In this work, a hardware based cryptographic module for the cyber security of nuclear power plant is developed using a system engineering approach. Nuclear power plants are isolated from the Internet, but as shown in the case of Iran, Man-in-the-middle attacks (MITM) could be a threat to the safety of the nuclear facilities. This FPGA-based module does not have an operating system and it provides protection as a firewall and mitigates the cyber threats. The encryption equipment consists of an encryption module, a decryption module, and interfaces for communication between modules and systems. The Advanced Encryption Standard (AES)-128, which is formally approved as top level by U.S. National Security Agency for cryptographic algorithms, is adopted. The development of the cyber security module is implemented in two main phases: reverse engineering and re-engineering. In the reverse engineering phase, the cyber security plan and system requirements are analyzed, and the AES algorithm is decomposed into functional units. In the re-engineering phase, we model the logical architecture using Vitech CORE9 software and simulate it with the Enhanced Functional Flow Block Diagram (EFFBD), which confirms the performance improvements of the hardware-based cryptographic module as compared to software based cryptography. Following this, the Hardware description language (HDL) code is developed and tested to verify the integrity of the code. Then, the developed code is implemented on the FPGA and connected to the personal computer through Recommended Standard (RS)-232 communication to perform validation of the developed component. For the future work, the developed FPGA based encryption equipment will be verified and validated in its expected operating environment by connecting it to the Advanced power reactor (APR)-1400 simulator.
An integrated I&C architecture for nuclear power plants is designed by the systems and devices being developed in a project. Its design reference is the APR1400 that was design certified in Korea. Digital equipment and several kinds of data communication networks (DCN) are used. To confirm the validity of DCN based architecture design, the traffic loads fur each network were calculated assuming the anticipated maximum traffic condition. The analysis showed that the utilizations of all networks satisfied the design requirements.
An improved Reactor Regulating System (RRS) logic architecture, which is combined with genetic algorithm (GA), is implemented in this work. It is devised to provide an optimal solution to the current RRS. The current system works desirably and has contributed to safe and stable nuclear power plant operation. However, during the ascent and descent section of the reactor power, the RRS output reveals a relatively high steady-state error, and the output also carries a considerable level of overshoot. In an attempt to consolidate conservatism and minimize the error, this work proposes to apply GA to RRS and suggests reconfiguring the system. Prior to the use of GA, reverse engineering is implemented to build a Simulink-based RRS model. Reengineering is followed to produce a newly configured RRS to generate an output that has a reduced steady-state error and diminished overshoot level. A full-scope APR1400 simulator is used to examine the dynamic behaviors of RRS and to build the RRS Simulink model.
Journal of Nuclear Fuel Cycle and Waste Technology
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제1권1호
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pp.37-47
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2013
This paper describes basic plans for the development of a radioactive waste disposal facility with the introduction of Nuclear Power Plants (NPPs) for Kenya. The specific objective of this study was to estimate the total projected waste volumes of low- and intermediate-level radioactive waste (LILW) expected to be generated from the Kenyan nuclear power programme. The facility is expected to accommodate LILW to be generated from operation and decommissioning of nuclear power plants for a period of 50 years. An on-site storage capacity of 700 $m^3$ at nuclear power plant sites and a final disposal repository facility of more than 7,000 $m^3$ capacity were derived by considering Korean nuclear power programme radioactive waste generation data, including Kori, Hanbit, and APR 1400 nuclear reactor data. The repository program is best suited to be introduced roughly 10 years after reactor operation. This study is important as an initial implementation of a national LILW disposal program for Kenya and other newcomer countries interested in nuclear power technology.
It is very important to assure the seismic performance of equipment as well as building structures in seismic design of nuclear power plant(NPP). Seismically isolated structures may be reviewed mainly on the horizontal seismic responses. Considering the equipment installed in the NPP, the vertical earthquake responses of the structure also should be reviewed. This study has investigated the vertical seismic demand of seismically isolated structure by lead rubber bearings(LRBs). For the numerical evaluation of seismic demand of the base isolated NPP, the Korean standard nuclear power plant (APR1400) is modeled as 4 different models, which are supported by LRBs to have 4 different horizontal target periods. Two real earthquake records and artificially generated input motions have been used as inputs for earthquake analyses. For the study, the vertical floor response spectra(FRS) were generated at the major points of the structure. As a results, the vertical seismic responses of horizontally isolated structure have largely increased due to flexibility of elastomeric isolator. The vertical stiffness of the bearings are more carefully considered in the seismic design of the base-isolated NPPs which have the various equipment inside.
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.
An amphibious inspection robot system (hereafter AIROS) is being developed to visually inspect the in-containment refueling storage water tank (hereafter IRWST) strainer in APR1400 instead of a human diver. Four IRWST strainers are located in the IRWST, which is filled with boric acid water. Each strainer has 108 sub-assembly strainer fin modules that should be inspected with the VT-3 method according to Reg. guide 1.82 and the operation manual. AIROS has 6 thrusters for submarine voyage and 4 legs for walking on the top of the strainer. An inverse kinematic algorithm was implemented in the robot controller for exact walking on the top of the IRWST strainer. The IRWST strainer has several top cross braces that are extruded on the top of the strainer, which can be obstacles of walking on the strainer, to maintain the frame of the strainer. Therefore, a robot leg should arrive at the position beside the top cross brace. For this reason, we used an image processing technique to find the top cross brace in the sole camera image. The sole camera image is processed to find the existence of the top cross brace using the cross edge detection algorithm in real time. A 5-DOF robot arm that has multiple camera modules for simultaneous inspection of both sides can penetrate narrow gaps. For intuitive presentation of inspection results and for management of inspection data, inspection images are stored in the control PC with camera angles and positions to synthesize and merge the images. The synthesized images are then mapped in a 3D CAD model of the IRWST strainer with the location information. An IRWST strainer mock-up was fabricated to teach the robot arm scanning and gaiting. It is important to arrive at the designated position for inserting the robot arm into all of the gaps. Exact position control without anchor under the water is not easy. Therefore, we designed the multi leg robot for the role of anchoring and positioning. Quadruped robot design of installing sole cameras was a new approach for the exact and stable position control on the IRWST strainer, unlike a traditional robot for underwater facility inspection. The developed robot will be practically used to enhance the efficiency and reliability of the inspection of nuclear power plant components.
본 연구의 목적은 원자로 1400(APR 1400) 원자력 발전소(NPP)의 원자로 격납건물(RCB) 내진성능에 대해 상이한 수치모델과 지진 주파수 성분의 영향을 평가하는 것이다. 집중 질량 막대 모델(lumped-mass stick model, LMSM)과 3차원 유한요소모델(three-dimensional finite element model, 3D FEM)의 두 가지 수치 모델이 시간이력해석을 수행하기 위해 개발되었다. LMSM은 기존의 집중 질량 보-요소를 사용하여 SAP2000으로 구성하였으며, 3D FEM은 각기둥 입체-요소를 사용하여 ANSYS로 작성되었다. 저주파수 및 고주파수 성분을 고려한 두 그룹의 지진파를 시간이력해석에 적용하였다. 저주파수 지진파의 응답스펙트럼을 NRC 1.60의 설계 스펙트럼과 일치되도록 조정하여 작성하였으며, 고주파수 지진파는 10Hz ~ 100Hz의 고주파수 범위를 갖도록 생성하였다. RCB의 지진응답은 다양한 높이에서 층응답스펙트럼으로 검토하였다. 수치해석 결과, 저주파수 지진에 의한 구조물의 FRS 결과는 두 수치 모델에서 매우 유사한 결과를 보였다. 하지만, 고주파수 지진에 의한 LMSM의 FRS 결과는 고차 고유 주파수 영역에서 3D FEM과 큰 차이를 보였으며, RCB의 낮은 높이에서 명확한 차이를 보였다. 3D FEM이 정확한 구조물의 응답을 나타내는 것으로 가정한다면, RCB의 LMSM은 고주파수 지진에 의한 FRS 결과의 고차 고유 주파수 영역에서 일정 수준의 불일치성을 내포하고 있다.
The critical flow phenomenon has been studied because of its significant effect for design basis accidents in nuclear power plants. Transition points from thermal non-equilibrium to equilibrium are different according to the geometric effect on the critical flow. This study evaluates the uncertainty parameters of the critical flow model for analysis of DBA (Design Basis Accident) with the MARS-KS (Multi-dimensional Analysis for Reactor Safety-KINS Standard) code used as an independent regulatory assessment. The uncertainty of the critical flow model is represented by three parameters including the thermal non-equilibrium factor, discharge coefficient, and length to diameter (L/D) ratio, and their ranges are determined using large-scale Marviken test data. The uncertainty range of the thermal non-equilibrium factor is updated by the MCDA (Model Calibration through Data Assimilation) method. The updated uncertainty range is confirmed using an LBLOCA (Large Break Loss of Coolant Accident) experiment in the LOFT (Loss of Fluid Test) facility. The uncertainty ranges are also used to calculate an LBLOCA of the APR (Advanced Power Reactor) 1400 NPP (Nuclear Power Plants), focusing on the effect of the PCT (Peak Cladding Temperature). The results reveal that break flow is strongly dependent on the degree of the thermal non-equilibrium state in a ruptured pipe with a small L/D ratio. Moreover, this study provides the method to handle the thermal non-equilibrium factor, discharge coefficient, and length to diameter (L/D) ratio in the system code.
On March 11, 2011, an earthquake followed by a tsunami caused an extended station blackout (SBO) at the Fukushima Dai-ichi NPP Units. The accident was initiated by a total loss of both onsite and offsite electrical power resulting in the loss of the ultimate heat sink for several days, and a consequent core melt in some units where proper mitigation strategies could not be implemented in a timely fashion. To enhance the plant's coping capability, the Diverse and Flexible Strategies (FLEX) were proposed to append the Emergency Operation Procedures (EOPs) by relying on portable equipment as an additional line of defense. To assess the success window of FLEX strategies, all sources of uncertainties need to be considered, using a physics-based model or system code. This necessitates conducting a large number of simulations to reflect all potential variations in initial, boundary, and design conditions as well as thermophysical properties, empirical models, and scenario uncertainties. Alternatively, data-driven models may provide a fast tool to predict the success window of FLEX strategies given the underlying uncertainties. This paper explores the applicability of Artificial Intelligence (AI) to identify the success window of FLEX strategy for extended SBO. The developed model can be trained and validated using data produced by the lumped parameter thermal-hydraulic code, MARS-KS, as best estimate system code loosely coupled with Dakota for uncertainty quantification. A Systems Engineering (SE) approach is used to plan and manage the process of using AI to predict the success window of FLEX strategies under extended SBO conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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