It is difficult to detect a small-scale leakage in a nuclear power plant (NPP) quickly and take appropriate action. Delaying these procedures can have adverse effects on NPPs. In this paper, we propose leak flow rate prediction using the bidirectional gated recurrent unit (Bi-GRU) method to detect leakage quickly and accurately in small-scale leakage situations because large-scale leak rates are known to be predicted accurately. The data were acquired by simulating small loss-of-coolant accidents (LOCA) or small-scale leakage situations using the modular accident analysis program (MAAP) code. In addition, to improve prediction performance, data were collected by distinguishing the break sizes in more detail. In addition, the prediction accuracy was improved by performing both LOCA diagnosis and leak flow rate prediction in small LOCA situations. The prediction model developed using the Bi-GRU showed a superior prediction performance compared with other artificial intelligence methods. Accordingly, the accurate and effective prediction model for small-scale leakage situations proposed herein is expected to support operators in decision-making and taking actions.
Leakage reduction through annular type seals of turbomachinery is necessary for enhancing their efficiency and the precise prediction method of seal leakage is needed. The analysis based on Bulk-flow concept has been mainly used in predicting seal leakage. However, full Navier-Stokes Equations with turbulent model derived in the seal flow passage have to be solved for improving the prediction of seal leakage. FLUENT 6 which is commercial CFD(Computational Fluid Dynamics) code based on FVM(Finite Volume Method) and SIMPLE algorism has been used to analyze leakage of various non-contact-type seals in this presentation. Comparing with the results of Bulk-flow model analysis and experiment, the result of CFD analysis shows good agreement with that of existing theoretical analysis for the incompressible grooved seal and compressive plain and staggered seal. The CFD analysis also shows improvement on the leakage prediction of the incompressible plain seal and compressive see-through-type labyrinth seal.
Precise leakage prediction for annular type seals of turbomachinery is necessary for enhancing their efficiency and various prediction methods have been developed. As the seal passage is designed intricately, the analysis based on Bulk-flow concept which has been mainly used in predicting seal leakage is limited. In order to improve the seal leakage prediction, full Navier-Stokes Equations with turbulent model derived in the seal flow passage have to be solved. In this study, 3D CFD (Computational Fluid Dynamics) analysis has been performed for predicting leakage of various non-contact type anular seals using FLUENT. Compared to the results by Bulk-flow model analysis, experiment, and 2D CFD analysis, the result of 3D CFD analysis shows improvement in predicting seal leakage, especially for the parallel grooved pump seal.
In this Paper, a flashover prediction method using the leakage current in the contaminated EPDM distribution polymer insulator is proposed. The leakage currents on the insulator were measured simultaneously with the different salt fog application such as 25g, 50g, and 75g per liter of deionized water. Then, the measured leakage currents were enveloped and transformed as the CDFS using the Hilbert transform and the level crossing rate, respectively. The obtained CDFS having different gradients(angles) were used as a important factor for the flashover prediction of the contaminated polymer insulator. Thus, the average angle change with an identical salt fog concentration was within a range of 20 degrees, and the average angle change among the different salt fog concentrations was 5 degrees. However, it is hard to be distinguished each other because the gradient differences among the CDFS were very small. So, the new weighting value was defined and used to solve this problem. Through simulation, it Is verified that the proposed method has the capability of the flashover prediction.
The containment leakage rate test performed on the nuclear power plants consists of following phases : pressurizing the containment, stabilizing the atmosphere, conducting a Type A test, conducting a verification test, depressurizing the containment. It takes more than 48 hours from the pressurization to the depressurization and the prediction of the results will help to prepare the next test phase. In this paper, to predict the leakage rate, the prediction methods based on the least square method are evaluated according to the input variables and the measurement period.
Leakage reduction through annular type labyrinth seals of steam turbine is necessary for enhancing their efficiency and the precise prediction method of seal leakage is needed. In this study, numerical analysis for leakage prediction of the combination-type-staggered-labyrinth seal has been carried out using FLUENT 6 which is commercial CFD (Computational Fluid Dynamics) code based on FVM (Finite Volume Method) and SIMPLE algorism. The present CFD results are verified with the theoretical analysis based on Bulk-flow concept which has been mainly used in predicting seal leakage. Comparing with the result of Bulk-flow model analysis, the leakage result of CFD analysis shows good agreement within 7.1% error.
상수도 관망은 국가 수도 시설의 주요한 구성 요소이지만 대부분이 지중에 매립되어 있어 배관의 노후화 정도 및 누수를 파악하기 어려우므로 유지관리 하기가 매우 어렵다. 본 연구에서는 관망에 설치된 다양한 센서 조합을 가정하여, 데이터 조합에 따른 관로 누수 판별 가능성을 검토하기 위하여 선형회귀분석, 뉴로퍼지 등의 인공지능 알고리즘을 통한 유량과 압력 예측을 실시하여 최적 알고리즘을 도출하였다. 공급압력 예측을 통한 누수판별의 경우 뉴로퍼지 알고리즘이 선형회귀분석에 비하여 우수하였다. 누수유량 예측에서는 뉴로퍼지를 이용한 유량예측이 우선 고려되어야 한다. 다만, 유량을 모사하기 힘든 경우에는 선형 알고리즘을 이용한 공급압력 예측이 이루어져야 할 것으로 사료 된다.
In nuclear power plants, reactor coolant leakage can occur due to various reasons. Early detection of leaks is crucial for maintaining the safety of nuclear power plants. Currently, a detection system is being developed in Korea to identify reactor coolant system (RCS) leakage of less than 0.5 gpm. Typically, RCS leaks are detected by monitoring temperature, humidity, and radioactivity in the containment, and a water level in the sump. However, detecting small leaks proves challenging because the resulting changes in the containment humidity and temperature, and the sump water level are minimal. To address these issues and improve leak detection speed, it is necessary to quantify the leaks and develop an artificial intelligence-based leak detection system. In this study, we employed bidirectional long short-term memory, which are types of neural networks used in artificial intelligence, to predict the relative humidity in the leakage area for leak quantification. Additionally, an optimization technique was implemented to reduce learning time and enhance prediction performance. Through evaluation of the developed artificial intelligence model's prediction accuracy, we expect it to be valuable for future leak detection systems by accurately predicting the relative humidity in a leakage area.
The present paper studies the leakage flow model used in the performance prediction of a scroll compressor. Two leakage flow models, isentropic and Fanno flow model, are studied in detail. Their predictions are also compared with CFD solutions to check the validity as a leakage flow model. Comparison with CFD solutions shows that the isentropic flow model predicts excessive leakage flow rate, while the Fanno flow model shows acceptable agreement with CFD solutions. The excessive leakage flow rate by isentropic flow model results in under-prediction of the overall performance of a scroll compressor.
Generally the Shrouded type impeller is considered to free from the loss of tip leakage flow, but it is actually not possible to complete sealing between the rotating impeller and the sealing which is stay still. As a result, there is the possibility of flow leaking between impeller exit to entrance, especially with high pressure ratio compressor machine. The Cavity leakage flow is expected to influence negative effect on a machine performance and also inner flow structure. In this study, Impeller with shroud-casing gap leakage flow is simulated by numerical method (Using CFX 12.1). The influence of leakage flow on compressor performance and efficiency will be analysed, also detail flowfield change will posted.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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