Large amounts of sludge produced by paper mill industries represent one of the most serious environmental problems in the world. Recently, beekeepers living in the neighborhood of the paper mill in Hwasan County, Youngcheon city, GB, Korea, became alarmed that honey bee colonies were dying off suddenly across the neighborhood. A preliminary study was conducted to evaluate the toxicity (oral, fumigation, repellent) of recycled solid paper mill sludge (SPMS) and leachate paper mill sludge (LPMS) to honey bee workers under laboratory conditions, and to analyze the volatile organic compounds(VOC). The SPMS and LPMS were separately subjected to a liquid-liquid extraction (LLE) at three temperatures to extract VOC(highest VOC yields: 1.52% SPMS and 0.34% LPMS). A total of 70 chemicals were detected in the VOC of paper mill sludges, of which 49 and 21 volatile organic compounds from SPMS and LPMS, respectively. The SPMS was dominated by high degree presence of stanols (saturated sterols), such as cholestanol, cholestan-3-ol and also saturated hydrocarbons. However, LPMS was characterized by the absence of sterols. Both SPMS and LPMS showed an influence on the olfactory behavior of honey bee on Y-tube assay, with repulsion rates of 72 and 68%, respectively. Both SPMS and LPMS at concentration of 100mg/mL caused higher honey bee oral mortality than the untreated controls at 48, 72, 96 and 120 hours after treatment(highest oral mortality at 120 hr: 85.74%(SPMS); 93.51 % (LPMS)). A similar pattern was observed when honey bees were tested to fumigant toxicity. Both SPMS and LPMS caused significant higher mortality than the untreated control 24 hour after the exposure (highest fumigation mortality at 120 hr: 69.4% (SPMS); 56.8% (LPMS)). These preliminary results indicated that paper mill sludge could be partly responsible for sudden death and disappearance of honey bees, especially in hot humid summer days. With climate change, the risk of environmental chemical exposure to honey bee would pose greater attention.
Loose Parts Monitoring System(LPMS) monitors loosened or detached parts and foreign parts inside the pressure boundary of a reactor coolant system (RCS). It is difficult to discriminate valid signal from LPMS alarms at full power since the signal pattern by thermal shocks and structure friction are similar to those by loose metal impacts. In addition, It is more difficult to discriminate the impact signals induced by the rod driving, sensor hard-line movement and loosened component since they have similar frequency characteristics with valid signals. This paper classifies the signal patterns by analyzing actual LPMS signal captured during nuclear power plant operation.
원전내 금속파편들을 조기에 탐지하기 위한 금속파편 감시계통(LPMS : Loose Parts Monitoring System)은 원전의 안전성 및 신뢰도 확보를 위하여 중요한 부분으로서, 대부분의 국내 원전들에서 설치 운영중이거나 운영예정이다. 하지만 이들 LPMS들은 외국에서 개발된 것들로서 고가이며 기술이전이 이루어지지 않아 기술종속의 우려와 함께 효과적인 금속파편 진단에 많은 어려움을 지닌다. 따라서 본 논문의 주된 목적은 고해상도를 가지며 분석방법이 간단한 효율적인 금속파편 위치평가를 위한 알고리즘을 제안, 실현하므로써, 빈전문적인 운전자도 컴퓨터를 사용한 간단한 조작을 통하여 정확하고 신속한 금속파편 진단을 수행할 수 있도록 하는 것이다. 본 논문에서 제안한 수정된 원교차법을 이용하여 작성된 금속파편 위치평가 프로그램을 이용하여 실제 원전상황을 고려한 모의실험을 실시한 결과, 제안된 평가기법이 약 3.4% 정도 오차를 가지는 우수한 위치평가를 수행함을 알 수 있었다.
Loose parts monitoring system(LPMS) is one of the important monitoring systems for the safe and efficient operation of the nuclear reactor, since it is LPMS that can early detect loose parts which may cause a significant damage in facilities or components of the plant. Nuclear power plants in Korea have recently experienced several loose part alarms due to the metallic impact and it is expected that the frequency of the loose part will be increased along the aging of the plants. In this paper, the status of loose parts monitoring technologies and facilities in Korean nuclear power plants is presented for the establishment of LPMS installation plan in some nuclear reactors which are not yet equipped with LPMS. Sensor specification, location and mounting method for loose parts monitoring were reviewed. As a result, the location and the mounting method of the properly chosen sensor was recommended. Data acquisition algorithms and discriminating rules of loose part impact signals were also reviewed. Actual alarm cases occurred by true impact signal and false impact signal were stated here.
각 원자력 발전소에서는 정밀성, 안전성을 확인하는 검사의 중요성을 인식하여 LPMS(Loose Part Monitoring System)을 사용하여 사고 징후를 조기에 감지하여 이에 대한 예방조치를 가능케 함으로써 설계기준 사고 발생을 사전에 방지할 수 있게 한다. 또한 이 기술은 신호 측정 및 분석 등의 기반기술 개발을 통하여 건전성 감시 기술의 신뢰성을 향상 시키고 있다. LPMS(Loose Part Monitoring System)기술은 재료, 기기, 구조물 등의 성질과 내부조직을 변화시키거나 파괴하지 않고, 배관내부에 흐르는 금속 파편들을 찾아내어 정밀성, 안전성, 신뢰성을 확보하기 위하여 검사기술이 적용되고 있다. 그러나 이 방법은 배관내의 이물질의 충격이 발생해야 감지가 가능하고, 이물질의 모양이나 사이즈를 확인하기에는 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 배관외부에서 자기장을 인가하여, 배관내의 이물질에 변화하는 자기장을 홀센서로 측정하여 기존의 LPMS 방식을 보완하는 시스템을 개발하기 위해, 배관에 필요한 자기장 발생장치를 설계하고, 이물질을 검출하기 위한 검출 감도향상에 대해 연구하였다.
The LPMS (Loose Part Monitoring Systems) are used widely for detecting the impact position in the nuclear reactor. There are some major methods to detect impact position in LPMS such as the triangular method, the rectangular method, the circular intersection method and so on. The time difference of these methods are calculated using S0-mode and A0-mode waves of each sensor. In this paper, we propose a method to detect impact position using the enveloped waves of acquired signals. The result of this paper show that the position detecting accuracy and reducing the processing time are proposed method is improved than traditional methods.
The Nuclear Steam Supply System(NSSS) is designed to provide an integrated approach that includes areas of monitoring relevant to the integrity of the NSSS. LPMS is designed to function as an alarm system by providing sensor channel alarms for the associated subsystems. LPMS is equipped to provide analysis tools for new alarm events, historical events and for historical periodically stored channel data (e.g. waveforms) for most channels. This paper is intended to introduce the diagnosis principle and abnormal symptom of loose parts monitoring system as a monitoring tool in Nuclear Steam Supply System. And also, we are going to introduce signal analysis program in order to perform the actual diagnosis in power plants.
본 논문에서는 원자로의 몸통부위와 상,하부 헤드에 존재하는 금속파편에 의한 충격위치 예측을 위한 알고리즘에 금속파편의 질량을 동시에 판별하는 프로그램을 접목시켜 금속파편의 충격위치와 질량을 동시에 판별할 수 있는 통합 환경 LPMS(loose parts monitoring system)에 관한 연구를 수행하였다. 또한 모의실험을 통하여 본 연구에서 제안된 통합 환경 LPMS 알고리즘이 금속파편의 위치와 질량 예측을 함에 있어서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
Kim, Jung-Soo;Hwang, In-Koo;Kim, Jung-Tak;Moon, Byung-Soo;Lyou, Joon
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제2권2호
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pp.95-99
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2002
The Loose Part Monitoring System(LPMS) has been designed to detect. locate and evaluate detached or loosened parts and foreign objects in the reactor coolant system. In this paper, at first, we presents an application of the back propagation neural network. At the preprocessing step, the moving window average filter is adopted to reject the reject the low frequency background noise components. And then, extracting the acoustic signature such as Starting point of impact signal. Rising time. Half period. and Global time, they are used as the inputs to neural network . Secondly, we applied the neural network algorithm to LPMS in order to estimate the mass of loose parts. We trained the impact test data of YGN3 using the backpropagation method. The input parameter for training is Rising clime. Half Period amplitude. The result shored that the neural network would be applied to LPMS. Also, applying the neural network to thin practical false alarm data during startup and impact test signal at nuclear power plant, the false alarms are reduced effectively.
이 논문에서는 신경회로망을 이용한 원전 금속파편 시스템에 적용하여 진단 가능성을 제시한다. 첫 번째로, 오경보 감소에 대해 역전파 신경망을 적용하여 오경보 감소에 대한 가능성을 제시하였다. 즉, 전처리 단계에서 이동 평균 필터를 적용하여 저주파수인 배경잡음을 소거하였으며, 충격신호의 시작시간, 상승시간, 반주기, 전체시간을 신경망의 입력 값으로 사용하였다 발전소 운전가동시의 오경보 및 충격시험시의 신호를 적용한 결과 오경보가 1/4 이내로 줄어드는 유용한 결과를 보임을 알 수 있었다. 두 번째로 신경회로망 이론을 금속파편 진단(질량추정)에 적용하여 진단 가능성을 제시하였다. 신경회로망에서 사용된 알고리즘은 역전파 알고리즘(Back Propagation Network)을 사용하였으며, 세 가지의 입력변수(Rising Time, Half Period, Maximum amplitude)를 이용하였다. 영광 3호기 시운전시 강구의 충격 데이터로 미리 학습을 시킨 후 실제 금속파편 신호와 비교/분석하여 질량값을 추정하였다. 분석한 결과 비교적 만족할 만한 결과를 얻어 금속파편 진단에 신경회로망의 적용이 가능할 것으로 판단하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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