ナトリウム冷却高速炉(SFR)において、炉上部プレナム内自由液面部に生じるくぼみ渦によるカバーガス巻込み現象が、SFRの安全設計上の課題となることから、渦によるガス巻込み現象の評価手法の開発が求められている。日本原子力研究開発機構では、3次元CFD解析によって得られた流速分布から渦の存在を予測する評価手法の整備を進めており、3次元CFD解析の効率化の観点から自由液面部の解析メッシュの部分的詳細化を検討している。本研究では、詳細化適用前の解析メッシュ(初期メッシュ)作成の効率化の観点から、機械学習によって体系に発生し得る渦の半径を予測し、予測値を初期メッシュ配置の基準値とする手法を検討した。円柱壁後流渦の体系を対象に、円柱の直径や入口流速等のパラメータを変化させてCFD解析を行い、得られた渦半径等の変数を用いて教師あり学習を実施し、体系内に発生する渦半径を予測した。その結果、予測した渦半径を基準とすることで初期メッシュサイズを効率よく決定できる見通しを得た。