Fugu-MT 論文翻訳(概要): Data-Driven Prediction and Uncertainty Quantification of PWR Crud-Induced Power Shift Using Convolutional Neural Networks

論文の概要: Data-Driven Prediction and Uncertainty Quantification of PWR Crud-Induced Power Shift Using Convolutional Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04726v1
Date: Thu, 27 Jun 2024 15:04:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-22 16:25:52.668568
Title: Data-Driven Prediction and Uncertainty Quantification of PWR Crud-Induced Power Shift Using Convolutional Neural Networks
Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークを用いたPWRクルド誘起パワーシフトのデータの駆動予測と不確かさの定量化
Authors: Aidan Furlong, Farah Alsafadi, Scott Palmtag, Andrew Godfrey, Xu Wu,
Abstract要約: Crud-induced Power Shift (CIPS) は加圧水炉の運用上の課題である。本研究は、原子炉固有のキャリブレーションを組み込んだ組立レベルでCIPSインスタンスを予測するためのトップダウンアプローチを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.147634833794939
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The development of Crud-Induced Power Shift (CIPS) is an operational challenge in Pressurized Water Reactors that is due to the development of crud on the fuel rod cladding. The available predictive tools developed previously, usually based on fundamental physics, are computationally expensive and have shown differing degrees of accuracy. This work proposes a completely top-down approach to predict CIPS instances on an assembly level with reactor-specific calibration built-in. Built using artificial neural networks, this work uses a three-dimensional convolutional approach to leverage the image-like layout of the input data. As a classifier, the convolutional neural network model predicts whether a given assembly will experience CIPS as well as the time of occurrence during a given cycle. This surrogate model is both trained and tested using a combination of calculated core model parameters and measured plant data from Unit 1 of the Catawba Nuclear Station. After the evaluation of its performance using various metrics, Monte Carlo dropout is employed for extensive uncertainty quantification of the model predictions. The results indicate that this methodology could be a viable approach in predicting CIPS with an assembly-level resolution across both clean and afflicted cycles, while using limited computational resources.
Abstract（参考訳）: クラッド誘導動力シフト(Crud-induced Power Shift, CIPS)の開発は、燃料棒クラッド上のクラッドの開発による加圧水炉の運用上の課題である。従来開発された予測ツールは通常、基礎物理学に基づいており、計算に高価であり、精度の程度が異なることが示されている。本研究は、原子炉固有のキャリブレーションを組み込んだ組立レベルでCIPSインスタンスを予測するための、完全にトップダウンのアプローチを提案する。人工ニューラルネットワークを用いて構築されたこの研究は、入力データのイメージライクなレイアウトを活用するために、三次元畳み込みアプローチを用いている。分類器として、畳み込みニューラルネットワークモデルは、与えられたアセンブリが、所定のサイクル中に発生する時間だけでなく、CIPSを経験するかどうかを予測する。このサロゲートモデルは、計算されたコアモデルパラメータとカトーバ原子力発電所のユニット1からの植物データの組み合わせを用いて、訓練と試験の両方を行う。様々な測定値を用いて評価を行った後、モンテカルロ・ドロップアウトはモデル予測の広範囲な不確実性定量化に使用される。その結果, この手法は, 限られた計算資源を使用しながら, クリーンサイクルとアクシデントサイクルの両方にわたるアセンブリレベルの分解能でCIPSを予測する上で, 有効な手法である可能性が示唆された。

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