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http://hdl.handle.net/1843/56946
Tipo: | Artigo de Evento |
Título: | Estudo de otimização de padrões de recarga do combustível para um reator PWR utilizando redes neurais feedforward multicamadas |
Título(s) alternativo(s): | Study of optimization of fuel recharge patterns for a PWR reactor using multilayer feedforward neural networks |
Autor(es): | Wilmer Aruquipa Coloma Edyene Cely Amaro Oliveira Clarysson Alberto Mello da Silva Claubia Pereira Bezerra Lima |
Resumo: | O gerenciamento de recarga de combustível em um reator de potência tem como principal foco o padrão de recarga no núcleo de modo a alcançar melhor rendimento no ciclo observando todos os parâmetros de segurança adotados. A possibilidade de distribuição de combustível, considerando um núcleo em equilíbrio, com recarga de 1/3 deste e N elementos combustíveis, chega NN combinações. Neste artigo apresentamos a estratégia de um algoritmo baseado em redes neurais artificiais para otimizar a recarga de combustível no núcleo de um reator nuclear. A ideia é desenvolver uma metodologia capaz de escolher as melhores combinações que satisfaçam o fator de pico de potência radial e maximizem o fator de multiplicação efetivo no início do ciclo, e também satisfaçam a relação de potência crítica mínima e taxa máxima de geração de calor no final do ciclo. Neste trabalho apresentamos o desenvolvimento da rede neural feedforward multicamadas baseada em neurônios multi-valorados que será usada para o desenvolvimento da metodologia. |
Abstract: | Fuel recharge management in a power reactor has as its main focus the recharge pattern in the core in order to achieve better efficiency in the cycle, observing all adopted safety parameters. The possibility of fuel distribution, considering a core in equilibrium, with 1/3 recharge of this and N fuel elements, arrives at NN combinations. In this article we present the strategy of an algorithm based on artificial neural networks to optimize the fuel recharge in the core of a nuclear reactor. The idea is to develop a methodology capable of choosing the best combinations that satisfy the peak radial power factor and maximize the effective multiplication factor at the beginning of the cycle, and also satisfy the ratio of minimum critical power and maximum rate of heat generation at the end of the cycle. In this work we present the development of the multilayer feedforward neural network based on multivalued neurons that will be used for the development of the methodology. |
Assunto: | Reatores nucleares Combustíveis nucleares Reatores de água pressurizada Redes neurais (Computação) |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Editor: | Universidade Federal de Minas Gerais |
Sigla da Instituição: | UFMG |
Departamento: | ENG - DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA NUCLEAR |
Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
URI: | http://hdl.handle.net/1843/56946 |
Data do documento: | 2018 |
metadata.dc.url.externa: | https://sencir.nuclear.ufmg.br/anais/ |
metadata.dc.relation.ispartof: | Semana de Engenharia Nuclear e Ciências das Radiações |
Aparece nas coleções: | Artigo de Evento |
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