Accidents prevention and mitigation is the highest priority of nuclear power plant (NPP) operation, particularly in the aftermath of the Fukushima Daiichi accident, which has reignited public anxieties and skepticism regarding nuclear energy usage. To deal with accident scenarios more effectively, operators must have ample and precise information about key safety parameters as well as their future trajectories. This work investigates the potential of machine learning in forecasting NPP response in real-time to provide an additional validation method and help reduce human error, especially in accident situations where operators are under a lot of stress. First, a base-case SGTR simulation is carried out by the best-estimate code RELAP5/MOD3.4 to confirm the validity of the model against results reported in the APR1400 Design Control Document (DCD). Then, uncertainty quantification is performed by coupling RELAP5/MOD3.4 and the statistical tool DAKOTA to generate a large enough dataset for the construction and training of neural-based machine learning (ML) models, namely LSTM, GRU, and hybrid CNN-LSTM. Finally, the accuracy and reliability of these models in forecasting system response are tested by their performance on fresh data. To facilitate and oversee the process of developing the ML models, a Systems Engineering (SE) methodology is used to ensure that the work is consistently in line with the originating mission statement and that the findings obtained at each subsequent phase are valid.
LOFT L2-5 대형 냉각재상실사고 모사실험에 대해 RELAP5/MOD2/Cycle 36.04로부터 개선된 코드를 이용, 코드평가를 수행하였다. 강수관(Downcomer)모델 및 노심유로모델에 따른 코드 민감도분석을 위해 보충계산을 수행하였다. 계산결과는 1차계통의 압력, 파단부를 통과하는 질량유량, 노심 고온부의 피복재 온도등에 대해서 실험결과와 비교 분석되었다. 분석결과 RELAP5/MOD2 계산에 의해 1차계통의 수력학적 거동은 잘 묘사될 수 있으며, 단일 노심유로 모델을 이용한 계산에서는 사고발생이후 감압기간동안 노심이 과대 냉각되는 현상이 발견되었다. 노심의 고온유로에서의 수력학적 거동을 잘 묘사할 수 있는 이중 노심유로 모델계산을 이용하여 이 현상을 극복하고 실험치에 근사하는 결과를 얻을 수 있음을 알 수 있었다.
변경된 콘크리트 구조 내구성 설계기준과 콘크리트공사표준시방서에 규정된 탄산화에 대한 내구성평가와 관련된 사례를 조사하여 분석하고 실무적인 문제점을 분석한 결과 갑작스런 기준의 강화에 따른 경제적 부담이 높아졌음에도 인허가심의 과정에서의 우려로 외벽만 규정된 압축강도를 적용하고 나머지 구간에는 기존의 강도를 적용함으로써 시공성이 아주 불량해지고, 품질관리상 큰 부담이 있으며, 내구성평가기준이 모호한 한계를 극복할 수 있도록 사례를 제공하여야 할 것이며, 내구성을 확보대상을 명확히 하며, 공동주택에서 관행적인 층간 균열의 발생을 원천적으로 차단할 대책과 함께 유지관리단계의 균열관리 또한 규정에 반영하는 등 지난 2년간의 적용상 문제점을 종합적으로 분석하여 개정보완이 필요하다.
Pengcheng Gao;Bin Zhang ;Jishen Li ;Fan Miao ;Shaowei Tang ;Sheng Cao;Hao Yang ;Jianqiang Shan
Nuclear Engineering and Technology
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제55권3호
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pp.999-1008
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2023
Deformed fuel rods can cause a partial blockage of the flow area in a subchannel. Such flow blockage will influence the core coolant flow and further the core heat transfer during the reflooding phase and subsequent severe accidents. Nevertheless, most of the system analysis codes simulate the accident process based on the assumed flow blockage ratio, resulting in inconsistencies between simulated results and actual conditions. This paper aims to study the influence of flow blockage in severe accident scenario of the CAP1400 reactor. First, the flow blockage model of ISAA code is improved based on the FRTMB module. Then, the ISAA-FRTMB coupling system is adopted to model and calculate the QUENCH-LOCA-0 experiment. The correctness and validity of the flow blockage model are verified by comparing the peak cladding temperature. Finally, the DVI Line-SBLOCA accident is induced to analyze the influence of flow blockage on subsequent CAP1400 reactor core heat transfer and core degradation. From the results of the DVI Line-SBLOCA accident analysis, it can be concluded that the blockage ratio is in the range of 40%-60%, and the position of severe blockage is the same as that of cladding rupture. The blockage reduces the circulation area of the core coolant, which in turn impacts the heat exchange between the core and the coolant, leading to the early failure and collapse of some core assemblies and accelerating the core degradation process.
소프트웨어 개발에서 요구사항 도출 및 분석은 매우 중요한 단계이며, 다양한 이해관계자가 관여하기 때문에 많은 시간과 노력을 필요로 한다. ChatGPT는 다양한 문서를 학습한 대규모 언어 모델로서 코드 생성, 디버깅 등의 능력은 물론 소프트웨어 분석 설계 영역에서도 활용할 수 있는 능력을 갖고 있는 것으로 연구되고 있다. 본 논문에서는 ChatGPT의 이러한 능력을 활용하여 소프트웨어 요구사항 도출, 시스템 목표에 적합한 요구사항 분석, 유스케이스 형태로 문서화하는 요구공학 방법을 제안한다. 소프트웨어 요구공학에서 이해관계자, 분석가, ChatGPT는 협업 모델을 가져야 하며, 요구사항 도출, 분석, 명세화에서 ChatGPT의 결과를 초기 요구사항으로 하여 분석가와 이해관계자가 점검 및 내용을 추가하는 형태로 요구공학이 진행하는 것을 제안한다. ChatGPT의 성능이 향상될수록 요구사항의 도출 및 분석이 점차 정확도를 높일 수 있을 것이며, 소프트웨어 요구공학에서 시간 및 비용을 절감할 수 있을 것이다.
The glass series modified by tungsten oxide was created using the compounds (75-x) B2O3- 10SrCO3- 8TeO2- 7ZnO - xWO3, where x = 0, 1, 5, 10, 22, 27, 34, and 40% mole percentage. A UV-visible spectrophotometer and thermogravimetric-differential thermal analysis (TG-DTA) methods were employed to characterize the specimen's optical and phase transition attributes, respectively. The mass-attenuation coefficient (AC) of all created glasses from BSTZW0 to BSTZ7 was estimated using Geant4 code from 0.05 to 3 MeV and compared to the XCOM software results, with a relative difference of less than 2% between the two results. The increase of WO3 percentage lead to an increase in the Linear-AC at each studied energy, and this is mainly due to the fact that the higher the percentage of WO3 in the glass increases its density which causes an increase in the Linear-AC, so an energy of 0.06 MeV, as an example, the values of the Linear-AC was 4.009, 4.509, 5.442, 6812, 8.564, 9.856, 10.999 and 11.628 cm-1 form BSTZW0 too BSTZW7, respectively. The Half-VL (value layer), Mean-FP (free path), Tenth-VL, and Radiation attenuation performance (RAP) were also calculated for the current BSTZW-glass samples and revealed that BSTZW7 had the best gamma ray attenuation performance at all discussed energies when compared to other studied glass samples.
Syed Mahamud Hossein; Debashis De; Pradeep Kumar Das Mohapatra
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권8호
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pp.85-104
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2024
The DNA (Deoxyribonucleic Acid) database size increases tremendously transmuting from millions to billions in a year. Ergo for storing, probing the DNA database requires efficient lossless compression and encryption algorithm for secure communication. The DNA short pattern repetitions are of paramount characteristics in biological sequences. This algorithm is predicated on probing exact reiterate, substring substitute by corresponding ASCII code and engender a Library file, as a result get cumulating of the data stream. In this technique the data is secured utilizing ASCII value and engendering Library file which acts as a signature. The security of information is the most challenging question with veneration to the communication perspective. The selective encryption method is used for security purpose, this technique is applied on compressed data or in the library file or in both files. The fractional part of a message is encrypted in the selective encryption method keeping the remaining part unchanged, this is very paramount with reference to selective encryption system. The Huffman's algorithm is applied in the output of the first phase reiterate technique, including transmuting the Huffman's tree level position and node position for encryption. The mass demand is the minimum storage requirement and computation cost. Time and space complexity of Repeat algorithm are O(N2) and O(N). Time and space complexity of Huffman algorithm are O(n log n) and O(n log n). The artificial data of equipollent length is additionally tested by this algorithm. This modified Huffman technique reduces the compression rate & ratio. The experimental result shows that only 58% to 100% encryption on actual file is done when above 99% modification is in actual file can be observed and compression rate is 1.97bits/base.
기존의 미생물학적 분석법의 많은 단점을 보완하고자 식품중 판토텐산의 HPLC 분석법을 시도하였다. 추출용매는 20 mM potassium phosphate를 사용하였고, PDA spectrum 결과 최대 흡광도를 200 nm에서 분석하였다. HPLC 방법에 의한 판토텐산의 평균 회수율은 83.5∼109.5%이었으며 검출한계는 0.5 ppm이었다. 또한 HPLC 분석법의 신뢰성을 검증하고자 미생물학적 분석법도 병행했는데 그 결과 회수율은 87.0∼118.3%이었고 검출한계는 0.000375 ppm으로서 미생물학적 분석법이 검출한계는 훨씬 낮았다 HPLC법이나 미생물학적 분석법(MBA)에서 대상식품중 판토텐산의 측정값은 13건의 시료에서 모두 표시값보다 높았다. 미생물학적 분석법 (MBA)에 대한 HPLC 분석 회수율은 91.9∼117.6%이었고, paired t-test 및 회귀분석결과, 두 상법 사이에는 유의적인 차이(p<0.01)가 없었으며, 상관관계(r=0.9842, y=1.1428x-0.2269)가 양호하였다. 본 연구에 의해 개발된 HPLC 분석법은 기존의 미생물학적 분석법에 비하여 간단하면서 정화하여 분석의 효율성을 증대시킬 수 있으리라 기대된다.
소프트웨어 프로덕트 라인 공학의 목표는 일련의 유사한 소프트웨어 시스템의 공통성과 구별되는 특성을 이해하고 제어함으로써 시스템의 체계적인 개발을 지원하는 것이다[1]. 이것은 소프트웨어 개발 시 나오는 산출물들을 핵심 자산으로 만들어 놓고 이를 체계적으로 재사용 할 수 있도록 지원하기 위한 프레임웍 역할을 한다. 현재 많은 기술들이 프로덕트 라인 공학 관련하여 연구되고 있지만, 그 초점이 소프트웨어 아키텍쳐나 상세 설계 또는 코드에 맞추어져 있다[2]. 소프트웨어 프로덕트 라인 공학에서는 컴포넌트의 공급, 조립뿐만 아니라 조립공정까지 특정 요구나 변화에 신속히 적응할 수 있도록 관리하는 것이 중요한데, 이는 요구사항 분석 단계에서부터 이루어져야 한다. 소프트웨어 프로덕트 라인 공학에서 요구사항은 전통적인 시스템 개발에서와 마찬가지로 모든 개발의 기초가 되는 부분이며, 다른 핵심 자산의 공통성과 가변성의 성질을 결정짓게 만들 수 있는 기준이 된다. 그러나 요구사항들을 다 반영하기도 전에 변경이 발생하는 수많은 경험을 해 온 것처럼, 올바른 요구사항을 획득하고 이를 분석, 관리한다는 것은 결코 쉬운 일이 아니다. 특히, 여러 개의 시스템을 개발할 때 사용할 요구사항은 공통성과 가변성의 속성을 가지게 된다. 그러므로 계획할 수 있는 변화에는 충분히 안정적이면서, 반면에 예측하지 못하는 변화에 잘 적응하고 개조될 수 있도록 유연성을 지닌 핵심 요구사항을 개발, 관리하기 위한 체계적인 방법이 필요하다. 본 논문에서는 소프트웨어 프로덕트 라인에서 핵심 자산의 하나인 도메인 요구사항을 관리하는 방법에 대하여 제안한다. 이를 통해 도메인 요구사항에 대한 재사용성을 중대시키고 시스템의 목표를 정확히 세우는 데 투자되는 많은 시간과 노력을 감소시켜 준다. 이는 결과적으로 소프트웨어 개발 시간과 비용을 줄이고, 생산성을 향상시키는 등의 장점을 가져다준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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