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한국원자력학회 Nuclear Engineering and Technology Nuclear Engineering and Technology 제40권 제1호
발행연도
2008.1
수록면
69 - 76 (8page)

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Most pressurized water reactors use Venturi flow meters to measure the feedwater flow rate. However, fouling phenomena, which allow corrosion products to accumulate and increase the differential pressure across the Venturi flow meter, can result in an overestimation of the flow rate. In this study, a soft-sensing model based on fuzzy support vector regression was developed to enable accurate on-line prediction of the feedwater flow rate. The available data was divided into two groups by fuzzy cmeans clustering in order to reduce the training time. The data for training the soft-sensing model was selected from each data group with the aid of a subtractive clustering scheme because informative data increases the learning effect. The proposed soft-sensing model was confirmed with the real plant data of Yonggwang Nuclear Power Plant Unit 3. The root mean square error and relative maximum error of the model were quite small. Hence, this model can be used to validate and monitor existing hardware feedwater flow meters.
#Feedwater Flow Rate Monitoring #Fuzzy C-means Clustering #Fuzzy Support Vector Regression #Genetic Algorithm #Soft-sensing #Subtractive Clustering

목차

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참고문헌 (19)

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A. V. Gribok / 1999 / Regularization of feedwater flow rate evaluation for venturi meter fouling problem in nuclear power plants google schola A.Cheruy / 1997 / Software sensors in bioprocess engineering / Journal of Biotechnology 52 (3) : 193 ~ 199 google schola D. E. Goldberg / 1989 / Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning / Addison Wesley google schola D. P. Bertsekas / 1982 / Constrained optimization and Lagrange multiplier methods / Academic Press google schola D.-J. Choi / 2001 / A hybrid artificial neural network as a software sensor for optimal control of a wastewater treatment process / Water Research 35 (16) : 3959 ~ 3967 google schola

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