SCIE
SCOPUS
KCI등재
Artificial neural network for predicting nuclear power plant dynamic behaviors
저자
El-Sefy, M. ; Yosri, A. ; El-Dakhakhni, W. ; Nagasaki, S. ; Wiebe, L.
발행기관
학술지명
Nuclear Engineering and Technology(Nuclear Engineering and Technology)
권호사항
발행연도
2021
작성언어
English
주제어
등재정보
SCIE,SCOPUS,KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
3275-3285(11쪽)
DOI식별코드
제공처
A Nuclear Power Plant (NPP) is a complex dynamic system-of-systems with highly nonlinear behaviors. In order to control the plant operation under both normal and abnormal conditions, the different systems in NPPs (e.g., the reactor core components, primary and secondary coolant systems) are usually monitored continuously, resulting in very large amounts of data. This situation makes it possible to integrate relevant qualitative and quantitative knowledge with artificial intelligence techniques to provide faster and more accurate behavior predictions, leading to more rapid decisions, based on actual NPP operation data. Data-driven models (DDM) rely on artificial intelligence to learn autonomously based on patterns in data, and they represent alternatives to physics-based models that typically require significant computational resources and might not fully represent the actual operation conditions of an NPP. In this study, a feed-forward backpropagation artificial neural network (ANN) model was trained to simulate the interaction between the reactor core and the primary and secondary coolant systems in a pressurized water reactor. The transients used for model training included perturbations in reactivity, steam valve coefficient, reactor core inlet temperature, and steam generator inlet temperature. Uncertainties of the plant physical parameters and operating conditions were also incorporated in these transients. Eight training functions were adopted during the training stage to develop the most efficient network. The developed ANN model predictions were subsequently tested successfully considering different new transients. Overall, through prompt prediction of NPP behavior under different transients, the study aims at demonstrating the potential of artificial intelligence to empower rapid emergency response planning and risk mitigation strategies.
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