A machine learning informed prediction of severe accident progressions in nuclear power plants

송진호; 김성중

doi:10.1016/j.net.2024.01.035

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자료유형: 학술저널

저자정보: 송진호 (한양대학교) 김성중 (한양대학교)

저널정보: 한국원자력학회 Nuclear Engineering and Technology Nuclear Engineering and Technology Vol.56 No.6

발행연도: 2024.6

수록면: 2,266 - 2,273 (8page)

DOI: 10.1016/j.net.2024.01.035

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A machine learning platform is proposed for the diagnosis of a severe accident progression in a nuclear power plant. To predict the key parameters for accident management including lost signals, a long short term memory (LSTM) network is proposed, where multiple accident scenarios are used for training. Training and test data were produced by MELCOR simulation of the Fukushima Daiichi Nuclear Power Plant (FDNPP) accident at unit 3. Feature variables were selected among plant parameters, where the importance ranking was determined by a recursive feature elimination technique using RandomForestRegressor. To answer the question of whether a reduced order ML model could predict the complex transient response, we performed a systematic sensitivity study for the choices of target variables, the combination of training and test data, the number of feature variables, and the number of neurons to evaluate the performance of the proposed ML platform. The number of sensitivity cases was chosen to guarantee a 95 % tolerance limit with a 95 % confidence level based on Wilks’ formula to quantify the uncertainty of predictions. The results of investigations indicate that the proposed ML platform consistently predicts the target variable. The median and mean predictions were close to the true value.

#Machine learning #LSTM #Recursive feature elimination #Fukushima accident #Accident management #Lost signal

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