This paper introduces a method to establish performance criteria of the in-house power supply system in nuclear power plants. The performance criteria of the system is presented in terms of the number of function failures and amount of the out-of-service time that can be allowed commensurate with the probabilistic safety assessment results of the nuclear power plants. To obtain the performance criteria such as reliability and availability, the functions of the system were analyzed and probabilistic assessment results were utilized. This method provides quantitative guidelines in selecting and monitoring system functions to determine an adequate level of maintenance quality in order to ensure the probabilistic goals for the safety of the nuclear power plants.
Purpose: The primary objective of this case study is to establish a COQ(Cost of Quality) management system for power generation industries. Key topics of this study include collecting COQ elements, their classifications, COQ computation formula, and determining COQ improvement projects. Results: A comprehensive set of COQ elements have been isolated for electric power generation companies. The COQ elements were classified in such a way that they could be managed according to the PAF model as well as the SIPOC diagram. This study showed that a systematic approach could be established for monitoring the COQ elements and using them in the process of improving quality competitiveness. Methods: The PAF(Prevention-Appraisal-Failure) model has been employed in the process of collecting COQ elements for a power generation company. All the cost of quality elements were first examined through an extensive review of articles and books in the field of quality. The cost elements were then refined and augmented by conducting a comparative study with international standards. The COQ elements have been verified by a group of quality managers and classified according to both the PAF model and the SIPOC diagram for better understanding in the entire organization. An improvement strategy has been also proposed by using a typical COQ level of power generation companies. Conclusion: The conventional PAF model was used in establishing a COQ management system for power generation industries. This case study illustrates the procedure about identification, classification and computation of quality costs, including selection of improvement projects. The system can be used not only for observing the current state of cost elements related to quality, but also for planning an improvement strategy using the ratio of cost classification.
Predictive maintenance is not an unfamiliar concept because it has been used to predict the failures of electrical equipment such as transformers, motors and so on. By thoroughly monitoring the status of individual equipment and tracing how the various characteristics change over time, we can be aware of its exact condition and prevent the impending failure by taking appropriate actions. In this paper, I will extend the concept of predictive maintenance for individual electrical equipment to the power distribution system and show how to use the data obtained from power quality monitors to improve the power system.
Electrolytic capacitors have been widely used in power electronics system because of the features of large capacitance, small size, high-voltage, and low-cost. Electrolytic capacitors, which is most of the time affected by aging effect, plays a very important role for the power electronics system quality and reliability. Therefore it is important to estimate the parameter of an electrolytic capacitor to predict the failure. The estimation of the equivalent series resistance(ESR) is important parameter in life condition monitoring of electrolytic capacitor. This paper proposes a simple technique to measure the ESR of an electrolytic capacitor. This method uses a switching DC/DC boost converter to measure the DC Bus capacitor ESR of power converter. Main advantage of the proposed method is very simple in technique, consumes very little time and requires only simple instruments. Simulation results are shown to verify the performance of the proposed method.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권3호
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pp.95-100
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2022
Cloud computing platform is a shared pool of resources and services with various kind of models delivered to the customers through the Internet. The methods include an on-demand dynamically-scalable form charged using a pay-per-use model. The main problem with this model is the allocation of resource in dynamic. In this paper, we have proposed a mechanism to optimize the resource provisioning task by reducing the job completion time while, minimizing the associated cost. We present the Cooperative Agents Dynamic Resource Allocation and Monitoring in Cloud Computing CADRAM system, which includes more than one agent in order to manage and observe resource provided by the service provider while considering the Clients' quality of service (QoS) requirements as defined in the service-level agreement (SLA). Moreover, CADRAM contains a new Virtual Machine (VM) selection algorithm called the Node Failure Discovery (NFD) algorithm. The performance of the CADRAM system is evaluated using the CloudSim tool. The results illustrated that CADRAM system increases resource utilization and decreases power consumption while avoiding SLA violations.
Purpose: The purpose of this study is to propose a system predicting whether an electricity distribution system is abnormal by analyzing the temperature of the deteriorated system. Traditional electricity distribution system abnormality diagnosis was mainly limited to post-inspection. This research presents a remote monitoring system for detecting thermal images of the deteriorated electricity distribution system efficiently hereby providing safe and efficient abnormal diagnosis to electricians. Methods: In this study, an object detection algorithm (YOLOv5) is performed using 16,866 thermal images of electricity distribution systems provided by KEPCO(Korea Electric Power Corporation). Abnormality/Normality of the extracted system images from the algorithm are classified via the limit temperature. Each classification model, Random Forest, Support Vector Machine, XGBOOST is performed to explore 463,053 temperature datasets. The process capability index is employed to indicate the quality of the electricity distribution system. Results: This research performs case study with transformers representing the electricity distribution systems. The case study shows the following states: accuracy 100%, precision 100%, recall 100%, F1-score 100%. Also the case study shows the process capability index of the transformers with the following states: steady state 99.47%, caution state 0.16%, and risk state 0.37%. Conclusion: The sum of caution and risk state is 0.53%, which is higher than the actual failure rate. Also most transformer abnormalities can be detected through this monitoring system.
Risk caused by safety-critical instrumentation and control (I&C) systems considerably affects overall plant risk. As digitalization of safety-critical systems in nuclear power plants progresses, a risk model of a digitalized safety system is required and must be included in a plant safety model in order to assess this risk effect on the plant. Unique features of a digital system cause some challenges in risk modeling. This article aims at providing an overview of the issues related to the development of a static fault-tree-based risk model. We categorize the complicated issues of digital system probabilistic risk assessment (PRA) into four groups based on their characteristics: hardware module issues, software issues, system issues, and safety function issues. Quantification of the effect of these issues dominates the quality of a developed risk model. Recent research activities for addressing various issues, such as the modeling framework of a software-based system, the software failure probability and the fault coverage of a self monitoring mechanism, are discussed. Although these issues are interrelated and affect each other, the categorized and systematic approach suggested here will provide a proper insight for analyzing risk from a digital system.
Currently, Korea is an aging society and is expected to become a super-aged society in about four years. X-ray devices are widely used for early diagnosis in hospitals, and many X-ray technologies are being developed. The development of X-ray device technology is important, but it is also important to increase the reliability of the device through accurate data management. Sensor nodes such as temperature, voltage, and current of the diagnosis device may malfunction or transmit inaccurate data due to various causes such as failure or power outage. Therefore, in this study, the temperature, tube voltage, and tube current data related to each sensor and detection circuit of the diagnostic X-ray imaging device were measured and analyzed. Based on QC data, device failure prediction and diagnosis algorithms were designed and performed. The fault diagnosis algorithm can configure a simulator capable of setting user parameter values, displaying sensor output graphs, and displaying signs of sensor abnormalities, and can check the detection results when each sensor is operating normally and when the sensor is abnormal. It is judged that efficient device management and diagnosis is possible because it monitors abnormal data values (temperature, voltage, current) in real time and automatically diagnoses failures by feeding back the abnormal values detected at each stage. Although this algorithm cannot predict all failures related to temperature, voltage, and current of diagnostic X-ray imaging devices, it can detect temperature rise, bouncing values, device physical limits, input/output values, and radiation-related anomalies. exposure. If a value exceeding the maximum variation value of each data occurs, it is judged that it will be possible to check and respond in preparation for device failure. If a device's sensor fails, unexpected accidents may occur, increasing costs and risks, and regular maintenance cannot cope with all errors or failures. Therefore, since real-time maintenance through continuous data monitoring is possible, reliability improvement, maintenance cost reduction, and efficient management of equipment are expected to be possible.
The scanning laser source (SLS) technique is a promising new laser ultrasonic tool for the detection of small surface-breaking defects. The SLS approach is based on monitoring the changes in laser-generated ultrasound as a laser source is scanned over a defect. Changes in amplitude and frequency content are observed for ultrasound generated by the laser over uniform and defective areas. The SLS technique uses a point or a short line-focused high-power laser beam which is swept across the test specimen surface and passes over surface-breaking or subsurface flaws. The ultrasonic signal that arrives at the Rayleigh wave speed is monitored as the SLS is scanned. It is found that the amplitude and frequency of the measured ultrasonic signal have specific variations when the laser source approaches, passes over and moves behind the defect. In this paper, the setup for SLS experiments with full B-scan capability is described and SLS signatures from small surface-breaking and subsurface flaws are discussed using a point or short line focused laser source.
Our aim was to investigate the genotoxicity of ambient air in the Krak$\acute{o}$w area after Fukushima Nuclear Power Plant (NPP) accident and compare with results from Chernobyl fallout. For the detection of ambient air genotoxicity the technique for screening gene mutation frequency in somatic cells of the $Tradescantia$ stamen hairs ($Trad$-SH assay) was used. Since 11th of March 2011 (Fukushima NPP accident), several pots containing at least 15 shoots of bioindicating plants were exposed to ambient air at 2 sites in the Krak$\acute{o}$w surrounding area, one in the city center, and about 100 pots in a control site (in the glasshouse of the Institute of Nuclear Physics) Continuous screening of mutations was performed. Progenies of 371,090 cells exposed were analyzed. Mutation frequency obtained in the first 10 days has shown a mean control level (GMF*100=$0.06{\pm}0.01$). At scoring period related to influence of a potential Fukushima fallout, a significant increase of gene mutation frequencies above the control level was observed at each site in the range, 0.10~0.33 depending on the location, (mean value for all sites GMF*100=$0.19{\pm}0.05$) that was associated with a strong expression of toxic effects. In the reported studies following the Chernobyl NPP accident monitoring $in$$situ$ of the ambient air genotoxicity was performed in the period since April $29^{th}$ till June $3^{rd}$ 1986 also with Trad-SH bioindicator. In general, mutation frequency increases due to Chernobyl fallout(GMF*100=$0.43{\pm}0.02$) were corresponding to fluctuation of radioactivity in the air reported from physical measures, and to published reports about increase in chromosome aberration levels. Although, recent data obtained from monitoring of the ambient air quality in the Krak$\acute{o}$w and surroundings are lower when compared to results reported after Chernobyl NPP accident, though results express a significant increase above the control level and also are corresponding with increased air radioactivity reported from physical measurements. Statistically significant in comparison to control increase in gene mutation rates and more prolonged than that after Chernobyl fallout increase of GMF was observed during the period following the Fukushima NPP failure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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