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저자정보
저널정보
한국원자력학회 Nuclear Engineering and Technology Nuclear Engineering and Technology 제47권 제1호
발행연도
2015.1
수록면
74 - 84 (11page)

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If a transient occurs in a nuclear power plant (NPP), operators will try to protect the NPP byestimating the kind of abnormality and mitigating it based on recommended procedures. Similarly, operators take actions based on severe accident management guidelines whenthere is the possibility of a severe accident occurrence in an NPP. In any such situation,information about the occurrence time of severe accident-related events can be veryimportant to operators to set up severe accident management strategies. Therefore, supportsystems that can quickly provide this kind of information will be very useful whenoperators try to manage severe accidents. In this research, the occurrence times of severalevents that could happen during a severe accident were predicted using support vectormachines with short time variations of plant status variables inputs. For the preliminarystep, the break location and size of a loss of coolant accident (LOCA) were identified. Training and testing data sets were obtained using the MAAP5 code. The results show thatthe proposed algorithm can correctly classify the break location of the LOCA and can estimatethe break size of the LOCA very accurately. In addition, the occurrence times ofsevere accident major events were predicted under various severe accident paths, withreasonable error. With these results, it is expected that it will be possible to apply theproposed algorithm to real NPPs because the algorithm uses only the early phase data afterthe reactor SCRAM, which can be obtained accurately for accident simulations
#Loss of coolant accident #Severe accident #Support vector classification Support vector machine #Support vector regression

목차

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