Poker Task Management MCP

# 🧬 研究ワークフロー - Poker MCP **対象読者**: 放射線遮蔽研究者・設計エンジニア・安全評価者 **バージョン**: 1.2.5 MCP Edition **最終更新**: 2025年1月24日 **使用方法**: Claude Desktop + MCP通信（28メソッド対応） --- ## 🎯 このガイドの特徴 ### 🔬 **分野別特化設計** - **医療施設**: 診断・治療施設の遮蔽設計ワークフロー - **原子力施設**: 原子炉・燃料サイクル施設の安全評価 - **研究施設**: 実験室・加速器施設の遮蔽計画 - **28メソッド活用**: 全機能を活用した実践例 ### 📊 **完全ワークフロー提供** 各分野で**問題設定→モデル作成→計算実行→結果評価→報告書作成**まで、Claude Desktop上で一貫して実行可能な手順を提供。 --- ## 🏥 第1章: 医療施設遮蔽設計 ### 1.1 診療放射線科の遮蔽設計ワークフロー #### **Step 0: 環境設定確認（必須前提条件）** ``` Claude Desktop 指示: 「研究ワークフロー開始前に環境設定を確認してください。 環境変数設定確認: 1. POKER_INSTALL_PATH環境変数の存在確認 2. 核種データベース（ICRP-07.NDX）の配置確認 3. MCPサーバー接続状態の確認 設定が不完全な場合: - Windows: setx POKER_INSTALL_PATH "C:/Poker" - Claude Desktop設定ファイルのenvセクション更新 - Claude Desktop再起動後に確認 環境設定完了後、次のステップに進んでください。」 ``` #### **Step 1: 初期設定と単位系定義（Unit操作5メソッド活用）** ``` Claude Desktop 指示: 「医療施設CT室の遮蔽設計を開始します。 初期化と単位系設定: 1. poker_resetYaml でクリーンな状態から開始（standardレベル） 2. poker_proposeUnit で単位系を設定: - length: cm（建築図面との整合性） - angle: degree（施工図との整合性） - density: (g/cm³)（標準） - radioactivity: (Bq)（標準） 3. poker_validateUnitIntegrity で単位系の完全性を確認 設定完了後、状態を確認してください。」 ``` #### **Step 2: 基本遮蔽モデルの作成（28メソッド活用）** ``` Claude Desktop 指示: 「CT室の完全な遮蔽モデルを作成してください。 立体構造の定義（Body操作）: 1. poker_proposeBody で以下を作成: - room: RPPタイプ、内寸 500×400×300 cm - north_wall: RPPタイプ、厚さ30cm - south_wall: RPPタイプ、厚さ30cm - east_wall: RPPタイプ、厚さ30cm - west_wall: RPPタイプ、厚さ30cm - ceiling: RPPタイプ、厚さ20cm - floor: RPPタイプ、厚さ20cm - door_opening: RPPタイプ（扉部開口） - shield_door: BOXタイプ（鉛当量2mm相当） 材料設定(Zone操作): 2. poker_proposeZoneで各立体に材料を設定: - 壁・天井・床: CONCRETE、密度2.3(g/cm³) - 扉部: Lead相当、密度11.34(g/cm³)（薄層補正） ビルドアップ係数設定(BuildupFactor操作4メソッド): 3. poker_proposeBuildupFactor: - Concrete: 標準設定（両補正false） - Lead: 薄層のため有限媒体補正true 線源モデリング(Source操作): 4. poker_proposeSource: - 名前: ct_xray_source - タイプ: POINT（簡略化） - 位置: "250 200 150"（室中心） - 核種: Co60（X線の等価モデル） - 放射能: 1e10(Bq) - カットオフ: 0.0001 検出器配置(Detector操作): 5. poker_proposeDetector で評価点を設定: - control_room: 北壁外30cm（点検出器） - corridor_grid: 廊下部（10×10格子） - above_room: 上階床面（面検出器） - adjacent_room: 隣室（体積検出器） 変更の適用: 6. poker_applyChanges でモデルを保存 完全なYAMLファイルを生成してください。」 ``` #### **Step 3: 計算実行と結果解析** ``` Claude Desktop 指示: 「作成したCT室モデルで計算を実行し、結果を解析してください。 計算実行（Calculation操作）: 1. poker_executeCalculation: yaml_file: "poker.yaml" summary_options: show_parameters: true show_source_data: true show_total_dose: true output_files: summary_file: "ct_room_summary.yaml" dose_file: "ct_room_dose.yaml" サマリーファイル解析: 2. ct_room_summary.yamlの4セクションを解析: a) 入力パラメータセクション: - 全設定の確認 - 物理的妥当性チェック b) intermediateセクション: - 透過経路の確認 - 遮蔽材通過距離の評価 - 減衰係数の妥当性 c) resultセクション: - 各線源から各検出器への個別線量 - ビルドアップ係数の確認 - 主要透過経路の特定 d) result_totalセクション: - 各検出器での総線量率 - 規制値との比較（週1.3mSv以下） - 安全裕度の評価 結果を表形式でまとめてください。」 ``` #### **Step 4: 最適化と子孫核種考慮** ``` Claude Desktop 指示: 「計算結果に基づく最適化と、実際の核種での再評価を行ってください。 子孫核種の確認（DaughterNuclide操作）: 1. poker_confirmDaughterNuclides: action: "check" source_name: "ct_xray_source" → Co60の場合、子孫核種なし確認 最適化検討: 2. 線量が規制値を超える場合: - poker_updateBody で壁厚増加 - poker_updateZone で高密度材料に変更 - poker_changeOrderBuildupFactor で計算精度向上 3. 過剰遮蔽の場合: - poker_updateBody で壁厚削減 - コスト最適化の実施 再計算と確認: 4. poker_executeCalculation で再計算 5. 最終的な安全性確認 最適設計案を提示してください。」 ``` ### 1.2 核医学施設（PET-CT）の遮蔽設計 #### **完全なYAML例: PET-CT施設** ```yaml # PET-CT施設遮蔽設計（28メソッド活用例） unit: length: cm angle: degree density: g/cm³ radioactivity: Bq bodies: # PET-CT室本体 - name: pet_room type: RPP min: "0 0 0" max: "700 600 350" # 遮蔽壁（6面） - name: north_wall type: RPP min: "-40 0 0" max: "0 600 350" - name: south_wall type: RPP min: "700 0 0" max: "740 600 350" # 操作室との境界（鉛ガラス窓付き） - name: control_wall type: CMB expression: "wall_base - window_opening" # 迷路構造（中性子遮蔽） - name: maze_wall_1 type: BOX vertex: "600 400 0" edge_1: "100 0 0" edge_2: "0 20 0" edge_3: "0 0 300" zones: - body_name: north_wall material: Concrete density: 2.3 - body_name: control_wall material: Lead density: 11.34 - body_name: maze_wall_1 material: Polyethylene # 中性子遮蔽 density: 0.95 buildup_factor: - material: Concrete use_slant_correction: false use_finite_medium_correction: false - material: Lead use_slant_correction: true # 斜め入射考慮 use_finite_medium_correction: false - material: Polyethylene use_slant_correction: false use_finite_medium_correction: true # 薄層補正 sources: # F-18線源（PET薬剤） - name: f18_patient type: SPH geometry: center: "350 300 100" radius: 30 division: r: type: UNIFORM number: 5 min: 0.0 max: 1.0 theta: type: UNIFORM number: 10 phi: type: UNIFORM number: 10 inventory: - nuclide: F18 radioactivity: 3.7e8 # 370 MBq cutoff_rate: 0.0001 # CT部（X線等価） - name: ct_xray type: POINT position: "350 300 150" inventory: - nuclide: Co60 radioactivity: 1e9 cutoff_rate: 0.0001 detectors: # 操作室（点検出器） - name: control_point origin: "-60 300 150" show_path_trace: true # 廊下（線検出器） - name: corridor_line origin: "750 0 150" grid: - edge: "0 600 0" number: 20 show_path_trace: false # 上階（面検出器） - name: upper_floor origin: "0 0 360" grid: - edge: "700 0 0" number: 10 - edge: "0 600 0" number: 10 show_path_trace: false ``` --- ## ⚛️ 第2章: 原子力施設遮蔽評価 ### 2.1 使用済燃料貯蔵施設 #### **大規模計算のワークフロー** ``` Claude Desktop 指示: 「使用済燃料貯蔵施設の大規模遮蔽計算を実行してください。 計算規模の課題: - 燃料集合体: 100体 - 各集合体: 複数核種 - 評価点: 1000点以上 メモリ管理とカットオフ設定: 1. 段階的計算アプローチ: a) 粗い計算（cutoff_rate: 0.01）で全体傾向把握 b) 重要領域特定（ホットスポット） c) 詳細計算（cutoff_rate: 0.0001）を重要領域に限定 2. 分割計算の実装: - 燃料集合体を10グループに分割 - 各グループで poker_proposeSource - poker_executeCalculation を10回実行 - 結果の重ね合わせ処理 3. メモリ最適化: - poker_resetYaml で定期的にクリーンアップ - 不要な中間データの削除 - poker_applyChanges の適切なタイミング 実装してください。」 ``` #### **完全なYAML例: 燃料貯蔵プール** ```yaml # 使用済燃料貯蔵プール遮蔽評価 unit: length: cm angle: radian density: g/cm³ radioactivity: Bq bodies: # プール構造 - name: pool_water type: RPP min: "0 0 0" max: "1200 800 1000" - name: pool_wall_concrete type: RPP min: "-200 -200 -100" max: "1400 1000 1100" # 燃料ラック（簡略化） - name: fuel_rack_1 type: RPP min: "100 100 100" max: "500 700 500" zones: - body_name: pool_water material: Water density: 1.0 - body_name: pool_wall_concrete material: Concrete density: 2.3 - body_name: fuel_rack_1 material: Iron density: 7.86 sources: # 使用済燃料（主要核種） - name: spent_fuel_1 type: RCC geometry: bottom_center: "150 150 150" height_vector: "0 0 400" radius: 10 division: r: type: UNIFORM number: 3 phi: type: UNIFORM number: 8 z: type: UNIFORM number: 10 inventory: - nuclide: Cs137 radioactivity: 1e15 - nuclide: Sr90 radioactivity: 8e14 - nuclide: Co60 radioactivity: 2e14 cutoff_rate: 0.001 detectors: # プールサイド作業エリア - name: poolside_grid origin: "1400 0 800" grid: - edge: "0 1000 0" number: 20 - edge: "0 0 300" number: 10 show_path_trace: false ``` ### 2.2 子孫核種考慮の実例 #### **Mo-99/Tc-99m平衡系** ``` Claude Desktop 指示: 「Mo-99/Tc-99m発生器の遮蔽設計で子孫核種を考慮してください。 核種データ: - Mo-99: 半減期66時間、β崩壊 - Tc-99m: 半減期6時間、IT（140 keV γ線） 子孫核種処理: 1. poker_proposeSource で Mo-99 線源を定義 2. poker_confirmDaughterNuclides: action: "check" → Tc-99mが87.5%の寄与率で検出 3. poker_confirmDaughterNuclides: action: "confirm" → Tc-99m自動追加 4. poker_executeCalculation で両核種考慮の計算 過渡平衡を考慮した正確な遮蔽設計を実施してください。」 ``` --- ## 🔬 第3章: 研究施設遮蔽計画 ### 3.1 加速器施設の遮蔽設計 #### **電子線形加速器の遮蔽（複合放射線場）** ``` Claude Desktop 指示: 「10MeV電子線形加速器の複合放射線場遮蔽を設計してください。 28メソッド活用による段階的設計: Phase 1: 基本構造（10種類立体活用） 1. poker_proposeBody: - accelerator_room: RPP（10×8×4m） - beam_dump: TRC（円錐台型、ビームストッパー） - collimator: TRC（逆円錐、ビーム整形） - maze_section1: WED（楔形、迷路入口） - maze_section2: BOX（屈曲部） Phase 2: 複合材料配置（Zone操作） 2. poker_proposeZone: - 一次遮蔽壁: Concrete（厚さ2m） - 中性子遮蔽: Polyethylene層 - γ線追加遮蔽: Lead層 Phase 3: 複合線源（Source操作） 3. poker_proposeSource（複数線源）: - 制動放射線源（前方ピーク） - 光中性子源（(γ,n)反応） - 放射化生成物 Phase 4: 3次元評価（Detector操作） 4. poker_proposeDetector: - 運転時: リアルタイム監視点 - 停止後: 放射化評価点 - 迷路: ストリーミング評価 計算と最適化: 5. poker_executeCalculation 6. 結果に基づく poker_updateBody/Zone での最適化 完全な遮蔽設計を実施してください。」 ``` ### 3.2 RI実験室の安全設計 #### **完全なYAML例: 非密封RI実験室** ```yaml # 非密封RI実験室（P-32使用） unit: length: cm angle: degree density: g/cm³ radioactivity: Bq bodies: # 実験室構造 - name: lab_room type: RPP min: "0 0 0" max: "600 500 300" # フード位置 - name: fume_hood type: RPP min: "450 200 0" max: "550 400 200" # アクリル遮蔽板 - name: acrylic_shield type: BOX vertex: "440 190 80" edge_1: "120 0 0" edge_2: "0 5 0" edge_3: "0 0 100" zones: - body_name: lab_room material: Air density: 0.00129 - body_name: acrylic_shield material: AcrylicResin density: 1.18 buildup_factor: - material: AcrylicResin use_slant_correction: false use_finite_medium_correction: true # 薄い遮蔽 sources: # P-32線源（最大エネルギー1.71 MeV β線） - name: p32_vial type: POINT position: "500 300 100" inventory: - nuclide: P32 radioactivity: 3.7e8 # 370 MBq cutoff_rate: 0.0001 # 汚染想定（作業台面） - name: contamination_area type: RPP geometry: min: "450 250 80" max: "550 350 81" division: edge_1: type: UNIFORM number: 10 edge_2: type: UNIFORM number: 10 edge_3: type: UNIFORM number: 1 inventory: - nuclide: P32 radioactivity: 3.7e6 # 3.7 MBq (1% 汚染) cutoff_rate: 0.001 detectors: # 作業者位置（複数高さ） - name: worker_position origin: "400 300 0" grid: - edge: "0 0 180" number: 10 show_path_trace: true # 室内モニタリング - name: room_monitor origin: "100 100 150" show_path_trace: false ``` --- ## 📊 第4章: 計算結果の解析と活用 ### 4.1 サマリーファイル完全解析 #### **解析用Pythonスクリプト** ```python #!/usr/bin/env python3 """ POKERサマリーファイル解析スクリプト 28メソッド対応版 """ import yaml import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from pathlib import Path class SummaryAnalyzer: """サマリーファイル解析クラス""" def __init__(self, summary_path): with open(summary_path, 'r', encoding='utf-8') as f: self.data = yaml.safe_load(f) def analyze_input_parameters(self): """入力パラメータセクション解析""" params = self.data.get('入力パラメータ', {}) print("=== 入力パラメータ解析 ===") print(f"立体数: {len(params.get('bodies', []))}") print(f"ゾーン数: {len(params.get('zones', []))}") print(f"線源数: {len(params.get('sources', []))}") print(f"検出器数: {len(params.get('detectors', []))}") # 単位系確認 units = params.get('unit', {}) print(f"\n単位系:") for key, value in units.items(): print(f" {key}: {value}") return params def analyze_intermediate(self): """intermediateセクション解析""" intermediate = self.data.get('intermediate', {}) print("\n=== 中間計算データ解析 ===") for source, detectors in intermediate.items(): print(f"\n線源: {source}") for detector, data in detectors.items(): print(f" 検出器: {detector}") print(f" 経路長: {data.get('path_length', 'N/A')} cm") print(f" 通過材料: {data.get('materials', [])}") print(f" 減衰係数: {data.get('attenuation', 'N/A')}") def analyze_results(self): """resultセクション解析""" results = self.data.get('result', {}) print("\n=== 個別線源結果解析 ===") dose_matrix = [] for source, detectors in results.items(): for detector, data in detectors.items(): dose = data.get('dose', 0) dose_matrix.append({ 'source': source, 'detector': detector, 'dose': dose, 'buildup': data.get('buildup', 1.0) }) df = pd.DataFrame(dose_matrix) # ピボットテーブル作成 pivot = df.pivot_table( values='dose', index='detector', columns='source', fill_value=0 ) print("\n線量マトリックス (μSv/h):") print(pivot) return df def analyze_total(self): """result_totalセクション解析""" total = self.data.get('result_total', {}) print("\n=== 総線量解析 ===") total_doses = [] for detector, data in total.items(): dose = data.get('total_dose', 0) total_doses.append({ 'detector': detector, 'total_dose': dose }) print(f"{detector}: {dose:.3e} μSv/h") # 規制値との比較（例: 週1.3mSv = 7.7 μSv/h） limit = 7.7 # μSv/h if dose > limit: print(f" ⚠️ 規制値超過 ({dose/limit:.1f}倍)") else: print(f" ✓ 規制値以下 (余裕 {(1-dose/limit)*100:.1f}%)") return pd.DataFrame(total_doses) def generate_report(self, output_path): """統合レポート生成""" with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f: f.write("# POKER計算結果レポート\n\n") # 入力パラメータ params = self.analyze_input_parameters() f.write("## 入力条件\n") f.write(f"- 立体数: {len(params.get('bodies', []))}\n") f.write(f"- 線源数: {len(params.get('sources', []))}\n") f.write(f"- 検出器数: {len(params.get('detectors', []))}\n\n") # 結果サマリー total_df = self.analyze_total() f.write("## 総線量結果\n") f.write(total_df.to_markdown()) # 安全性評価 f.write("\n## 安全性評価\n") max_dose = total_df['total_dose'].max() if max_dose > 7.7: f.write("⚠️ **追加遮蔽が必要です**\n") else: f.write("✓ **現設計で規制値を満足**\n") def plot_dose_distribution(self): """線量分布可視化""" total_df = self.analyze_total() plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.bar(total_df['detector'], total_df['total_dose']) plt.axhline(y=7.7, color='r', linestyle='--', label='規制値') plt.xlabel('検出器位置') plt.ylabel('線量率 (μSv/h)') plt.title('線量分布') plt.yscale('log') plt.legend() plt.xticks(rotation=45) plt.tight_layout() plt.savefig('dose_distribution.png') plt.show() # 使用例 if __name__ == "__main__": analyzer = SummaryAnalyzer("poker.yaml.summary") # 各セクション解析 analyzer.analyze_input_parameters() analyzer.analyze_intermediate() analyzer.analyze_results() analyzer.analyze_total() # レポート生成 analyzer.generate_report("calculation_report.md") # 可視化 analyzer.plot_dose_distribution() ``` ### 4.2 計算オプションの詳細 #### **poker_executeCalculation オプション設定例** ```python # 詳細解析用設定 detailed_options = { "yaml_file": "poker.yaml", "summary_options": { "show_parameters": True, # 入力パラメータ表示 "show_source_data": True, # 線源別データ表示 "show_total_dose": True # 総線量表示 }, "output_files": { "summary_file": "detailed_summary.yaml", "dose_file": "detailed_dose.yaml" } } # 高速スクリーニング用設定 screening_options = { "yaml_file": "poker.yaml", "summary_options": { "show_parameters": False, "show_source_data": False, "show_total_dose": True # 総線量のみ }, "output_files": { "summary_file": "quick_summary.yaml" } } # デバッグ用設定 debug_options = { "yaml_file": "poker.yaml", "summary_options": { "show_parameters": True, "show_source_data": True, "show_total_dose": True }, "output_files": { "summary_file": "debug_summary.yaml", "dose_file": "debug_dose.yaml" } } ``` --- ## 🔄 第5章: 大規模計算と並列処理 ### 5.1 メモリ管理戦略 ``` Claude Desktop 指示: 「大規模施設（原子力発電所全体）の遮蔽計算を効率的に実行してください。 メモリ管理戦略: 1. 階層的計算アプローチ: Level 1: 建屋単位（粗メッシュ） - cutoff_rate: 0.01 - 検出器: 各建屋境界の代表点 Level 2: フロア単位（中メッシュ） - cutoff_rate: 0.001 - 検出器: 主要エリアの格子点 Level 3: 詳細評価（細メッシュ） - cutoff_rate: 0.0001 - 検出器: 作業エリアの詳細格子 2. 分割統治法: for building in buildings: poker_resetYaml(level="minimal") poker_proposeBody(building) poker_proposeSource(building_sources) poker_executeCalculation() 結果を累積 3. 並列処理シミュレーション: - 独立計算可能な部分を特定 - 各部分を個別に実行 - 結果の統合処理 効率的な大規模計算を実現してください。」 ``` ### 5.2 エラー時の対処 ``` Claude Desktop 指示: 「計算エラー発生時の系統的対処を実行してください。 エラー種別と対処: 1. メモリ不足エラー: - カットオフレート増加（0.001→0.01） - 検出器数削減 - 分割計算実施 2. YAMLフォーマットエラー: - poker_applyChanges 実行前に検証 - インデント確認 - 予約語（ATMOSPHERE）チェック 3. 計算収束エラー: - ビルドアップ係数設定確認 - 極端な形状パラメータ確認 - 単位系整合性確認 4. 物理的異常値: - 負の線量 → 形状定義エラー - 極端な値 → 単位系エラー - 距離依存異常 → 配置エラー 各エラーに対する診断と修正を実行してください。」 ``` --- ## 📚 第6章: 研究成果の文書化 ### 6.1 学術論文用データ準備 ```python # 論文用図表生成スクリプト import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib import rcParams # 論文用設定 rcParams['font.size'] = 12 rcParams['font.family'] = 'serif' rcParams['figure.dpi'] = 300 def create_publication_figures(summary_data): """論文投稿用図表作成""" # Figure 1: 線量分布 fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) # データプロット positions = summary_data['positions'] doses = summary_data['doses'] errors = summary_data['errors'] ax.errorbar(positions, doses, yerr=errors, fmt='o-', capsize=5, capthick=2) ax.set_xlabel('Distance from source (cm)') ax.set_ylabel('Dose rate (μSv/h)') ax.set_yscale('log') ax.grid(True, which='both', alpha=0.3) # 理論曲線追加 theory_x = np.linspace(min(positions), max(positions), 100) theory_y = doses[0] * (positions[0] / theory_x) ** 2 ax.plot(theory_x, theory_y, 'r--', label='1/r² law') ax.legend() plt.tight_layout() plt.savefig('figure1_dose_distribution.eps', format='eps') return fig ``` ### 6.2 規制提出用報告書 ``` Claude Desktop 指示: 「規制当局提出用の遮蔽計算報告書を作成してください。 報告書構成: 1. 要約 - 施設概要 - 評価目的 - 結論 2. 計算条件 - 線源条件（全28メソッド設定） - 遮蔽構造 - 評価点配置 3. 計算方法 - POKER計算コード概要 - ビルドアップ係数 - 精度検証 4. 計算結果 - 線量分布図 - 規制値との比較表 - 安全裕度評価 5. 結論 - 規制適合性 - 推奨事項 完全な報告書を生成してください。」 ``` --- **📚 関連マニュアル** - [ESSENTIAL_GUIDE.md](ESSENTIAL_GUIDE.md): 基本操作・15分スタート - [QUICK_REFERENCE.md](QUICK_REFERENCE.md): 日常操作早見表 - [PHYSICS_REFERENCE.md](PHYSICS_REFERENCE.md): 物理的背景 - [INTEGRATION_GUIDE.md](INTEGRATION_GUIDE.md): システム統合 - [TROUBLESHOOTING.md](TROUBLESHOOTING.md): 問題解決