Predicting Diametral Creep of the Pressure Tubes in CANDU Reactors Using Fuzzy Neural Networks
Notice bibliographique
Résumé
Pressure tube (PT) creep is one of the principal aging mechanisms governing the heat transfer and hydraulic degradation of the heat transport system (HTS) in Canada deuterium uranium reactors. PT diametral creep affects the thermal hydraulic characteristics of coolant channels and the critical heat flux (CHF). CHF is a key parameter in determining the critical channel power, which is used in the trip setpoint calculations of regional overpower protection systems. This paper aims to predict PT diametral creep using the measured signals of the HTS by applying fuzzy neural networks (FNNs) according to operating conditions. The FNN model was optimized in terms of its fuzzy rules and parameters by a genetic algorithm combined with the least-squares method. Informative data that demonstrate the system's characteristic behavior were selected to train the FNN model using the subtractive clustering method. The proposed FNN model for predicting PT diametral creep was verified using the operating data of the Wolsong Unit 1 nuclear power plant in Korea. It was known that the FNN could predict the PT diametral creep accurately. Statistical and analytical uncertainty analysis methods were applied to the models and their uncertainties were evaluated using 60 sampled training and optimization data sets, as well as two fixed test data sets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».