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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.1
- 수록면
- 562 - 569 (8page)
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Recently, human errors have very rarely occurred during power generation at nuclear power plants. Forthis reason, many countries are conducting research on smart support systems of nuclear power plants. Smart support systems can help with operator decisions in severe accident occurrences. In this study, asmart support systemwas developed by integrating accident prediction functions from previous researchand enhancing their prediction capability. Through this system, operators can predict accident scenarios,accident locations, and accident information in advance. In addition, it is possible to decide on theintegrity of instruments and predict the life of instruments. The data were obtained using ModularAccident Analysis Program code to simulate severe accident scenarios for the Optimized Power Reactor1000. The prediction of the accident scenario, accident location, and accident information was conductedusing artificial intelligence methods.
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K.H. Yoo / 2016 / Prediction of golden time using SVR for recovering SIS under severe accidents / Ann. Nucl. Energy 94:102~108
P. Xu / 2017 / Analysis of operator support method based on intelligent dynamic interlock in lead-cooled fast reactor simulator / Ann. Nucl. Energy 99:279~282
S.H. Seong / 2005 / Development of diagnosis algorithm for the check valve with spectral estimations and neural network models using acoustic signals / Ann. Nucl. Energy 32:479~492
M.G. Na / 2004 / Estimation of break location and size for loss of coolant accidents using neural networks / Nucl. Eng. Des. 232:289~300
M.H. Hsieh / 2012 / A decision support system for identifying abnormal operating procedures in a nuclear power plant / Nucl. Eng. Des. 249:413~418
P. Xu / 2017 / Analysis of operator support method based on intelligent dynamic interlock in lead-cooled fast reactor simulator / Ann. Nucl. Energy 99:279~282
S.H. Seong / 2005 / Development of diagnosis algorithm for the check valve with spectral estimations and neural network models using acoustic signals / Ann. Nucl. Energy 32:479~492
M.G. Na / 2004 / Estimation of break location and size for loss of coolant accidents using neural networks / Nucl. Eng. Des. 232:289~300
M.H. Hsieh / 2012 / A decision support system for identifying abnormal operating procedures in a nuclear power plant / Nucl. Eng. Des. 249:413~418
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