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A Systems Engineering Approach for CEDM Digital Twin to Support Operator Actions 원문보기

시스템엔지니어링학술지 = Journal of the Korean Society of Systems Engineering, v.16 no.2, 2020년, pp.16 - 26  

Mousa, Mostafa Mohammed (Department of NPP Engineering, KEPCO International Nuclear Graduate School) ,  Jung, Jae Cheon (Department of NPP Engineering, KEPCO International Nuclear Graduate School)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Improving operator performance in complex and time-critical situations is critical to maintain plant safety and operability. These situations require quick detection, diagnosis, and mitigation actions to recover from the root cause of failure. One of the key challenges for operators in nuclear power...

주제어

표/그림 (9)

AI 본문요약
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문제 정의

  • This paper introduced a systems engineering approach for applying Digital Twin technology concept to the CEDM complex system in a nuclear power plant to support operator actions. Systems engineering V-model is used to represent the stepwise development of a new system by addressing the requirements and balances development activities with their corresponding testing activities.
  • This paper proposes the operational concept of a digital twin with a recommender system that would provide recommendations according to the LCO.

가설 설정

  • 1)The CEDM digital twin should maintain and improve plant operational safety and performance.
  • 3)System should predict how the process going to help the operator in mitigation abnormal situations.
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참고문헌 (15)

  1. NEI, Industry Guideline for Monitoring the Effectiveness of Maintenance at Nuclear Power Plants, no. NUMARC 93-01; Rev. 4A. Nuclear Energy Institute, 2011. 

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  3. TECHNICAL REPORT "Development and Implementation of Computerized Operator Support Systems in Nuclear Installations". IAEA, 1994. 

  4. Alexander Kossiakoff, Systems Engineering Principles and Practice, 2nd Edition, John Wiley & sons, 2011. 

  5. INCOSE Systems Engineering Handbook Fourth edition 

  6. Glaessgen, E., Stargel, D., 2012. The Digital Twin Paradigm for Future NASA and U.S. Air Force Vehicles, in: 53rd Structural Dynamics and Materials Conference, American Institute of Aeronautics and Astronautics, Honolulu, Hawaii. 

  7. W. Kritzinger, M. Karner, G. Traar, J. Henjes, and W. Sihn, "Digital Twin in manufacturing: A categorical literature review and classification," IFAC-Papers On Line, vol. 51, no. 11, pp. 1016-1022, 2018, doi:10.1016/j.ifacol.2018.08.474. 

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  10. M. Abramovici, J.C. Gobel, H.B. Dang, Semantic data management for the development and continuous reconfiguration of smart products and systems, CIRP Ann. - Manuf. Technol. 65 (2016) 185-188. doi:10.1016/j.cirp.2016.04.051. 

  11. K. Reifsnider, P. Majumdar, Multiphysics Stimulated Simulation Digital Twin Methods for Fleet Management, in 54th AIAA/ASME/ASCE/AHS/ASC Struct. Struct. Dyn. Mater. Conf., 2013: p. 1578. doi:10.2514/6.2013-1578. 

  12. Adebena Oluwasegun, Jae-Cheon Jung, The application of machine learning for the prognostics and health management of control element drive system, Nuclear Engineering and Technology, Volume 52, Issue 10, Pages 2262-2273 2020. 

  13. "deloitte-cn-cip-industry-4-0-digital-twin-technology-en-171215.pdf.". 

  14. G., Dileep Kumar "Machine Learning Techniques for Improved Business Analytics", 1st Edition, IGI Global; 1 edition (July 6, 2018) 

  15. KEPCO & KHNP. APR1400-K-X-FS-14002-NP, APR1400 Design Control Document Tier 2, Chapter 16 Technical Specifications, August 2018. 

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