Among those tests performed during the Yonggwang Nuclear Power Plant Units 3 and 4 (YGN 3&4) Power Ascension Test period, the Loss of a Main Feedwater Pump test at l00% power is one of the major test which characterize the capability of YGN 3&4. In this event, one of the two normally operating main feedwater pumps is tripped resulting in a 50% reduction in the feedwater flow. Unless the NSSS and Turbine/Generator control systems actuate properly, the reactor will be tripped on low SG water level or high pressurizer pressure. The test performed at Unit 3 was successful by meeting all acceptance criteria, and the plant was stabilized at a reduced power level without reactor trip. The measured test data for the major plant parameters are compared with the predictions made by the KISPAC computer code, an updated best-estimate plant performance analysis code, to verify and validate its applicability. The comparison results showed good agreement in the magnitude as well as the trends of the major plant parameters. Therefore, the KISPAC code can be utilized for the best-estimate nuclear power plant design and simulation tool after a further verification using other plant test data.
Reactor vessel internals comprehensive vibration assessment program(RVI CVAP) is one of the necessary tests to ensure the safety of nuclear power plants. RVI CVAP of U.S. nuclear regulatory commission regulatory guide 1.20(U.S. NRC R.G. 1.20) consists of the analysis, measurement and inspection. One of the core technologies of the measurement program for RVI CVAP is to select suitable sensors because the measurement is conducted during the critical path of the construction period of nuclear power plants. Therefore, we analyzed RVI thermal-hydraulic and structure design data of Palo Verde nuclear power plant(U.S.), Yonggwang nuclear power plant(Korea) and APR1400 and researched measuring sensors used in them; moreover, we investigated sensors used for measurement of RVI CVAP for the last 20 years throughout the world. Based on these results, we selected suitable measuring sensors for RVI CVAP in advanced power reactor 1400(APR1400).
Park, Seong-Soo;Park, Jin-Kyun;Hong, Jin-Hyuk;Chang, Soon-Heung;Kim, Han-Gon
한국원자력학회:학술대회논문집
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한국원자력학회 1995년도 추계학술발표회논문집(1)
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pp.191-196
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1995
The intelligent human-machine interface (HMI) has been developed to enhance the safety and availability of a nuclear power plant by improving operational reliability The key elements of the HMI are the large display panels which present synopsis of the plant status and the compact, digital work stations for the primary operator control and monitoring functions. The work station consists of four consoles such as a dynamic alarm console (DAC), a system information console (SIC), a computerized operating-procedure console (COC), and a safety related information console (SRIC). The DAC provides clean alarm pictures, in which information overlapping is excluded and alarm impacts are discriminated, for quick situation awareness. The SIC covers a normal operation by offering all necessary plant information and control functions. In addition, it is closely linked with the DAC and the COC to automatically display related system information under the request of these consoles. The COC aids the operator with proper emergency operation guidelines so as to shutdown the plant safely, and it also reduces his physical/mental burden by automating the operating procedures. The SRIC continuously displays safety related information to allow the operator to assess the plant status focusing on plant safety. The proposed HMI has been validated and demonstrated with on-line data obtained from the full-scope simulator for Yonggwang Units 1,2.
An analysis for Steam Line Break (SLB) events which result in a return-to-power conditions after reactor trip was performed for a postulated Yonggwang Nuclear Power Plant Unit 3 cycle 8. Analysis methodology for post-trip return-to-power SLB is quite different from that of a no return-to-power SLB and is more complicated. Therefore, it is necessary to develop an methodology to analyze the response of the NSSS parameter and the fuel performance for the post-trip return-to-power SLB events. In this analysis, the cases with and without offsite power were simulated by crediting 3-D reactivity feedback effect due to local heatup around stuck CEA and compared with the cases without 3-D reactivity feedback with respect to fuel performance, departure from nucleate boiling ratio (DNBR) and linear heat generation rate (LHGR).
Cross-flow existing in a shell-and-tube steam generator can cause a tube to vibrate. There are four regions subjected to cross-flow in Yonggwang units 3 and 4 (YGN 3 and 4) steam generators, which are of the same design as the steam generators for Palo Verde nuclear power plant Palo Verde units 1 and 2 steam generators have experienced localized oar at the comers of the cold side recirculating fluid inlet regions. A number of design modifications were made to preclude tube failure in specific regions of YGN 3 and 4 steam generators. Therefore, flow induced vibration experiments were done to determine the vibration magnitude of tubes in the economizer tube free lane region. The objective of this experiment is to demonstrate that the tube displacement is less than 0.01 inch rms at 100% of full power flow and to quantify the remaining design margin at 120ft and 140% of full power flow.
Knowing more about the Local Power Density (LPD) at the hottest part of a nuclear reactor core can provide more important information than knowledge of the LPD at any other position. The LPD at the hottest part needs to be estimated accurately in order to prevent the fuel rod from melting in a nuclear reactor. Support Vector Machines (SVMs) have successfully been applied in classification and regression problems. Therefore, in this paper, the power peaking factor, which is defined as the highest LPD to the average power density in a reactor core, was estimated by SVMs which use numerous measured signals of the reactor coolant system. The SVM models were developed by using a training data set and validated by an independent test data set. The SVM models' uncertainty was analyzed by using 100 sampled training data sets and verification data sets. The prediction intervals were very small, which means that the predicted values were very accurate. The predicted values were then applied to the first fuel cycle of the Yonggwang Nuclear Power Plant Unit 3. The root mean squared error was approximately 0.15%, which is accurate enough for use in LPD monitoring and for core protection that uses LPD estimation.
The Westinghouse OT$\Delta$T DNB protection logic heavily restricts the operation region by applying the same logic for a full range of operating pressure in order to maintain its simplicity. In this work, a fuzzy neural network method is used to estimate the DNB protection limit using the measured average temperature and pressure of a reactor core. Fuzzy system parameters are optimized by a hybrid learning method. This algorithm uses a gradient descent algorithm to optimize the antecedent parameters and a least-squares algorithm to solve the consequent parameters. The proposed method is applied to Yonggwang 3&4 nuclear power plants and the proposed method has 5.99 percent larger thermal margin than the conventional OT$\Delta$T trip logic. This simple algorithm provides a good information for the nuclear power plant operation and diagnosis by estimating the DNB protection limit each time step.
The purpose of this paper is to present the results of reengineering of the YGN 3&4 (Yonggwang Nuclear Power Plant, Units 3&4) SDS (Safety Depressurization System) retrofit design and to make recommendations for the improvement in design and design procedure implementing the Systems Engineering (SE) process. YGN 3&4 is a basic model for OPR1000 (the Korean standard 1000 MWe plant). The basic model, herein, represents the reference plant for the OPR1000 development. In the middle of the YGN 3&4 construction, the Korean Nuclear Regulatory Body requested a retrofit of this plant with a means to rapidly depressurize the plant in conformance with a severe accident mitigation requirement. For the reengineering of the SDS in YGN 3&4, V-model and functional and physical architectures have been developed. A SE decision making method has been used for the selection of SDS valves. Finally, recommendations have been made to improve OPR1000 design for the improved operation and enhanced safety.
The local power density should be estimated accurately to prevent fuel rod melting. The local power density at the hottest part of a hot fuel rod, which is described by the power peaking factor, is more important information than the local power density at any other position in a reactor core. Therefore, in this work, the power peaking factor, which is defined as the highest local power density to the average power density in a reactor core, is estimated by fuzzy neural networks using numerous measured signals of the reactor coolant system. The fuzzy neural networks are trained using a training data set and are verified with another test data set. They are then applied to the first fuel cycle of Yonggwang nuclear power plant unit 3. The estimation accuracy of the power peaking factor is 0.45% based on the relative $2_{\sigma}$ error by using the fuzzy neural networks without the in-core neutron flux sensors signals input. A value of 0.23% is obtained with the in-core neutron flux sensors signals, which is sufficiently accurate for use in local power density monitoring.
The deaerator of a power plant is one of feedwater heaters in the secondary system, and it is located above the feedwater pumps. The feedwater pumps take the water from the deaerator storage tank, and the net positive suction head(NSPH) should always be ensured. To secure the sufficient NPSH, the deaerator tank is equipped with the level control system of which level sensors are critical items. And it is necessary to ascertain the sensor state on-line. For this, a model-based fault detection and diagnosis(FDD) is introduced in this study. The dynamic control model is formulated from the relation of input-output flow rates and liquid-level of the deaerator storage tank. Then an adaptive state estimator is designed for the fault detection and diagnosis of sensors. The performance and effectiveness of the proposed FDD scheme are evaluated by applying the operation data of Yonggwang Units 3 & 4.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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