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IPEN-DOC 13812
- ARONNE, IVAN D.
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Desenvolvimento de um sistema de identificacao e classificacao de transientes para um reator nuclear a agua pressurizada integral
/ Development of a transient identification and classification system to an integral pressurized water reactor
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2009.
Tese (Doutoramento) -
Instituto de Pesquisas Energeticas e Nucleares - IPEN-CNEN/SP,
São Paulo.
371 p.
Orientador: Benedito Dias Baptista Filho.
DOI:
10.11606/T.85.2009.tde-22062009-175149
Abstract: A demanda por energia no mundo moderno é crescente, em particular nos países em desenvolvimento. Dentre as fontes de energia atualmente disponíveis a opção nuclear tem merecido destaque pelas suas qualidades de não afetar o meio ambiente por meio de emissões de gases de efeito estufa e nem demandar grandes áreas. Porém, a sociedade tem requerido melhoria da segurança dos novos reatores e as empresas de energia necessitam maior disponibilidade das centrais. O projeto do IRIS, um reator nuclear integral a água pressurizada, vem atender a esses requisitos. Um sistema de identificação e classificação de transientes ajudaria a melhorar a segurança e a aumentar a disponibilidade do IRIS, melhorando sua competitividade. Como contribuição para o desenvolvimento de um sistema como esse foi desenvolvido e estudado o Sistema de Identificação e Classificação de Transientes SICT com capacidade de monitorar a operação da central e disponibilizar informações sobre seu estado operacional. O SICT foi desenvolvido usando a técnica de redes neuronais, mais especificamente os Mapas Auto-Organizáveis (Self-Organizing Maps - SOM). Para o treinamento do SICT foram usados resultados de simulação do IRIS com o código RELAP5. Para comprovar a metodologia de usar resultados de simulações, cujos valores têm características diferentes daqueles medidos, foi feito uma aplicação do SICT para uma instalação experimental, o Circuito Térmico NO 1 CT1. A partir de experimentos termo-hidráulicos no CT1 e de simulações deste com o RELAP5, pôde-se verificar a validade dessa metodologia. Tem-se disponível para estudos futuros uma nodalização do CT1 validada, uma nodalização do IRIS testada para vários transientes, normais e anormais, e um banco de dados de resultados de simulação do IRIS. Está também disponível, em um CD em anexo a esta tese, os arquivos fontes do aplicativo desenvolvido, SICT, e de alguns programas auxiliares, os dados dos experimentos realizados no CT1 e dados de entrada e resultados de simulações do CT1 com o RELAP5.
Palavras-Chave: pwr type reactors; reactor control systems; neural networks; transients
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IPEN-DOC 13229
- TORRES, WALMIR M.
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Desenvolvimento de uma tecnica de medida de nivel em vasos de pressao utilizando sondas termicas e redes neurais artificiais
/ Development of a technique for level measurement in pressure vessels using thermal probes and artificial neural networks
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2008.
Tese (Doutoramento) -
Instituto de Pesquisas Energeticas e Nucleares - IPEN-CNEN/SP,
Sao Paulo.
280 p.
Orientador: Benedito Dias Baptista Filho.
DOI:
10.11606/T.85.2008.tde-21082009-100839
Abstract: Foi desenvolvida uma técnica de medida de nível em vasos de pressão usando sondas térmicas resfriadas internamente por um fluido e análise dos dados experimentais com Redes Neurais Artificiais (RNA´s). Esse novo conceito de sondas térmicas foi testado em uma Bancada Experimental para Testes de Sondas de Nível (BETSNI) com duas seções de testes, ST1 e ST2. Dois projetos distintos de sondas foram construídos: Sonda de Tubos Concêntricos e Sonda de Tubo U. Um Sistema de Aquisição de Dados (SAD) foi montado para registrar os dados experimentais. Testes foram realizados tanto para condições de nível nas seções de testes em estado estacionário quanto para transientes. Os dados experimentais de temperatura e de nível obtidos foram usados para compor tabelas de treinamento e de verificação usadas para implementar RNA´s no programa RETRO-05, que simula um Perceptron de Múltiplas Camadas com Retropropagação. As análises mostraram que a técnica pode ser aplicada para medir o nível em vasos de pressão. As análises mostraram ainda que a técnica é aplicável para um número menor de entradas de temperatura que o inicialmente previsto no projeto das sondas e é robusta, aplicando-se mesmo quando ocorre a perda de alguma informação de temperatura. Dados experimentais disponíveis na literatura referentes a uma sonda térmica aquecida eletricamente também foram usados nas análises com RNA´s, produzindo bons resultados. Os resultados das análises indicaram que a técnica é eficaz e robusta, podendo ser aprimorada e aplicada para medidas de nível em vasos de pressão.
Palavras-Chave: neural networks; artificial intelligence; pressure vessels; cooling; thermal reactors; reactor control systems; reactor cooling systems; cooling towers; fluid flow; thermal hydraulics
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IPEN-DOC 15703
- SANTOS, ROBERTO C. dos
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Utilizacao de redes neurais artificiais para determinar o tempo de resposta de sensores de temperatura do tipo RTD
/ Time response of temperature sensors using neural networks
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2010.
Dissertacao (Mestrado) -
Instituto de Pesquisas Energeticas e Nucleares - IPEN-CNEN/SP,
São Paulo.
72 p.
Orientador: Iraci Martinez Pereira.
DOI:
10.11606/D.85.2010.tde-15082011-085540
Abstract: Em um reator nuclear PWR a temperatura do refrigerante do circuito primário e a da água de realimentação são medidas usando RTD (Resistance Temperature Detectors), ou termômetros de resistência. Estes RTDs alimentam os sistemas de controle e segurança da usina e devem, portanto, ser muito precisos e ter bom desempenho dinâmico. O tempo de resposta dos RTDs é caracterizado por um parâmetro denominado de Constante de Tempo, definido como sendo o tempo que o sensor leva para atingir 63,2% do seu valor final após sofrer uma variação de temperatura em forma de degrau. Este valor é determinado em laboratório, porém as condições de operação de reatores nucleares são difíceis de ser reproduzidas. O método LCSR (Loop Current Step Response), ou teste de resposta a um degrau de corrente, foi desenvolvido para medir remotamente o tempo de resposta dos RTDs. A partir desse teste, a constante de tempo do sensor é calculada através de uma transformação LCSR que envolve a determinação das constantes modais do modelo de transferência de calor. Este cálculo não é simples e requer pessoal especializado. Por este motivo, utilizou-se a metodologia de Redes Neurais Artificiais para estimar a constante de tempo do RTD a partir do LCSR. Os testes LCSR foram usados como dados de entrada da RNA; os testes de Imersão Rápida foram usados para determinar a constante de tempo dos sensores, sendo estes os valores desejados de saída da rede. Esta metodologia foi aplicada inicialmente a dados teóricos, simulando dez sensores com diferentes valores de constante de tempo, resultando em um erro médio de aproximadamente 0,74 %. Dados experimentais de 3 diferentes RTDs foram usados para estimar a constante de tempo, resultando em um erro máximo de 3,34 %. Os valores de constante de tempo estimados pelas RNAs foram comparados com aqueles obtidos pelo método tradicional, obtendo-se um erro médio de 18 % o que mostra que as RNAs são capazes de estimar a constante de tempo de uma forma precisa.
Palavras-Chave: reactor monitoring systems; electric heating; temperature measurement; sensors; radiation detectors; neural networks
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IPEN-DOC 10426
- CRUS, MARIA U. de L.
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Modelagem dos parâmetros separativos de ultracentrífugas para enriquecimento de urânio através de modelos de redes neurais híbridas.
2005.
Dissertacao (Mestrado) -
Instituto de Pesquisas Energeticas e Nucleares - IPEN/CNEN-SP,
Sao Paulo.
95 p.
Orientador: Sylvana Cavedon Presti Migliavacca.
Palavras-Chave: isotope separation; centrifuges; neural networks; mathematical models; fission; uranium 235; enriched uranium; ultracentrifuges
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IPEN-DOC 12786
- BIANCHI, PAULO H.
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Sistema de identificação e classificação de transientes em reatores nucleares
/ Nuclear reactors transients identification and classification system
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2008.
Dissertação (Mestrado) -
Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares - IPEN/CNEN-SP,
São Paulo.
94 p.
Orientador: Benedito Dias Baptista Filho.
DOI:
10.11606/D.85.2008.tde-01092009-170824
Abstract: Este trabalho descreve o estudo e testes de um sistema capaz de identificar e classificar os transientes, ou estados transitórios, de sistemas termo-hidráulicos, utilizando a técnica de redes neurais artificiais do tipo mapas de características auto-organizáveis, com o objetivo de sua implantação nas novas gerações de reatores nucleares. A técnica desenvolvida neste trabalho consiste no uso de múltiplas redes para fazer a classificação e identificação dos estados transitórios, sendo cada uma especialista em um respectivo transitório do sistema, que competem entre si por meio do erro de quantização, que é uma medida gerada por estas redes neurais. Esta técnica se mostrou eficiente, apresentando características muito promissoras no que diz respeito ao desenvolvimento de novas funcionalidades em futuros projetos. Uma dessas características consiste no potencial de que a rede, além de responder qual estado transitório está em curso, também pode oferecer informações adicionais sobre esse transitório.
Palavras-Chave: reactors; thermal hydraulics; transients; neural networks; maps
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IPEN-DOC 16682
- BUENO, ELAINE I.
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Group Method of Data Handling (GMDH) e redes neurais na monitoração e detecção de falhas em sensores de centrais nucleares
/ Group Method of Data Handling and neural networks applied in monitoring and fault detection in sensors in nuclear power plants
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2011.
Tese (Doutoramento) -
Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares - IPEN-CNEN/SP,
Sao Paulo.
149 p.
Orientador: Antonio Teixeira e Silva.
DOI:
10.11606/T.85.2011.tde-02092011-140535
Abstract: A demanda crescente na complexidade, eficiência e confiabilidade nos sistemas industriais modernos têm estimulado os estudos da teoria de controle aplicada no desenvolvimento de sistemas de Monitoração e Detecção de Falhas. Neste trabalho foi desenvolvida uma metodologia inédita de Monitoração e Detecção de Falhas através do algoritmo GMDH e Redes Neurais Artificiais (RNA) que foi aplicada ao reator de pesquisas do IPEN, IEA-R1. O desenvolvimento deste trabalho foi dividido em duas etapas: sendo a primeira etapa dedicada ao pré-processamento das informações, realizada através do algoritmo GMDH; e a segunda o processamento das informações através de RNA. O algoritmo GMDH foi utilizado de duas maneiras diferentes: primeiramente, o algoritmo GMDH foi utilizado para gerar uma melhor estimativa da base de dados, tendo como resultado uma matriz denominada matriz_z, que foi utilizada no treinamento das RNA. Logo após, o GMDH foi utilizado no estudo das variáveis mais relevantes, sendo estas variáveis utilizadas no processamento das informações. Para realizar as simulações computacionais, foram propostos cinco modelos: Modelo 1 (Modelo Teórico) e Modelos 2, 3, 4 e 5 (Dados de operação do reator). Após a realização de um estudo exaustivo dedicado a Monitoração, iniciou-se a etapa de Detecção de Falhas em sensores, onde foram simuladas falhas na base de dados dos sensores. Para tanto as leituras dos sensores tiveram um acréscimo dos seguintes valores: 5%, 10%, 15% e 20%. Os resultados obtidos utilizando o algoritmo GMDH na escolha das melhores variáveis de entrada para as RNA foram melhores do que aqueles obtidos utilizando apenas RNA, o que viabiliza o uso da nova metodologia de Monitoração e Detecção de Falhas em sensores apresentada.
Palavras-Chave: nuclear power plants; monitoring; system failure analysis; computerized simulation; algorithms; neural networks
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IPEN-DOC 09628
- ANDRADE, MONICA de C.V.
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Aplicacao de redes neurais para deteccao de erros grosseiros em dados de processo de separacao de isotopos de uranio por ultracentrifugacao.
2004.
Dissertacao (Mestrado) -
Instituto de Pesquisas Energeticas e Nucleares - IPEN-CNEN/SP,
Sao Paulo.
63 p.
Orientador: Sylvana Cavedon Presti Migliavacca.
Palavras-Chave: uranium isotopes; isotope separation; ultracentrifugation; gas centrifuges; neural networks; errors; experimental data; statistics
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IPEN-DOC 11340
- BUENO, ELAINE I.
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Utilização de redes neurais artificiais na monitoração e detecção de falhas em sensores do reator IEA-R1.
2006.
Dissertacao (Mestrado) -
Instituto de Pesquisas Energeticas e Nucleares - IPEN/CNEN-SP,
Sao Paulo.
Orientador: Daniel Kao Sun Ting.
DOI:
10.11606/D.85.2006.tde-22052007-153127
Abstract: Os estudos na área de Monitoração e Diagnóstico de Falhas têm sido estimulados devido ao aumento crescente em qualidade, confiabilidade e segurança nos processos de produção, onde a interrupção da produção por alguma anomalia imprevista pode colocar em risco a segurança do operador, além de provocar perdas econômicas, aumentando os custos com a reparação de algum equipamento danificado. Tendo em vista estes dois fatores, o fator econômico e a própria questão de segurança do operador, torna-se necessário a implementação de Sistemas de Monitoração e Detecção de Falhas. Neste trabalho foi desenvolvido um Sistema de Monitoração e Detecção de Falhas usando a metodologia de Redes Neurais Artificiais que foi aplicado ao reator de pesquisas IEA-R1. O desenvolvimento deste sistema foi dividido em três etapas: sendo a primeira etapa dedicada à monitoração, a segunda a detecção, e a terceira ao diagnóstico de falhas. Na primeira etapa, foram treinadas diversas Redes Neurais Artificiais para a monitoração das variáveis de temperatura, potência e taxa de dose. Para tanto foram utilizadas duas bases dados: uma contendo dados gerados por um modelo teórico do reator, e outra contendo dados referentes a uma semana típica de operação. Na segunda etapa, as redes treinadas para realizar a monitoração das variáveis, foram testadas com uma base de dados contendo falhas inseridas artificialmente nos sensores de temperatura. Como o limite máximo de erro de calibração para termopares especiais é de , foram inseridas falhas de ± nos sensores responsáveis pela leitura das variáveis T3 e T4. Na terceira etapa foi desenvolvido um Sistema Fuzzy para realizar o diagnóstico de falhas, onde foram consideradas 3 condições possíveis de falhas: condição normal, falha de −, e falha de , sendo que o sistema desenvolvido indicará qual o sensor de temperatura está com falha. Cº5,0±Cº1Cº1Cº1+
Palavras-Chave: iear-1 reactor; artificial intelligence; neural networks; failures; temperature monitoring; monitoring; reactor control systems
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IPEN-DOC 10895
- SOUZA, ROSE M.G. do P.
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Determinação do fator de pico de potência utilizando barras de controle, detectores ex-core e redes neurais.
2005.
Tese (Doutoramento) -
Instituto de Pesquisas Energeticas e Nucleares - IPEN/CNEN-SP,
Sao Paulo.
146 p.
Orientador: Joao Manoel Losada Moreira.
Palavras-Chave: reactor protection systems; power distribution; control elements; fuel rods; peak load; reactor cores; radiation detectors; neural networks; c codes; ipen-mb-1 reactor
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IPEN-DOC 12432
- MESQUITA, ROBERTO N. de
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Classificação de defeitos em tubos de gerador de vapor de plantas nucleares utilizando mapas auto-organizáveis.
2002.
Tese (Doutoramento) -
Escola Politecnica, Universidade de São Paulo - POLI/USP,
São Paulo.
205 p.
Orientador: Eduardo Lobo Lustosa Cabral.
Palavras-Chave: eddy current testing; vapor generators; reactor components; nuclear power plants; neural networks; steam generators; fuzzy logic
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O gerenciamento do Repositório está a cargo da Biblioteca do IPEN. Constam neste RI, até o presente momento 20.950 itens que tanto podem ser artigos de periódicos ou de eventos nacionais e internacionais, dissertações e teses, livros, capítulo de livros e relatórios técnicos. Para participar do RI-IPEN é necessário que pelo menos um dos autores tenha vínculo acadêmico ou funcional com o Instituto. Nesta primeira etapa de funcionamento do RI, a coleta das publicações é realizada periodicamente pela equipe da Biblioteca do IPEN, extraindo os dados das bases internacionais tais como a Web of Science, Scopus, INIS, SciElo além de verificar o Currículo Lattes. O RI-IPEN apresenta também um aspecto inovador no seu funcionamento. Por meio de metadados específicos ele está vinculado ao sistema de gerenciamento das atividades do Plano Diretor anual do IPEN (SIGEPI). Com o objetivo de fornecer dados numéricos para a elaboração dos indicadores da Produção Cientifica Institucional, disponibiliza uma tabela estatística registrando em tempo real a inserção de novos itens. Foi criado um metadado que contém um número único para cada integrante da comunidade científica do IPEN. Esse metadado se transformou em um filtro que ao ser acionado apresenta todos os trabalhos de um determinado autor independente das variáveis na forma de citação do seu nome.
A elaboração do projeto do RI do IPEN foi iniciado em novembro de 2013, colocado em operação interna em julho de 2014 e disponibilizado na Internet em junho de 2015. Utiliza o software livre Dspace, desenvolvido pelo Massachusetts Institute of Technology (MIT). Para descrição dos metadados adota o padrão Dublin Core. É compatível com o Protocolo de Arquivos Abertos (OAI) permitindo interoperabilidade com repositórios de âmbito nacional e internacional.
1. Portaria IPEN-CNEN/SP nº 387, que estabeleceu os princípios que nortearam a criação do RDI, clique aqui.
2. A experiência do Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares (IPEN-CNEN/SP) na criação de um Repositório Digital Institucional – RDI, clique aqui.
O Repositório Digital do IPEN é um equipamento institucional de acesso aberto, criado com o objetivo de reunir, preservar, disponibilizar e conferir maior visibilidade à Produção Científica publicada pelo Instituto, desde sua criação em 1956.
Operando, inicialmente como uma base de dados referencial o Repositório foi disponibilizado na atual plataforma, em junho de 2015. No Repositório está disponível o acesso ao conteúdo digital de artigos de periódicos, eventos, nacionais e internacionais, livros, capítulos, dissertações, teses e relatórios técnicos.
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