成分と小さい成分の 2 こに分けられ, この 2 成分の指数関数を用いた式で表せるとされてい る。また, この数理モデルを用いて, チェルノブ イリ原発事故後の空間線量率を解析した例が報告 されている(Karlberg, 1987; Likhtarev et al., 2002)。 また, Smithら(2002)は, この数理モデルに ${ }^{137} \mathrm{Cs}$ の放射性減衰を表す指数関数を乗じた式を提示し ている。

福島第一原発事故後の空間線量率の変化につい ては, ${ }^{134} \mathrm{Cs}$ と ${ }^{137} \mathrm{Cs}$ の放射性減衰の指数関数に ウェザリングによる低減速度が大きい成分（成分1）と小さい成分（成分2）による減少を示す指数関数を乗じた式（以後，「2成分モデル」とい う）を用いて解析されている（Kinase et al., 2017;三枝ら，2017）。これらの2成分モデルを用いる と, 空間線量率の初期の急激な減少とその後のゆ るやかな減少の傾向を表すことができる。 2 成分モデルの未知のパラメータを正確に求め るには，事故直後から長期にわたる空間線量率の 測定データを使用した最小二乗法を用いる必要が ある。しかし, 事故後, 何力月も経って, 空間線量率の初期値がかなり低減してから測定を開始す る場合は, 2 成分モデルの減少速度が大きい成分 1が主に減少していて, そのまま2成分モデルを 使用することは適切でないと考えられる。 そこで，この研究では福島第一原発事故後から 空間線量率を測定している地点の実測値を使用し て, 2 成分モデルとウェザリングによる低減を 1 成分で表す数理モデル（以後,「1成分モデル」 という）を用いて, 空間線量率の経時変化を推定 した。そして, その推定値と実測値との回帰式を 求めて, これらの数理モデルが妥当であることを 確認した。その後, 将来や事故直後の空間線量率 を推定し，長期被ばく線量を試算した。

## 2. 方法

## 2.1 空間線量率測定

(1) 測定地点

福島県伊達市は, 福島県の中央北部に位置し,福島第一原発からは 50～70 km 離れている。しか し，事故直後には伊達市にも，避難指示の基準と なる年間被ばく線量 $20 \mathrm{mSv}(3.8 \mu \mathrm{Sv} / \mathrm{h})$ (原子力災害対策本部, 2012）超過の場所が存在した。それ で，2011年6月には特定避難勧奨地点に指定され

た場所が存在したが，2012年 12 月には解除され ている（原子力災害現地対策本部，2012）。

この研究では, 事故直後（2011年3月24日） から測定を続けている 5 地点（地点1～5），およ び約 4 カ月後の7月16日から測定を続けている 10 地点（地点6 15）の合計 15 地点を対象とした。 Figure 1 に今回対象とする 15 地点の位置図を示 す。また, Table 1 に各地点の, 舗装の種類, 定点, および定点に近接する草地の除染情報を示 す。Table 1 の地点番号は, Figure 1 中の番号に対応する。 15 地点の内, 定点も草地もどちらも除染をしていない地点は, 地点 $1,2,15$ の 3 地点であ る。

## （2） 測定位置

環境WG伊達は, 舗装された定点（高さ $100 \mathrm{~cm}$ ) の測定を伊達市から委託されているが, 定点付近 には草地が存在するため, 定点に隣接する草地に ついても高さ $5 \mathrm{~cm}$ と $100 \mathrm{~cm}$ で測定している。

各測定地点では以下の3つの位置で測定を行っ ている。

$\cdot$定点：アスファルトの駐車場や道路，インター ロッキングブロック， セメントコンクリート や敷砂利などで舗装された場所の地表面から $100 \mathrm{~cm}$ の高さ

$\cdot$ 草地 $5 \mathrm{~cm}$ ：定点に最も近い草地（土堙）があ

Figure 1 Location map of 15 monitoring points in this research for ambient dose equivalent rates in Date City, Fukushima Prefecture (The map was made using the ambient dose equivalent rates distribution map on 29th April, 2011, which was provided by JAEA.)

## る場所の地表面から $5 \mathrm{~cm$ の高さ}
- 草地 $100 \mathrm{~cm}$ : 草地 $5 \mathrm{~cm}$ と同じ地点の地表面か

ら $100 \mathrm{~cm}$ の高さ

また, 定点か草地の一方でも除染をした地点 は, 地点3 14の 12 力所である。それらの除染の 効果として, 空間線量率の除染率 (Table 1 の注3)参照）は，定点で $10 \sim 49 \%$, 草地で $0 \sim 85 \%$ で あった。これらの測定結果については, ウェブサ イトや報告書で公表されている（伊達市，2020；環境WG伊達，2019）。

（3） 測定機器 - 測定回数

ン検出器（日立アロカメディカル， TCS-172B） を用いた。検出部位を福島第一原発のある南東方向に向け, 測定した。可搬型サーベイメータは半年に 1 回校正を受けて使用した。空間線量率の測定は1日1回，年間ほぼ毎日実施した。

検出器の時定数は, 空間線量率が $1 \mu \mathrm{Sv} / \mathrm{h}$ 付近 なら 10 秒, $0.3 \mu \mathrm{Sv} / \mathrm{h}$ 以下なら 30 秒としたので， 1 地点あたりの測定は， 30 秒待ってから 10 秒間し た（最小単位 $0.01 \mu \mathrm{Sv} / \mathrm{h}$ ）。なお，実測値が 10 秒以内に 3 回以上変化する場合, 5 回の読み取りで 同じ数値が 2 回以上出ない場合, または 5 回の読 み取りの最大値と最小値の差が $20 \%$ 以上の場合 は，測定をやり直した。

## 2.2 解析方法

15 地点の定点の空間線量率を，数理モデルを 用いて推定し，長期被ばく線量を算出した。

## （1） 原発事故直後に測定を開始した 5 地点

原発事故直後（2011年 3 月 24 日）に空間線量率の測定を開始した地点1～ 5 については, 事故後初期からの実測値の利用が可能であることか ら，既往文献（Kinase et al., 2017; 三枝ら，2017） と同様に2成分モデルで将来の空間線量率を推定 した。ただし，除染を実施した地点3～ 5 につい ては, 除染後の推定には 1 成分モデルを使用し た。

（2） 原発事故 4 カ月後に測定を開始した 10 地点原発事故の4カ月後（2011年7月16日）に測定 を開始した地点6〜15については, 長期被ばく線量を求める際に，初期の値の大きい空間線量率が 無視できないと考えられる。そこで，地点6～15 における2011年3月 24 日の空間線量率の初期値 $D_{3 / 24}$ は，地点 $1 \sim 5$ の 5 地点の $D_{3 / 24}$ と 2011 年 7 月 16 日の値 $D_{7 / 16}$ の単回帰の直線式を求めて推定し

Table 1 Information of 15 monitoring sites about decontamination

注1)「舗装種類」の駐車場と道路はアスファルト舗装のことで，ブロックはインターロッキングブロックのことを指す。

注2)ここでいう「除染」とは，市が業者に委託して行う，土の入れ替えや全面的な洗浄などを指す。

注3)「除染率 $(\%) 」$ は, 除染月の 1 日の空間線量率（除染前）と翌月の 1 日の値（除染後）の差を, 除染月の 1 日の値（除染前) で除した。

定点の除染をしていなくても草地の除染をしていれば, 定点の除染率をカッコ書きで記した。な掉地の除染率につい ては，地上 $5 \mathrm{~cm}$ での実測値を使用した。

た。そして，2成分モデルを用いて，将来の空間線量率を推定した。たたし，除染を実施した地点 6〜14については, 除染後の推定に 1 成分モデル を使用した。

## (3) 除染後

福島県内の 15 カ所の空間線量率トレンド解析 をした三枝ら(2017)は，2012年3月までは成分 1 の空間線量率変化への寄与が支配的であることを 報告している。さらに, 空間線量率が $1 \mu \mathrm{Sv} / \mathrm{h}$ 以下と低い場合に，成分 1 と成分 2 とが区別できな い地点があることも報告している。そこで, 本研究では, 除染した地点 $3 \sim 14$ における除染後の空間線量率は $1 \mu \mathrm{Sv} / \mathrm{h}$ 未満であったので, 除染後の空間線量率の推定には, 2 成分モデルを使用せ ず， 1 成分モデルを用いて，新たにパラメータを 算出した。

## 1） 2 成分モデル

2011 年 3 月 24 日から測定している 5 地点の定点 の空間線量率は，当初大きく変動しながら急激に 減少した。この現象は3４カ月経つと変化し,減少速度が穏やかになった。この傾向を 2 成分モ デル（式(1)（3)）で解析した (IAEA, 2010; Kinase et al., 2017; 三枝ら, 2017)。成分 1 の環境半減期 を $T_{1}$, 成分 2 の環境半減期を $T_{2}$ とした。そして, Microsoft Office Excelのソルバー機能を用い最小二乗法で， $D_{3 / 24}, f_{1}, T_{1}$, および $T_{2}$ を求めた（三枝

ら，2017）。なお，バックグラウンド値は，全て の地点において一定とした。

$
\begin{aligned}
D(t)= & D_{3 / 24}\left(W_{134} \cdot e^{-\frac{\ln 2}{T_{134}} \cdot t}+W_{137} \cdot e^{-\frac{\ln 2}{T_{137}} \cdot t}\right) \\
& \times\left(f_{1} \cdot e^{-\frac{\ln 2}{T_{1}} \cdot t}+f_{2} \cdot e^{-\frac{\ln 2}{T_{2}} \cdot t}\right)+D_{B K G}
\end{aligned}
$

$W_{134}=\frac{a_{134} \cdot b_{134}}{a_{134} \cdot b_{134}+a_{137} \cdot b_{137}}$

$W_{137}=1-W_{134}$

ここで，

$D(t) ： 2$ 成分モデルによる日数 $t$ における定点の空間線量率 $(\mu \mathrm{Sv} / \mathrm{h})$

$t: 2011$ 年 3 月 24 日からの日数(d)

$D_{3 / 24}$ : 空間線量率の初期値（2011年3月24日の 值) $(\mu \mathrm{Sv} / \mathrm{h})$

$f_{1}, f_{2}$ : 減少速度が大きい成分 1 と小さい成分 2 の 割合 $\left(f_{1}+f_{2}=1\right)$

$T_{1}, T_{2}$ : 成分 1 , 成分 2 の環境半減期 $(1 / \mathrm{d})$

$W_{134}, W_{137}:{ }^{134} \mathrm{Cs},{ }^{137} \mathrm{Cs}$ の寄与率

$a_{134}, a_{137}:{ }^{134} \mathrm{Cs},{ }^{137} \mathrm{Cs}$ の単位面積当たりの放射能

$\left(\mathrm{Bq} / \mathrm{m}^{2}\right)$ の比 $(2011$ 年 8 月 1 日の值が $1: 1$ とさ れている（原子力災害対策本部，2011）こと から, ${ }^{134} \mathrm{Cs}$ と ${ }^{137} \mathrm{Cs}$ の半減期を用いて, その 日以前と以後の値を日ごとに計算した。

$b_{134}, b_{137}:{ }^{134} \mathrm{Cs},{ }^{137} \mathrm{Cs}$ の線量換算係数, $5.47 \times 10^{-9}$, $2.00 \times 10^{-9}(\mathrm{mSv} / \mathrm{h}) /\left(\mathrm{Bq} / \mathrm{m}^{2}\right)$ をそれぞれ使用し た（原子力災害対策本部，2011）。

$T_{134}, T_{137}:{ }^{134} \mathrm{Cs},{ }^{137} \mathrm{Cs}$ の半減期 $(2.0648 \mathrm{y}, 30.1671 \mathrm{y}$ （日本アイソトープ協会，2011））より算出。

$D_{B K G}$ : バックグラウンド線量率, 事故前の 2010 年の福島県の実測値を参考に $0.05 \mu \mathrm{Sv} / \mathrm{h}$ と設定 (福島県，東京電力，2010; 三枝ら，2017）

## 2） 1 成分モデル

除染後の空間線量率の経時変化は, 環境半減期 が1成分だけからなる 1 成分モデルを用いると，式(4)で表される。定点または草地の除染が実施 された地点（12地点）については, 除染後はこ の1成分モデルで解析した。このモデルでは, $D_{S 0}$ と $T_{\mathrm{S}}$ を Microsoft Office Excelのソルバー機能 を用い最小二乗法で求めた。なお，バックグラウ ンド値は，2成分モデルと同様に全ての地点にお いて一定とした。

$
\begin{aligned}
& D(s)=D_{S 0}\left(W_{134} \cdot e^{-\left(\frac{\ln 2}{T_{134}}+\frac{\ln 2}{T_{S}}\right) \cdot s}+W_{137}\right. \\
&\left.\times e^{-\left(\frac{\ln 2}{T_{137}}+\frac{\ln 2}{T_{S}}\right) \cdot s}\right)+D_{B K G}
\end{aligned}
$

ここで,

$D(s)$ : 除染後の定点の空間線量率 $(\mu \mathrm{Sv} / \mathrm{h})$

$s:$ 除染後からの日数 (d)

$D_{S 0}$ : 除染後の定点の空間線量率の初期値 $(\mu \mathrm{Sv} / \mathrm{h})$

$W_{134}, W_{137}:{ }^{134} \mathrm{Cs},{ }^{137} \mathrm{Cs}$ の寄与率（2成分モデル，

式(1) と同様)

$T_{S}:$ 除染後の環境半減期 (d)

$D_{B K G}$ : バックグラウンド線量率（2成分モデルと 同様, $0.05 \mu \mathrm{Sv} / \mathrm{h}$ と設定)

## 3）長期被ばく線量の算出

長期被ばく線量 (mSv) は，空間線量率を被ばく 期間 50 年間（2011年 3 月 24 日 2061年 3 月 23 日） として積算した。これは, 原発事故当時からその 場所に住んでいて，50年間同じ場所に住み続け る想定である。長期被げく線量にバックグラウン ド值の $0.05 \mu \mathrm{Sv} / \mathrm{h}$ の分は加算せずに，余剰被ばく 線量として算出した。除染を実施した地点では,除染までと除染後に分けて推定し，積算した。た たし，実測値のある場合には，そちらを優先して 使用した。

なお, 1 日当たりの被ばく線量は, 屋内で 16 時間，野外で 8 時間過ごすと仮定し，屋内の遮蔽率 を 0.4 （環境省，2011）として計算した換算係数 $A=1 \mu \mathrm{Sv} / \mathrm{h} \times 10^{-3} \mathrm{~m} / \mu \times(8 \mathrm{~h} / \mathrm{d}+0.4 \times 16 \mathrm{~h} / \mathrm{d})=1.4 \times 10^{-2}$ $(\mathrm{mSv} / \mathrm{d}) /(\mu \mathrm{Sv} / \mathrm{h})$ と 1 時間当たりの空間線量率 $(\mu \mathrm{Sv} / \mathrm{h})$ の積で計算した。

## (1)原発事故直後から実測値がある場合

2011 年 3 月 24 日から測定した地点 1 ～ 5 につい ては，2020年7月 10 日までは実測値を使用した。 それ以後は，除染が定点でも草地でも行われてい ない地点 1 および地点 2 では, 2 成分モデルを使用して空間線量率を推定した。除染を実施した地点3 5では, 除染後の推定に 1 成分モデルを使用 した。

## (2)原発事故直後からの実測値がない場合

2011 年 7 月 16 日から測定を開始した地点 6 15 の長期被ばく線量については, 2011 年 3 月 24 日〜7月 15 日は 2 成分モデルによる推定値, 7 月 16 日〜除染前までは実測値，除染以後～2020年 7 月 10 日までも実測値，それ以後は 1 成分モデルを用

いて推定した。除染が行われていない地点 15 は, 2成分モデルを用いて推定した。

## (3)仮に除染をしなかった場合

仮に除染をしなかった場合の 50 年間の余剩被 ばく線量の推定には, 初期値 $\left(D_{\mathrm{S} 0}\right)$ に除染前の実測値を使用し，環境半減期 $\left(T_{\mathrm{S}}\right)$ には除染をした場合と同じ 1 成分モデルで，除染後の空間線量率か ら求めた値を使用した。ここで 1 成分モデルを使用することについての是非については， 3.3 に記述する。

## 3. 結果および考察

## 3.1 草地の空間線量率と除染率

どの地点でも定点に隣接する草地の空間線量率 は，草地を除染するまでは，定点よりも高かった (環境WG伊達, 2019)。また, 除染率も草地の方 が，定点より高い地点が多かった（Table 1参照）。 これは，アスファルト舗装などの定点と比較し て，草地では土や植物に付着した放射性物質が，草を含む表層の土を入れ替える除染で除去される ためと考えられる。

除染をした地点（15 地点中 12 地点, Table 1 参照）の空間線量率の変化の例として，地点 8 の定点 (地上 $100 \mathrm{~cm}$ ) と隣接草地 (地上 $5 \mathrm{~cm}$ と $100 \mathrm{~cm}$ ) の値を Figure 2 に示す。草地 $5 \mathrm{~cm}$ の値は定点の倍以上であり, 草地 $100 \mathrm{~cm}$ の値も定点より高かった。一方, 除染前後の空間線量率の変化については,定点, 草地 $5 \mathrm{~cm}$ と草地 $100 \mathrm{~cm}$ のとれも, 2013 年 6 月の除染前まで空間線量率の減少が続き, 除染後一挙に約 $0.5 \mu \mathrm{Sv} / \mathrm{h}$ に減少し, その後, 徐々に 減少していて，他の地点もこの傾向は同じであっ た。なお，2012年1月から3月と2013年1月に值 がそれぞれ 3 4 割減少しているのは積雪の影響 （環境WG伊達, 2017）で, 先行研究で報告され

Figure 2 Variation of the ambient dose equivalent rates at monitoring point and grass field No. 8 (Tominari-sin-wakabayashi estate)
ている現象と同様である（三枝ら，2017）。

## 3.2 空間線量率の変化

## （1） 原発事故直後の空間線量率の推定

まず，2011年3月 24 日から測定を開始した地点 $1 \sim 5$ の同日の初期值 $D_{3 / 24}$ (実測值のばらつきを 抑えるための最小二乗法による推定値）と7月 16 日の $D_{716}$ (実測値) を用いて, 回帰式を求めたと ころ,$D_{3 / 24}=6.035 \quad D_{7 / 16}-0.988$ となった。Figure 3 に，横軸に $D_{7 / 16}$ を縦軸に $D_{3 / 24}$ をプロットしたグ ラフを示す。ここで，相関係数 $\mathrm{r}$ は +0.985 であ り, 2011 年 3 月 24 日の空間線量率と約 4 力月後の 空間線量率には，相関性があることが分かった。同年 7 月より測定を開始した地点6 15について は, 2011 年 3 月 24 日の初期値 $D_{3 / 24}$ をこの式を用 いて推定した。

## （2） 数理モデルを用いた空間線量率の推定

次に空間線量率を定点も草地も除染していない 地点 $1,2,15$ は式(1)を用いて，定点か草地かどち らかを除染した地点3～14は式(1)と除染後には 式(4)を用いて推定した。地点 1 を地点 $1 ， 2 ， 15$ の 代表として，地点8を地点3 14の代表として選 び，実測値と推定値を Figure 4 の(A) と (B) に示す。

Figure 4(A) の地点 1 の空間線量率は, 原発事故後の数力月間，急激に減少し，その後，ゆるやか に減少した。他の 2 力所の地点も初期値は異なる が，変化の傾向は同様であった。一方，（B）の地点 8 の測定は 2011 年 7 月 16 日からであり，原発事故後の3力月で空間線量率が減少したことが予想 されるが，7月16日からの推定値が実測値とよく

Figure 3 Relation between the ambient dose equivalent rates on March 24, 2011 $\left(D_{3 / 24}\right)$, and the rates on July 16, $2011\left(D_{7 / 16}\right)$ of Monitoring point No. 1-5

Figure 4 Variation of the ambient dose equivalent rates and the calculated dose equivalent rates at monitoring point No. 1 (Date regional city office which was not decontaminated) (A) and No. 8 (Tominari-shin-wakabayashi estate) (B)

一致している。2013年6月の急な減少は, 同じ月 に実施した定点掠よび草地の除染の効果で, 0.90 $\mu \mathrm{Sv} / \mathrm{h}$ から $0.56 \mu \mathrm{Sv} / \mathrm{h} に 0.44 \mu \mathrm{Sv} / \mathrm{h}$ 低減した。

Table 2 に本報で解析対象とした全地点（地点 1～15）の空間線量率の実測値と推定值の最小二乗法によって求めた各パラメータ, 回帰係数,お よび推定した 50 年間の余剩被ばく線量を示す。地点6 15 で推定した $D_{3 / 24}$ は, 全て原発事故後に 避難の目安とされた年間 $20 \mathrm{mSv}$ (原子力災害対策本部，2012）を時間当たりに換算した $3.8 \mu \mathrm{Sv} / \mathrm{h}$ を超過しているが，2011年7月16日の実測値で $3.8 \mu \mathrm{Sv} / \mathrm{h}$ 超過したのは，地点 15 のみであった。

次に，2成分モデルの成分 1 の割合 $f_{1}$ は $0.66 \sim$ 0.83 であった。成分 1 と成分 2 の環境半減期 $T_{1}$ と $T_{2}$ は，それぞれ $1.20 \times 10^{-2} \sim 7.45 \times 10^{-2} \mathrm{y}$ と $1.24 \sim$ $3.06 \mathrm{y}$ であり， $T_{2}$ の方が 2 桁程大きくなった。さ らに除染後の 1 成分モデルの環境半減期 $T_{S}$ は, 2.65〜7.24 yであり， $T_{2}$ より大きくなった。

ここで，空間線量率の推定値の実測値との適合性を確認するために，推定値と実測値の関係を検討した。Figure 5 に各地点（定点）における空間線量率の測定開始後から2020年7月 10 日までの 実測値を x軸に，式(1)または式(1)と式(4)の両方
による推定値を $\mathrm{y}$ 軸にプロットしたグラフを示す。

Figure 5 の上段(A)に地点 1 を地点 $1 \sim 5$ の代表と して，下段(B)に地点8を地点6 15の代表として， それらのデータを示す。Figure $5(\mathrm{~A})$ の地点 1 の実測値と推定値に線形関係が見て取れ, 回帰係数は 0.986, $95 \%$ 信頼区間の半値幅は 0.004 と求められ た。空間線量率が $0 \sim 1 \mu \mathrm{Sv} / \mathrm{h} の$ 範囲にデータが多 く, 1〜2.5 $\mu \mathrm{Sv} / \mathrm{h}$ の範囲にデータが少ないのは,事故直後に急激に空間線量率が減少して $1 \mu \mathrm{Sv} / \mathrm{h}$程度になり，その後は徐々に減少したことを示し ている。地点 1 以外の地点 $2 \sim 5$ を含めた回帰係数 は，0.982 0.989 となり, どれも 1 に近い値となっ ている。

また, Figure 5 (B)の地点8についても, 線形関係が認められ, 2011 年7月16日の測定開始からの 回帰係数は $0.994,95 \%$ 信頼区間の半値幅は 0.003 と求められた。空間線量率の $0.5 \sim 1.0 \mu \mathrm{Sv} / \mathrm{h} の$ 範囲にデータが見られないのは, 除染で空間線量率 が $1.0 \mu \mathrm{Sv} / \mathrm{h} か ら ~ 0.5 \mu \mathrm{Sv} / \mathrm{h} に$ 急に低減したためで ある。地点 8 を含めた地点 $6 \sim 15$ の回帰係数は, 0.974 1.004であり，地点 $1 \sim 5$ と同様でどれも 1 に近い値となっている。

な扮, Figure 5(B)の推定値が 1.0 と $1.5 \mu \mathrm{Sv} / \mathrm{h}$ 付近については，実測値への当てはまりが悪いデー 夕が多くなっている。これは2012年 12 月および 2013年 1 月の積雪による影響が原因であると考え られる。

以上のことにより, 全地点において, 測定開始 から2020年7月 10 日までの全期間の空間線量率 の実測値と推定値の回帰係数は 1 に近く, 推定値 が実測値とよく合っているといえる。

## 3.3 長期被ばく線量の推定

Table 2 に示した 50 年間の余剩被ばく線量につ いては, $100 \mathrm{mSv}$ 超過している地点はなく, 2011 年 3 月 24 日の空間線量率が約 $30 \mu \mathrm{Sv} / \mathrm{h}$ と最も 大きく推定された地点 15 でも余剩被ばく線量は 約 $85 \mathrm{mSv}$ であり, その他の地点は $40 \mathrm{mSv}$ 以下と なった。Figure6に除染をしなかった地点1, 2, 15 の中から地点 1 と地点 15 の余剩被ばく線量を示 す。地点 15 は今回対象の 15 地点の中で初期空間線量率が最大值の地点である。また，定点または 草地を除染した地点3から 14 で, 2013年6月に定点除染した地点 8 と同じ月に草地除染した地点 5 の余剩被ばく線量も示す。この図を見ると, 原発事故数年から 10 年程度で余剩被ばく線量が落ち
藤長ら：福島県伊達市における空間線量率の観測データを用いた長期被ばく線量の推定

Table 2 Parameters of two component model from 2020/3/24 and one component model after decontamination, regression coefficients, and extra radiation doses for 50 years at 15 monitoring points

} & \multicolumn{5}{|c|}{ 2成分モデル (2011/3/24～除染前 $)$} & \multicolumn{3}{|c|}{ 1成分モデル（除染後～2020/7/10） } & \multirow[b]{2}{*}{} & \multirow[b]{2}{*}{} \\

注1) 地点 $1 \sim 5$ の $D_{3 / 24}$ と除染後の $D_{\mathrm{S} 0}$ は 1 日ごとのばらつきが大きいため, 最小二乗法で求めた。地点 $6 \sim 15$ の 2011/3/24の $D_{3 / 24}$ は，地点 $1 \sim 5$ の $D_{3 / 24}$ と $D_{7 / 16}$ の回帰係数より推定した。

注2）回帰係数を求めた期間は，測定開始日から2020/7/10までの全期間とし，除染が実施された月（1カ月間）は2成分モ デルを使用した。

注3） 実測値を優先，実測値がない期間（地点6 15の2011/7/16以前，および全地点の2020/7/10 以後）は推定値を使用した。

注4) 除染率の解析開始日は，除染実施日の翌月の 1 日で統一しているが，2013年以降 $1 / 1 \sim 1 / 3$ は測定をしていないので，地点 14 の解析開始日は2013/1/1になるところを $1 / 4$ とする。

着き，それ以上あまり増加しなくなっているのが 分かる。 50 年間の余剩被ばく線量の内訳を見る と, 最初の 10 年間での余剩被ばく線量の割合は, 15 地点の内，地点6が $83 \%$ でそれ以外は $90 \%$ 以上と高い割合を占めている。

次に Figure 7 に，定点除染をした地点 6 から 13 までの地点の 50 年間の余剩被ばく線量と仮に除染をしなかった場合の 50 年間の余剩被ばく線量 の推定値を示す。除染を行った時期は，福島原発事故後 1 年半以上経過していて， 2 成分モデルの 成分 1 の環境半減期 $\left(T_{1}\right)$ は $10^{-2} \mathrm{y}$ 程度 (Table 2 参照）であるため，成分 1 はほとんど残存していな いと考えられる。よって, この時点からの空間線量率を表す式は， 1 成分モデルが適していると考 えられる。

また，実測値からパラメータを推計した結果 （Table 2参照）を見ると，2成分モデルの成分 2 の 環境半減期 $\left(T_{2}\right)$ が除染後の 1 成分モデルの環境半減期 $\left(T_{\mathrm{S}}\right)$ より小さくなる傾向がみられた。空間線量率が初期の急激な減少の後, 事故直後の空間線量率が高い時の環境半減期 $T_{2}$ の值を適用すると,線量を低く評価することになると考えられる。そ のため，除染をしなかった場合も，事故から数年経って空間線量率が低くなった後の実測値がある 場合は， $T_{2}$ ではなく $T_{\mathrm{S}}$ に基づいて計算する方が，実態に合っていると考えられる。

この結果より，除染をした場合の 50 年間の余剩被ばく線量の低減率は, 除染をしなかった場合 の 1 割以下となった。除染率が数割から 5 割程度 であることから考えると，この低減率は低い様に 思える。この理由は, 対象地点の空間線量率は福島第一原発事故後, ウェザリングにより急速に低減したため, 除染の効果が相対的に表れにくく なっているためである。

## 4. おわりに

福島第一原発の事故後の福島県伊達市の住居地区の空間線量率を，数理モデルを用いて将来の空

空間線量率の実測値 $(\mu \mathrm{Sv} / \mathrm{h})$

Figure 5 Relation between the measured ambient dose equivalent rates ( $X$ axis) and the calculated dose equivalent rates by the equation (1), or the equation (1) and (4) ( $\mathrm{Y}$ axis) at monitoring point No. 1 (A) and No. 8 (B)

Figure 6 Variations of extra radiation doses at monitoring point No. 1, No. 5, No. 8, and No. 15 for 50 years from May 24, 2011 (The values of 50 years' extra radiation doses are shown in Table 2)

間線量率と長期被ばく線量を推定した。推定には ${ }^{134} \mathrm{Cs}$ と ${ }^{137} \mathrm{Cs}$ の放射性減衰以外に, ウェザリング による減少として，減少速度が大きい成分 1 と小

Figure 7 Extra radiation doses for 50 years from May 24, 2011 with/without decontamination at monitoring points from No. 6 to No. 13

さい成分2を考慮する2成分モデルを用いた。 また, 除染後は空間線量率が低減しているため, 1 成分モデルを用いた。

成分 1 と成分 2 の環境半減期は，それぞれ $1.2 \times$ $10^{-2} \sim 7.5 \times 10^{-2}$ 年と $1.2 \sim 3.1$ 年であり，成分 2 の 方が成分 1 の值より 2 桁程大きくなった。さらに 除染後の1成分モデルの環境半減期は，2.7 7.2 年であり，成分 2 の値より大きい傾向があった。

そして，各地点における 50 年間の長期の余剰被ばく線量を推定した結果, 空間線量率が 15 地点で最大の地点で約 $85 \mathrm{mSv}$ で, その他の地点は $40 \mathrm{mSv}$ 以下となった。また, どの地点でも最初 の 10 年間で 50 年間の余剩被ばく線量の 8 割以上 を占める推定結果となった。これは原発事故後の 最初の10年程度で, 空間線量率が急速に低下す るためであるといえる。

## 謝辞

伊達市役所元理事の半澤隆宏氏には, 2013 年 から長年にわたり，調査だけでなく色々な面でお 世話になった。そして，伊達市放射能対策課には 様々な情報を提供して頂いた。また，データの統計的な取り扱いについては, 龍谷大学先端理工学部岸本直之教授にご教授頂いた。さらに，査読し て下さった先生方には，非常に丁寧に見て頂き， ご指摘を多数頂いた。ここに厚くお礼申し上げま す。

本研究は JSPS 科研費 JP15H02868 の助成を受け たものです。

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# 下水処理場における水素エネルギーキャリアとしての アンモニアの合成プラント導入のリスク評価*

Risk Assessment of the Introduction of a Synthesis Plant for Ammonia
as a Hydrogen Energy Carrier in a Sewage Treatment Plant
}

田中 健太**, 伊藤 理彩**, Leticia Sarmento dos Muchangos**, 東海 明宏**
}

Kenta TANAKA, Lisa ITO, Leticia Sarmento DOS MUCHANGOS and Akihiro TOKAI

\begin{abstract}
In order to reduce carbon dioxide emissions and use hydrogen on a large scale, it is essential to promote the use of hydrogen and convert it into a suitable form for storage and transportation, called energy carrier. Among them, ammonia, which is made by synthesizing hydrogen and nitrogen, is one of the most promising substances. In Japan, on the other hand, excess sludge generated in sewage treatment plants is attracting attention as feedstock for hydrogen production. However, few case studies have evaluated the risks of ammonia release from synthesizing ammonia from hydrogen made in sewage treatment plants. Therefore, we aimed to evaluate the impact of chemical spills from this process and identify the vulnerable part in the components where risk countermeasures are needed. In conclusion, it is crucial to take measures such as increasing the strength of compressors and joints and executing daily inspections.
\end{abstract}

Key Words: Hydrogen production, Ammonia, Risk assessment, Sewage treatment plants, Chemical release
## 1.はじめに

二酸化炭素を排出しない新たなエネルギーとし て世界中で水素利用に対する注目が集まっている (Edwards et al., 2007; IEA 2019; Dawood et al., 2020)。日本でも令和 2 年 12 月に策定された 2050 年カーボンニュートラルに伴うグリーン成長戦略 （経済産業省，2020）において水素は14の重要分野のうちの1つに挙げられているほか, その他7 つの分野においても目標達成のためにその役割が 期待されている。

日本国内でも水素製造の原料として下水処理場 で污泥を処理する際に発生する消化ガスが注目さ れており，バイオマス資源を有効活用した水素製造方法であるとして国交省がガイドラインを示し
ている（国土交通省，2018）。

下水污泥のエネルギー利用と水素製造について は, Chen et al. (2012) が下水処理施設で発生する 下水污泥の増加に伴って水素の製造を含めた下水污泥の減容化と有効活用をする必要があるとして いるほか, Pridvizhkin et al. (2017) は下水や下水污泥からより効率的に水素を製造する技術につい て提案している。水素は常温常圧の気体の状態では体積が大きく 貯蔵・輸送に不利であるため，エネルギーキャリ アに変換して利用することが検討されているが (IEEI, 2019),このエネルギーキャリアのうちアン モニアは，水素エネルギー密度が大きいほか二酸化炭素を排出せずに直接燃焼利用することができ

ることなどから, 有力な水素エネルギーキャリア の1つであると考えられている (Klerke et al., 2008; Palys and Daoutidis, 2020)。

しかし, アンモニアは, 化学品のハザード分類 の世界的な基準である Global Harmonized System of Classification and Labelling of Chemicals (GHS) において急性毒性, 皮膚腐食性, 呼吸器感作性な どの様々な毒性に分類されているほか（UNECE， 2019), 特有の刺激臭を持つことでも知られ，十分 な管理のもとに取り扱われる必要がある。アンモ ニアプラントにおける化学物質漏洩のリスク評価 については，過去の事故事例の蓄積と分析がなさ れているほか (Ojha and Dhiman, 2010), アンモニ ア漏洩事故を想定したリスク評価も行われている (Anjana et al., 2018; Orozco et al., 2019)。

そこで，「水素生産(hydrogen production)」「ア ンモニア合成 (ammonia synthesis)」「リスクアセ スメント(risk assessment)」というキーワードで Google Scholarを用いて文献を調査すると 74 件が 該当した。しかし, 「下水処理場 (sewage treatment plant)」まで加えると該当する文献はなく，これ らの結果からバイオマス資源を有効活用した水素製造方法が推奨されているにもかかわらず，未た 下水処理場でのアンモニア合成におけるリスクに ついては検討が十分なされていないことが分かっ た。

よって本研究では，今後導入に向けて様々な検討が行われると考えられる水素エネルギーキャリ アとしてのアンモニアの合成プラントと水素の地域的な製造拠点となりうる下水処理場について，新しいデータを用いた知見の更新を通じてアンモ ニア漏洩の発生する頻度と，そのアンモニアに曝露することによる健康影響のリスクを特定するこ とで，導入検討に際して必要となるリスク対策の 必要な箇所を明らかにすることを目的とした。

## 2. 方法

## 2.1 本研究の枠組み

本研究の枠組みを Figure 1 に示す。まず，ケー ススタディの対象地を選定し，対象地でのアンモ ニア製造量と製造プラントの設備及びその規模を 設定した。次にこのモデルプラントにおける化学物質の漏洩事故を想定して漏洩ケースを設定し た。そしてこの漏洩ケースをもとに, 構成機器ご との漏洩頻度の推定とヒト健康影響評価を行っ た。

Figure 1 Research Framework

Table 1 Amount of sludge at each plant

## 2.2 モデルプラントの選定

ケーススタディの対象地を選定するにあたっ て，地産地消型の水素サプライチェーン確立を目指して下水污泥を利用した水素製造について検討 がなされ，水素エネルギーの利活用の拡大を図る 「H2Osaka(エイチツーオオサカ) ビジョン」（大阪府，2016）を掲げている大阪府を対象とした。大阪府内には14の流域下水処理場があり (Table 1),これらの中からi）污泥量が多く, ii）現在嫌気性消化による污泥処理を行っている処理場 を解析対象として選定した。選定理由として，ア ンモニアの合成には，污泥の嫌気性消化のプロセ スで発生する十分なバイオガスが必要とされ，そ の発生過程で嫌気性消化のプロセスを保有してい ない処理場を対象地にすると，その導入費用が高額となり，実現可能性が低くなることを考慮し た。よって，既にこの嫌気性消化のプロセスを保有し，かつ污泥量が2番目に多い猪名川流域下水道原田処理場（以下，原田処理場）をケースス夕 ディのモデルプラントとして選定した。

## 2.3 アンモニア合成プロセスに関する設定条件

過去にアンモニア合成プロセスが構築された事例として，日揮ホールディングス株式会社（以下，日揮）が， $\mathrm{CO}_{2}$ フリー水素を利用した大規模

Table 2 Number of components in ammonia synthesis plant

 &  &  &  \\

なアンモニア製造プロセス構築を目指した実証実験を行い, $20 \mathrm{~kg} /$ 日の規模でのアンモニア合成プ ロセスが構築された例（藤村，2018）が挙げられ る。この事例では太陽光発電で得られた電力によ る水電解で水素を製造し，窒素は空気分解によっ て製造されている。また水電解で得られた常圧の 水素を原料とするため, 昇圧のためのエネルギー が少なくて済む低温低圧のプラントを開発してい る。

本研究ではこの日揮のアンモニア合成プロセス を参考に，同様のプロセスを原田処理場への導入 することを仮定した。本研究における水素は下水污泥を処理する際に発生する消化ガスを改質して 製造され，窒素は空気分解によって製造される。

モデルプラントである原田処理場の消化ガスの 発生量は, $5,324,200 \mathrm{Nm}^{3}$ /年と報告されているた め (大阪府, 2018), 消化ガス量と水素製造量の関係式 (国立研究開発法人産業総合技術研究所, 2019）を用いて計算すると当該処理場で製造可能 な水素の量は $935 \mathrm{~kg}$ /日と算出される。この水素 が全量アンモニアに変換されると仮定すると，原田処理場で製造され得るアンモニアは約 $5,300 \mathrm{~kg} /$日となる。アンモニア合成プロセスの構成機器数 の設定にあたっては，藤村（2018）の報告書に記載されているプラントのフロー図から $20 \mathrm{~kg}$ /日規模のプラントの構成機器数を数え上げた。そして 本研究で取り扱う $5,300 \mathrm{~kg}$ /日規模のプロセスに規模を拡張する形でアンモニア合成プラント全体を 参考に Table 2 に示すように想定した。

## 3. 漏洩頻度の推定

## 3.1 ベイズ推定の適用可能性の検討

酒井ら (2005) は，機器の寿命分布の推定をす る際に，i）既存のデータもしくは今後の検査デー 夕が十分でない場合, ii）類似機器に共通する データベースからであれば情報が得られる場合， iii）試験データなどをもとにした設計時の寿命分布データが存在する場合には，実際の検査データ に基づいてべイズ推定を行うことが有効と考えら れると述べている。一般的に得られたデータから寿命分布などを求 める場合には，精度よく推定するために十分な デー夕数を必要とする。逆にデータ数が不足して いると適切に推定を行えない。しかしながら本研究では実証プラントをもとにした仮想のアンモニ ア製造プラントにおける機器からの漏洩確率を推定することになる。仮想であるために実際のデー 夕は存在しない。一方で同様の化学物質を扱った り，同様の高圧ガスプロセスを有したりしている などの点で類似した施設とそのデータは蓄積され ている。

これらの条件から, 本研究において漏洩確率の 推定にベイズ推定を用いることは有効であると判断した。

## 3.2 ベイズ推定

ベイズ推定は式(1)に示すベイズの定理に従っ て確率分布を新しく更新していくことができる。

$
\pi(\theta \mid x)=\frac{f(x \mid \theta) \pi(\theta)}{\int_{\theta} f(x \mid \theta) \pi(\theta) d \theta}
$

式(1)において $\theta$ は発生確率のパラメータであ る。左辺 $\pi(\theta \mid x)$ はデータ $x$ が得られたことで更新 されるモデルの事後分布である。右辺分子の $f(x \mid \theta)$ は， $\theta$ がある値の分布をとるときにデータ $x$ が観測される尤度であり， $\pi(\theta)$ はパラメータ $\theta$ の既知情報の事前分布を示す。右辺分母 $\int_{\theta} f(x \mid \theta) \pi(\theta) d \theta$ は分子をパラメータの取り得る値の範囲で積分し て得られた周辺尤度の値となる。

ベイズ推定では推定対象事象の発生確率を, 確率密度関数に従うばらつきを持つものとして扱 い，新規情報 $x$ の事前分布 $\pi(\theta)$ を取り入れ，更新 することで事後分布 $\pi(\theta \mid x)$ を得る。

したがって, 調査・観測データが得られるたび に更新を重ねていくことで，発生確率の推定精度 をより高めていくことができる。本研究では，木原ら（2017）が新型水素ステーションの漏洩頻度推定に用いたべイズ推定モデルを参照した。木原 ら (2017)は, Sandia研究所が示した米国国内の一般機器の漏洩頻度を事前分布とし (LaChance et al., 2009），事故事例データベース（高圧ガス保安協会，2020）に蓄積されている 1965 年から 2015 年 までの圧縮天然ガス (CNG) スタンドおよび水素 ステーションの事故データから求めた漏洩頻度を 取り込んでベイズ更新を行った。本研究ではこの

Figure 2 Number of Hydrogen Stations and CNG Stations

木原ら（2017）のベイズ推定の結果を事前分布と して設定し，同施設の2016年から2019年までの 事故データから求めた漏洩頻度を取り込んでベイ ズ更新を行った。

Figure 2 は水素ステーション数（石油産業活性化センター他，2011；環境省，2020）とCNGスタ ンド数（日本ガス協会，2013～2019）の経年変化 を示している。2016年以降の水素ステーション の設置数は 2015 年以前と比べて急激な増加が見 られる。よって，2016年以降の調査・観測デー 夕により，さらに更新を重ねていくことで， ベイ ズ推定の推定精度をより高めていくことが可能で ある。

## 3.3 漏洩頻度推定モデル

漏洩頻度の推定については，木原ら（2017）が Sandia研究所の提案したSandia モデル (LaChance et al., 2009)をもとに設定した階層ベイズ推定モデル とギブズ・サンプリングの手法を適用した。

Sandia モデル (LaChance et al., 2009) では，構成機器からの漏洩がサイズごとに「Very Small」か ら「Rupture」の5段階にカテゴリ化されている。一方で本研究では， 3.4節で詳しく述べるように 「Very Small」を除く4段階の漏洩サイズからなる モデルを使用する (Table 3)。

このSandiaモデルでは以下のように漏洩頻度 (Leak Frequency; $L F$ ) の対数が正規分布に従い，さ らにその正規分布の平均 $\mu$ が漏洩孔比（Fractional Leak Area；FLA）のべき関数として表されている (式 (3)) (Groth et al., 2012)。

$
\begin{gathered}
\log (L F) \sim N\left(\mu_{L F}, \tau\right) \\
L F=A_{1} \times(F L A)_{2}^{A}
\end{gathered}
$

これをもとに木原ら(2017)が設定したモデルは
Table 3 Leakage size category (LaChance et al., 2009)

以下の通りである。ここで漏洩頻度 $L F$ は, Table 3 で設定した漏洩サイズ $(I=1 \sim 4)$ における国内漏洩頻度を示している。

式(3)の両辺の対数を取ると次のように書ける。

$
\ln (L F)=A_{2} \cdot \ln (F L A)+\ln \left(A_{1}\right)
$

右辺について底の入れ替えを行って常用対数に 変更し整理すると以下のようになる。

$
\ln (L F)=\alpha_{2} \cdot \log _{10}(F L A)+\alpha_{1}
$

ここで式(4)の左辺を正規分布(2)のパラメータ $\mu_{L F}$ と設定することで式(6)のように直線の関係と して整理できる。

$
\begin{gathered}
\mu_{L F(I)}=\alpha_{2} \cdot \log _{10}\left(F L A_{I}\right)+\alpha_{1} \\
\ln (L F(I)) \sim N\left(\mu_{L F(I)}, \sigma_{L F(I)}^{2}\right) \\
\alpha_{1} \sim N\left(\mu_{\alpha 1}, \sigma_{\alpha 1}^{2}\right) \\
\alpha_{2} \sim N\left(\mu_{a 2}, \sigma_{a 2}^{2}\right) \\
\sigma_{L F(I)}^{2} \sim I G\left(a_{I}, b_{I}\right)
\end{gathered}
$

$L F(I)$ : Leak Frequency (漏洩頻度) $(I=1 \sim 4)$

FLA: Fractional Leak Area (漏洩孔比)

(4) は漏洩頻度 $L F(I)$ の対数が平均 $\mu_{L F}$ と分散 $\sigma^{2}{ }_{L F}$ をパラメータに持つ正規分布に従うことを示して いる。この $\mu_{L F}$ は $\alpha_{1}$ おび $\alpha_{2}$ を変数とした直線で 示される (6) (木原ら，2017）。また， $\alpha_{1}, \alpha_{2}$ および $\sigma_{L F}^{2}$ には, 自然共役分布が用いられ, $\alpha_{1}, \alpha_{2}$ には正規分布が $(8,9), \sigma_{L F}^{2}$ には逆ガンマ分布が設定され (10), Figure 3 に示すとおり階層構造を持っている (木原ら，2017）。本研究では木原ら (2017) 同様, マルコフ連鎖モンテカルロ法（Markov Chain Monte Carlo algorithm: MCMC法) を行うアルゴリ ズムの1つであるギブズ・サンプリングを適用し， パラメータの推定を行った (Figure 4)。本手法は,

Figure 3 Structure of a Bayesian Estimation Model

事後分布の確率分布に従ってランダムに生成した 値の分布から，乱数を発生させる過程を変数ごと に順に繰り返し，パラメータの値を推定するもの である（日本製薬工業協会，2014）。これらの計算 には WinBUGS Version1.4.3 (University of Cambridge, 2007）を用いた。サンプリング条件は，木原ら (2017) 同様, チェーン数 3 , バーンイン期間 1,000 , イタレーション回数 11,000 とした。

## 3.4 国内漏洩頻度の推定

本研究では, 木原ら(2017)の推定結果を超事前分布として設定した(Figure 4)。次にモデルの分布 (1) の $L F(I)$ に国内の 2016 2019年のCNGスタ ンドの漏洩頻度データを代入し，MCMC法を用 いてべイズ更新を実施し，事後分布を得た。さら にこの分布を超事前分布として， 2016 2019年 の水素ステーションの機器の漏洩頻度のデータを 取り込んで2 回目のべイズ更新を行い, 構成機器 ごとの漏洩頻度を推定した。これらの推定結果に Table 2 で示した機器数を乗じることで, アンモ ニア合成モデルプラント全体での推定漏洩頻度を 求めた。

なお, 高圧ガス保安法においてはCNGスタン ドで取り扱われる圧縮天然ガス, 水素ステーショ ンで取り扱われる水素, および本研究で対象とな る高圧のアンモニアはいずれも高圧ガスに分類さ れるものである。また, 水素, 天然ガス（メ夕 ン), アンモニアはいずれも Buoyant Gases と呼ば れる空気より軽い気体であり，空気を 1 としたと きのガス比重はそれぞれ $0.07,0.55,0.51$ となって いる。これらの気体はALOHAでも同じガウス拡散モデルの中で扱われている (NOAA，2013)。そ してこれらを扱うための機器の設置や構造, また 取扱い方法やその教育などは同一の条文で規定さ れていることから, 本研究でも事前分布に用いる データとしてCNGスタンド，水素ステーション の事故データを用いることとする。

ここで, 1 年間 1 機器あたりの機器の漏洩頻度 は, 高圧ガス事故の漏洩事故件数（高圧ガス保安

Figure 4 Framework of Bayesian estimation

協会, 2020）を各施設の稼働年数, 施設数, 施設 の機器数で除することで算出した (式(11))。高圧 ガスの漏洩事故データベースは, 1965 年以降の国内の事故事例の報告が蓄積されており, 令和元年度版では2019年末までのデータが記載されてい る。

1年間1機器あたりの漏洩頻度

$
=\frac{\text { 漏洩事故件数 }}{\text { 稼働年数 } \times \text { 施設数 } \times \text { 機器数 }}
$

構成機器ごとの漏洩サイズのカテゴリ)別 ( $L F(I$ =1～5))の分類方法は次に示す通りである。

はじめに, 事故概要等に「破断」,「切断」,「破裂」など漏洩孔の面積が流体の断面積と等しいと 考えられる記載があった事例を「Rupture」に分類した。続いて, 具体的な漏洩量の記載がなく 「微量」と記載されているものを「Very Small」に 分類した。この2つに当てはまらない事例につい ては，事故概要などに記載された漏洩孔の状況を 表現したキーワードから漏洩サイズを分類するこ ととした。たたし，キーワードから1つの漏洩サ イズに特定するのは困難であり，染意的な結果に
田中ら：下水処理場における水素エネルギーキャリアとしてのアンモニアの合成プラント導入のリスク評価

Table 4 Number of incidents by leak size

}} & パイプ & 4 & 3 & 0 & 0.3 & 0.3 & 0.3 \\

つながる可能性があるため, 本研究では 1 つの事例を複数の漏洩サイズに均等に配分するという方法（国立研究開発法人産業技術総合研究所, 2019）を適用した。例えば「Minor」と「Medium」 のどちらかであると思われるが，少なくとも 「Major」以上には該当しないと考えられる事例で は,「Minor」と「Medium」の両者で等しい頻度 で起こると仮定し, それぞれ 0.5 件ずつカウント するという方法である。さらに，キーワードによ る分類が困難である事例に関しては「Minor」〜「Rupture」に均等分配した。こうして事故事例を 機器ごと, 漏洩サイズごとに実際に分類した結果 を Table 4 に示す。

ただし, 高圧ガス・石油コンビナート事故対応要領（経産省，2018）によると，CNGスタンドの 事故事例においては，漏洩したガスが微量である ことや人的被害がないことなどの一定の条件の下 では，漏洩サイズ「Very Small」にあたる小規模 の漏洩事故については報告不要とされている。 よってCNGスタンドの漏洩サイズ「Very Small」相当の事例は, 必ずしも全てが報告されてはいな いことが考えられる。また, 水素の事故事例につ いても，2018年12月に条文が改正されてからは 報告不要となっているため, CNGスタンドと同様に事故は起きたものの報告されていない事例が 存在すると考えられる。従って 3.3 節のモデルの 説明で述べたように本研究においては漏洩サイズ「Very Small」の事例は解析には用いないこととし た。このサイズでの漏洩はヒトに健康影響を与え る規模ではなく, この漏洩サイズを用いないこと による健康影響の評価への影響はない。

こうして求めた事故件数(Table 4)を用いて式 (11) から 1 年あたりの漏洩頻度 $L F(I)(I=1 \sim 4)$ を 求めた。この値の対数をとって尤度とし, 木原ら （2017）の推定結果を超事前分布としてべイズ推定 を行い，階層事前分布の $\mu_{L F(I)}$ 及び $\sigma_{L F(I)}$ を更新し た。

## 3.5 従来法とベイズ推定法の適用の比較

本研究で想定するプラントはベイズ推定を有効 に用いることができる場合に該当すると判断して ベイズ推定による漏洩確率の推定を行うが, 従来 の統計手法を用いる場合との比較についても以下 に言及する。

従来の一般的な確率推定であればアンモニア製造プラントのデータを用いて平均値や分散を求め て確率分布を推定することになる。本研究でこう した従来型の推定方法ではなくべイズ推定を採用 した理由は，次の2つにまとめられる。

第 1 に, 本研究で検討したプラントは 2.3 節で 述べた低温低圧の実証プラントをもとにしている ため, 配管等の各機器の特性は一般的な大規模プ ラントのものとは異なっている。そのため現在稼働しているアンモニアプラントのみから得られた

データが本研究で想定するプラントの特徴を反映

し，代表しているとは言い切れない。

第 2 に，アンモニアプラントのデータだけを用 いる場合, Table 4で示すように水素ステーショ ン，圧縮天然ガスのそれぞれと比較してもアンモ ニアの漏洩事故件数のデータは少なく, データ数 は半分ほどしかない。さらにTable 4 に示された とおり, 漏洩事故件数のデータ数が少ない場合に は漏洩サイズごとの漏洩事故件数が 0 件である場合があり,このときべイズ推定ならば事前分布を 踏まえて0件であることを加味した確率を算出す るが, 従来の方法ではこうした事故の発生確率は $0 \%$ と算出される。

このように従来の統計手法を採る場合、デー夕 の持つ代表性と利用可能なデータの数の 2 つ問題があることから本研究ではべイズ推定を用いる こととする。

## 4. ヒ卜健康影響評価

## 4.1 健康影響評価方法

本研究では大気中へ拡散した化学物質の濃度を 推定するため, Areal Locations of Hazardous Atmosphere (ALOHA) Version5.4.7 (EPA and NOAA, 2016）を用いた。ALOHAでは災害や事故などの 突発的な流出による可然性物質の火災や爆発，有害物質の蒸気雲などが及ぶ危険域を評価できる。本研究においてもアンモニア合成プロセスにおけ るアンモニアの漏洩事故を対象としていることか ら，このソフトウェアを用いて解析を行った。

ALOHAでは, 解析対象の気体が空気より重く 重力の影響を受ける Heavy Gas Modelと, 重力の 影響が考慮されないガウス拡散モデルの 2 種類の モデルが用意されている（NOAA，2013）。今回対象とするアンモニアは空気より軽いためガウス拡散モデルを用いて化学物質の大気拡散を計算した いる。またALOHAによるグラフの出力を正確に読 み取るためにGraphcel Version 1.11 (T.KOBO, 2011) を用いた。

ALOHAの解析に用いる条件を Table 5 に示す。風向, 風速はモデルプラントの立地場所である大阪府豊中市の過去 20 年の 1 時間平均の値を集計 し, 最も頻度が高かった風向とその風向における 平均風速を用いた。(気象庁，2021)。気温は過去 20 年間の平均値とし, 風速を計測する高さは 気象庁が推奨する地上 $10 \mathrm{~m}$ での観測とした（気象庁，2007）。地表面粗度について，ALOHAで
Table 5 Conditions for ALOHA analysis

Table 6 AEGL value of ammonia (ppm)

は大気と接する表面の粗さを表すのに「open country」と「urban or forest」の2 種類を選択でき るが (NOAA, 2004), 今回は住宅街や工業地帯, 森林など表面の起伏が大きい場合を想定し，後者を 選択した。また, 本研究ではプロセスの配管中を 高温・高圧で流れる気体の一部が任意の大きさの 穴から流出するというシナリオを想定しており， パイプのほか, 残り3機器についても当該機器と 接続する箇所のパイプからの流出を想定している ため 4 機器すべてについて「Pipeline(パイプライ ンからの流出)」の設定の下で解析を行った。

アンモニアの急性毒性を評価する指標として Acute Exposure Guideline Level (AEGL)を用いた (EPA, 2020)。AEGLは, 気体あるいは揮発性化学物質を対象としており，これらの有害物質の短期曝露によってヒト健康影響が発現する大気中濃度 $\left(\mathrm{ppm}\right.$ または $\left.\mathrm{mg} / \mathrm{m}^{3}\right)$ が3段階で表されている (Table 6)。AEGL-1は「不快レベル」とされ, 著 しい不快感や可逆的な影響を増大させる濃度であ る。AEGL-2は「障害レベル」とされ, 避難能力 の欠如や不可逆的あるいは重篤な長期影響を増大 させる濃度である。AEGL-3は「致死レベル」と
田中ら：下水処理場における水素エネルギーキャリアとしてのアンモニアの合成プラント導入のリスク評価

され, 生命が脅かされる, すなわち死亡率が増加 する濃度と表されている。

## 4.2 感度解析

ALOHA の解析で設定した気象条件について,地表面粗度が「open country」の場合と「urban or forest」の場合のそれぞれで，風速，雲量，気温，大気安定度，湿度の5つのパラメータのうち1つ のみ変化させ, 風下 $1 \mathrm{~m}$ 地点での最大濃度につい て感度解析を行った。

流出条件についてはパイプ表面が「smooth」の 場合と「rough」場合のそれぞれで，直径，長さ， パイプ内圧力, パイプ内温度の 4 つのパラメータ のうち1つのみを変化させ，どのパラメータの変化がより結果に影響を与えるかを検証した。

また, 風向については代表値として最頻値のみ を用いてALOHAによる解析を行ったが実際には 時間や時期によって幅を持っているため個別に感度解析を実施した。

## 5. 結果と考察

## 5.1. 漏洩頻度推定結果

アンモニア合成プロセスの漏洩頻度推定結果を Figure 5 に示す。プロットは 2 回目のベイズ推定 で得られた $\mu_{L F(I)}$ の中央値，および推定結果の 5 パーセンタイル値と 95 パーセンタイル値を表し ている。

漏洩頻度の中央値を比べると，圧縮機が漏洩少 イズ「Minor」から「Major」で最も高い結果と なったほか,「Rupture」でも継手に次いで高い漏洩頻度になった。圧縮機は内部の温度や圧力の変化が大きい機器なので，機器の疲労やネジ等のゆ るみ，部品のズレなどが起こりやすいと考えられ

Figure 5 Results of Leakage frequency estimation
る。漏洩サイズ間の差については「Minor」と 「Rupture」の間で最大 12 倍程度の差がみられ，漏洩サイズが小さいほど様々な原因から漏洩に至り やすい一方で管の破断といった大事故につながる 「Rupture」は，より起こりにくいことを表してい ると考えられる。

また，漏洩サイズが大きくなるほど不確実性の 幅が大きくなっているが (Figure 5),これは漏洩 サイズが大きくなるほど事故事例が少なく，さら には事例が存在しないケースが増えるためであ る。WinBUGSによるベイズ推定の際，欠損デー タをソフトが自動的に補完して推定を行うことが 可能であるため, 本研究でも事故事例 0 件の場合 は久損データとして扱っており，こうしたケース が増えるほど推定の過程でソフトによる自動補完 が増え，実際にデータが与えられている場合に比 べて不確実性が大きくなっている。

## 5.2 ヒト健康影響評価結果

ALOHAを用いた解析に打いて, 漏洩サイズ 「Medium」から「Rupture」までの3つのカテゴリ については等しい出力結果が得られた (Figure 6, Figure 7, Table 7)。この理由として,「Medium」以上では漏洩サイズに係わらず初めの1分間までに パイプ内から流出したアンモニアの量が等しく全量が流出したために，以上の漏洩サイズ間では ALOHAの解析結果に差異が生じなかったと考え られる。

これらの漏洩サイズからアンモニアが流出した 後の大気中濃度は，AEGL-2，3を超える範囲の面積が小さく(Figure 6), ALOHAでは十分な信頼性 をもって描画できないとして，マップへの出力は されず，風下方向の拡散距離だけが出力された (Table 7)。AEGL-1を超える範囲は, 風下方向に $85 \mathrm{~m} に わ た っ て$ 広がり，この範囲にいる処理場内の職員に対しては, AEGL-1 相当の軽微な影響 があるといえる。また処理場外にも AEGL-1 の超過範囲が広がっているが, 道路のみで, 住宅や何 らかの施設等はないため，ヒトに対して一定時間継続して曝露があるとは考えづらく，処理場外へ の影響はほとんどないと考えられる。一方， Figure 7から約 1 分という短時間ではあるが，漏洩箇所から風下 $1 \mathrm{~m}$ の地点において，アンモニア 濃度は241,000 ppmに達し, AEGL-3（10分値）の 値を大きく超過したことが分かった。吸入による 累積曝露量でAEGLの基準値と比較すると，

Figure 6 Distribution of released ammonia (Medium Rupture)

## 100,000

0

Figure 7 Concentration at $1 \mathrm{~m}$ downwind (Medium Rupture)

Table 7 Area of released ammonia (Medium Rupture)

AEGL-3の 10 分値の累積曝露量の 7.7 倍になるこ とが分かった。このため「Medium」から 「Rupture」における累積曝露量では致死レベルで のアンモニア曝露が生じ得ると考えられる。した がって，保守点検の職員など漏洩箇所の近くで作

Figure 8 Distribution of released ammonia (Minor)

Table 8 Area of released ammonia (Minor)

業をする職員などは致死レベルの影響を受ける可能性がある。

漏洩サイズ「Minor」のケースでは，AEGL-1 を超える範囲は風下方向に $67 \mathrm{~m}$ にわたって広が ることが分かった (Figure 8, Table 8)。漏洩サイズ が「Medium」から「Rupture」のケースは AEGL-1を超える範囲が 85 mであったことを考え ると，影響範囲はより小さいが，本ケースでも処理場内の職員に対してAEGL-1 相当の軽微な影響 があることがわかる。また風下 $1 \mathrm{~m}$ 地点では瞬間的に $153,000 \mathrm{ppm}$ に達するアンモニア濃度がみら れるほか, $10^{3} \mathrm{ppm}$ を超過する濃度が3 4分間続 く可能性があることが分かった (Figure 9)。4 分間 にわたって曝露すればAEGL-3 の 10 分值の 8.2 倍 の累積暴露量となる。よって, 漏洩サイズが 「Minor」の場合でも漏洩事故発生から4分ほどの 間は漏洩箇所付近には近づかないようにすると いった対策，および避難行動が必要となる。次に感度解析の結果を Figure 10 に示す。変化 の幅が大きかったものから順に並べている。今回 の感度解析において雲量, 気温, パイプ表面の条件の変化はアンモニア濃度に影響を与えなかった ため,これらの項目は図中に表示していない。感度解析の結果，大気安定度が中立のDから最

Figure 9 Concentration at $1 \mathrm{~m}$ downwind (Minor)

Figure 10 Results of sensitivity analysis (Downwind $1 \mathrm{~m}$ )

も不安定な F に変えた時が大気中濃度に与える影響が最大となり，地表面粗度が「urban or forest」 では，約 $716,000 \mathrm{ppm}$ ，すなわち3.4倍増加し,「open country」では約 $3,094,000$ ppmすなわち 8.7 倍増加することが分かった。

一方，気温の変化が結果に与える影響が最も小 さく,「urban or forest」のときで最大 18,000 ppm 減少,「open country」のときで最大 26,000 ppm減少し，7〜9\%程度の変化にとどまった。

また，風速，直径の変化率は 1.2２倍であり， パイプ内圧力, パイプ長さ, パイプ内温度ではい ずれも $0.4 \sim 0.5$ 倍の変化率となった。

地表面粗度が「open country」の時には「urban or forest」のときよりすべてのパラメータにおい

Figure 11 Relationship between wind speed and concentration

て感度変化の割合が高くなった。

さらに風向，風速について個別に解析を行っ た。本研究の対象地である豊中市の風向は, 最頻值である北西からの風に続いて，北北西，南西の 順に多く，それぞれの風向における平均風速は $2.63 \mathrm{~m} / \mathrm{s}, 3.96 \mathrm{~m} / \mathrm{s}, 3.30 \mathrm{~m} / \mathrm{s}$ であった。風速の変化 と濃度の関係は Figure 11 の通りである。南西か らの風が吹いた場合には, AEGL-1の超過範囲が 事業所の外の公道に一部達する可能性があること が分かった。

## 5.3 アンモニア合成プロセスのリスクと対策

漏洩頻度の推定とヒ卜健康影響評価から得られ た，アンモニア合成プロセスにおけるリスクにつ いてまとめる。

漏洩サイズ「Medium」から「Rupture」では,漏洩頻度に大きな差は見られず， 1 年間あたり $10^{-4}$ から $10^{-3}$ を超える程度の漏洩頻度と分かっ た。機器別では「Medium」の時に圧縮機の漏洩頻度が最も高く,「Major」と「Rupture」では圧縮機と継手がほとんど同じか，継手のほうが少し 高かった。

以上の結果を踏まえると，これらの漏洩サイズ で漏洩が起きた際には, 漏洩箇所から $1 \mathrm{~m}$ 以内で は致死濃度の 5～7倍相当のアンモニアに曝露す る危険性があることが示唆される。したがって,漏洩頻度が高く見積もられた圧縮機や継手には,常に強度が保証された最新の部材を使用すると いった事故を防ぐための保守管理が必要である。

また，このような比較的漏洩サイズの大きな事故事例では，機器の故障や破損といった物理的要因以外にも，確認不足や操作手順の誤りが原因と なったヒューマンエラーによるものも事故事例 データベース（高圧ガス保安協会，2020）の中で
報告されている。したがって，日常の点検業務に 打いても，漏洩頻度の高い圧縮機や継手について は，特に点検項目や点検回数を増やすことや，夕゙ ブルチェックによる事故の前兆の見逃しを防ぐと いった対策を行うことが推奖される。さらに，機器の運転時や操作を加えるときには, 複数人での チェックを必要とすることや，マニュアルの参照 を徹底するなど人為的な事故を防ぐ対策ことも，漏洩事故を未然に防ぐために有効であると考えら れる (大阪府，2021）。

## 6. 結論

本研究では, 今後水素のエネルギー利用が進む 中で選択肢となりうる下水処理場を水素エネル ギーの生産・貯蔵拠点として活用するというケー スを想定したリスク評価を実施し，アンモニア漏洩頻度の推定とヒト健康影響リスクの高い箇所の 特定を行った。

その結果，継手と圧縮機の漏洩頻度が高く，パ イプやバルブと比べて最大で 6 倍程度となること が分かった。

アンモニアの漏洩が発生した際には，漏洩サイ ズが「Minor」以上のケースでは，漏洩箇所に近 い場所では数分間の曝露によって致死濃度を7 8 倍程度上回る濃度での曝露が生じ得ることが分 かった。また感度解析によって大気安定度の変化 がアンモニアの大気中濃度に与える影響が大き く, 地表面の状態によって3倍から9 倍程度変化 することが分かった。

本研究ではベイズ推定の手法を用いて漏洩頻度 の推定を行ったが，プラント導入以前のデータが 存在しない段階に加えて導入後のデータが十分に 蓄積されるまでの期間についても，事前評価にべ イズ推定を使用することで同一のモデルを引き続 き用いて類似デー夕と実際のデータのどちらも利用した漏洩頻度の推定を行える。一方で一般的な 確率評価の方法では設備導入後に実際のデータが 得られたとしても異なる種類のデータが混合した 状態で評価することはできないため，十分にデー 夕が集まるのを待ったうえで評価をし直す必要が あるほか，利用可能なデータが少ない場合に適切 な確率推定を行えないことがある。このため本研究のように，リスク評価に用いるデータが存在し ないものの今後技術の進展やデータの蓄積が期待 される対象への事前のリスク評価において，少し ずつ蓄積していくデータを随時反映させていくに
はベイズ推定を用いて逐次的に評価を更新できる モデルを選択することが適切であると考えられ る。これによって先行研究を踏襲しながらも，水素ステーション拡大の傾向という特徴を反映した 新たなデータを用いることで先行研究からさらに 新しい知見を付与しているほか, 確率の推定のみ ならずヒト健康影響評価までを一貫して行った。今後は本研究で明らかになったリスクの大きさ に応じた対策の費用対効果を評価することや，ア ンモニア製造プロセス導入のコストなどを評価範囲に含めることで, 水素エネルギーキャリアの導入についてより現実的な検討を行うことが可能に なると考えられる。

## 謝辞

本研究は, (独)環境再生保全機構の環境研究総合推進 (JPMEERF18S11702) により実施した。

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