초록 ▼

가동/신규원전 및 미래원전(Gen-IV, 소형 원자로 등)의 안전성 및 운전성 향상을 위하여 원자력발전소 구조물, 시스템 및 기기(SSC)의 건전성관리에 필요한 기기고장 Monitoring AAKR 방법론과 고장예지 Particle filter 모델을 개발하고, Signal Validation을 위해 Bayesian Inference 모델을 개발하여 Uncertainty 정량화 및 Model Inadequacy를 예측하고, 공정의 비정상 과도상태 식별을 위한 SVC 모델 및 PNN 모델 개발 및 머신러닝 자가학습 방법을 통해 기기고

가동/신규원전 및 미래원전(Gen-IV, 소형 원자로 등)의 안전성 및 운전성 향상을 위하여 원자력발전소 구조물, 시스템 및 기기(SSC)의 건전성관리에 필요한 기기고장 Monitoring AAKR 방법론과 고장예지 Particle filter 모델을 개발하고, Signal Validation을 위해 Bayesian Inference 모델을 개발하여 Uncertainty 정량화 및 Model Inadequacy를 예측하고, 공정의 비정상 과도상태 식별을 위한 SVC 모델 및 PNN 모델 개발 및 머신러닝 자가학습 방법을 통해 기기고장 예측 및 예측기반 리스크 모니터링 기법 개발 등 Prognostics 기술 및 건전성 감시(데이터검증/감시/진단)기술을 개발함. 기기고장 Test Facility를 설계 및 제작함.

(출처 : 보고서 요약서 3p)

Abstract ▼

Ⅳ. Result of Project
○ Development of key techniques in prognostics and health management reflecting characteristic of NPP
• Development of sensor validation method (Front-end signal)
- Development of Bayesian inference model for signal validation and estimate uncertainty and model inadequa

Ⅳ. Result of Project
○ Development of key techniques in prognostics and health management reflecting characteristic of NPP
• Development of sensor validation method (Front-end signal)
- Development of Bayesian inference model for signal validation and estimate uncertainty and model inadequacy
• Development of monitoring technology applying two-domain analysis
- Enhancement of early-warning and diagnostics method applying two-domain analysis
- Development and validation of modified AAKR
• Development and validation of identification of NPP transients
- Development of identification of NPP transients using Support Vector Classification (SVC), Probabilistic Neural Networ (PNN), Deep Neural Network (DNN)
• Development of prognostics method
- Development and validation of state-art-of prognostics method (GPM/Bayes, MCMC, particle filter)
• Development of condition based risk monitor
- Development and validation of condition based risk monitor using prognostics
○ Set-up of small-scale test facility for validation
• Review of DB relating prognostics method
• Gathering the failure mode and data of main components (valves, pumps, turbines, passive components, heat exchangers) in NPP
• Design and set-up of small-scale test facility to validate main components in NPP, generally. (Max. Press. 10 bar, Temp. 50℃, Flow rate 170m3/hr, TDH 50m)
○ Demonstration of technology and joint workshop
• Demonstration of developed technology and progression of joint workshop/year reflecting characteristic of NPP

(출처 : SUMMARY 8p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제 출 문 ... 2
• 보고서 요약서 ... 3
• 요 약 문 ... 4
• SUMMARY ... 7
• CONTENTS ... 10
• 목차 ... 11
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 12
• 1. 연구개발 개요 및 필요성 ... 12
• 2. 연구개발 목표 및 추진체계 ... 20
• 3. 연구개발 범위 ... 23
• 2. 국내외 기술개발 현황 ... 26
• 1. 국내 기술개발 현황 ... 26
• 2. 국외 기술개발 현황 ... 32
• 3. 연구개발수행 내용 및 결과 ... 36
• 1. Front-end signal 기술 개발 ... 36
• 2. 이종도메인 감시 기술 개발 ... 71
• 3. 과도상태 진단 기술 개발 ... 107
• 4. 고장예지 기술 개발 ... 145
• 5. 상태기반 위험도 모니터 ... 161
• 6. 검증용 Test facility 설계 및 제작 ... 176
• 4. 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 197
• 1. 연구개발 목표 달성도 및 기여도 ... 197
• 2. 대표 성과물 ... 199
• 5. 연구개발결과의 활용계획 ... 202
• 6. 연구개발성과의 보안등급 ... 204
• 1. 연구책임자의 의견 ... 204
• 2. 연구기관 자체의 검토결과 ... 204
• 7. 참고문헌 ... 206
• 끝페이지 ... 211