Min Kyu Baek;Insoo Kang;Seongyeon Lee;Yoon Soo Chung;Jae Joon Ahn;Yong Hyun Chung
Nuclear Engineering and Technology
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제56권11호
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pp.4481-4486
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2024
As the use of nuclear and radiation technologies increases, the importance of radiation safety and monitoring increases. In this study, we develop a nuclear facility monitoring system (NFMS) for rapid response to radiation accidents in nuclear material storage facilities; (1) multi-sensor network based on NaI(Tl) detector and FPGA-DAQ system and (2) an artificial neural network (ANN) algorithm for tracking radiation source location. Energy resolution and sensitivity of the detectors were evaluated to accurately track the location of radioactive materials and to identify nuclides using the multi-sensor network. To evaluate the localization accuracy of NFMS, a test storage facility was built and experiments were performed. Localization accuracy was obtained by analyzing the measured counts for each detector using an artificial intelligence (AI) based ANN algorithm, confirming an accuracy of over 99 %. The developed NFMS is expected to contribute to the safe management of radioactive materials in nuclear facilities.
In order to monitor the pipe thinning caused by flow-accelerated corrosion (FAC) that occurs in coolant piping systems, a shear horizontal ultrasonic pitch-catch waveguide technique was developed for accurate pipe wall thickness monitoring. A clamping device for dry coupling contact between the end of the waveguide and pipe surface was designed and fabricated. A computer program for multi-channel on-line monitoring of the pipe thickness at high temperature was also developed. Both a four-channel buffer rod pulse-echo type and a shear horizontal ultrasonic waveguide type for high-temperature thickness monitoring system were successfully installed to the test section of the FAC proof test facility. The overall measurement error can be estimated as ${\pm}10{\mu}m$ during a cycle from room temperature to $200^{\circ}C$.
Park, Se-Moon;Yoon, Bong-Yo;Kim, Dae-Jung;Park, Joo-Wan;Kim, Chang-Lak
Nuclear Engineering and Technology
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제38권6호
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pp.575-584
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2006
As the development of total management systems for sites along with site environmental information is becoming standard, the system known as the Site Information and Total Environmental database management System (SITES) has been developed over the last two years. The first result was a database management system for storing data obtained from facilities, and a site characterization in addition to an environmental assessment of a site. The SITES database is designed to be effective and practical for use with facility management and safety assessment in relation to Geographic Information Systems. SITES is a total management program, which includes its database, its data analysis system required for site characterization, a safety assessment modeling system and an environment monitoring system. It can contribute to the institutional management of the facility and to its safety reassessment. SITES is composed of two main modules: the SITES Database module (SDM) and the Monitoring & Assessment (M&A) module [1]. The M&A module is subdivided into two sub-modules: the Safety Assessment System (SAS) and the Site Environmental Monitoring System (SEMS). SAS controls the data (input and output) from the SITES DB for the site safety assessment, whereas SEMS controls the data obtained from the records of the measuring sensors and facilities. The on-line site and environmental monitoring data is managed in SEMS. The present paper introduces the procedure and function of the M&A modules.
방사성폐기물 처분시설에 대한 주기적인 환경 감시 및 안전성 평가를 위한 부지정보, 시설물정보와 환경정보에 대한 체계적인 데이터베이스 구축을 위하여 부지환경종합관리시스템 (Site Information and Total Environmental database management System: SITES) 개발을 지난 2년간 수행하였다. 1차적으로 개발된 DB 시스템을 SITES ver.1.0 이라 칭하고 후속 개발되는 안전성평가시스템과 부지환경감시시스템을 포함한 시스템을 SITES ver.2.0이라 칭하여 개발하고 있다. 본 논문에서는 SITES내 구성요소 중에서 부지와 환경에 대한 SITES DB 정보와 환경감시정보를 활용하여 실시간 환경감시, 예측 및 자동경보에 활용하기 위하여 개발되는 Site Environmental Monitoring System (SEMS) 모듈에 대한 설계 개념과 내용을 소개하였다.
Engineered barrier test facility is specially designed to demonstrate the performance of engineered barrier system for the near-surface disposal facility under the domestic environmental conditions. Comprehensive measurement systems for the water content, temperature, matric potential are installed within each test cell. In this study, short-term monitoring of the behavior of multi-layered cover system is implemented with artificial rainfall system. The periodic measurement data are collected and analyzed by a dedicated database management system, and provide a basis for performance verification of the disposal cover design.
Comprehensive condition monitoring of large industry systems such as nuclear power plants (NPPs) is essential for safety and maintenance. In this study, we developed novel system-scale diagnostic technology based on deep-learning and IR thermography that can efficiently and cost-effectively classify system conditions using compact Raspberry Pi and IR sensors. This diagnostic technology can identify the presence of an abnormality or accident in whole system, and when an accident occurs, the type of accident and the location of the abnormality can be identified in real-time. For technology development, the experiment for the thermal image measurement and performance validation of major components at each accident condition of NPPs was conducted using a thermal-hydraulic integral effect test facility with compact infrared sensor modules. These thermal images were used for training of deep-learning model, convolutional neural networks (CNN), which is effective for image processing. As a result, a proposed novel diagnostic was developed that can perform diagnosis of components, whole system and accident classification using thermal images. The optimal model was derived based on the modern CNN model and performed prompt and accurate condition monitoring of component and whole system diagnosis, and accident classification. This diagnostic technology is expected to be applied to comprehensive condition monitoring of nuclear power plants for safety.
원자력이용시설에서 유출된 방사성 오염물질은 지표수나 지하수의 유동에 따라 이동할 수 있다. 이 중에 지표수에 의해 이동하는 오염물질은 비교적 감시가 용이하지만, 지하수를 따라 이동하는 오염물질은 대상 매질에서의 지하수흐름에 대한 정보를 알아야 하므로 감시가 매우 어렵다. 그러므로 지하수에 의한 오염물질의 이동을 규명하기 위해서 지질환경의 특성화가 선행되어야 한다. 본 연구에서는 연구부지에 건설된 가상의 원자력이용시설에 대한 감시공의 위치를 결정하고, 감시공에서의 심도별 감시 구간을 선정하는 방법론을 제안하였다. 감시공의 위치를 결정하기 위해 지하수유동 모델링을 수행하였고, 그 결과 지하수 흐름의 하류 지역에 감시공의 위치를 선정하였으며, 감시공에서 수행한 현장조사 결과를 바탕으로 비교적 지하수의 흐름이 빠른 구간을 대상으로 감시 구간을 선정하였다. 본 연구를 통해 개발된 모니터링 방법론은 국내 원자력 발전소를 포함한 원자력이용시설 뿐만 아니라, 유류비축시설의 오염물질, 농업 관련 지하수 오염의 감시 등 다양한 분야에서 잠재적으로 지하수에 유입될 수 있는 오염물질을 조기 감시하는 데에 활용할 수 있을 것이다.
The paper notes that the most common way of handling spent nuclear fuel (SNF) of power reactors is its temporary long-term dry storage. At the same time, the operation of the dry spent fuel storage facilities almost never use the modern capabilities of information systems in safety control and collecting information for the next studies under implementation of aging management programs. The author proposes a structure of an information system that can be implemented in a dry spent fuel storage facility with ventilated storage containers. To control the thermal component of spent fuel storage safety, a database structure has been developed, which contains 5 tables. An algorithm for monitoring the thermal state of spent fuel was created for the proposed information system, which is based on the comparison of measured and forecast values of the safety criterion, in which the level of heating the ventilation air temperature was chosen. Predictive values of the safety criterion are obtained on the basis of previously published studies. The proposed algorithm is an implementation of the information function of the system. The proposed information system can be used for effective thermal monitoring and collecting information for the next studies under the implementation of aging management programs for spent fuel storage equipment, permanent control of spent fuel storage safety, staff training, etc.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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