本研究では、核エネルギー分野でのデータ不足を克服するために、拡散モデル(DM)を活用し、臨界熱フラックス(CHF)データの生成について探求しています。核反応炉の運転条件に関する公的データセットを用いて、DMは任意の量の合成サンプルを生成し、CHFデータセットを増強することが可能です。また、ユーザー指定の熱水力学的条件下でターゲットデータを生成する条件付きDMも開発しました。評価の結果、通常のDMと条件付きDMは、実験的な特徴分布や相関を捉えながら、物理的一貫性のある現実的なCHFデータを生成できることが示されました。さらに、不確実性の定量化を実施し、生成されたデータの信頼性を確立しました。この研究は、核エネルギーアプリケーションにおけるデータ生成技術の効果的な活用法を示唆しています。