Nuclear power plants contain several monitoring systems that can identify the in-vessel phenomena of a severe accident (SA). Though a lot of analysis and research is carried out on SA, right from the development of the nuclear industry, not all the possible circumstances are taken into consideration. Therefore, to improve the efficacy of the safety of nuclear power plants, additional analytical studies are needed that can directly monitor severe accident phenomena. This paper presents an interacting multiple model (IMM) based fault detection and diagnosis (FDD) approach for the identification of in-vessel phenomena to provide the accident propagation information using reactor vessel (RV) out-wall temperature distribution during severe accidents in a nuclear power plant. The estimation of wall temperature is treated as a state estimation problem where the time-varying wall temperature is estimated using IMM employing three multiple models for temperature evolution. From the estimated RV out-wall temperature and rate of temperature, the in-vessel phenomena are identified such as core meltdown, corium relocation, reactor vessel damage, reflooding, etc. We tested the proposed method with five different types of SA scenarios and the results show that the proposed method has estimated the outer wall temperature with good accuracy.
Fault diagnosis and condition monitoring for rotating machines are important for efficiency and accident prevention. The process of fault diagnosis is to extract the feature of signals and to classify each state. Conventionally, fault diagnosis has been developed by combining signal processing techniques for spectral analysis and pattern recognition, however these methods are not able to diagnose correctly for certain rotating machines and some faulty phenomena. In this paper, we add a minimum detection error algorithm to the previous method to reduce detection error rate. Vibration signals of the induction motor are measured and divided into subband signals. Each subband signal is processed to obtain the RMS, standard deviation and the statistic data for constructing the feature extraction vectors. We make a study of the fault diagnosis system that the feature extraction vectors are applied to K-means clustering algorithm and minimum detection error algorithm.
Electric Power cable is the apparatus that receives electric power from the Korea Electric Power Corporation and supplies electric power to electric train and annex facilities of each railway station. With substantial ripple effect during power blackout accidents, such power blackout accidents must be coped with by discriminating the status of insulation deterioration of electric power cable in advance. Discrimination of insulation deterioration of the electric power cable is normally executed while the power is disconnected and it is very difficult to discover, at early stage, the insulation deterioration of the power cable in operational state since the duration of inspection is limited. This research aims to consider method of diagnosing the insulation deterioration of electric power cable in On-Line state rather than diagnosis in Off-Line state in order to secure reliability of power supply by reducing duration of power blackout (accidental blackout and blackout during works) and by seeking reduction in equipment and manpower used in diagnosis of deterioration through prevention of the accident itself prior to occurrence through early restoration of accident due to insulation deterioration of the electric power cable and assessment of performance of the cable under operation.
최근 교통사고와 산업재해로 인한 기관지파열상이 증가하고 있는 추세이다. 일단 기관지 파열상이 발생한 경우는 매우 심각한 증상을 유발하여 생명의 위협을 초래하고, 많은 합병증을 야기하기 때문에 조기 진단과 조기 치료가 원칙이다. 본 저자들은 승용차 전복사고로 흉부둔상을 받아 좌주기관지가 완전 절단된 21세 여자 환자에서 수상후 14일이 경과된 후, 기관지내시경과 흉부 단층 촬영으로 확진하고 , 기관지 성형술과 단단문합술을 시행하였으며 술후 2일간의 호기말양압을 이용한 인공호흡기 적용, 기관지내시경을 이용한 분비액 흡인, 지속적인 물리치료와 체위 배액요법을 시행하여 좌폐기능이 완전 정상화되었음을 추적 검사하에 확인하였다.
Jacques Lochard;Win Thu Zar;Michiaki Kai;Ryoko Ando
Journal of Radiation Protection and Research
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제48권3호
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pp.107-116
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2023
This article reviews the experience of applying the Identification, Diagnosis, Prospective, and Action (IDPA) facilitating method as a means of promoting practices of dialogue between stakeholders in the radiological protection field. After presenting the characteristics of the IDPA method and its ability to promote active listening, participation, and dialogue among stakeholders facing complex situations, as well as the procedural aspects associated with its practical implementation, the article describes three examples of the application of the method in the field of radiological protection. The first one presents how the IDPA method supported a debate among decision-makers, authorities, experts, professionals, and representatives of non-governmental organizations about how to engage stakeholders in radiological protection. The second example presents how the IDPA method was used in a series of dialogue meetings to explore the challenges of the post-nuclear accident situation resulting from the Fukushima Daiichi Nuclear Power Plant accident. The third one presents the application of the method in the context of a training course organized by Nagasaki University in the affected area close to the damaged plant. Experience has shown that the IDPA method makes it possible to develop responses to problems posed in very different contexts and, in many cases, to find compromises regarding their solutions. The IDPA method has the merit of allowing each of the participants to better understand the situation they are faced with, even if such a positive result is not always achieved.
To effectively and safely manage the radiation exposure to nuclear power plant (NPP) workers in accidents, major overseas NPP operators such as the United States, Germany, and France have developed and applied realistic 3D model radiation dose assessment software for workers. Continuous research and development have recently been conducted, such as performing NPP accident management using 3D-VR based on As Low As Reasonably Achievable (ALARA) planning tool. In line with this global trend, it is also required to secure technology to manage radiation exposure of workers in Korea efficiently. Therefore, in this paper, it is described the application method and assessment results of radiation exposure scenarios for workers in response to accidents assessment technology, which is one of the fundamental technologies for constructing a realistic platform to be utilized for radiation exposure prediction, diagnosis, management, and training simulations following accidents. First, the post-accident sampling after the Loss of Coolant Accident(LOCA) was selected as the accident and response scenario, and the assessment area related to this work was established. Subsequently, the structures within the assessment area were modeled using MCNP, and the radiation source of the equipment was inputted. Based on this, the radiation dose distribution in the assessment area was assessed. Afterward, considering the three principles of external radiation protection (time, distance, and shielding) detailed work scenarios were developed by varying the number of workers, the presence or absence of a shield, and the location of the shield. The radiation exposure doses received by workers were compared and analyzed for each scenario, and based on the results, the optimal accident response scenario was derived. The results of this study plan to be utilized as a fundamental technology to ensure the safety of workers through simulations targeting various reactor types and accident response scenarios in the future. Furthermore, it is expected to secure the possibility of developing a data-based ALARA decision support system for predicting radiation exposure dose at NPP sites.
The advancement and diversification of urban functions has caused an increasing need to improve the reliability of power supplies. The diversification of urban areas causes social disruptions by paralyzing urban functions during power outages. A large power outage occurs in the event of an accident, owing to the subduction of distribution lines. Therefore, in recent years, for the sake of the environment and safety, the safety diagnosis of electric power facilities has become an important issue. In this system, because thermal information changes rapidly during unattended monitoring owing to heat concentration phenomenon due to abnormal load or deterioration, studies have been conducted on the development of a device that can notify the manager at all times.
Condition based maintenance(CBM) for the preventive diagnosis of important equipments related to safety or accident in power plant is essential by using the suitable methods based on actual power plant conditions. To improve the reliability and accuracy of the measured value at the minute leak situation, and also to monitor continuously internal leak condition of power plant valve, the development of a diagnosis and monitoring technique using multi-measuring method should be performed urgently. This study was conducted to estimate the feasibility of multi-measuring method using three different methods such as acoustic emission(AE) method, thermal image measurement and temperature difference$({\Delta}T)$ measurement that are applicable to internal leak diagnosis for the power plant valve. From the experimental results, it was suggested that the multi-measuring method could be an effective way to precisely diagnose and evaluate internal leak situation of valve.
To keep enterprise's competitiveness on condition of the automatic manufacturing system such as FA, FMS and CIM, all the maintenance problems should be considered seriously in not only production and maintenance but also related industrial safety. As we analyze in the surveys for the maintenance management of domestic enterprises and the causes of Industrial accident, there will be necessity of drawing up countermeasures for prevention of industrial accidents and for ensuring expertise maintenance technologies. Based on these analyses, this study studied the safety information system, maintenance management information system, and the machinery condition diagnosis technique by using of the knowledge-based system under the internet environment. This web based knowledge-based diagnosis system can easily provide not only the knowledge of expert about deterioration phenomenon of industrial robot, but also the knowledge of relating safety and facility on everywhere, everytime. Therefore, when we use this system, it is expected to improve the efficiency of business processes in the production and safety.
Recently, to the development of a highly information-oriented society to a large increase in dependence on power, Accordingly, it is need that active development and spread of preservation technology on accident prevention in operation electrical equipment. However, to lack of the use on maintenance technology of power equipment and to increase of power usage is growing deterioration of power equipment, this is a cause on casualties, property damage and the occurrence of disasters is a growing. GIS equipments which are operated from domestic except the equipment which manages from the big business are depend on a most visual inspection, and do inspection method or measuring instrument etc. a condition which is not supplied widely. Currently, many to measure instrument used in domestic is very expensive or foreign, it will be able to substitute this, the development necessity of the diagnosis technique and the measuring instrument is demanded.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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