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학위논문 상세정보

중대사고관리체계 지원을 위한 공정변수 네트워크 개발 및 활용 원문보기

  • 저자

    박수경

  • 학위수여기관

    경희대학교

  • 학위구분

    국내석사

  • 학과

    원자력공학과

  • 지도교수

  • 발행년도

    2014

  • 총페이지

    56p.

  • 키워드

    공정변수 네트워크 Connectivity 신호예측 Data visualization;

  • 언어

    kor

  • 원문 URL

    http://www.riss.kr/link?id=T13536808&outLink=K  

  • 초록

    후쿠시마 사고의 경우, 지진과 쓰나미로 인해 발전소 현장에서 통신망이 거의 마비 되어 계측제어 시스템을 통해 발전소를 관찰하는데 한계가 있었다. 발전소 내부 감시를 위한 핵심적인 정보를 얻기가 매우 어려웠으며, 정보 부족 및 잘못된 정보로 인하여 혼란도 야기되었다. 이러한 악화된 작업환경에서도 원자로 내부 상태를 확인하기 위해 계측제어 시스템의 기능은 매우 중요하다. 본 논문에서는 신뢰하기 어려운 일부 계측기를 확인하고, 이를 대체할 수 있는 신호를 제공하는 방법을 개발하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 통계적으로 연관된 변수들을 이용하여 Empirical Parameter Network (EPN)를 구성하고, 네트워크를 통해 상황을 파악하고자 한다. 문헌조사를 통하여 필수적으로 감시되어야 하는 변수들을 선정한 후, PCTRAN 시뮬레이션 결과를 통해 사고 데이터를 얻었다. 이 후, 각 변수들이 어떤 거동을 보이는지 확인하고, 상관도를 이용한 Data visualization을 수행한다. 이 결과를 통해 변수간의 연관성을 보여주는 Connectivity 분석을 수행한다. Connectivity를 제안함으로써 어떤 변수가 계측제어 관점에서 중요한지 알 수 있으며, 이를 토대로 EPN을 구성할 수 있다. 구성된 네트워크를 통해 잘못 입력된 신호를 예측하거나 특정변수가 정보를 잃더라도 이를 대체할 수 있는 변수를 제안한다. 제안된 방법론은 중대사고에 기여도가 크다고 판단되는 소형냉각재파단사고를 초기사건으로 지정하여, 다양한 시나리오를 통해 검증되었다. 연구를 통하여 사고 발생 시 변수간의 Connectivity 결과를 제시함으로써 변수간의 관계를 확인하였다. 손상된 네트워크 상황에서 변수간의 관계를 이용함으로써 전체적으로 감시의 신뢰도를 향상시킬 수 있으며, 사고관리에 도움이 될 수 있다.


    During the Fukushima accident, there was a limit to observe the power plant using I&C system caused by a paralysis of network in plant due to earthquake and tsunami. Therefore it was difficult to obtain the essential information to monitor the internal situation of power plant. Also, due to lack of and incorrect information on status, confusion has occurred, which further lead to an accident. Despite the inferior working environment, the capability of I&C system is extremely important to check the internal state of reactor. In this paper, we developed a methodology to identify unreliable instrumentation and to provide an alternative signal. Our strategy is to construct the Empirical Parameter Network (EPN) through statistically related parameters, as well as to develop a methodology that enables the recognition of the situation using EPN. Select the essential parameters that must be monitored through literature survey and obtain the post-accidents data using PCTRAN simulation program. Then, identify the behavior of each parameter and perform the data visualization using correlation. Connectivity analysis, which shows the association, is performed based on the results of data visualization. By suggesting the connectivity, we are able to sort out the parameters that are important from an I&C perspective and therefore, the construction of EPN can be further completed. This newly constructed EPN will propose an alternative signal when an incorrect input signal is generated or even when a specific parameter was missing. By indicating SBLOCA as the initial event, which is considered to have a great contribution as one of the severe accidents, the proposed methodology was demonstrated through various scenarios. In this research, the relationship between parameters were confirmed by the results of connectivity during an accident. Overall, in the damaged network condition, the reliability of the monitoring system can be improved by using the relationships between the parameters. Also, this research can be helpful in managing accidents.


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