Noori-Kalkhoran, Omid;Shirani, Amir Saied;Ahangari, Rohollah
Nuclear Engineering and Technology
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v.48
no.5
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pp.1140-1153
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2016
Since the inception of nuclear power as a commercial energy source, safety has been recognized as a prime consideration in the design, construction, operation, maintenance, and decommissioning of nuclear power plants. The release of radioactivity to the environment requires the failure of multiple safety systems and the breach of three physical barriers: fuel cladding, the reactor cooling system, and containment. In this study, nuclear reactor containment pressurization has been modeled in a large break-loss of coolant accident (LB-LOCA) by programming single-cell and multicell models in MATLAB. First, containment has been considered as a control volume (single-cell model). In addition, spray operation has been added to this model. In the second step, the single-cell model has been developed into a multicell model to consider the effects of the nodalization and spatial location of cells in the containment pressurization in comparison with the single-cell model. In the third step, the accident has been simulated using the CONTAIN 2.0 code. Finally, Bushehr nuclear power plant (BNPP) containment has been considered as a case study. The results of BNPP containment pressurization due to LB-LOCA have been compared between models, final safety analysis report, and CONTAIN code's results.
No, Young-Gyu;Kim, Ju-Hyun;Na, Man-Gyun;Lim, Dong-Hyuk;Ahn, Kwang-Il
Nuclear Engineering and Technology
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v.44
no.4
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pp.393-404
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2012
After the Fukushima nuclear accident in 2011, there has been increasing concern regarding severe accidents in nuclear facilities. Severe accident scenarios are difficult for operators to monitor and identify. Therefore, accurate prediction of a severe accident is important in order to manage it appropriately in the unfavorable conditions. In this study, artificial intelligence (AI) techniques, such as support vector classification (SVC), probabilistic neural network (PNN), group method of data handling (GMDH), and fuzzy neural network (FNN), were used to monitor the major transient scenarios of a severe accident caused by three different initiating events, the hot-leg loss of coolant accident (LOCA), the cold-leg LOCA, and the steam generator tube rupture in pressurized water reactors (PWRs). The SVC and PNN models were used for the event classification. The GMDH and FNN models were employed to accurately predict the important timing representing severe accident scenarios. In addition, in order to verify the proposed algorithm, data from a number of numerical simulations were required in order to train the AI techniques due to the shortage of real LOCA data. The data was acquired by performing simulations using the MAAP4 code. The prediction accuracy of the three types of initiating events was sufficiently high to predict severe accident scenarios. Therefore, the AI techniques can be applied successfully in the identification and monitoring of severe accident scenarios in real PWRs.
When a cold HPSI (High Pressure Safety Injection) fluid associated with an design basis accident, such as LOCA (Loss of Coolant Accident), enters the cold legs of a stagnated primary coolant loop, thermal stratification phenomena will arise due to incomplete mixing. If the stratified flow enters a reactor pressure vessel downcomer, severe thermal stresses are created in a radiation embrittled vessel wall by local overcooling. Previous thermal-mixing analyses have assumed that the thermal stratification phenomena generated in stagnated loop of a partially stagnated coolant loop are neutralized in the vessel downcomer by strong flow from unstagnated loop. On the basis of these reasons, this paper presents the thermal-mixing analysis results in order to identify the fact that the cold plume generated in the vessel downcomer due to the thermal stratification phenomena of the stagnated loop is affected by the strong flow of the unstagnated loop.
Single-tube burst tests on hydrogenated Zircaloy-4 nuclear fuel cladding under simulated loss-of-coolant accident are conducted to evaluate the impact of hydrogen on burst parameters. The heating rate and initial pressure are varied from 5 K/s to 150 K/s and 5 bar-80 bar, respectively. The hydrogen concentration in the cladding is in the range of 0-2000 wppm. Burst stress is lower for hydrogenated cladding in α-phase. A significant loss of ductility is observed in α-phase and lower α + β-phase for hydrogenated cladding. However, the burst strain is higher for hydrogenated cladding in β-phase. There is a sigmoidal dependency of rupture area with initial stress and rupture area is larger for hydrogenated cladding. A novel burst stress correlation for hydrogenated Zircaloy-4 cladding has been proposed.
Elena Redondo-Valero;Cesar Queral;Kevin Fernandez-Cosials;Victor Hugo Sanchez-Espinoza
Nuclear Engineering and Technology
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v.55
no.2
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pp.623-639
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2023
The specific configuration of the safety systems in VVER-1000/V320 reactors allows a comprehensive study of the Loss of Coolant Accident (LOCA). In the present paper, a verification of the success criteria of the event trees headers for the medium and large break LOCA sequences is conducted. A detailed TRACEV5P5 thermal-hydraulic model of the reactor has been developed, including all safety systems. When analyzing the results of all sequences, some conservatism is observed in certain specific configurations as the success criterion of some headers is not consistent with the classic PSA level 1. Therefore, new proposals for the LOCA event trees are performed based on a reconfiguration of LOCA break ranges and the use of the expanded event trees approach.
An experiment using the $Prim{\ddot{a}}rkreisl{\ddot{a}}ufe$ Versuchsanlage (PKL) was performed for the OECD/NEA PKL-3 Project as a counterpart to a previous test with the large-scale test facility (LSTF) on a cold leg smallbreak loss-of-coolant accident with an accident management (AM) measure in a pressurized water reactor. Concerning the AM measure, the rate of steam generator (SG) secondary-side depressurization was controlled to achieve a primary depressurization rate of 200 K/h as a common test condition; however, the onset timings of the SG depressurization were different from each other. In both tests, rapid recovery started in the core collapsed liquid level after loop seal clearing, which caused whole core quench. Some discrepancies appeared between the LSTF and PKL test results for the core collapsed liquid level, the cladding surface temperature, and the primary pressure. The RELAP5/MOD3.3 code predicted the overall trends of the major thermal-hydraulic responses observed in the LSTF test well, and indicated a remaining problem in the prediction of primary coolant distribution. Results of uncertainty analysis for the LSTF test clarified the influences of the combination of multiple uncertain parameters on peak cladding temperature within the defined uncertain ranges.
Park, Ji Hun;An, Ye Ji;Yoo, Kwae Hwan;Na, Man Gyun
Nuclear Engineering and Technology
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v.53
no.8
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pp.2547-2555
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2021
The frequency of reactor coolant leakage is expected to increase over the lifetime of a nuclear power plant owing to degradation mechanisms, such as flow-acceleration corrosion and stress corrosion cracking. When loss of coolant accidents (LOCAs) occur, several parameters change rapidly depending on the size and location of the cracks. In this study, leak flow during LOCAs is predicted using a deep fuzzy neural network (DFNN) model. The DFNN model is based on fuzzy neural network (FNN) modules and has a structure where the FNN modules are sequentially connected. Because the DFNN model is based on the FNN modules, the performance factors are the number of FNN modules and the parameters of the FNN module. These parameters are determined by a least-squares method combined with a genetic algorithm; the number of FNN modules is determined automatically by cross checking a fitness function using the verification dataset output to prevent an overfitting problem. To acquire the data of LOCAs, an optimized power reactor-1000 was simulated using a modular accident analysis program code. The predicted results of the DFNN model are found to be superior to those predicted in previous works. The leak flow prediction results obtained in this study will be useful to check the core integrity in nuclear power plant during LOCAs. This information is also expected to reduce the workload of the operators.
Kim, Jun Hwan;Lee, Myoung Ho;Choi, Byoung Kwon;Jeong, Yong Hwan
Journal of the Korean Society for Heat Treatment
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v.18
no.2
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pp.112-118
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2005
Study was focused on the effect of the cooling rate on the embrittlement behavior of Zircaloy-4 cladding simulated Loss Of Coolant Accident (LOCA) environment. Claddings were oxidized at given temperature and given time followed by various water quenching in the range of $0.6^{\circ}C$ and $100^{\circ}C$ per second. Cladding failed after water quenching above the threshold oxidation. Threshold oxidation was decreased as the cooling rate increased, which is due to the matensite structure formed during fast cooling rate.
Park, Han-Rim;Ban, Chang-Hwan;Jeong, Jae-Hoon;Hwang, Sun-Tack;Chang, Byong-Hoon
Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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1996.11a
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pp.328-333
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1996
Boric acid concentrations of the refueling water storage tank (RWST) and the accumulators for Ulchin 1&2 (UCN 1&2) are increased to meet the post loss of coolant accident (post-LOCA) shutdown requirement for the extended fuel cycles from 12 months to 18 months. To maintain long term cooling (LTC) capability following a LOCA, the switchover tine is examined using BORON code to prevent the boron precipitation in the reactor core with the increased boron concentrations. The analysis results show that, at 8 hours after the initiation of LOCA. the emergency core noting system (ECCS) should be manually realigned to the simultaneous recirculation mode from the cold leg recirculation mode.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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