Sistema de limitación de Central Nuclear Atucha II con redes neuronales artificiales
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Fecha
Tipo de recurso
TRABAJO FINAL DE ESPECIALIZACIÓN
Autor / Creador principal
Responsable institucional (informe)
Compilador
Diseñador
Contacto (informe)
Promotor
Titular
Inventor
Tutor de tesis
Solicitante
Afiliación
Fil.: Gómez de la Peña, Rosana Alelí. Comisión Nacional de Energía Atómica. Instituto de Tecnología Nuclear Dan Beninson; Argentina.
Sede CNEA
Centro Atómico Ezeiza
Fecha de publicación
Fecha de creación
2019-07-18
Idioma
spa
Nivel de accesibilidad
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Versión
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Identificador CNEA
TFE-IDB_EA-00311-2019gomez
00311
00311
Identificador (documentos oficiales)
ISBN
ISSN
Cobertura espacial
Cobertura temporal
Materia INIS
URANIO NATURAL
URANIO ENRIQUECIDO
REACTOR ATUCHA-2
REDES NEURONALES
RECOCIDO
URANIO NATURAL
ENRICHED URANIUM
ATUCHA-2 REACTOR
NEURAL NETWORKS
ANNEALING
URANIO ENRIQUECIDO
REACTOR ATUCHA-2
REDES NEURONALES
RECOCIDO
URANIO NATURAL
ENRICHED URANIUM
ATUCHA-2 REACTOR
NEURAL NETWORKS
ANNEALING
Palabras clave
Macro-area temática
Formato (extensión)
161 p.
Editor
Comisión Nacional de Energía Atómica. Gerencia de Área Académica. Gerencia Instituto de Tecnología Nuclear Dan Beninson
Universidad Nacional San Martin. Instituto de Tecnología Nuclear Dan Beninson
Universidad Nacional San Martin. Instituto de Tecnología Nuclear Dan Beninson
Es parte de
Es parte la serie
Agrupamiento documental - Sección
Agrupamiento documental - Serie
Evaluación Académica
Institución académica
Universidad Nacional de San Martín. Instituto de Tecnología Nuclear Dan Beninson.
Titulación
Ingenieria Nuclear con Orientacion en Aplicaciones
Fecha de resolución
Fecha de presentación de solicitud
Resolución
Estado
Prioridad - fecha
Estado de licenciamiento
Nº de prioridad
Nº de patente
Nº de solicitud
País de registro
Nivel de madurez de la tecnología
Campo de aplicación
Campo de desarrollo
Resumen
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.