Because of insufficiency of energy resources and pollution of environment, it is necessary to develop alternative energy sources. Nuclear fission energy is used widely for source of electric Power but being restricted due to radioactivity problem. Nuclear fission is highlighted as the new generation of nuclear energy and researched worldwide because of low risk of radiation effect. The representatives of fusion research is China's EAST, KSTAR of Korea and ITER of world. Korea Superconducting Tokamak Advanced Research(KSTAR) project is on progress for the completion in August, 2007. In this study, the research of utility system for KSTAR be carried out. The utility system of KSTAR is consist of water cooling & heating system, $N_2$ gas system, DI water system, service water system and instrument air & auto control system. The progress of KSTAR utility system is under commissioning state after construction completion. The optimal operation scenario will be verified during commissioning and adopted to the KSTAR operation.
Dose optimization for Radioactive Occupational Personal (ROP) is an important subject in nuclear and radiation safety field. The geometric environment of a nuclear facility is complex and the work area is radioactive, so traditional navigation model and radioactive data field cannot form an effective environment model for dose assessment and dose optimization. The environment model directly affects dose assessment and indirectly affects dose optimization, this is an urgent problem needed to be solved. Therefore, this paper focuses on an environment model used for Dose Assessment and Dose Optimization (DA&DO). We designed a multi-layer radiation field coupling modeling method, and then explored the influence of the environment model to DA&DO by virtual simulation. Then, a simulation test is done, the multi-layer radiation field coupling model for nuclear facilities is demonstrated to be effective for dose assessment and dose optimization through the experiments and analysis.
Lately, ocean nuclear power plants have attracted attention as one of diverse uses of nuclear power plants. Because ocean nuclear power plants are movable or transportable, it is necessary to analyze the thermal hydraulics in a moving frame of reference, and computer codes have been developed to predict thermal hydraulics in large moving systems. The purpose of this study is to incorporate a three dimensional dynamic motion model into the SPACE code (Safety and Performance Analysis CodE) so that the code is able to analyze thermal hydraulics in an ocean nuclear power plant. A rotation system that describes three-dimensional rotations about an arbitrary axis was implemented, and modifications were made to the one-dimensional momentum equations to reflect the rectilinear and rotational acceleration effects. To demonstrate the code's ability to solve a problem utilizing a rotational frame of reference, code calculations were conducted on various conceptual problems in the two-dimensional and three-dimensional pipeline loops. In particular, the code results for the three-dimensional pipeline loop with a tilted rotation axis agreed well with the multi-dimensional CFD results.
Park, Ji Hun;Jo, Hye Seon;Lee, Sang Hyun;Oh, Sang Won;Na, Man Gyun
Nuclear Engineering and Technology
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v.54
no.4
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pp.1271-1287
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2022
When abnormal operating conditions occur in nuclear power plants, operators must identify the occurrence cause and implement the necessary mitigation measures. Accordingly, the operator must rapidly and accurately analyze the symptom requirements of more than 200 abnormal scenarios from the trends of many variables to perform diagnostic tasks and implement mitigation actions rapidly. However, the probability of human error increases owing to the characteristics of the diagnostic tasks performed by the operator. Researches regarding diagnostic tasks based on Artificial Intelligence (AI) have been conducted recently to reduce the likelihood of human errors; however, reliability issues due to the black box characteristics of AI have been pointed out. Hence, the application of eXplainable Artificial Intelligence (XAI), which can provide AI diagnostic evidence for operators, is considered. In conclusion, the XAI to solve the reliability problem of AI is included in the AI-based diagnostic algorithm. A reliable intelligent diagnostic assistant based on a merged diagnostic algorithm, in the form of an operator support system, is developed, and includes an interface to efficiently inform operators.
Tao, Longlong;Chen, Liwei;Long, Pengcheng;Chen, Chunhua;Wang, Jin
Nuclear Engineering and Technology
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v.53
no.2
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pp.393-398
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2021
Current risk assessment of Spent Nuclear Fuel (SNF) transportation has the problem of the incomplete risk factors consideration and the general particle diffusion model utilization. In this paper, the accident frequency calculation and the detailed simulation of the accident consequences are coupled by the integrated risk assessment method. The "man-machine-environment" three-dimensional comprehensive risk indicator system is established and quantified to characterize the frequency of the transportation accidents. Consideration of vegetation, building and turbulence effect, the standard k-ε model is updated to simulate radioactive consequence of leakage accidents under complex terrain. The developed method is applied to assess the risk of the leakage accident in the scene of the typical domestic SNF Road Transportation (SNFRT). The critical risk factors and their impacts on the dispersion of the radionuclide are obtained.
The membrane fouling is an important problem for FO applied to the radioactive wastewater treatment. The FO fouling characteristics for simulated radioactive wastewater treatment was investigated. On-line cleaning by deionized (DI) water and external cleaning by ultrasound and HCl were applied for the fouled membrane. The effectiveness and foulant removing amount by each-step cleaning were evaluated. The membrane fouling was divided into three stages. Co(II), Sr(II), Cs(I), Na(I) were all found deposited on both active and support layers of the membrane surface, resulting in membrane surface became rougher and more hydrophobic, which increased membrane resistance. On-line cleaning by DI water recovered the water flux to 69%. HCl removed more foulants than ultrasound.
Pharmacologic stress testing for myocardial perfusion imaging is a widely used noninvasive method for the evaluation of known or suspected coronary artery disease. The use of exercise for cardiac stress has been practiced for over 60 years and clinicians are familial with its using. However, there are inevitabe situations in which exorcise stress is inappropriate. A large number of patients with cardiac problems are unable to exercise to their full potential due to comorbidity such as osteoarthritis, vascular disease and pulmonary disease and a standard exercise stress test for myocardial perfusion imaging is suboptimal means for assessment of coronary artery disease. This problem has led to the development of the pharmacologic stress test and to a great increase in its popularity. All of the currently used pharmacologic agents have well-documented diagnostic value. This review deals the physiological actions, clinical protocols, safety, nuclear imaging applications of currently available stress agents and future development of new vasodilating agents.
International Journal of Reliability and Applications
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v.3
no.1
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pp.25-35
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2002
This paper presents a dynamic reliability assessment methodology for use in the safety assessment of a complex system such as a nuclear power plant. The method is applied to a dynamic analysis of the potential accident sequences that may occur during mid-loop operation in a nuclear power plant. The idea behind this approach consists of both the use of the concept of the performance achievement/requirement correlation and of a dynamic event tree generation method. The assessment of the system reliability depends on the determination of both the required performance distribution and the achieved performance distribution. The quantified correlation between requirement and achievement represents a comparison between two competing variables. It is demonstrated that this method is easily applicable and flexible in that it can be applied to any kind of dynamic reliability problem.
In this work, a scalable algorithm for model calibration in nuclear engineering applications is presented and tested. The algorithm relies on the construction of surrogate models to replace the original model within the region of interest. These surrogate models can be constructed efficiently via reduced order modeling and subspace analysis. Once constructed, these surrogate models can be used to perform computationally expensive mathematical analyses. This work proposes a surrogate based model calibration algorithm. The proposed algorithm is used to calibrate various neutronics and thermal-hydraulics parameters. The virtual environment for reactor applications-core simulator (VERA-CS) is used to simulate a three-dimensional core depletion problem. The proposed algorithm is then used to construct a reduced order model (a surrogate) which is then used in a Bayesian approach to calibrate the neutronics and thermal-hydraulics parameters. The algorithm is tested and the benefits of data assimilation and calibration are highlighted in an uncertainty quantification study and requantification after the calibration process. Results showed that the proposed algorithm could help to reduce the uncertainty in key reactor attributes based on experimental and operational data.
In this paper, a procedure is developed for identifying a number of representative solutions manageable for decision-making in a multiobjective optimization problem concerning the test intervals of the components of a safety system of a nuclear power plant. Pareto Front solutions are identified by a genetic algorithm and then clustered by subtractive clustering into "families". On the basis of the decision maker's preferences, each family is then synthetically represented by a "head of the family" solution. This is done by introducing a scoring system that ranks the solutions with respect to the different objectives: a fuzzy preference assignment is employed to this purpose. Level Diagrams are then used to represent, analyze and interpret the Pareto Fronts reduced to the head-of-the-family solutions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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