G-class 시멘트는 지열발전소 가동 시에 지열정에서 고온의 지열수나 증기를 심부에서 지표면까지 이동시키는 케이싱을 보호하는 시멘팅 재료로서 이용된다. 지열정을 통한 원활한 지열발전을 위해서는 시멘팅 재료의 물리적 특성들이 만족되어야 한다. 본 연구에서는 G-class 시멘트를 지열정 시멘팅 재료로서의 중요한 물리적 특성인 유동성, 일축압축강도, 열전도도, free fluid 함유율(Free fluid content) 등을 평가하기 위해, 다양한 물/시멘트 비 조건에서 실내실험을 수행하였다. G-class 시멘트에 대한 물리적 특성 평가를 통해 다음과 같은 결론을 도출하였다. (1) G-class 시멘트의 유동성은 소량의 응고지연제(retarder)를 첨가하여 증가 시킬 수 있다. (2) 유동성 확보를 위해 물/시멘트 비를 높일 경우, 일축압축강도가 감소하여 지열정의 구조적 문제를 야기할 수 있다. (3) G-class 시멘트의 열전도도는 지열정 가동 시에 지열정에서 외부 지반으로의 열손실이 거의 없을 정도로 낮게 평가되었다. (4) G-class 시멘트를 시멘팅 재료로 이용할 경우, 블리딩(bleeding) 가능성은 매우 낮은 것으로 판단된다. (5) 페놀프탈레인 지시약은 지열정 시공시 지표면에서 시추용 이수와 G-class 시멘트를 구분하기 위해 적합할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 화력발전소의 재열기 내에 과열증기가 이상 고온이 될 때 과열증기를 냉각하는 과열증기 냉각기의 온도 안전성에 대하여 열전달 해석을 통해 진단하였다. 과열증기 냉각기 내부에 냉각을 위해 액체상태의 냉각수가 밀폐 공간 내에 존재한다. 이곳은 고온의 과열증기에 노출되어 있는 부분으로 가열에 의해 비등이 발생하면 내부 압력이 상승하여 냉각기가 견딜 수 있는 허용 압력 이상으로 되게 된다. 이렇게 되면 냉각기가 파손되거나 냉각수가 역류가 일어나서 안전하지 않게 된다. 본 연구에서는 이의 진단을 위해 냉각기의 형상을 합리적으로 단순화 하고 단열재 여부, 내부 냉각수의 자연대류 유동 고려 여부 등으로 구분하여 4 가지 경우의 열전달 해석을 수행 하였다. 냉각기 내부에 있는 액체 상태의 냉각수에 대하여 자연대류 유동을 고려하지 않는 경우는 온도 상승과 이에 따른 압력 상승으로 안전하지 않은 것으로 나타났다. 그러나 실제 현상인 냉각수의 자연대류 유동을 고려하고 단열재를 사용한 경우에는 냉각수의 자연대류 유동에 따른 고온 영역에서 저온 영역으로 활발한 열전달이 발생하여 냉각수가 허용온도와 허용압력 이하에서 운전되고 있음을 알았고 이에 따라 과열증기 냉각기는 안전하다는 것을 판단할 수 있었다.
Nuclear emergency preparedness and response is an essential part to ensure the safety of nuclear power plant (NPP). Key support technologies of nuclear emergency decision-making usually consist of accident diagnosis, source term estimation, accident consequence assessment, and protective action recommendation. Source term estimation is almost the most difficult part among them. For example, bad communication, incomplete information, as well as complicated accident scenario make it hard to determine the reactor status and estimate the source term timely in the Fukushima accident. Subsequently, it leads to the hard decision on how to take appropriate emergency response actions. Hence, this paper aims to develop a method for rapid source term estimation to support nuclear emergency decision making in pressurized water reactor NPP. The method aims to make our knowledge on NPP provide better support nuclear emergency. Firstly, this paper studies how to build a Bayesian network model for the NPP based on professional knowledge and engineering knowledge. This paper presents a method transforming the PRA model (event trees and fault trees) into a corresponding Bayesian network model. To solve the problem that some physical phenomena which are modeled as pivotal events in level 2 PRA, cannot find sensors associated directly with their occurrence, a weighted assignment approach based on expert assessment is proposed in this paper. Secondly, the monitoring data of NPP are provided to the Bayesian network model, the real-time status of pivotal events and initiating events can be determined based on the junction tree algorithm. Thirdly, since PRA knowledge can link the accident sequences to the possible release categories, the proposed method is capable to find the most likely release category for the candidate accidents scenarios, namely the source term. The probabilities of possible accident sequences and the source term are calculated. Finally, the prototype software is checked against several sets of accident scenario data which are generated by the simulator of AP1000-NPP, including large loss of coolant accident, loss of main feedwater, main steam line break, and steam generator tube rupture. The results show that the proposed method for rapid source term estimation under nuclear emergency decision making is promising.
심각한 사고를 초래하는 석유화학 플랜트의 가스 누출 여부와 위치를 실시간으로 탐지하기 위하여 주변의 여러 기계소음 등으로부터 비정상적 누출 음향을 분리할 수 있는 기법을 제시하였다. LMS 알고리즘을 이용하여 FIR구조의 적응필터와 누출 탐지용 상호상관함수를 이용하여, LABVIEW를 통하여 누출예측프로그램을 개발하였고 직접 제작한 장비를 이용하여 잔향실에서 실험을 수행하였다. 홀 사이즈, 압력, 거리, 주파수를 인자로 하여 비정상적 누출소음에 대한 실험에서 얻어진 데이터를 분석한 결과, 암소음은 1kHz 대역 이하에서 주로 발생하고 누출에 의한 소음신호는 고주파 대역, 특히 16kHz의 대역에서 가장 잘 발생한다는 것을 알게 되었다. 이런 음향기법의 가능성을 확인하기 위해서 실제로 정유공장에서 소음을 측정한 결과, 펌프와 압축기에서의 소음신호가 각각 2kHz, 4.5kHz로 측정됨으로써 주변 환경 소음과 누출음이 구별 가능하고 누출 위치(거리)의 탐지가 가능함을 밝혔다.
석탄하역기는 화력발전소의 주 원료인 석탄을 체인 버킷을 구동하여 선박으로부터 컨베이어 벨트로 하역하는 장비이다. 그러나 국내에서는 석탄하역기의 하역위치에 따라 붐 각도를 제어하는 유압시스템인 붐 호이스팅 실린더에 대한 연구가 이루어지지 않아, 전량 수입하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 두꺼운 실린더에서 접촉면압의 이론 값을 FEM 을 수행하여 얻은 결과 값과 비교하여 접촉면압 해석기법의 타당성을 확립하였고, 이를 통하여 브이 실을 갖는 붐 호이스팅 실린더에서 작동유의 누설 여부 판단과 접촉면압을 최대로 갖는 브이 실 형상을 설계하였다. 또한, 실린더의 스트로크에 따른 구동시뮬레이션을 수행하였고, 최대 출력 상태에서의 붐 호이스팅 실런더의 구조 안전성을 검증하였다.
유동가속부식에 의해 배관이 파손된 500 MW급 A 복합발전소 배열회수보일러 저압증기발생기 배관을 모델로 삼아 배관급수 내의 용존산소 부족이 유동가속부식의 주요 원인임을 도출하고 용존산소를 증가시키기 위해 적용된 하이드라이진 차단 수처리에 대한 적용효과를 분석하였다. 수처리 적용 1년 후 급수의 용존산소는 0.15 ppb에서 3~5 ppb로 상승되고, 산화환원전위도 -245 mV에서 170 mV로 산화성으로 상승되었다. 또한 유동가속부식에 의한 부식생성물인 철분함유량은 18.5 ppb에서 5~7 ppb로 감소되었다. 따라서 하이드라이진 차단 수처리로 급수의 용존산소가 증가되며 유동가속부식에 의한 배관의 부식생성물인 철분함유량이 감소됨을 확인하였다.
The most common pipe wall thinning degradation mechanisms that can occur in the steam and feedwater systems are FAC (Flow Acceleration Corrosion), cavitation, flashing, and LDIE (Liquid Droplet Impingement Erosion). Among those degradation mechanisms, FAC has been investigated by many laboratories and industries. Cavitation and flashing are also protected on the piping design phase. LDIE has mainly investigated in aviation industry and turbine blade manufactures. On the other hand, LDIE has been little studied in NPP (Nuclear Power Plant) industry. This paper presents the development of prediction system for pipe wall thinning caused by LDIE in terms of erosion rate based on air-water ratio and material. Experiment is conducted in 3 cases of air-water ratio 0.79, 1.00, and 1.72 using the three types of the materials of A106B, SS400, and A6061. The main control parameter is the air-water ratio which is defined as the volumetric ratio of water to air (0.79, 1.00, 1.72). The experiments were performed for 15 days, and the surface morphology and hardness of the materials were examined for every 5 days. Since the spraying velocity (v) of liquid droplets and their contact area ($A_c$) on specimens are changed according to the air-water ratio, we analyzed the behavior of LDIE for the materials. Finally, the prediction equations(i.e. erosion rate) for LDIE of the materials were determined in the range of the air-water ratio from 0 to 2%.
본 연구에서는 초음파현미경의 동작주파수 변화에 따라서 획득한 영상의 조합을 통하여 얻어진 영상들에 관하여 연구하였다. 고체내부의 영상을 복원하는 경우, 얻어진 영상들은 표면이 상태가 중첩되어 나타나게 된다. 이 경우 위상체 영상들은 내부 영상의 콘트라스트 개선에 활용되어 질 수 있다. 실험에서는 두가지 종류의 시편이 사용되었다. 첫째는 NPP내부에서 스팀 발생장치의 주 파이프의 매질측면에 1/4T, 1/2T, 3/4T의 홀 결함을 갖는 기준 블록이고 다른 시편은 직경이 1-2mm인 반구형태의 시편이다. 실험결과 기본의 영상처리 방법에 비하여 결함 형태에 대한 콘트라스트가 2배 정도의 향상을 보였다. 실험을 위하여 반사신호의 진폭과 위상을 동시에 획득할 수 있는 쿼드러춰 검출기를 사용한 초음파현미경 시스템을 구성하였다. 앞으로는 진폭과 위상영상의 재구성 방법과 결함영상의 콘트라스트를 개선시키기 위한 방법이 계속 연구되어져야겠다.
In this study, for a high-pressure turbine (HPT) of 800 MW class supercritical thermal-power plant, considering aerodynamic cross-coupling, we performed a rotordynamic logarithmic decrement (LogDec) stability analysis with various tilting pad journal bearing (TPJB) designs, which several steam turbine OEMs (original equipment manufacturers) currently apply in their supercritical and ultra-supercritical HPTs. We considered the following TPJB designs: 6-Pad load on pad (LOP)/load between pad (LBP), 5-Pad LOP/LBP, Hybrid 3-Pad LOP (lower 3-Pad tilting and upper 1-Pad fixed), and 5-Pad LBPs with the design variables of offset and preload. We used the API Level-I method for a LogDec stability analysis. Following results are summarized only in a standpoint of LogDec stability. The Hybrid 3-Pad LOP TPJBs most excellently outperform all the other TPJBs over nearly a full range of cross-coupled stiffness. In a high range of cross-coupled stiffness, both the 6-Pad LOP and 5-Pad LOP TPJBs may be recommended as a practical conservative bearing design approach for enhancing a rotordynamic stability of the HPT. As expected, in a high range of cross-coupled stiffness, the 6-Pad LBP TPJBs exhibit a better performance than the 5-Pad LBP TPJBs. However, contrary to one's expectation, notably, the 5-Pad LOP TPJBs exhibit a slightly better performance than the 6-Pad LOP TPJBs. Furthermore, we do not recommend any TPJB design efforts of either increasing a pad offset from 0.5 or a pad preload from 0 for the HPT in a standpoint of stability.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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