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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.4
- 수록면
- 130 - 143 (14page)
- DOI
- 10.7232/JKIIE.2021.47.2.130
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Anomaly Detection in the nuclear reactor is a crucial technology to prevent malfunctions or unplanned shutdowns and to enhance efficient operations. Despite its importance, it remains at the level of relying on rule-based diagnostic or expert judgment due to the lack of training data. It is challenging to obtain real data from the nuclear reactor because of safety and security issues. To overcome those challenges, this paper proposes a new simulation-based anomaly detection methodology in nuclear reactors. We investigate assignable causes of abnormal behaviors in the nuclear reactor, generate simulation data using nuclear core analysis code, RAST-K, and apply the classification models for detecting abnormal behaviors. The proposed method is validated by the control rod positional anomalies simulation data generated by RAST-K.
목차
1. 서론
2. 원자로 노심 운전 이상 발생 요인
3. 시뮬레이션 기반 이상 탐지 방법론
4. 실험 및 결과
5. 결론
참고문헌
참고문헌 (20)
참고문헌 신청
Andreassen, A., Nachman, B., and Shih, D. (2020), Simulation Assisted Likelihood-Free Anomaly Detection, Physical Review D, 101(9), 095004,
Breiman, L. (2001), Random Forests, Machine Learning, 45(1), 5-32,
Chandola, V., Banerjee, A., and Kumar, V. (2009), Anomaly Detection : A Survey, ACM Computing Surveys(CSUR), 41(3), 1-58,
Chen, T. and Guestrin, C. (2016), Xgboost : A Scalable Tree Boosting System, Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 785-794,
Choe, J. W., Choi, S. Y., Zhang, P., Park, J. S., Kim, W. K., Shin, H. C., Lee, H. S., Jung, J.-E., and Lee, D. J. (2019), Verification and Validation of STREAM/RAST-K for PWR Analysis, Nuclear Engineering and Technology, 51(2), 356-368.
Breiman, L. (2001), Random Forests, Machine Learning, 45(1), 5-32,
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