Estudos de sensibilidades no pressurizador do reator Iris utilizando redes neurais artificiais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Pimentel Costa, Samuel
Data de Publicação: 2010
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/9201
Resumo: De forma geral, a técnica de Análise de Sensibilidade consiste no estudo do comportamento da razão entre a variação dos resultados de saída e a variação dos parâmetros de entrada relacionados a um sistema físico. Esse estudo realizado no pressurizador de um reator nuclear, que é o componente responsável pelo controle da pressão dentro do vaso, é de fundamental importância na concepção da segurança de qualquer conceito de reator avançado. Sobretudo por sua característica de atuação passiva do pressurizador (não há spray), essa análise torna-se uma etapa indispensável para a segurança e desempenho do projeto do reator IRIS (International Reactor Innovative and Secure). O método direto, através do código MODPRESS, que representa o modelo do pressurizador do IRIS, tem necessitado de grande esforço computacional. Ao contrário desse método, as redes neurais artificiais (RNAs) depois de treinadas, são ferramentas rápidas e precisas. Além disso, estas também podem se utilizar de dados experimentais para seu treinamento e aprendizado. Caso as RNAs se mostrem satisfatórias nesse caso teórico, poderão ser usadas futuramente para mapeamento e previsão do comportamento de diversos fenômenos na operação desta planta. De posse dos resultados obtidos no presente trabalho, conclui-se que as redes neurais artificiais apresentam-se como alternativa ao código MODPRESS, bem como podem ser usadas como ferramenta para calcular o coeficiente de sensibilidade neste cenário
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Sobretudo por sua característica de atuação passiva do pressurizador (não há spray), essa análise torna-se uma etapa indispensável para a segurança e desempenho do projeto do reator IRIS (International Reactor Innovative and Secure). O método direto, através do código MODPRESS, que representa o modelo do pressurizador do IRIS, tem necessitado de grande esforço computacional. Ao contrário desse método, as redes neurais artificiais (RNAs) depois de treinadas, são ferramentas rápidas e precisas. Além disso, estas também podem se utilizar de dados experimentais para seu treinamento e aprendizado. Caso as RNAs se mostrem satisfatórias nesse caso teórico, poderão ser usadas futuramente para mapeamento e previsão do comportamento de diversos fenômenos na operação desta planta. 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