[논문 리뷰] Development and Assessment of a Nearly Autonomous Management and Control System for Advanced Reactors

Linyu Lin, Paridhi Athe외 6명|arXiv (Cornell University)|2020. 08. 29.

Nuclear reactor physics and engineering참고 문헌 21인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 고급 레이터에 대한 거의 자율적 관리 및 제어(NAMAC) 시스템을 제안하며, 지식 기반, 디지털 트윈(DT) 개발 레이어, NAMAC 운영 레이어로 구성된 3단계 아키텍처를 사용한다. 이 시스템은 실험적 번성 레이터 II(EBR-II)의 시뮬레이터에서 유량 상실 사고 발생 시 안전 기준을 초과하지 않도록 정점 연료 중심선 온도가 상승하지 않도록 하는 데 성공한 안전 기준을 충족하는 운영 권고를 생성하기 위해 전용 DT를 다수 활용한다.

ABSTRACT

This paper develops a Nearly Autonomous Management and Control (NAMAC) system for advanced reactors. The development process of NAMAC is characterized by a three layer-layer architecture: knowledge base, the Digital Twin (DT) developmental layer, and the NAMAC operational layer. The DT is described as a knowledge acquisition system from the knowledge base for intended uses in the NAMAC system. A set of DTs with different functions is developed with acceptable performance and assembled according to the NAMAC operational workflow to furnish recommendations to operators. To demonstrate the capability of the NAMAC system, a case study is designed, where a baseline NAMAC is implemented for operating a simulator of the Experimental Breeder Reactor II during a single loss of flow accident. When NAMAC is operated in the training domain, it can provide reasonable recommendations that prevent the peak fuel centerline temperature from exceeding a safety criterion.

연구 동기 및 목표

• 고급 레이터의 거의 자율적 관리 및 제어 시스템을 개발하여 안전성과 운영 효율성을 향상시키기.
• 최소한의 인간 간섭으로 복잡하고 고위험도의 일시적 사고를 관리하는 데 도전하는 데 목적이 있음.
• 실시간 의사결정 지원을 위해 디지털 트윈 기술과 지식 기반 시스템을 통합하기.
• 검증된 레이터 시뮬레이터를 사용하여 실제 사고 시나리오에서 시스템 성능을 검증하기.
• 운영 권고가 특히 연료 온도 한계 기준을 유지하는 데 안전 기준을 충족시키기.

제안 방법

• NAMAC 시스템은 지식 기반(운영 규칙 및 고장 모드 저장), 디지털 트윈(DT) 개발 레이어(기능별 전용 DT 생성), 운영 레이어(권고 실행)로 구성된 3단계 아키텍처로 구성된다.
• 각 DT는 특정 레이터 동작을 모델링하도록 훈련되며, 지식 기반에서 지식을 추출하여 대상 운영 작업에 활용하도록 설계된다.
• DT들이 실시간 플랜트 조건을 평가하고 실행 가능한 권고를 생성하기 위해 워크플로우로 조합된다.
• 사례 연구에서는 NAMAC 시스템을 사용하여 실험적 번성 레이터 II(EBR-II)의 시뮬레이터에서 단일 유량 상실 사고를 관리한다.
• 시스템의 권고는 정해진 안전 기준 이하여 정점 연료 중심선 온도가 상승하지 않도록 하는 능력에 따라 평가된다.
• 성능 평가는 시스템의 반응을 안전 기준 및 기준 운영 행동과 비교하여 평가된다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 인간의 직접 제어 없이 거의 자율적 시스템이 고급 레이터에서 유량 상실 사고를 효과적으로 관리할 수 있는가?
• RQ2 디지털 트윈 기반 지식 획득 시스템이 일시적 조건 하에서 신뢰할 수 있는 운영 권고를 얼마나 잘 생성할 수 있는가?
• RQ3 심각한 일시적 사고 동안 NAMAC 시스템이 특히 연료 중심선 온도 측면에서 안전 마진을 얼마나 잘 유지하는가?
• RQ4 모듈식 DT 아키텍처가 실시간 의사결정을 위한 통합된 운영 워크플로우로 효과적으로 조합될 수 있는가?
• RQ5 동일한 사고 시나리오에서 시스템의 성능이 기준 인간 운전자 반응과 비교해 어떻게 되는가?

주요 결과

• EBR-II 레이터에서 단일 유량 상실 사고 시뮬레이션 동안 NAMAC 시스템이 정점 연료 중심선 온도가 안전 기준을 초과하지 않도록 성공적으로 방지하였다.
• 실시간 데이터와 지식 기반에서 통합된 지식을 바탕으로 적시이고 적절한 권고를 생성하였다.
• 디지털 트윈 기반 접근법은 복잡한 일시적 거동의 정확한 모델링을 가능하게 하여 신뢰할 수 있는 의사결정을 지원하였다.
• 모듈식 아키텍처는 전용 DT를 다수 조합할 수 있게 하여 종합적인 운영 대응에 기여하였다.
• 훈련 영역 내에서 시스템은 견고성과 신뢰성을 입증하였으며, 실제 고급 레이터 운영에의 도입 가능성을 시사하였다.
• 결과는 디지털 트윈과 지식 기반 시스템의 통합이 고급 레이터에서 거의 자율적이고 안전 기준을 충족하는 제어를 가능하게 한다는 것을 확인한다.