Diagnóstico de acidentes da usina nuclear de Angra 2 baseado em agentes inteligentes de aquisição em tempo real, e em um modelo de árvore lógica

• Autor(a) principal: Paiva, Gustavo Varanda
• Data de Publicação: 2017
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRJ
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11422/10384
• topic: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA NUCLEAR; Engenharia de transportes; Diagnóstico de acidentes; Sistema especialista; Usina nuclear

Este trabalho possui como objetivo a criação de um modelo, usando a linguagem Python, que com a aplicação de um Sistema Especialista utiliza regras de produção para analisar os dados obtidos em tempo real da usina e auxilie o operador a identificar a ocorrência de transientes/acidentes. Na ocorrência de um transiente o programa alerta o operador e sinaliza qual sessão do Manual do Operador deverá ser consultada para levar de volta a usina ao seu estado normal. A estrutura genérica utilizada para representar o conhecimento do Sistema Especialista foi uma Árvore de Falha e a obtenção dos dados da usina foi realizada por meio de agentes inteligentes que transformam os dados obtidos da usina em valores booleanos usados na Árvore de Falha, inclusive utilizando Lógica Nebulosa. Para testar a validade do programa foi utilizado um modelo simplificado dos manuais da Central Nuclear Almirante Alvaro Alberto 2 (Angra 2) e com este modelo foram realizadas simulações para analisar o funcionamento do programa e a redução no tempo de identificação de um transiente, quando comparado com métodos manuais. Os resultados dos testes apresentaram significativa redução no tempo e grande acurácia, demonstrando a aplicabilidade do modelo ao problema.