Examinando por Autor "Lencina, Luis Javier"

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    Sistema de limitación de Central Nuclear Atucha II con redes neuronales artificiales
    (Comisión Nacional de Energía Atómica. Gerencia de Área Académica. Gerencia Instituto de Tecnología Nuclear Dan Beninson) Gómez de la Peña, Rosana Alelí; Lencina, Luis Javier; Silva, Martín Sebastián; Comisión Nacional de Energía Atómica. Gerencia de Área Académica. Gerencia Instituto de Tecnología Nuclear Dan Beninson
    En el marco del cambio del elemento combustible de uranio natural (UN) a uranio levemente enriquecido (ULE) de la Unidad II de la Central Nuclear Atucha (CNA-UII) se planteo la necesidad de mejorar el metodo de prediccion del margen de potencia con que cuentan los elementos combustibles. En este proyecto se realizo el estudio de la utilizacion de Redes Neuronales Artificiales (ANN del ingles artificial nueral network) para el sistema de limitacion de la planta, ya que el algoritmo actual es poco flexible a las variaciones provocadas por el ULE. Se evaluo las tecnicas de Retropropagacion del Error y Recocido Simulado para el entrenamiento de distintas estructuras de ANN, con el fin de predecir el margen de operacion al fenomeno de apartamiento de ebullicion nucleada en el Sistema de Limitacion a partir de las señales de los detectores internos en el nucleo, tanto para estados de planta con UN como con ULE. Se realizaron comparaciones de ganancia de margen relativo en los casos estudiados. Asi mismo se estudio la robustez de estos metodos al presentarse fallas en los detectores in-core. Por ultimo se desarrollo un programa para evaluar en tiempo real el comportamiento de la mejor ANN obtenida con las señales de planta.