The Multivariate State Estimation Technique (MSET) is being used in Nuclear Power Plants for sensor and equipment condition monitoring. This paper presents the use of regularization methods for optimizing MSET's predictive performance. The techniques are applied to a simulated data set and a data set obtained from a nuclear power plant currently implementing empirical, on-line, equipment condition monitoring techniques. The results show that regularization greatly enhances the predictive performance. Additionally, the selection of prototype vectors is investigated and a local modeling method is presented that can be applied when computational speed is desired.
Plant monitoring algorithm developments seem to be saturated which means that display system to show the results from the algorithm should be the well-defined and interactive tools for operator's diagnosing, controlling, restoring the abnormal plant situations. On the other hand, very little generalized display design concepts and evaluations are available. Events that are unfamiliar to operators and that has not been anticipated by designers may cause great threats to the nuclear power plant system safety operation. The abstraction hierarchy, considered most popular display design methodology but not generalized for nuclear power plant design space, has ken proposed as a representation frame work that can be adopted to design interfaces and supports operators in diagnosing overlooked events that should have been considered to operate plant safely. However most practical plant display systems do not fully stick to this design concept but partially rely on their philosophy from design experiences. Abstraction hierarchy display design concept will be do scribed and the trend of Advanced Control Room(ACR) CRT design will also be presented with the conventional display for the several type of plants. Consequently this complementary material should be of interest to designer and regulators concerned with nuclear power plant.
Transactions of the Korean Society of Pressure Vessels and Piping
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v.10
no.1
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pp.20-24
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2014
Recently, it is getting more and more important ensuring the integrity for the equipment degradation according to the increase of nuclear power plant operating period. In many equipment of the nuclear power plant, snubbers mainly installed in reactor coolant pumps, steam generators and piping protected the equipment and piping from the occurrence of transient dynamic loads such as the earthquake, thermal load during the plant operation. This report describes the function, regulation, inspection requirements and management status of the snubbers installed in domestic nuclear power plants.
In industrial plants such as nuclear power plants, system operations are performed by embedded controllers orchestrated by Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) software. A targeted attack (also termed a control aware attack) on the controller/SCADA software can lead a control system to operate in an unsafe mode or sometimes to complete shutdown of the plant. Such malware attacks can result in tremendous cost to the organization for recovery, cleanup, and maintenance activity. SCADA systems in operational mode generate huge log files. These files are useful in analysis of the plant behavior and diagnostics during an ongoing attack. However, they are bulky and difficult for manual inspection. Data mining techniques such as least squares approximation and computational methods can be used in the analysis of logs and to take proactive actions when required. This paper explores methodologies and algorithms so as to develop an effective monitoring scheme against control aware cyber attacks. It also explains soft computation techniques such as the computational geometric method and least squares approximation that can be effective in monitor design. This paper provides insights into diagnostic monitoring of its effectiveness by attack simulations on a four-tank model and using computation techniques to diagnose it. Cyber security of instrumentation and control systems used in nuclear power plants is of paramount importance and hence could be a possible target of such applications.
The process of automation and monitoring in industrial control system involves the use of many types of sensors. A programmable logic controller plays an important role in the automation of the different processes in the power plant system. The major control units are boiler for temperature and pressure, turbine for speed of motor, generator for voltage, conveyer belt for fuel. The power plant units are controlled using microcontrollers and PLCs, but FPGA can be the feasible solution. The paper focused on the design and simulation of hardware chip to monitor boiler, turbine, generator and conveyer belt. The hardware chip of the plant is designed in Xilinx Vivado Simulator 17.4 software using VHDL programming. The methodology includes VHDL code design, simulation, verification and testing on Virtex-5 FPGA hardware. The system has four independent buzzers used to indicate the status of the boiler, generator, turbine motor and conveyer belt in on/off conditions respectively. The GSM is used to display corresponding message on the mobile to know the status of the device in on/off condition. The system is very much helpful for the industries working on plant automation with FPGA hardware integration.
Kim, Han-Soo;Ha, Jang-Ho;Park, Se-Hwan;Kim, Jung-Bok;Kim, Young-Kyun;Jin, Hyung-Ho
Journal of Radiation Protection and Research
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v.34
no.2
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pp.77-81
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2009
An Area Radiation Monitoring System (ARMS) ionization chamber, which had an 11.8 L active volume, was fabricated and performance-tested at KAERI. Low leakage currents, linearities at low and high dose rates were achieved from performance tests. The correlation coefficients between the ionization currents and the dose rates are 1 at high dose rate and 0.99 at low dose rate. In this study, an integration-type ARMS ionization chamber was tested over a year for an evaluation of its long-term stability at a radioisotope (RI) repository of the Young-gwang nuclear power plant. The standard deviation of dose rate of 1 day data and over a 100-days mean value were 6.2 $\mu$R/h and 2.9 $\mu$R/h, respectively. The fabricated ARMS ionization chamber showed stable performance from the results of the long-term tests. Design and performance characteristics of the fabricated ionization chamber for the ARMS from performance-tests are also addressed.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.3
no.1
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pp.112-120
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2003
This paper reports the development work carried out in respect of a proposed application of Neural Network approach for the Korean Next generation Reactor (KNGR) now referred as APR-1400. The emphasis is on establishing the methodology and the approach to be adopted towards realizing this application in the next generation reactors. Keeping in view the advantages and limitation of Artificial Neural Network Approach, the role of ANN has been limited to plant status or to be more precise plant transient monitoring. The simulation work carried out so far and the results obtained shows that artificial neural network approach caters to the requirements of plant status monitoring and qualifies to be incorporated as a part of proposed operator support systems of the referenced nuclear power plant.
The reliable operation of onsite emergency diesel generator(EDG) should be ensured by a conditioning monitoring system designed to maintain, monitor and forecast the reliability level of diesel generator. The purpose of this paper is to develop condition diagnosis algorithm(logic) and analysis program of engine for the accurate diagnosis in actual condition of emergency diesel generator engine. As a result of this study, we confirmed that developed engine condition diagnosis algorithm and analysis program could be efficiently applied for actual EDG engine in nuclear power plant.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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