Yoo, Kwae Hwan;Back, Ju Hyun;Na, Man Gyun;Hur, Seop;Kim, Hyeonmin
Nuclear Engineering and Technology
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v.50
no.4
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pp.562-569
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2018
Recently, human errors have very rarely occurred during power generation at nuclear power plants. For this reason, many countries are conducting research on smart support systems of nuclear power plants. Smart support systems can help with operator decisions in severe accident occurrences. In this study, a smart support system was developed by integrating accident prediction functions from previous research and enhancing their prediction capability. Through this system, operators can predict accident scenarios, accident locations, and accident information in advance. In addition, it is possible to decide on the integrity of instruments and predict the life of instruments. The data were obtained using Modular Accident Analysis Program code to simulate severe accident scenarios for the Optimized Power Reactor 1000. The prediction of the accident scenario, accident location, and accident information was conducted using artificial intelligence methods.
Park, Soyoung;Heo, Gyunyoung;Yoo, YeonJae;Lee, SangIL
Journal of Energy Engineering
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v.25
no.4
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pp.85-92
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2016
Since the power density of the VHTR(Very High Temperature Reactor) is lower, there is less possibility of core melt. VHTR has no risk of explosion caused by hydrogen generation when the loss of coolant accident occurs, which is another advantage. Along with safety benefit, it can be used as a process heat supplier near demand facilities because coolant temperature is very high enough to be used for industrial purpose. In this paper, we designed the primary system using VHTR and the secondary system providing electricity and process heat. Based on that 350 MW thermal reactor proposed by NGNP(Next Generation Nuclear Part), we developed conceptual model that the IHX(Intermediate Heat Exchanger) loop transports 300 MW thermal energy to the secondary system. In addition, we analyzed thermodynamic behavior and performed the efficiency analysis and optimization study depending on major parameters.
Nuclear energy plays a crucial role in energy supply in the 21st century, and more and more Nuclear Power Plants (NPPs) will be in operation to contribute to the development of human society. However, as a typical complex system engineering, the operation and development of NPPs require efficient and stable control methods to ensure the safety and efficiency of nuclear power generation. Reinforcement learning (RL) aims at learning optimal control policies via maximizing discounted long-term rewards. The reward-oriented learning paradigm has witnessed remarkable success in many complex systems, such as wind power systems, electric power systems, coal fire power plants, robotics, etc. In this work, we try to present a systematic review of the applications of RL on these complex systems, from which we believe NPPs can borrow experience and insights. We then conduct a block-by-block investigation on the application scenarios of specific tasks in NPPs and carried out algorithmic research for different situations such as power startup, collaborative control, and emergency handling. Moreover, we discuss the possibilities of further application of RL methods on NPPs and detail the challenges when applying RL methods on NPPs. We hope this work can boost the realization of intelligent NPPs, and contribute to more and more research on how to better integrate RL algorithms into NPPs.
This paper uses research on the Levelized Cost of Electricity (LCOE) in South Korea to conduct a simulation analysis on the impact of nuclear power dependency and usage rates on the social costs of power generation. We compare the $7^{th}$ basic plan for long-term electricity supply and demand, which was designed to increase nuclear power generation, to the $8^{th}$ basic plan for long-term electricity supply and demand that decreased nuclear power generation and increased renewable energy generation in order to estimate changes in social costs and electricity rates according to the power generation mix. Our environmental generation mix simulation results indicate that social costs may increase by 22% within 10 years while direct generation cost and electricity rates based on generation and other production costs may increase by as much as 22% and 18%, respectively. Thus we confirm that the power generation mix from the $8^{th}$ basic plan for long-term electricity supply and demand compared to the $7^{th}$ plan increases social costs of generation, which include environmental external costs.
It has been an essential part for the safety assessment of nuclear power plants to understand various phenomena associated with the molten core-concrete interaction(MCCI) under severe accidents. In this study, the severe accident analysis code MELCOR was used to simulate the MCCI experiments such as SWISS and SURC test series which had been performed in Sandia National Laboratories(SNL). The calculation results were compared with corresponding experimental data such as melt temperature, concrete ablation distance, gas generation rate, and aerosol release rate. Good agreements were observed between MELCOR calculation and experimental data. The melt pool was sustained within the range of high temperature and the concrete ablation occurred continuously. The gas generation and aerosol release were under the influence of melt temperature and overlying water pool, respectively.
More than half of all incidents in large complex technological systems, particularly in nuclear power or aviation industries, were attributable in some way to human erroneous actions. These incidents were largely due to the human engineering deficiencies of man-machine interface (MMI). In nuclear industry, advanced computer-based MMI designs are emerging as part of new reactor designs. The impact of advanced MMI technology on the operator performance, and as a result, on plant safety should be thoroughly evaluated before such technology is actually adopted in nuclear power plants. This paper discusses the applicability of human reliability analysis (HRA) to support the design review process. Both the first-generation and the second-generation HRA methods are considered focusing on a couple of promising HRA methods, i.e., ATHEANA and CREAM, with the potential to assist the design review process.
The growth in global energy demand and the increased recognition of the impacts of carbon dioxide emissions from fossil fuel plants have aroused a renewed interest on nuclear energy. Many countries are looking afresh at building more nuclear power stations to deal with the twin problems of global warming and the need for more generating capacity. Many in the nuclear community are also anticipating a significant growth of new nuclear generation in the coming decades. If there is a nuclear renaissance, will the expansion of nuclear power be compatible with global non-proliferation and security? or will it add to the environmental burden from the large inventory of spent nuclear fuel already produced in existing nuclear power reactors? We learn from past peaceful nuclear activities that significant concerns associated with nuclear proliferation and spent-fuel management have resulted in a decrease in public acceptance for nuclear power in many countries. The terrorist attack in the United States (US) on September 11, 2001 also raised concern for security and worry that nuclear materials may fall into the wrong hands. As we increase the use of nuclear power, we must simultaneously reduce the proliferation, security and environmental risks in managing spent-fuel below where they are today.
Reactor fuel's power distribution plays a vital role in designing the new generation thermionic Space Reactor Power Systems (SRPS). In this paper, the 1/12th SPACE-R's full reactor core was numerically analyzed with two kinds of different axial power distribution, to identify their impacts on thermal-hydraulic and thermoelectric characteristics. In the benchmark study, the maximum error between numerical results and existing data or design values ranged from 0.2 to 2.2%. Four main conclusions were obtained in the numerical analysis: a) The axial power distribution has less impact on coolant temperature. b) Axial power distribution influenced the emitter temperature distribution a lot, when the core power was cosine distributed, the maximum temperature of the emitter was 194 K higher than that of the uniform power distribution. c) Comparing to the cosine axial power distribution, the uniform axial power distribution would make the maximum temperature in each component of the reactor core much lower, reducing the requirements for core fuel material. d) Voltage and current distribution were similar to the axial electrode temperature distribution, and the axial power distribution has little effect on the output power.
Kui Hu;Xubo Ma;Teng Zhang;Xuan Ma;Zifeng Huang;Yixue Chen
Nuclear Engineering and Technology
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v.55
no.8
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pp.2785-2796
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2023
How to generate the precise broad group cross section is important for the fast reactor design. In this study, a fast reactor multi-group cross-section generation code MGGC2.0 are developed in-house for processing ultrafine group MATXS format library. Validation and verification are performed for MGGC2.0 code by applying the benchmarks of ICSBEP handbook, and the results of MGGC2.0 agree well with that of MCNP. The consistent PN method with critical buckling search is in good agreement that condensed with TWODANT flux and flux moment for the inner core and outer core region. For the radial blanket and reflector, two region approximation method has been applied in MGGC2.0 by using collision Probability Method neutron flux solver. The RBEC-M benchmark was used to verify the power distribution calculation, and the relative error of power distribution comparison with the reference are less than 0.8% in the fuel region and the maximum relative error is 5.58% in the reflector region. Therefore, the precise broad cross section can be generated by MGGC2.0 for fast reactor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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