Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.12
no.1
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pp.74-85
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2007
During the lifecycle of a nuclear power plant many organizations are involved in KOREA. Korea Plant Engineering Co. (KOPEC) participates in the design stage, Korea Hydraulic and Nuclear Power (KHNP) operates and manages all nuclear power plants in KOREA, Dusan Heavy Industries manufactures the main equipment, and a construction company constructs the plant. Even though each organization has a digital data management system inside and obtains a certain level of automation, data sharing among organizations is poor. KHNP gets drawing and technical specifications from KOPEC in the form of paper. It results in manual re-work of definition and there are potential errors in the process. A data warehouse based on a neutral model has been constructed in order to make an information bridge between design and O&M phases. GPM(generic product model), a data model from Hitachi, Japan is addressed and extended in this study. GPM has a similar architecture with ISO 15926 "life cycle data for process plant". The extension is oriented to nuclear power plants. This paper introduces some of implementation results: 1) 2D piping and instrument diagram (P&ID) and 3D CAD model exchanges and their visualization; 2) Interface between GPM-based data warehouse and KHNP ERP system.
This work presents two different methods for quantifying and propagating the uncertainty associated with fuel composition at end of life for cask criticality calculations. The first approach, the computational approach uses parametric uncertainty including those associated with nuclear data, fuel geometry, material composition, and plant operation to perform forward depletion on Monte-Carlo sampled inputs. These uncertainties are based on experimental and prior experience in criticality safety. The second approach, the data-driven approach relies on using radiochemcial assay data to derive code bias information. The code bias data is used to perturb the isotopic inventory in the data-driven approach. For both approaches, the uncertainty in keff for the cask is propagated by performing forward criticality calculations on sampled inputs using the distributions obtained from each approach. It is found that the data driven approach yielded a higher uncertainty than the computational approach by about 500 pcm. An exploration is also done to see if considering correlation between isotopes at end of life affects keff uncertainty, and the results demonstrate an effect of about 100 pcm.
Park, Se-Moon;Yoon, Bong-Yo;Kim, Dae-Jung;Park, Joo-Wan;Kim, Chang-Lak
Nuclear Engineering and Technology
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v.38
no.6
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pp.575-584
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2006
As the development of total management systems for sites along with site environmental information is becoming standard, the system known as the Site Information and Total Environmental database management System (SITES) has been developed over the last two years. The first result was a database management system for storing data obtained from facilities, and a site characterization in addition to an environmental assessment of a site. The SITES database is designed to be effective and practical for use with facility management and safety assessment in relation to Geographic Information Systems. SITES is a total management program, which includes its database, its data analysis system required for site characterization, a safety assessment modeling system and an environment monitoring system. It can contribute to the institutional management of the facility and to its safety reassessment. SITES is composed of two main modules: the SITES Database module (SDM) and the Monitoring & Assessment (M&A) module [1]. The M&A module is subdivided into two sub-modules: the Safety Assessment System (SAS) and the Site Environmental Monitoring System (SEMS). SAS controls the data (input and output) from the SITES DB for the site safety assessment, whereas SEMS controls the data obtained from the records of the measuring sensors and facilities. The on-line site and environmental monitoring data is managed in SEMS. The present paper introduces the procedure and function of the M&A modules.
Applying digital network technology for advanced nuclear plant requires deterministic communication for tight safety requirements, timely and reliable data delivery for operation-critical and mission-critical characteristics of nuclear plant. Communication protocols, such as IEEE 802/4 Token Bus, IEEE 802/5 Token Ring, FDDI, and ARCnet, which have deterministic communication capability are partially applied to several nuclear power plants. Although digital communication technologies have many advantages, it is necessary to consider the noise immunity from electromagnetic interference (EMI), electrical interference, impulse noise, and heat noise before selecting specific digital network technology for nuclear plant. In this paper, we consider the token frame loss and data frame loss rate due to the link error event, frame size, and link data rate in different protocols, and evaluate the possibility of failure to meet the hard real-time requirement in nuclear plant.
This article presents a security module based on a field programmable gate array (FPGA) to mitigate man-in-the-middle cyber attacks. Nowadays, the FPGA is considered to be the state of the art in nuclear power plants I&C systems due to its flexibility, reconfigurability, and maintainability of the FPGA technology; it also provides acceptable solutions for embedded computing applications that require cybersecurity. The proposed FPGA-based security module is developed to mitigate information-gathering attacks, which can be made by gaining physical access to the network, e.g., a man-in-the-middle attack, using a cryptographic process to ensure data confidentiality and integrity and prevent injecting malware or malicious data into the critical digital assets of a nuclear power plant data communication system. A model-based system engineering approach is applied. System requirements analysis and enhanced function flow block diagrams are created and simulated using CORE9 to compare the performance of the current and developed systems. Hardware description language code for encryption and serial communication is developed using Vivado Design Suite 2017.2 as a programming tool to run the system synthesis and implementation for performance simulation and design verification. Simple windows are developed using Java for physical testing and communication between a personal computer and the FPGA.
Nuclear data is the basis of reactor physics analysis. This paper aim at studying the influence of major evaluated nuclear data libraries, CENDL-3.2, ENDF/B-VIII.0, JEFF-3.3, and JENDL-4.0u, on the neutronics modelling of CEFR start-up tests. Results show these four libraries have a good performance and consistency in the modelling CEFR start-up tests. The JEFF-3.3 results exhibit only an 8 pcm keff difference with the measurement. The difference in criticality is decomposed by nuclide, which shows the large overestimation of CENDL-3.2 is mainly from the cross-section of 52Cr. Except for few cases, the calculation results are within 1σ of measurement uncertainty in control rod worth, sodium void reactivity, temperature reactivity, and subassembly swap reactivity. In the evaluation of axial and radial reaction distribution, there are about 65% of relative errors that are less than 5% and 82% of relative errors that are less than 10%.
To model the atmospheric dispersion of radionuclides released from nuclear accident is very important for nuclear emergency. But the uncertainty of model parameters, such as source term and meteorological data, may significantly affect the prediction accuracy. Data assimilation (DA) is usually used to improve the model prediction with the measurements. The paper proposed a parameter bias transformation method combined with Lagrangian puff model to perform DA. The method uses the transformation of coordinates to approximate the effect of parameters bias. The uncertainty of four model parameters is considered in the paper: release rate, wind speed, wind direction and plume height. And particle swarm optimization is used for searching the optimal parameters. Twin experiment and Kincaid experiment are used to evaluate the performance of the proposed method. The results show that the proposed method can effectively increase the reliability of model prediction and estimate the parameters. It has the advantage of clear concept and simple calculation. It will be useful for improving the result of atmospheric dispersion model at the early stage of nuclear emergency.
In this work, linear and mass attenuation coefficients, effective atomic number and electron density, mean free paths, and half value layer and $10^{th}$ value layer values of barium-bismuth-borosilicate glasses were obtained for 662 keV, 1,173 keV, and 1,332 keV gamma ray energies using MCNP-4C code and XCOM program. Then obtained data were compared with available experimental data. The MCNP-4C code and XCOM program results were in good agreement with the experimental data. Barium-bismuth-borosilicate glasses have good gamma ray shielding properties from the shielding point of view.
Journal of Nuclear Fuel Cycle and Waste Technology
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v.1
no.1
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pp.37-47
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2013
This paper describes basic plans for the development of a radioactive waste disposal facility with the introduction of Nuclear Power Plants (NPPs) for Kenya. The specific objective of this study was to estimate the total projected waste volumes of low- and intermediate-level radioactive waste (LILW) expected to be generated from the Kenyan nuclear power programme. The facility is expected to accommodate LILW to be generated from operation and decommissioning of nuclear power plants for a period of 50 years. An on-site storage capacity of 700 $m^3$ at nuclear power plant sites and a final disposal repository facility of more than 7,000 $m^3$ capacity were derived by considering Korean nuclear power programme radioactive waste generation data, including Kori, Hanbit, and APR 1400 nuclear reactor data. The repository program is best suited to be introduced roughly 10 years after reactor operation. This study is important as an initial implementation of a national LILW disposal program for Kenya and other newcomer countries interested in nuclear power technology.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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