The purpose of this study is for the sensitivity study f9r a Steam Generator Tube Rupture (SGTR) of the System-integrated Modular Advanced ReacTor for a Pilot (SMART-P) plant. The thermal hydraulic analysis of a SGIR for the Limiting Conditions for Operation (LCO) is performed using TASS/SMR code. The TASS/SMR code can calculate the core power, pressure, flow, temperature and other values of the primary and secondary system for the various initiating conditions. The major concern of this sensitivity study is not the minimum Critical Heat Flux Ratio(CHFR) but the maximum leakage amount from the primary to secondary sides at the steam generator. Therefore the break area causing the maximum accumulated break flow is researched for this reason. In the case of a SGIR for the SMART-p, the total integrated break flow is 11,740kg in the worst case scenario, the minimum CHFR is maintained at Over 1.3 and the hottest fuel rod temperature is below 606"I during the transient. It means that the integrity of the fuel rod is guaranteed. The reactor coolant system and the secondary system pressures are maintained below 18.7MPa, which is system design pressure.
In this work, a multivariate time-series machine learning meta-model is developed to predict the transient response of a typical nuclear power plant (NPP) undergoing a steam generator tube rupture (SGTR). The model employs Recurrent Neural Networks (RNNs), including the Long Short-Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU), and a hybrid CNN-LSTM model. To address the uncertainty inherent in such predictions, a Bayesian Neural Network (BNN) was implemented. The models were trained using a database generated by the Best Estimate Plus Uncertainty (BEPU) methodology; coupling the thermal hydraulics code, RELAP5/SCDAP/MOD3.4 to the statistical tool, DAKOTA, to predict the variation in system response under various operational and phenomenological uncertainties. The RNN models successfully captures the underlying characteristics of the data with reasonable accuracy, and the BNN-LSTM approach offers an additional layer of insight into the level of uncertainty associated with the predictions. The results demonstrate that LSTM outperforms GRU, while the hybrid CNN-LSTM model is computationally the most efficient. This study aims to gain a better understanding of the capabilities and limitations of machine learning models in the context of nuclear safety. By expanding the application of ML models to more severe accident scenarios, where operators are under extreme stress and prone to errors, ML models can provide valuable support and act as expert systems to assist in decision-making while minimizing the chances of human error.
본 논문은 SRG(Switched Reluctance Generator)의 제어를 위하여 순시자속을 이용하여 위치를 추정하고, 추정한 위치에 근거하여 출력전압을 제어하는 방법이 제안되었다. SRG를 제어하기 위해서는 정확한 회전자의 위치정보가 필수적이다. 이러한 위치정보는 일반적으로 엔코더나 레졸버와 같은 정밀한 위치센서로부터 얻어진다. 그러나, 전자기적 간섭(Electromagnetic Interference), 진동, 열, 습도 등의 열악한 환경으로 인하여 정확한 위치를 검출하는데 많은 문제점을 가지고 있다. 따라서 이러한 문제점을 극복하기 위하여 위치·속도센서 없는 SRG의 제어기가 요구되어 진다. 본 논문에서는 SRG를 위한 새로운 위치·속도의 실시간 추정방법이 제안되었다. 순시자속은 측정한 전압과 전류에 의해 계산한 것과 위치와 자속 프로파일로부터 회전자의 위치를 추정하였다. 출력전압은 PID 제어 알고리즘에 의해 일정 제어되었다. 제안된 방법은 시뮬레이션을 통하여 확인하였고, DSP를 적용하여 구현하였다. 실험을 통하여 제안된 방법은 부하가 변동하더라도 일정하게 출력전압을 유지하고, SRG 제어가 안정됨을 확인하였다.
The advanced passive pressurized water reactor (PWR) is being constructed in China and the passive residual heat removal (PRHR) system was designed to remove the decay heat. During accident scenarios with increase of heat removal from the primary coolant system, the actuation of the PRHR will enhance the cooldown of the primary coolant system. There is a risk of power excursion during the cooldown of the primary coolant system. Therefore, it is necessary to analyze the thermal hydraulic behavior of the reactor coolant system (RCS) at this condition. The advanced passive PWR model, including major components in the RCS, is built by SCDAP/RELAP5 code. The thermal hydraulic behavior of the core is studied for two typical accident sequences with PRHR actuation to investigate the core cooling capability with conservative assumptions, a main steam line break (MSLB) event and inadvertent opening of a steam generator (SG) safety valve event. The results show that the core is ultimately shut down by the boric acid solution delivered by Core Makeup Tank (CMT) injections. The effects of CMT boric acid concentration and the activation delay time on accident consequences are analyzed for MSLB, which shows that there is no consequential damage to the fuel or reactor coolant system in the selected conditions.
The pressurized light water cooled, medium power (330 MWt) SMART (System-integrated Modular Advanced ReacTor) has been under development at KAERI for a dual purpose : seawater desalination and electricity generation. The SMART design verification phase was followed to conduct various separate effects tests and comprehensive integral effect tests. The high temperature / high pressure thermal-hydraulic test facility, VISTA(Experimental Verification by Integral Simulation of Transient and Accidents) has been constructed to simulate the SMART-P (the one fifth scaled pilot plant) by KAERI. Experimental tests have been performed to investigate the thermal-hydraulic dynamic characteristics of the primary and the secondary systems. Heat transfer characteristics and natural circulation performance of the PRHRS (Passive Residual Heat Removal System) of SMART-P were also investigated using the VISTA facility. The coolant flows steadily in the natural circulation loop which is composed of the steam generator (SG) primary side, the secondary system, and the PRHRS. The heat transfers through the PRHRS heat exchanger and ECT are sufficient enough to enable the natural circulation of the coolant.
Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II (NSGA-II) is applied for solving Combined Economic Emission Dispatch (CEED) problem with valve-point loading of thermal generators. This CEED problem with valve-point loading is a nonlinear, constrained multi-objective optimization problem, with power balance and generator capacity constraints. The valve-point loading introduce ripples in the input-output characteristics of generating units and make the CEED problem as a nonsmooth optimization problem. To validate its effectiveness of NSGA-II, two benchmark test systems, IEEE 30-bus and IEEE 118-bus systems are considered. To compare the Pareto-front obtained using NSGA-II, reference Pareto-front is generated using multiple runs of Real Coded Genetic Algorithm (RCGA) with weighted sum of objectives. Comparison with other optimization techniques showed the superiority of the NSGA-II approach and confirmed its potential for solving the CEED problem. Numerical results show that NSGA-II algorithm can provide Pareto-front in a single run with good diversity and convergence. An approach based on Technique for Ordering Preferences by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) is applied on non-dominated solutions obtained to determine Best Compromise Solution (BCS).
This paper deals with the characteristics of persistent current switch (rCS) system fer applied HTS magnet system. To apply the high-Tc superconductor in superconducting machine such as motror, generator, MAGLEV, MRI, and NMR, the study on high-Tc superconducting persistent current mode must be performed. In this experiment, the PCS system consists otd superconducting magnet, PCS and magnet power supply. The superconducting magnet was fabricated by connecting four double pancake coils (DPCs) in series. The PCS was inductive double pancake coil type and heated up by the SUS 303L tape heater. The optimal length of PCS was calculated and thermal quench state of PCS was simulated by using finite element method(FEM) and compared with experimental results. The optimal energy to normalize the PCS was calculated and introduced. Finally, the persistent current was observed with respect to various ramping up rate and magnitude of charging current.
This paper treats TEGS(Thermo-Electric Generation System) by using two different metals which have N and P types of thermo-electric characteristics respectively. Heat source is the thermal energy from the oxidative reaction of methanol and catalyst. Heat sink is an air cooling system (fan and heat sink). 4 TEMS of $40{\times}40mm$ of TEGS with 500ml methanol produce the electric power of maximum 6W and average 5W for 9 hours.
Experiment and numerical investigation are performed on swirling water flow in a vertical circular tube. This kind of flow is used in heat exchangers, combustion chambers, thermal power plants, and other mechanical equipment to move slurries or to convey materials. However, limited information on swirling flow in vertical circular tubes is available. In the current paper, the three-dimensional particle image velocimetry(PIV) technique is employed to compare the measured velocity profiles of water along the vertical circular tube with those of non-swirl flow. In addition, computational fluid dynamics(CFD) code was applied to calculation of the flow velocities with swirl.
Because UV wavelength lights can activate photocatalysts, plasma is used as a light source of a photocatalytic reactor. Even though plasma has good intensity for photo reaction, substrate of catalyst coating was limited by the geometry of plasma generator. Usually bead type substrate was used for a pack bed type reactor. Honeycomb monolith type substrate was used with UV lamps instead plasma, due to the light penetration the honeycomb monolith length was too short to show good activity In this study a photocatalytic reactor, which is using a honeycomb monolith substrate, was investigated with plasma as an activation light source. As a parametric study the effects of 1311owing factors on plasma generation and power consumption are examined; supply voltage, substrate length, environment condition, catalyst loading and ratio. Using the test results, the practicability test was done with simulated synthetic gases representing bad smells and automotive exhaust gases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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