초록 ▼

안전한 차세대 원전의 핵심 기술 중 하나인 지능형 고장 부품 진단 알고리즘을 연구 개발한다. 원자력 발전소의 제어계통의 설비 부품이 고장이 났을 경우에, 서로 연관되어 있는 부품들이 많아서, 실제 원인이 되는 계통 및 부품을 찾는데 많은 노력과 시간이 든다. 본 연구에는 원자력 발전소의 제어 계통이 가지고 있는 물리적 특성인, 에너지, 운동량 및 질량의 평형 방정식을 논리적인 규칙으로 변환하여 모델-기반 진단 시스템을 설계 및 구현한다. 특히, 원전 부품의 노후화 및 신호 잡음에 의한 거짓 경보를 줄이기 위해서 연속 신호를 논리 신

안전한 차세대 원전의 핵심 기술 중 하나인 지능형 고장 부품 진단 알고리즘을 연구 개발한다. 원자력 발전소의 제어계통의 설비 부품이 고장이 났을 경우에, 서로 연관되어 있는 부품들이 많아서, 실제 원인이 되는 계통 및 부품을 찾는데 많은 노력과 시간이 든다. 본 연구에는 원자력 발전소의 제어 계통이 가지고 있는 물리적 특성인, 에너지, 운동량 및 질량의 평형 방정식을 논리적인 규칙으로 변환하여 모델-기반 진단 시스템을 설계 및 구현한다. 특히, 원전 부품의 노후화 및 신호 잡음에 의한 거짓 경보를 줄이기 위해서 연속 신호를 논리 신호로 변환하지 않고, 그대로 진단 시스템에서 받아 거짓 경보도 줄임과 동시에 실제 발생한 문제에 대해서는 심각성도 함께 보고하는 지능적인 소프트웨어 모듈을 만든다.

(출처 : 보고서 요약서 3p)

Abstract ▼

The proposed research addresses the safety and availability aspects of an operator’s response to failures in plant control systems and of physical equipment. Presently the timeliness and appropriateness of an operator’s response suffers from an inadequate ability to quickly diagnose the cause of the

The proposed research addresses the safety and availability aspects of an operator’s response to failures in plant control systems and of physical equipment. Presently the timeliness and appropriateness of an operator’s response suffers from an inadequate ability to quickly diagnose the cause of the upset and the required actions. This is traceable to limited instrumentation for accurate fault characterization and the difficulty in integrating the instrument readings into a correct diagnosis. In the proposed work, we sense process variable values and apply the conservation laws that govern plan to operation to determine through an automated reasoning process a mutually consistent plant state. The reasoning process is transparent and familiar to the operator as it is very nearly the same qualitative reasoning process by which he would make a fault diagnosis given sufficient time and access to instrument readings. The system can then recommend to an operator the actions that can mitigate undesirable plant events and trends and return the plant to a safe operating condition with the least amount of upset possible.

The specific objective of this International-Nuclear Engineering Research Initiative project is to improve on the treatment of measurement uncertainty in the algorithms as they presently exist. The PRODIAG code so equipped for uncertainty treatment will attain a level of technical readiness commensurate for demonstration testing in electric utility trials with real plant data. The long-term goal is to transition this technology to the commercial sector.

The team of two US national laboratories (ANL and INL) and an ROK university (UNIST) proposing this research have the experience and credentials needed to ensure successful completion of the proposed work. The team’s experience encompasses the development of nuclear systems codes for simulation of plant upset response and development of physics-based automated-reasoning algorithms for fault diagnosis.

(출처 : SUMMARY 7p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제출문 ... 2
• 보고서 요약서 ... 3
• 요약문 ... 5
• SUMMARY ... 7
• CONTENTS ... 8
• 목차 ... 9
• 제1장 연구개발과제의 개요 ... 11
• 가. 연구개발의 개요 ... 11
• 나. 연구개발의 필요성 ... 11
• 다. 연구추진계획 ... 12
• 제2장 국내외 기술개발 현황 ... 13
• 가. 세계적 수준 ... 13
• 나. 국내수준 ... 14
• 다. 국내외 연구현황 ... 14
• 라. 현기술상태의 취약성 ... 14
• 제3장 연구개발수행 내용 및 결과 ... 16
• 가. 원자력 발전소 진단을 위한 PRODIAG ... 16
• 1) 변화 감지 방정식 연구 ... 18
• 2) PRODIAG의 구현 ... 28
• 나. GPASS를 이용한 시뮬레이션 ... 30
• 1) Braidwood CVCS 시뮬레이션 설계 ... 30
• 2) OPR-1000 화학 및 체적 제어 계통의 특성 ... 32
• 3) OPR-1000의 시뮬레이션을 위한 GPASS 환경설정 ... 33
• 다. PRODIAG 성능 검증을 위한 고장 시나리오 진단 ... 36
• 1) GPASS의 설비 별 고장 상황 구현 방법 ... 36
• 2) Braidwood 발전소의 화학 및 체적 계통 고장 시나리오 및 진단 ... 37
• 3) OPR-1000의 화학 및 체적 계통 고장 시나리오 및 진단 ... 38
• 4) PRODIAG 내부 질적 추론 모델 알고리즘 ... 42
• 라. 신호 잡음에 강한 진단을 위한 실험 ... 47
• 1) 신호 잡음을 첨가한 시뮬레이션 ... 47
• 2) 파티클 필터링 ... 48
• 3) L1 필터링 ... 49
• 4) 나사(NASA)의 QED ... 50
• 5) 순환 컨볼루션 계층 (Recurrent Convolutional Layers) ... 53
• 마. 화력발전소의 고장부품 진단에 적용 사례 ... 54
• 바. Generative Adversarial Networks ... 56
• 1) 제안하는 모델 ... 56
• 2) 시뮬레이션 결과 ... 58
• 제4장 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 62
• 가. 연구개발목표의 달성도 ... 62
• 1) 1차년도 ... 62
• 2) 2차년도 ... 62
• 3) 3차년도 ... 63
• 나. 관련분야에의 기여도 ... 63
• 제5장 연구개발결과의 활용계획 ... 64
• 가. 연구개발 결과의 활용방안 ... 64
• 나. 기대성과 ... 64
• 1) 기술적 측면 ... 64
• 2) 경제적, 산업적 측면 ... 64
• 제6장 연구개발과정에서 수집한 해외과학기술정보 ... 65
• 제7장 연구개발성과의 보안등급 ... 66
• 제8장 연구장비의 구축 및 활용 결과 ... 67
• 제9장 연구개발과제 수행에 따른 연구실 등의 안전 조치 이행 실적 ... 68
• 제10장 참고문헌 ... 69
• 끝페이지 ... 70