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.
Du, Xingxuan;Ma, Xiaolong;Liu, Junfeng;Wu, Shifa;Wang, Pengfei
Nuclear Engineering and Technology
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v.54
no.8
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pp.2840-2851
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2022
Electric boilers (EBs) are the backup steam source for the auxiliary steam system of high-temperature gas-cooled reactor nuclear power plants. When the plant is in normal operations, the EB is always in hot standby status. However, the current hot standby operation strategy has problems of slow response, high power consumption, and long operation time. To solve these problems, this study focuses on the optimization of hot standby operations for the EB system. First, mathematical models of an electrode immersion EB and its accompanying deaerator were established. Then, a control simulation platform of the EB system was developed in MATLAB/Simulink implementing the established mathematical models and corresponding control systems. Finally, two optimization strategies for the EB hot standby operation were proposed, followed by dynamic simulations of the EB system transient from hot standby to normal operations. The results indicate that the proposed optimization strategies can significantly speed up the transient response of the EB system from hot standby to normal operations and reduce the power consumption in hot standby operations, improving the dynamic performance and economy of the system.
When newcomer countries consider a nuclear power programme, it is recognized that the most important organizations are the Nuclear Energy Programme Implementing Organization (NEPIO), the regulator, and an operating organization. Concerning the number of construction delays these days, one of the essential organizations is an Authorized Inspection Agency (AIA). According to World Nuclear Industry Status Report, all of the reactors under construction in eight out of the thirteen countries have experienced delays. Globally, the Flamanville 3 project and Sanmen Unit 1 are 6.5 years and 5 years late respectively. One of the major reasons of delay is due to inappropriate manufacturing and inspection on safety class components. The recommendations are made to develop such an organization: (i) find existing inspection organizations in relevant industries, (ii) contract with expatriates who have experience on nuclear inspection, (iii) develop a legislative framework to authorize the inspection organization with enforcement, (iv) include a contract clause in the BIS for developing the AIA, (v) hold training programmes from vendor country, (vi) during manufacturing and construction, domestic AIA shall be involved.
Shuang Yi;Sheng Zheng;Senquan Yang;Guangrong Zhou;Junjie He
Nuclear Engineering and Technology
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v.56
no.4
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pp.1284-1295
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2024
Due to increasing operational security demands, digital and intelligent condition monitoring of nuclear power plants is becoming more significant. However, establishing an accurate and effective anomaly detection model is still challenging. This is mainly because of data characteristics of nuclear power data, including the lack of clear class labels combined with frequent interference from outliers and anomalies. In this paper, we introduce a Transformer-based unsupervised model for anomaly detection of nuclear power data, a modified loss function based on the maximum correntropy criterion (MCC) is applied in the model training to improve the robustness. Experimental results on simulation datasets demonstrate that the proposed Trans-MCC model achieves equivalent or superior detection performance to the baseline models, and the use of the MCC loss function is proven can obviously alleviate the negative effect of outliers and anomalies in the training procedure, the F1 score is improved by up to 0.31 compared to Trans-MSE on a specific dataset. Further studies on genuine nuclear power data have verified the model's capability to detect anomalies at an earlier stage, which is significant to condition monitoring.
Seong, Changkyung;Heo, Gyunyoung;Baek, Sejin;Yoon, Ji Woong;Kim, Man Cheol
Nuclear Engineering and Technology
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v.50
no.3
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pp.319-326
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2018
Since the Fukushima Daiichi nuclear disaster, concern and worry about multiunit accidents have been increasing. Korea has a higher urgency to evaluate its site risk because its number of nuclear power plants (NPPs) and population density are higher than those in other countries. Since the 1980s, technical documents have been published on multiunit probabilistic safety assessment (PSA), but the Fukushima accident accelerated research on multiunit PSA. It is therefore necessary to summarize the present situation and draw implications for further research. This article reviews journal and conference papers on multiunit or site risk evaluation published between 2011 and 2016. The contents of the reviewed literature are classified as research status, initiators, and methodologies representing dependencies, and the insights and conclusions are consolidated. As of 2017, the regulatory authority and nuclear power utility have launched a full-scale project to assess multiunit risk in Korea. This article provides comprehensive reference materials on the necessary enabling technology for subsequent studies of multiunit or site risk assessment.
As a typical active equipment, pump machinery is widely used in nuclear power plants. Although the mechanism of pump machinery in nuclear power plants is similar to that of conventional pumps, the safety and reliability requirements of nuclear pumps are higher in complex operating environments. Once there is significant performance degradation or failure, it may cause huge security risks and economic losses. There are many pumps mechanical parameters, and it is very important to explore the correlation between multi-dimensional variables and condition. Therefore, a condition monitoring model based on Deep Denoising Autoencoder (DDAE) is constructed in this paper. This model not only ensures low false positive rate, but also realizes early abnormal monitoring and location. In order to alleviate the influence of parameter time-varying effect on the model in long-term monitoring, this paper combined equidistant sampling strategy and DDAE model to enhance the monitoring efficiency. By using the simulation data of reactor coolant pump and the actual centrifugal pump data, the monitoring and positioning capabilities of the proposed scheme under normal and abnormal conditions were verified. This paper has important reference significance for improving the intelligent operation and maintenance efficiency of nuclear power plants.
This paper describes an hp-angular adaptivity algorithm in the discrete ordinates method for Boltzmann transport applications with strong angular effects. This adaptivity uses discontinuous finite element quadrature sets with different degrees, which updates both angular mesh and the degree of the underlying discontinuous finite element basis functions, allowing different angular local refinement to be applied in space. The regular and goal-based error metrics are considered in this algorithm to locate some regions to be refined. A mapping algorithm derived by moment conservation is developed to pass the angular solution between spatial regions with different quadrature sets. The proposed method is applied to some test problems that demonstrate the ability of this hp-angular adaptivity to resolve complex fluxes with relatively few angular unknowns. Results illustrate that a reduction to approximately 1/50 in quadrature ordinates for a given accuracy compared with uniform angular discretization. This method therefore offers a highly efficient angular adaptivity for investigating difficult particle transport problems.
Journal of the Korean Society of Systems Engineering
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v.15
no.1
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pp.1-8
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2019
Reverse engineering involves examining a system or component so as to comprehend its structure, functionality, and operation. Creation of a system model in reverse engineering can serve several purposes: test generation, change impact analysis, and the creation of a new or modified system. When attempting to reverse engineering a system, often the most readily accessible information is the system description, which does not readily lend itself to use in Model Based System Engineering (MBSE). Therefore, it is necessary to be able to transform this description into a diagram, which clearly depicts the behavior of the system as well as the interaction between components. This study demonstrates how sequence diagrams can be extracted from the systems description. Using MBSE software, the sequence diagrams for the Engineered Safety Features Component Control System (ESF-CCS) of the Nuclear Power Plant are created. Sequence diagrams are chosen because they are a means of representing the systems behavior and the interaction between components. In addition, from these diagrams, the system's functional requirements can be elicited. These diagrams then serve as the baseline of the reverse engineering process and multiple system views are subsequently be created from them, thus speeding up the development process. In addition, the use of MBSE ensures that any additional information obtained from auxiliary sources can then be input into the system model, ensuring data consistency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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