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자료유형
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저자정보
저널정보
한국원자력학회 Nuclear Engineering and Technology Nuclear Engineering and Technology 제36권 제5호
발행연도
2004.1
수록면
420 - 429 (10page)

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The local power density should be estimated accurately to prevent fuel rod melting. The localpower density at the hottest part of a hot fuel rod, which is described by the power peakingfactor, is more important information than the local power density at any other position in areactor core. Therefore, in this work, the power peaking factor, which is defined as the highestlocal power density to the average power density in a reactor core, is estimated by fuzzy neuralnetworks using numerous measured signals of the reactor coolant system. The fuzzy neuralnetworks are trained using a training data set and are verified with another test data set. Theyare then applied to the first fuel cycle of Yonggwang nuclear power plant unit 3. Theestimation accuracy of the power peaking factor is 0.45% based on the relative 2σerror byusing the fuzzy neural networks without the in-core neutron flux sensors signals input. A valueof 0.23% is obtained with the in-core neutron flux sensors signals, which is sufficiently accuratefor use in local power density monitoring.
#COLSS #fuzzy neural network #in-core flux sensor #local power density #power peaking factor

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