Auto Sizing of CANDU Nuclear Reactor Fuel Channel Flaws from UT Scans
Notice bibliographique
Résumé
The inspection of nuclear power plants is an essential process that occurs during plant outages. During this process, various systems are inspected, including the reactor’s fuel channels to ensure that they are safe and reliable for the plant’s operation. The inspection of Canada Deuterium Uranium (CANDU®) reactor pressure tubes, which are the core component of the fuel channels and house the reactor fuel bundles, is performed using Ultrasonic Testing (UT). Based on the current process that is followed by Canadian nuclear operators, the UT scans are manually examined by analysts to locate, measure, and characterize pressure tube flaws. This paper proposes solutions for the auto-detection and sizing of pressure tube flaws using two deterministic algorithms, the first uses segmented linear regression, while the second uses the average time of flight (ToF) within ±σ of µ. When compared against a manual analysis stream, the linear regression algorithm and the average ToF achieved an average depth difference of 0.0180 mm and 0.0206 mm, respectively. These results are very close to the depth difference of 0.0156 mm when comparing two manual streams. Therefore, the proposed algorithms can be adopted in production, which can lead to significant cost savings in terms of time and labor.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».