基于人工神经网络的压水堆燃料破损状态监测

Vol. 54,No. 3Mar  2020第54卷第3期
2020年3月原子能科学技术Atomic  Energy  Science  and  Technology 基于人工神经网络的压水堆燃料破损状态监测
时效处理设备肖维,尹楚轩,李宏轩,董冰,尹俊连,王德忠
(上海交通大学核科学与工程学院,上海200240$
摘要:为提升对核反应堆燃料棒包壳破损的预测能力,建立两个串联的人工神经网络分别判断燃料棒包 壳是否破损以及破损程度%通过改变沾污铀质量、增加数据扰动、改变运行功率和使用更少的特征核素 进行训练,对用于判断是否破损的神经网络模型和判断破损等级的神经网络进行了性能测试和分析% 在沾污铀质量小于0. 5 g 、数据扰动在30%以内、单棒功率在77 kW 到120 kW 之间的条件下,第1个人 工神经网络能较好地判断出是否破损%第2个神经网络,对于考虑的5种破损程度,判断的精确性较 高%与传统的碘同位素比值法相比,神经网络方法响应更快,精度更高%结果表明,人工神经网络可用 于预测反应堆燃料包壳是否发生破损以及破损程度%
关键词:燃料棒;神经网络;包壳破损;裂变产物
中图分类号:TM33 文献标志码:A  文章编号:1000-6931(2020)03-0481-07
doi :10. 7538/yzk. 2019. youxian. 0258
连供系统PWR  Fuel  Failure  Monitoring  Based  on  Artificial  Neural  Network
XIAO  Wei , YIN  Chuxuan , LI  Hongxuan , DONG  Bing ,
YIN  Junl7n , WANG  Dezhong *CH3(CH2)6COOH
收稿日期:2019-04-08;修回日期:2019-06-03
基金项目:国家自然科学基金资助项目(11675105,11535009)
超滤器离子风机aryang作者简介:肖 维(1997—)男,广东韶关人,核工程与核技术专业
* 通信作者:王德忠,E-mail : dzwang@sj  t u . edu. cn
网络出版时间:2019-10-31;网络出版地址:http :〃kns. cnki. net/kcms/detail/11. 2044. TL. 20191031. 1323. 014. html (.School  of  Nuclear  Science  and  Engineering  , Shanghai  Jiao  Tong  University  , Shanghai  200240, China )Abstract : In  order  to  improve  the  accuracy  of  predicting  the  degree  of  the  fuel  defect , two  serial  artificial  neural  networks  were  established  to  determ动员剂
ine  the  fuel  defect  state  and  its  degree. After  changing  the  mass  of  tramp  uranium , increasing  data  fluctuations  , changingsinglerod  power !and  taking  fewer  characteristic  nuclides  as  input  vector ! performance  tests  and  analysis  were  performed  to  evaluate  the  suitability  of  the  neural  network. The  same  analysis  was  performed  to  analyze  the  second  network  , which  was  t  r ained  t  o  determine  the  degree  of  the  fuel  defec t  . Under  the  condition  t h a  t  the  mass  of  rampuraniumisless  han0.5g  heda  afluc  uaioniswihin30% and  hesinglerod  powerisbe  ween77kWand120kW  hefirs  ar  ificialneuralne  workcanbe  erde  er- minewhe  her  hecladdingisdamaged.Thesecondneuralne  workhasahigheraccuracy  for  hefivelevelsofdamage.Comparedwi  h  he  radiionaliodineiso  operaiome  hod  heneuralne  workme  hodisfas  erandmoreaccura  e.Theresul  sshow  ha  hearifi-

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标签:破损   神经网络   燃料   判断   是否   包壳   核工程   改变
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