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저자정보
김재민 (울산과학기술원) 이규민 (울산과학기술원) 이창용 (울산과학기술원) 이승준 (울산과학기술원)
저널정보
한국원자력학회 Nuclear Engineering and Technology Nuclear Engineering and Technology 제52권 제9호
발행연도
2020.9
수록면
2,009 - 2,016 (8page)
DOI
10.1016/j.net.2020.02.002

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A nuclear power plant is a large complex system with tens of thousands of components. To ensure plant safety, the early and accurate diagnosis of abnormal situations is an important factor. To prevent misdiagnosis, operating procedures provide the anticipated symptoms of abnormal situations. While the more severe emergency situations total less than ten cases and can be diagnosed by dozens of key plant parameters, abnormal situations on the other hand include hundreds of cases and a multitude of parameters that should be considered for diagnosis. The tasks required of operators to select the appropriate operating procedure by monitoring large amounts of information within a limited amount of time can burden operators. This paper aims to develop a system that can, in a short time and with high accuracy, select the appropriate operating procedure and sub-procedure in an abnormal situation. Correspondingly, the proposed model has two levels of prediction to determine the procedure level and the detailed cause of an event. Simulations were conducted to evaluate the developed model, with results demonstrating high levels of performance. The model is expected to reduce the workload of operators in abnormal situations by providing the appropriate procedure to ultimately improve plant safety

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