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학술저널
저자정보
Biswal Biswajit (South Carolina State University, United States) Duncan Andrew (Savannah River National Laboratory, United States) Sun Zaijing (University of Nevada, Las Vegas, United States)
저널정보
한국원자력학회 Nuclear Engineering and Technology Nuclear Engineering and Technology 제54권 제11호
발행연도
2022.11
수록면
3,996 - 4,004 (9page)
DOI
10.1016/j.net.2022.07.006

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The data collected by the In-Situ Decommissioning (ISD) sensors are time-specific, age-specific, and developmental stage-specific. Research has been done on the stream data collected by ISD testbed in the recent few years to seek both frequent episodes and abnormal frequent episodes. Frequent episodes in the data stream have confirmed the daily cycle of the sensor responses and established sequences of different types of sensors, which was verified by the experimental setup of the ISD Sensor Network Test Bed. However, the discovery of abnormal frequent episodes remained a challenge because these abnormal frequent episodes are very small signals and may be buried in the background noise of voltage and current changes. In this work, we proposed Advanced Data Analytics (ADA) methods that are applied to the baseline data to identify frequent episodes and extended our approach by adding more features extracted from the baseline data to discover abnormal frequent episodes, which may lead to the early indicators of ISD system failures. In the study, we have evaluated our approach using the baseline data, and the performance evaluation results show that our approach is able to discover frequent episodes as well as abnormal frequent episodes conveniently.
#Advanced data analytics (ADA) #Abnormal frequent episode #Episode mining #ISD Sensor network testbed

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