An adaptive unified predictive control (UPC) algorithm is applied to a batch polymerization reactor for poly(methyl methancrylate) (PMMA) and the effects of controller parameters are investigated. Computational studies are performed for a batch polymerization system model developed in this study. A transfer function in parametric form is estimated by recursive least squares (RLS) method, and the UPC algorithm is implemented to control the reactor temperature on the basis of this transfer function. The adaptive unified predictive controller shows a better performance than the PID controller for tracking set point changes, especially in the latter part of reaction course when gel effect becomes significant. Various performance can be acquired by selecting adequate values for parameters of the adaptive unified predictive controller; in other words, the optimal set of parameters exists for a given set of reaction conditions and control objective.
This study was carried to investigate the biodegradability of phenol wastewater in the sluge blanket-packed bed reactor(SBPBR). The reactor consisted of two regions. The lower region was a sludge blanket of 0.5 m height and the upper region was a packed-bed. The phenol and COD concentration of the effluent, the gas production and the composition of gas were measured to determine the performance of the anaerobic wastewater treatment system as the phenol concentration of the influent was increased from 600 to 1800 mg/l. Stable biodegradation of phenol wastewater could be achieved with the anaerobic treatment system from 600 to 1200 mg/l of the influent phenol concentration. But the SBPBR system was getting more serious at 1800 mg/l of influent phenol concentration. At the steady state of the influent phenol concentration of 600-1200 mg/l, the treatment performance showed the phenol removal efficiency of 94.5~96.3%, the COD removal efficiency of 93.3~96% and the gas production of 4.94~9.64 l/day.
Mousakazemi, Seyed Mohammad Hossein;Ayoobian, Navid;Ansarifar, Gholam Reza
Nuclear Engineering and Technology
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v.50
no.6
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pp.877-885
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2018
Various controllers such as proportional-integral-derivative (PID) controllers have been designed and optimized for load-following issues in nuclear reactors. To achieve high performance, gain tuning is of great importance in PID controllers. In this work, gains of a PID controller are optimized for power-level control of a typical pressurized water reactor using particle swarm optimization (PSO) algorithm. The point kinetic is used as a reactor power model. In PSO, the objective (cost) function defined by decision variables including overshoot, settling time, and stabilization time (stability condition) must be minimized (optimized). Stability condition is guaranteed by Lyapunov synthesis. The simulation results demonstrated good stability and high performance of the closed-loop PSO-PID controller to response power demand.
Significant advances in computational performance have occurred over the past two decades, achieved not only by the introduction of more powerful processors but the incorporation of parallelism in computer hardware at all levels. Simultaneous with these hardware and associated system software advances have been advances in modeling physical phenomena and the numerical algorithms to allow their usage in simulation. This paper presents a review of the advances in computer performance, discusses the modeling and simulation capabilities required to address the multi-physics and multi-scale phenomena applicable to a nuclear reactor core simulator, and present examples of relevant physics simulation codes' performances on high performance computers.
SCR (Selective Catalytic Reduction) on DPF (Diesel Particulate Filter) is a multi-functional after-treatment device which integrates soot filtration and DeNOx function into a single can. Because of its advantage in package and cost, the SCR on DPF is considered as a potential candidate for future application. It inherently employes wall flow type monolithic reactor so ash included in exhaust gas may deposit inside the inlet channel of this device. This study is intended to identify the impact of ash deposit on SCR reaction under wall flow type monolithic reactor. Simulation approach is used so relevant species transport equations for wall flow type monolith is derived. These equations can be solved together with momentum conservation equations and give solution for conversion performance. Both ash deposit and clean catalyst case are simulated and comparison of these two cases gives an insight for the impact of ash deposit on conversion performance. Ash deposit can be classified as ash layer and ash plug. and impact of ash deposit is described along with different morphology of ash deposit.
The thermal, mechanical, and neutronic performance of the metal alloy fast reactor fuel design complements the safety advantages of the liquid metal cooling and the pool-type primary system. Together, these features provide large safety margins in both normal operating modes and for a wide range of postulated accidents. In particular, they maximize the measures of safety associated with inherent reactor response to unprotected, doublefault accidents, and to minimize risk to the public and plant investment. High thermal conductivity and high gap conductance play the most significant role in safety advantages of the metallic fuel, resulting in a flatter radial temperature profile within the pin and much lower normal operation and transient temperatures in comparison to oxide fuel. Despite the big difference in melting point, both oxide and metal fuels have a relatively similar margin to melting during postulated accidents. When the metal fuel cladding fails, it typically occurs below the coolant boiling point and the damaged fuel pins remain coolable. Metal fuel is compatible with sodium coolant, eliminating the potential of energetic fuel-coolant reactions and flow blockages. All these, and the low retained heat leading to a longer grace period for operator action, are significant contributing factors to the inherently benign response of metallic fuel to postulated accidents. This paper summarizes the past analytical and experimental results obtained in past sodium-cooled fast reactor safety programs in the United States, and presents an overview of fuel safety performance as observed in laboratory and in-pile tests.
During an extensive review made as part of the Integrated Diagnosis System project of the Maiden Reactor Project, MOAS (Maryland Operator Advisory System) was identified as one of the most thorough systems developed thus far. MOAS is an integrated on-line diagnosis system that encompasses diverse functional aspects that are required for an effective process disturbance management: (1) intelligent process monitoring and alarming, (2) on-line sensor data validation and sensor failure diagnosis, (3) on-line hardware (besides sensors) failure diagnosis, and (4) real-time corrective measure synthesis. The MOAS methodology was used at the Maiden Man-Machine Laboratory HAMMLAB of the OECD Maiden Reactor Project. The performance of MOAS, developed in G2 real-time expert system shell for the high-pressure preheaters of the NORS process in the HAMMLAB, was tested against a variety of transient scenarios, including failures of the control valves and sensors, and tube leakage of the preheaters. These tests showed that MOAS successfully carried out its intended functions, i.e., quickly recognizing an occurring disturbance, correctly diagnosing its cause, and presenting advice on its control to the operator. The lessons learned and insights gained during the implementation and performance tests also are discussed.
In this study, $20Nm^3/hr$ scale compact hydrogen generator which can be apply to the hydrogen station was tested for hydrogen station application. $20Nm^3/hr$ scale compact hydrogen generator was developed by upgrading concept of stacking plate reactor from former $20Nm^3/hr$ scale plate hydrogen generator. concepts for improving system efficiency and performance include such as idea of heat recovery from the exhaust, exhaust duct which is especially design for plate type reactor reinforcement of insulation, enlargement of heat exchange area of reactor, introduction of desulphurizer reactor and PROX rector in a compact design, introduction of back fire protection structure of plate burner and so on, We can learn that final prototype of scale-up $20Nm^3/hr$ scale compact hydrogen generator can be operated steadily in 100% road at which over 94% of methane conversion(S/C=3.75) was obtained. In case of making up the weak point, we expect that it is possible to apply to hydrogen station by way of showing an example.
This study identifies efficient earthquake intensity measures (IMs) for seismic performances and fragility evaluations of the reactor containment building (RCB) in the advanced power reactor 1400 (APR1400) nuclear power plant (NPP). The computational model of RCB is constructed using the beam-truss model (BTM) for nonlinear analyses. A total of 90 ground motion records and 20 different IMs are employed for numerical analyses. A series of nonlinear time-history analyses are performed to monitor maximum floor displacements and accelerations of RCB. Then, probabilistic seismic demand models of RCB are developed for each IM. Statistical parameters including coefficient of determination (R2), dispersion (i.e. standard deviation), practicality, and proficiency are calculated to recognize strongly correlated IMs with the seismic performance of the NPP structure. The numerical results show that the optimal IMs are spectral acceleration, spectral velocity, spectral displacement at the fundamental period, acceleration spectrum intensity, effective peak acceleration, peak ground acceleration, A95, and sustained maximum acceleration. Moreover, weakly related IMs to the seismic performance of RCB are peak ground displacement, root-mean-square of displacement, specific energy density, root-mean-square of velocity, peak ground velocity, Housner intensity, velocity spectrum intensity, and sustained maximum velocity. Finally, a set of fragility curves of RCB are developed for optimal IMs.
Jo, Hye Seon;Koo, Young Do;Park, Ji Hun;Oh, Sang Won;Kim, Chang-Hwoi;Na, Man Gyun
Nuclear Engineering and Technology
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v.53
no.12
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pp.4014-4021
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2021
If safety injection systems (SISs) do not work in the event of a loss-of-coolant accident (LOCA), the accident can progress to a severe accident in which the reactor core is exposed and the reactor vessel fails. Therefore, it is considered that a technology that provides recoverable maximum time for SIS actuation is necessary to prevent this progression. In this study, the corresponding time was defined as the golden time. To achieve the objective of accurately predicting the golden time, the prediction was performed using the deep fuzzy neural network (DFNN) with rule-dropout. The DFNN with rule-dropout has an architecture in which many of the fuzzy neural networks (FNNs) are connected and is a method in which the fuzzy rule numbers, which are directly related to the number of nodes in the FNN that affect inference performance, are properly adjusted by a genetic algorithm. The golden time prediction performance of the DFNN model with rule-dropout was better than that of the support vector regression model. By using the prediction result through the proposed DFNN with rule-dropout, it is expected to prevent the aggravation of the accidents by providing the maximum remaining time for SIS recovery, which failed in the LOCA situation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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