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A neuro-fuzzy inference system tuned by particle swarm optimization algorithm for sensor monitoring
No full textA neuro-fuzzy inference system (ANFIS) tuned by particle swarm optimization (PSO) algorithm has been developed for monitor the relevant sensor in a nuclear plant using the information of other sensors. The antecedente parameters of the ANFIS that estimates the relevant sensor signal are optimized by a PSO algorithm and consequente parameters use a least-squares algorithm. The proposed sensor-monitoring algorithm was demonstrated through the estimation of the nuclear power value in a pressurized water reactor using as input to the ANFIS six other correlated signals. The obtained results are compared to two similar ANFIS using one gradiente descendente (GD) and other genetic algorithm (GA), as antecedente parameters training algorithm
Neural Redundancy Applied to the Parity Space for Signal validation
No full textThe objective of signal validation is to provide more reliable information from the plant sensor data. The method presented in this work introduces the concept of neural redundancy and applies it to the space parity method [1] to overcome an inherent deficiency of this method − the determination of the best estimative of the redundant measures when they are inconsistent. The concept of neural redundancy consists on the calculation of a redundancy through neural networks based on the time series of the own state variable. Therefore, neural networks, dynamically trained with the time series, will estimate the current value of the own measure, which will be used as referee of the redundant measures in the parity space. For this purpose the neural network should have the capacity to supply the neural redundancy in real time and with maximum error corresponding to the group deviation. The historical series should be enough to allow the estimate of the next value, during transients and at the same time, it should be optimized to facilitate the retraining of the neural network to each acquisition. In order to have the capacity to reproduce the tendency of the time series even under accidentn condition, the dynamic training of the neural network privileges the recent points of the time series. The tests accomplished with simulated data of a nuclear plant, demonstrated that this method applied on the parity space method improves the signal validation process
Neural and genetic-based approaches to nuclear transient identification including ‘don’t know’ response
No full textHazard and operability study using approximate reasoning in light-water reactors passive systems
No full textGestão de sistema de proteção contra incêndio em instalações nucleares: fator de fortalecimento do sistema de gestão integrada - um estudo de caso
Get PDFO presente estudo investigou e analisou a importância de um sistema de gestão integrado de segurança, meio ambiente e saúde numa instalação nuclear, tendo como perspectiva a gestão da proteção contra incêndio. A investigação foi feita utilizando uma pesquisa qualitativa envolvendo um estudo de caso, onde a ambiência considerada foram as Fábricas de Reconversão e Pastilhas de UO2 das Indústrias Nucleares do Brasil, localizada em Resende no Rio de Janeiro e a população estudada os gerentes e o pessoal de nível operacional diretamente envolvido com os aspectos relacionados à segurança do Complexo Industrial da referida empresa. A motivação para a pesquisa foi a busca de uma maior interação das questões relacionadas à segurança, meio ambiente e saúde na indústria nuclear, tendo como eixo da investigação a proteção contra incêndio. Como resultado, observou-se que numa instalação nuclear, embora se lide com processos diversificados de segurança, a integração é possível e necessária, visto que existem mais razões para o compartilhamento do que o contrário
Aplicação de algoritmos genéticos à otimização integrada da disponibilidade de sistemas de segurança
No full textA experiência adquirida com execução de projetos, operação e manutenção de sistemas com crescente grau de complexidade, aliada ao crescimento da capacidade de processamento, possibilita o desenvolvimento de técnicas de otimização integrada, que contemplam a interação de todas as fases envolvidas na operação de sistemas. Porém, um tratamento abrangente, que descreva de maneira integrada os fatores envolvidos desde a concepção de estruturas até a política de manutenção, torna o problema mais complexo. Na maioria das vezes, transforma-se o problema original para lhe conferir alguma linearidade e permitir um tratamento convencional, o que aumenta excessivamente o número de variáveis e de restrições a se tratar. Outra penalização, por permitir que a descrição de alguns parâmetros sofra modificações, é tornar o modelo menos realista. Este artigo apresenta um método de otimização integrada da performance de sistemas baseado em algoritmos genéticos. O objetivo é maximizar o ganho obtido com a operação de um sistema simplificado, onde são considerados, simultaneamente e de forma integrada, aspectos relacionados com estruturação e projeto, confiabilidade, alocação de redundância, planejamento de manutenções e testes e custos. A modelagem da disponibilidade trata o problema original sem fazer qualquer transformação. O conjunto de soluções obtido propiciou um suporte à tomada de decisões em situações sujeitas a restrições orçamentárias e de segurança. Os resultados apresentados mostram os benefícios de uma otimização integrada na maximização do desempenho
Digital Instrumentation for Nuclear Research Reactors.
No full textO problema na medição do fluxo de neutrões num reactor nuclear arranque canal de impulsos está relacionada com a variação estatística em uma ampla gama de medição, desde alguns cps até 106 cps. Este artigo apresenta o desenvolvimento de uma estrela acima canal de pulso com filtragem digital do fluxo de nêutrons e sua variação taxa para evitar a flutuação estatística e obter leituras estáveis, com um tempo de resposta de 50 ms. Os resultados são apresentados em comparação com a instrumentação analógica tradicional de Argonauta reactor.The problem in measuring the neutron flux in a nuclear reactor start-up pulse channel is related to the statistical fluctuation in a wide measuring range, from a few cps up to 106 cps. This article presents the development of a star up pulse channel with digital filtering of the neutron flux and its rate variation to avoid the statistical fluctuation and obtain stable readings with a response time of 50 ms. Results are shown compared with the traditional analog instrumentation of Argonauta reactor
Programação Genética Restrita com Modelo de Ilhas Aplicada ao Planejamento da Política de Testes Vigilância do Sistema Auxiliar de Água de Alimentação de um Reator a Água Pressurizada.
Get PDFEste trabalho foca a apresentação de uma implementação do Modelo de Ilhas para programação genética restrita (CGP) aplicado com sucesso na solução do problema de otimização da política de testes periódicos de vigilância do sistema auxiliar de água de alimentação de um reator à água pressurizada (PWR). Para tanto, é utilizada a modelagem genética, bem como a plataforma computacional de otimização (SisGP) desenvolvida e apresentada em trabalhos anteriores. É também acoplado a esta plataforma, o Modelo de Ilhas disponível como opção na ferramenta de programação genética restrita CGP lil-gp 2.1;1.2. O objetivo principal deste trabalho é apresentar resultados que demonstrem a eficiência e consistência do novo
modelo proposto comparando-se resultados com aqueles anteriormente obtidos pela modelagem simples (que não utilizava Modelo de Ilhas) do problema em CGP. Neste estudo utilizou-se o problema de otimização da política de testes periódicos de vigilância do sistema auxiliar de água de alimentação de um PWR apresentado por Lapa et al. em uma modelagem utilizando algoritmos genéticos. Quanto ao Modelo de Ilhas utilizou-se topologia em anel com estratégia de migração síncrona e periódica. Os experimentos realizados apontam para uma superioridade do CGP com Modelo de Ilhas, que demonstrou maior consistência e eficiência quando comparado ao CGP com a modelagem simples
