Relative humidity prediction of a leakage area for small RCS leakage quantification by applying the Bi-LSTM neural networks

이상현; 조혜선; 나만균

doi:10.1016/j.net.2023.12.027

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이상현 (조선대학교) 조혜선 (조선대학교) 나만균 (조선대학교)

저널정보: 한국원자력학회 Nuclear Engineering and Technology Nuclear Engineering and Technology Vol.56 No.5

발행연도: 2024.5

수록면: 1,725 - 1,732 (8page)

DOI: 10.1016/j.net.2023.12.027

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In nuclear power plants, reactor coolant leakage can occur due to various reasons. Early detection of leaks is crucial for maintaining the safety of nuclear power plants. Currently, a detection system is being developed in Korea to identify reactor coolant system (RCS) leakage of less than 0.5 gpm. Typically, RCS leaks are detected by monitoring temperature, humidity, and radioactivity in the containment, and a water level in the sump. However, detecting small leaks proves challenging because the resulting changes in the containment humidity and temperature, and the sump water level are minimal. To address these issues and improve leak detection speed, it is necessary to quantify the leaks and develop an artificial intelligence-based leak detection system. In this study, we employed bidirectional long short-term memory, which are types of neural networks used in artificial intelligence, to predict the relative humidity in the leakage area for leak quantification. Additionally, an optimization technique was implemented to reduce learning time and enhance prediction performance. Through evaluation of the developed artificial intelligence model’s prediction accuracy, we expect it to be valuable for future leak detection systems by accurately predicting the relative humidity in a leakage area.

#Bi-LSTM #Leakage detection #Nuclear power plant #RCS leakage #Relative humidity

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