KHNP CRI has been developing APR+ nuclear power plant since 2007, which is GEN III+ model with 1500 MWe capacity. To develop safer and more economical nuclear power plant than APR1400, we investigated advanced design features of ALWR(advanced light water reactor) being constructed in Korea and being developed/constructed in foreign countries. We applied the advanced design features and lessons learned from Fukushima accident to develop APR+ standard design suitable for both domestic construction and overseas construction business. Three economic assessments have performed during standard design phase of APR+. The result of the 3th(final) economic analysis for APR+ standard design showed that APR+ N-th plant was about 23% more economical than coal-fired 1,000MW power plant.
This study aims to develop a strategy for South Korean companies to penetrate into the global NPP(nuclear power plant) market with their strength as the sixth biggest nuclear power generator in the world. With 20 nuclear plants in commercial operation and 6 more in construction, South Korea has the best technology in construction and operation of NPP. Despite these capabilities as demonstrated on its domestic market, Korean companies' constraint to enter and play a key role in global NPP market would be the lack of experience in overseas NPP projects, original technologies, and diplomatic effectiveness. This study analyzes the competitiveness of Korean standardized nuclear power plant, construction management skills, construction technologies, manufacturing equipment and materials and operation skills. In this research the current status of existing NPP and the forecast of building NPP according to countries was analyzed in order to work out strategies with technology, cost-effectiveness, and diplomatic consideration.
The Fukushima accident reveals the vulnerability of existing active nuclear power plant (NPP) design against prolonged loss of external electricity events. The passive safety system is considered an attractive alternative to cope with this kind of disaster. Also, the passive safety system enhances both the safety and the economics of NPPs. The adoption of a passive safety system reduces the number of active components and can minimize the construction cost of NPPs. In this paper, reflecting on the experience during the development of the APR+ design in Korea, we propose the concept of an innovative Power Reactor (iPower), which is a kind of passive NPP, to enhance safety in a revolutionary manner. The ultimate goal of iPower is to confirm the feasibility of practically eliminating radioactive material release to the environment in all accident conditions. The representative safety grade passive system includes a passive emergency core cooling system, a passive containment cooling system, and a passive auxiliary feedwater system. Preliminary analysis results show that these concepts are feasible with respect to preventing and/or mitigating the consequences of design base accidents and severe accidents.
This study is to assess the reduction of greenhouse gas emission and economic contribution by operating nuclear power plants in Korea. According to the results of applying greenhouse gas emission coefficients to the current nuclear power generation and the estimated nuclear power generation of national energy master plan, it is confirmed quantitatively that nuclear power contributes to reducing greenhouse gas emission, controlling inflation, and substituting import of fossil energies. For the reliable and cost-effective supply of energy and the active respondency to climate change, a continuous expansion of nuclear power is implied to be necessary.
Tensioned metastable fluids provide a powerful means for low-cost, efficient detection of a wide range of nuclear particles with spectroscopic capabilities. Past work in this field has relied on one-component liquids. Pure liquids may provide very good detection capability in some aspects, such as low thresholds or large radiation interaction cross sections, but it is rare to find a liquid that is a perfect candidate on both counts. It was hypothesized that liquid mixtures could offer optimal benefits and present more options for advancement. However, not much is known about radiation-induced thermal-hydraulics involving destabilization of mixtures of tensioned metastable fluids. This paper presents results of experiments that assess key thermophysical properties of liquid mixtures governing fast neutron radiation-induced cavitation in liquid mixtures. Experiments were conducted by placing liquid mixtures of various proportions in tension metastable states using Purdue's centrifugally-tensioned metastable fluid detector (CTMFD) apparatus. Liquids chosen for this study covered a good representation of both thermal and fast neutron interaction cross sections, a range of cavitation onset thresholds and a range of thermophysical properties. Experiments were devised to measure the effective liquid mixture viscosity and surface tension. Neutron-induced tension metastability thresholds were found to vary non-linearly with mixture concentration; these thresholds varied linearly with surface tension and inversely with mixture vapor pressure (on a semi-log scale), and no visible trend with mixture viscosity nor with latent heat of vaporization.
The SuperCritical Water-cooled Reactor (SCWR) pursues high power density to reduce its capital cost. The fast spectrum SCWR, called a super fast reactor, can be designed with a higher power density than thermal spectrum SCWR. The mechanism of increasing the average power density of the super fast reactor is studied theoretically and numerically. Some key parameters affecting the average power density, including fuel pin outer diameter, fuel pitch, power peaking factor, and the fraction of seed assemblies, are analyzed and optimized to achieve a more compact core. Based on those sensitivity analyses, a compact super fast reactor is successfully designed with an average power density of 294.8 W/$cm^3$. The core characteristics are analyzed by using three-dimensional neutronics/thermal-hydraulics coupling method. Numerical results show that all of the design criteria and goals are satisfied.
Journal of the Korean Society of Systems Engineering
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v.16
no.2
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pp.67-77
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2020
Traditionally nuclear thermal hydraulic and nuclear safety has relied on numerical simulations to predict the system response of a nuclear power plant either under normal operation or accident condition. However, this approach may sometimes be rather time consuming particularly for design and optimization problems. To expedite the decision-making process data-driven models can be used to deduce the statistical relationships between inputs and outputs rather than solving physics-based models. Compared to the traditional approach, data driven models can provide a fast and cost-effective framework to predict the behavior of highly complex and non-linear systems where otherwise great computational efforts would be required. The objective of this work is to develop an AI algorithm to predict the peak fuel cladding temperature as a metric for the successful implementation of FLEX strategies under extended station black out. To achieve this, the model requires to be conditioned using pre-existing database created using the thermal-hydraulic analysis code, MARS-KS. In the development stage, the model hyper-parameters are tuned and optimized using the talos tool.
Power conversion cycles (Subcritical Steam, Supercritical Steam, Open Air Brayton, Recuperated Air Brayton, Combined Cycle, Closed Brayton Supercritical CO2 (sCO2), and Stirling) are evaluated for land-based nuclear microreactors based on technical maturity, system efficiency, size, cost and maintainability, safety implications, and siting considerations. Based upon these criteria, Air Brayton systems were selected for further evaluation. A brief history of the development and applications of Brayton power systems is given, followed by a description of how these thermal-to-electrical energy conversion systems might be integrated with a nuclear microreactor. Modeling is performed for optimized cycles operating at 3 MW(e) with turbine inlet temperatures of 500 ℃, 650 ℃ and 850 ℃, corresponding to: a) sodium fast, b) molten salt or heat pipe, and c) helium or sodium thermal reactors, coupled with three types of Brayton power conversion units (PCUs): 1) simple open-cycle gas turbine, 2) recuperated open-cycle gas turbine, and 3) recuperated and intercooled open-cycle gas turbine. Aeroderivative turboshaft engines employing the simple Brayton cycle and two industrial gas turbine engines employing recuperated air Brayton cycles are also analyzed. These engines offer mature technology that can facilitate near-term deployment with a modest improvement in efficiency.
Fang Zhao ;Shuliang Zou ;Shoulong Xu ;Junlong Wang;Tao Xu;Dewen Tang
Nuclear Engineering and Technology
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v.54
no.12
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pp.4560-4570
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2022
Dynamic fault tree (DFT) and its related research methods have received extensive attention in safety analysis and reliability engineering. DFT can perform reliability modelling for systems with sequential correlation, resource sharing, and cold and hot spare parts. A technical modelling method of DFT is proposed for modelling ship collision accidents and loss-of-coolant accidents (LOCAs). Qualitative and quantitative analyses of DFT were carried out using the cutting sequence (CS)/extended cutting sequence (ECS) method. The results show nine types of dynamic fault failure modes in ship collision accidents, describing the fault propagation process of a dynamic system and reflect the dynamic changes of the entire accident system. The probability of a ship collision accident is 2.378 × 10-9 by using CS. This failure mode cannot be expressed by a combination of basic events within the same event frame after an LOCA occurs in a marine nuclear reactor because the system contains warm spare parts. Therefore, the probability of losing reactor control was calculated as 8.125 × 10-6 using the ECS. Compared with CS, ECS is more efficient considering expression and processing capabilities, and has a significant advantage considering cost.
Journal of the Korean Society of Systems Engineering
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v.19
no.2
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pp.18-31
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2023
Exploring artificial intelligence and machine learning for nuclear safety has witnessed increased interest in recent years. To contribute to this area of research, a machine learning model capable of accurately predicting nuclear power plant response with minimal computational cost is proposed. To develop a robust machine learning model, the Best Estimate Plus Uncertainty (BEPU) approach was used to generate a database to train three models and select the best of the three. The BEPU analysis was performed by coupling Dakota platform with the best estimate thermal hydraulics code RELAP/SCDAPSIM/MOD 3.4. The Code Scaling Applicability and Uncertainty approach was adopted, along with Wilks' theorem to obtain a statistically representative sample that satisfies the USNRC 95/95 rule with 95% probability and 95% confidence level. The generated database was used to train three models based on Recurrent Neural Networks; specifically, Long Short-Term Memory, Gated Recurrent Unit, and a hybrid model with Long Short-Term Memory coupled to Convolutional Neural Network. In this paper, the System Engineering approach was utilized to identify requirements, stakeholders, and functional and physical architecture to develop this project and ensure success in verification and validation activities necessary to ensure the efficient development of ML meta-models capable of predicting of the nuclear power plant response.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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