SYNTHESIS OF A NOVEL ROBUST INTELLIGENT CASCADED REACTIVITY CONTROLLER FOR CANDU REACTOR
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a Novel Intelligent Cascaded Reactivity Controller (NICRC) is synthesized for a CANadian Deuterium Uranium (CANDU) -type Nuclear Power Plant (NPP) operating in Pakistan. The designed NICRC is a cascaded configuration of reactor power and moderator level controllers composed of five sub-controllers. The proposed NICRC is designed using intelligent soft computing technique. The original reactivity controller of CANDU nuclear power plant is a networked controller implemented on a Programmable Logic Controller (PLC). The new NICRC is designed based on two Intelligent Distributed Cascaded Power Controller (IDCPC) and Intelligent Cascaded Moderator Level Controller (ICMLC) for moderator level control in CANDU reactor core. The IDCPC is composed of three neural sub-controllers while ICMLC is composed of two neural sub-controllers. The proposed NICRC is designed using Adaptive Back Propagation Feedforward Neural Network (ABPFNN). The proposed controller is synthesized in a distributed parallel computing environment using MATLAB. The proposed NICRC is formulated in a highly complex multi-objective neural form and evaluated against full power operation of CANDU nuclear power plant from cold start-up to high power. The performance of highly robust NICRC is tested and evaluated for a typical transient providing complete coverage of moderator level, low log and steam pressure modes of CANDU reactor and found excellent within the desired control bands.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».