Approaches to several recent issues in the operation of nuclear power plants using computational intelligence are discussed. These issues include 1) noise analysis techniques, 2) on-line monitoring and sensor validation, 3) regularization of ill-posed surveillance and diagnostic measurements, 4) transient identification, 5) artificial intelligence-based core monitoring and diagnostic system, 6) continuous efficiency improvement of nuclear power plants, and 7) autonomous anticipatory control and intelligent-agents. Several changes to the focus of Computational Intelligence in Nuclear Engineering have occurred in the past few years. With earlier activities focusing on the development of condition monitoring and diagnostic techniques for current nuclear power plants, recent activities have focused on the implementation of those methods and the development of methods for next generation plants and space reactors. These advanced techniques are expected to become increasingly important as current generation nuclear power plants have their licenses extended to 60 years and next generation reactors are being designed to operate for extended fuel cycles (up to 25 years), with less operator oversight, and especially for nuclear plants operating in severe environments such as space or ice-bound locations.
In order to ensure the safety, the performance evaluation of the safety-related components in a nuclear power plant such as air-operated valves. In this paper, the diagnostic system(MOVIDS $A^+$) for the performance of air-operated valves was developed. For this purpose, the characteristics of their operation and the methods of the diagnostic tests were reviewed. The setup and diagnostic functions of the system were mentioned. Its applicability was validated through the diagnostic tests of air-operated valves in nuclear power plants. This diagnostic system is now applied in nuclear power plants for performance tests.
Air-operated valve is one of principal valves that are using to control fluid flow in nuclear power plants. A period diagnosis lot safety of power plants is necessary. But there are many difficulties such as economic loss caused by income of high cost devices and a matter hard to deal with users. In this study, we developed the diagnostic system that users of power plants are easy to handle. The diagnostic system is composed of database module, diagnosis test module and evaluation module.
Park, Ji Hun;Jo, Hye Seon;Lee, Sang Hyun;Oh, Sang Won;Na, Man Gyun
Nuclear Engineering and Technology
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제54권4호
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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.
It is very important to detect and identify small anomalies and component failures for the safe operation of complex and large-scale artifacts such as nuclear power plants. Each diagnostic technique has its own advantages and limitations. These facts inspire us not only to enhance the capability of diagnostic techniques but also to integrate the results of diagnostic subsystems in order to obtain more accurate diagnostic results. The article describes the outline of four diagnostic techniques developed for the condition monitoring of the fast breeder reactor "Monju". The techniques are (1) estimation technique of important state variables based on a physical model of the component, (2) a state identification technique by non-linear discrimination function applying SVM (Support Vector Machine), (3) a diagnostic technique applying WT (Wavelet Transformation) to detect changes in the characteristics of measurement signals, and (4) a state identification technique effectively using past cases. In addition, a hybrid diagnostic system in which a final diagnostic result is given by integrating the results from subsystems is introduced, where two sets of values called confidence values and trust values are used. A technique to determine the trust value is investigated under the condition that the confidence value is determined by each subsystem.
The insulation diagnostic tests was performed at local thermal power plants high voltage motor. The insulation diagnostic tests include measurements of insulation resistance, polarization index, AC current, $tan{\delta}$, partial discharges. This paper describes Insulation characteristics for high voltage motor which located by inside and outside.
The major goal of nuclear power industries during past 10 years has been increasing reliability and utility capacity factor. But as capacity factors crept upward, it became harder and harder to attain next percentage of improvement. Therefore, other innovative technologies and method are required. The monitoring, diagnostic and prognostic technologies have been applied to the fossil power plants and contributed a lot on improving their reliability and performance. However nuclear industries are still reluctant to apply the technology by several reasons. In this paper, current preventive maintenance status of nuclear power plants and industrial practice of monitoring, diagnostic and prognostic technologies are investigated. In addition, the restriction in the implementation of the technologies to the nuclear power plants are defined. Finally, we suggest appropriate methods of implementing the technology to nuclear industries for improving current reliability and performance.
Modern steam turbine generators are being built as a higher power and larger system, experiencing more frequent starts and stops of operation due to a constant change of power demands. Hence, they are inevitably more vulnerable to various vibrations, and more often exposed to the danger of sudden vibration accidents than ever before. Even under the circumstances, in order to secure the system reliability of steampower plants and there by to supply safely the public electricity, it is important to prevent a sudden vibration accident in one hand and even when it happens, to raise an operating efficiency of the plants throught swift and precise treatments in the other. In this study, an interactive vibration diagnostic system has been developed to make the on-site vibration diagnosis of steam turbine generators possible and convenient, utilizing a note-book PC. For this purpose, at first the principal vibration phenomena, such as various unbalance and unstable vibrations as well as rubbing, misalignment, and shaft crack vibrations, have been systematically classified as grouped parameters of vibration frequencies, amplitudes, phases, rotating speeds at the time of accident, and operating conditions or condition changes. A new complex vibration diagnostic table has been constructed from the causal relations between the characteristic parameters and the principal vibration phenomena. Then, the diagnostic system has been developed to screen and issue the corresponding vibration phenomena by assigning to each user-selected combination of characteristic parameters a unique characteristic vector and comparing this vector with a diagnostic vector of each vibration phenomenon based on the constructed diagnostic table. Moreover, the diagnostic system has a logic whose diagnosis may be performed successfully by inputing only some of the corresponding characteristic parameters without having to input all the parameters. The developed diagnostic system has been applied to perform the diagnosis of several real cases of steam turbine vibration accidents. And the results have been quite satisfactory.
Shindoori dune, about 2,000,000$m^2$ in area, is located in the west of the middle area in Korea. Around the sand dune, many diagnostic plants and animals are populated, so it is considered a very important ecosystematic area. This study was carried out to establish for conservation and restoration in Shindoori dune. Our surveys have been accomplished from October, 2002 to September, 2003. Plant communities formed around the sand dune in Shindoori were divided into several patterns and analysed. They have been divided into 9 communities. Community A : Carex pumila community, B : Carex kobomugi community, C : Elymus moWs community, D : Imperata cylindrica var. koenigii community, E: Rosa rugosa community, F: Ischaemum anthephoroides community, G: Vitex rotundifolia community, H : Lathyrus japonica community, I : Oenothera biennis community. The flora surveyed in these communities was constituted of 19 families, 44 genera, 8 varieties, and 40 species. Wild plants such as Calystegia soldanella, Artemisia capillaris, Avena fatua, Mertensia asiatica, Glehnia littoralis and Zoysia sinica were mostly light loving plants and higher resistant plants against the salty wind. Our result from the ranking all surveyed areas by the Bray-Curtis ordination method was very similar to the results from phytosocialogical table work.
Air-operated valve is one of principal valves that are used to control fluid flow in nuclear power plants. A periodic diagnosis for the safety of power plants is necessary. But there are many difficulties such as economic loss caused by income of high cost devices and a matter hard to deal with users. In this study, we developed the diagnostic system that users of power plants are easy to handle. The diagnostic system is composed of database module, diagnosis test module and analysis module.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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