Seong-Bin Mun;Sang-Hoon Lee;Young-Jin Oh;Sung-Ryul Kim
Transactions of the Korean Society of Pressure Vessels and Piping
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v.19
no.2
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pp.146-154
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2023
In nuclear power plants, ultrasonic test for pipe wall thickness measurement is used during periodic inspections to prevent pipe rupture due to pipe wall thinning. However, when measuring pipe wall thickness using ultrasonic test, a significant amount of measurement error occurs due to the on-site conditions of the nuclear power plant. If the maximum pipe wall thinning rate is decided by the measured pipe wall thickness containing a significant error, the pipe wall thinning rate data have significant uncertainty and systematic overestimation. This study proposes preprocessing of pipe wall thinning measurement data using support vector machine regression algorithm. By using support vector machine, pipe wall thinning measurement data can be smoothened and accordingly uncertainty and systematic overestimation of the estimated pipe wall thinning rate data can be reduced.
Kim, Young-Chol;Kim, Shin-Ku;Cho, Tae-Shin;Choi, Sun-Wook;Kim, Keun-Sik
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.38
no.3
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pp.1-12
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2001
We consider the robust control problem for non-minimum phase(NMP) systems with parametric uncertainty. First, a new method that translates such an uncertain NMP system into a interval family of minimum phase(MP) transfer functions followed a time delay term in the form of Pade' approximation is presented. The controller to be proposed consists of a compensator with Smith predictor structure, so that it can compensate the time delay behaviour due to NMP plant. Therein, the main feedback controller for a family of MP plants has been designed by using quantitative feedback theory(QFT) such that satisfies the robust stability against the structured uncertainty. The stability and performance of overall system are examined through an illustrative example.
Park, Seon Uk;Koo, Kyung Ah;Seo, Changwan;Kong, Woo-Seok
Journal of Climate Change Research
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v.7
no.3
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pp.325-334
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2016
We projected the distribution of Hedera rhombea, an evergreen broad-leaved climbing plant, under current climate conditions and predicted its future distributions under global warming. Inaddition, weexplained model uncertainty by employing 9 single Species Distribution model (SDM)s to model the distribution of Hedera rhombea. 9 single SDMs were constructed with 736 presence/absence data and 3 temperature and 3 precipitation data. Uncertainty of each SDM was assessed with TSS (Ture Skill Statistics) and AUC (the Area under the curve) value of ROC (receiver operating characteristic) analyses. To reduce model uncertainty, we combined 9 single SDMs weighted by TSS and resulted in an ensemble forecast, a TSS weighted ensemble. We predicted future distributions of Hedera rhombea under future climate conditions for the period of 2050 (2040~2060), which were estimated with HadGEM2-AO. RF (Random Forest), GBM (Generalized Boosted Model) and TSS weighted ensemble model showed higher prediction accuracies (AUC > 0.95, TSS > 0.80) than other SDMs. Based on the projections of TSS weighted ensemble, potential habitats under current climate conditions showed a discrepancy with actual habitats, especially in the northern distribution limit. The observed northern boundary of Hedera rhombea is Ulsan in the eastern Korean Peninsula, but the projected limit was eastern coast of Gangwon province. Geomorphological conditions and the dispersal limitations mediated by birds, the lack of bird habitats at eastern coast of Gangwon Province, account for such discrepancy. In general, potential habitats of Hedera rhombea expanded under future climate conditions, but the extent of expansions depend on RCP scenarios. Potential Habitat of Hedera rhombea expanded into Jeolla-inland area under RCP 4.5, and into Chungnam and Wonsan under RCP 8.5. Our results would be fundamental information for understanding the potential effects of climate change on the distribution of Hedera rhombea.
Transactions of the Korean Society of Pressure Vessels and Piping
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v.6
no.1
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pp.16-22
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2010
Cast austenitic stainless steel(CASS) is used in the primary cooling piping system of nuclear power plant for it's relative low cost, corrosion resistance and easy of welding. However, the coarse-grain structure of cast austenitic stainless steel can strongly affect the inspectability of ultrasonic testing. The major problems encountered during inspection are beam skewing, high attenuation and high background noise of CASS component. So far, the best inspection performance involving CASS components have been achieved using low frequency TRL(Transmitter/Receiver side-by-side L wave) angle beam probe. But TRL technique could not detect shallow defect and it contains an uncertainty for sizing capability. Currently, most of researchers are studying to overcome these challenge issue. In this study, low-frequency phased array TRL technique used to detect and sizing the flaws in CF8A cast austenitic stainless steel.As conclusion, we could detect and size not only axial flaw but also circumferential flaw using low frequency phased array technique.
Due to the recent uncertainty of market situations such as the escalation of petroleum prices, increased production capacities of plants, limitations of the available EPC (Engineering, Procurement, Construction) contractors, and the increase of raw material prices, EPC contractors have had a tendency to include a higher reserve contingency in the lump-sum turnkey contract price. In order to overcome the changes in the market, the plant project construction industry has started to apply the converted lump-sum turnkey contract in plant construction market. This study was focused to find the associated risks and to analyse the identified risks on recent trend of application of the new contract type, which is the converted lump-sum turnkey contract. It was recognized from the analysis that quality and cost have more high priority risks than other project objectives. This paper also suggests the mitigation plan for identified risks to achieve project objectives appropriate to the converted lump-sum turnkey project from the viewpoint of an EPC contractor keeping transparency with owner.
A machine learning platform is proposed for the diagnosis of a severe accident progression in a nuclear power plant. To predict the key parameters for accident management including lost signals, a long short term memory (LSTM) network is proposed, where multiple accident scenarios are used for training. Training and test data were produced by MELCOR simulation of the Fukushima Daiichi Nuclear Power Plant (FDNPP) accident at unit 3. Feature variables were selected among plant parameters, where the importance ranking was determined by a recursive feature elimination technique using RandomForestRegressor. To answer the question of whether a reduced order ML model could predict the complex transient response, we performed a systematic sensitivity study for the choices of target variables, the combination of training and test data, the number of feature variables, and the number of neurons to evaluate the performance of the proposed ML platform. The number of sensitivity cases was chosen to guarantee a 95 % tolerance limit with a 95 % confidence level based on Wilks' formula to quantify the uncertainty of predictions. The results of investigations indicate that the proposed ML platform consistently predicts the target variable. The median and mean predictions were close to the true value.
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.35
no.11
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pp.763-768
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2013
The simulation investigation on the availability with failure density function of major equipment for a sewage treatment plant has been carried out. This study focuses on the availability of the plant and criticality with equipment module induced by component layout and its failure function. The equipment classification of sewage treatment plant and its failure function are established. Also solution methodologies are introduced as Monte-Carlo simulation method and event algorithm for uncertainty problem. The availability in the case of serial connection of equipment with all exponential function is calculated as around 50.4%. In other case of parallel combination with back up equipment, the availability showed over 80.1%. The criticality that a ffects availability showed high value over 77% in the dehydration and concentration process of sludge.
Excore Nuclear Flux Monitoring System in Nuclear Power Plant monitors continuous reactor power up to maximum 200%. The monitoring method, however, has to be different depending on the reactor power level. Because the logarithmic pulse signals must be counted and processed exactly due to large uncertainty if their levels are low, on the other hand, they must be processed through statistical methodolgies if theirs are high to get exact monitoring values, in point of thermal degradation view. Therefore, we developed thermal degradation input signal selection circuit to transfer low level reactor power monitoring circuit to high level reactor power circuit at rated value in this paper. We proved their validities through testing them using real data used in nuclear power plant and analyzed their results. And, These methods will be used to measure the neutron level of excore nuclear flux monitoring system in nuclear power plant.
Transactions of the Korean Society of Pressure Vessels and Piping
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v.4
no.2
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pp.13-19
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2008
In order to predict a remaining life of a plant, it is necessary to select the components that are critical to the plant life. The remaining life of those components shall be evaluated by considering the aging effect of materials used as well as numerous factors. However, when evaluating reliability of nuclear structural components, some problems are quite formidable because of lack of information such as operating history, material property change and uncertainty in damage models. Accordingly, if structural integrity and safety are evaluated by the deterministic fracture mechanics approach, it is expected that the results obtained are too conservative to perform a rational evaluation of plant life. The probabilistic fracture mechanics approaches are regarded as appropriate methods to rationally evaluate the plant life since they can consider various uncertainties such as sizes and shapes of cracks and degradation of material strength due to the aging effects. The objective of this study is to evaluate the structural integrity for a reactor pressure vessel under the small break loss of coolant accident by applying the deterministic and probabilistic fracture mechanics. The deterministic fracture mechanics analysis was performed using the three dimensional finite element model. The probabilistic integrity analysis was based on the Monte Carlo simulation. The selected random variables are the neutron fluence on the vessel inside surface, the content of copper, nickel, and phosphorus in the reactor pressure vessel material, and initial RTNDT.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.25
no.7A
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pp.967-977
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2000
In this paper, we apply a mixed $H_2/H_{\infty}$ control to a generalized plant of inverted pendulum system represented by an LFR(Linear Fractional Representation). First, in order to obtain the generalized plant, the linear model of the inverted pendulum represented by an LFR(Linear fractional Representation) is derived. In LFR, we consider system uncertainties as three nonlinear components and a pendulum mass uncertainty. Augmenting the LFR model by adding weighting functions, we get a generalized plant. And then, we design a mixed $H_2/H_{\infty}$ controller for the generalized plant. In order to design the mixed $H_2/H_{\infty}$ controller, we use the LMI technique. To evaluate control performances and robust stability of the mixed $H_2/H_{\infty}$ controller designed, we compare it with the $H_{\infty}$ controller through the simulation and experiment. In the result, with the fewer feedback information, the mixed $H_2/H_{\infty}$ controller shows the better control performances and robust stability than the $H_{\infty}$ controller in the sense of pendulum angle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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