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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.9
- 수록면
- 24 - 37 (14page)
- DOI
- 10.5855/ENERGY.2021.30.3.024
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원자력 발전소 사고해석에서 피동격납건물냉각계통(PCCS)의 성능을 정확히 예측하기 위해서는 뛰어난 예측성능을 가진 응축 열전달 모델이 필요하다. 본 연구에서는 기계학습 기법을 적용하여 응축 열전달 계수를 정확히 예측하는 신경망을 개발하였다. PCCS 성능예측에 활용할 수 있는 훈련데이터를 충분히 확보하기 위해 기존 응축 모델을 이용하여 대량의 pseudo data를 생산하였다. 3개의 은닉층을 가지는 다층 퍼셉트론(multilayer perceptron; MLP) 신경망을 이용해 pseudo data를 학습하였다. Holdout 교차검증을 통해 신경망이 pseudo data를 잘 학습한 것을 확인하였고, 이후 훈련에 사용되지 않은 실제 응축 실험을 이용해 신경망을 평가하였다. 그 결과, 신경망은 평균 절대 오차 8.3 %, 평균 제곱근 오차 12.1 %로 기존 모델보다 우수한 예측 성능을 보였다. 또한, 매개변수 분석을 통해 기계학습 모델이 다양한 열수력 조건에 대해 연속적이고 합리적인 값을 내어놓는다는 것을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 단일 수직관 응축 열전달 실험 조사
3. 기존 응축 열전달 모델 평가
4. 기계학습 모델 개발 및 검증
5. 결론
References
참고문헌 (28)
참고문헌 신청
Tagami, T. / 1965 / Interim Report on Safety Assessment and Facilities Establishment Project for June 1965
Dehbi, A. / 1991 / The Effects of Noncondensable Gases on Steam Condensation under Turbulent Natural Convection Conditions
Su, J. / 2013 / Experimental study of the effect of non-condensable gases on steam condensation over a vertical tube external surface / Nuclear engineering and design 262:201~208
Su, J. / 2014 / Analysis of experiments for the effect of noncondensable gases on steam condensation over a vertical tube external surface under low wall subcooling / Nuclear engineering and design 278:644~650
Fan, G. / 2018 / Development of a new empirical correlation for steam condensation rates in the presence of air outside vertical smooth tube / Annals of nuclear energy 113:139~146
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