Proposta de utilização de redes neurais feedforward multicamadas para a otimização de padrões de recarga do combustível em um reator PWR
O gerenciamento de recarga de combustível em um reator de potência tem como principal foco o padrão de recarga no núcleo de modo a alcançar melhor rendimento no ciclo observando todos os parâmetros de segurança adotados. Neste artigo apresentamos a estratégia de um algoritmo baseado em redes neurai...
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| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Brazilian Radiation Protection Society (Sociedade Brasileira de Proteção Radiológica, SBPR)
2019-07-01
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| Series: | Brazilian Journal of Radiation Sciences |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://bjrs.org.br/revista/index.php/REVISTA/article/view/834 |
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| Summary: | O gerenciamento de recarga de combustível em um reator de potência tem como principal foco o padrão de recarga no núcleo de modo a alcançar melhor rendimento no ciclo observando todos os parâmetros de segurança adotados. Neste artigo apresentamos a estratégia de um algoritmo baseado em redes neurais artificiais que poderia ser usado para otimizar a recarga de combustível num reator nuclear. A ideia é apresentar uma metodologia baseada em rede neural feedforward multicamadas baseada em neurônios multi-valorados, que poderá ser usada para desenvolver uma metodologia capaz de escolher as melhores combinações que satisfaçam o fator de pico de potência radial e maximizem o fator de multiplicação efetivo no início do ciclo, e também satisfaçam a relação de potência crítica mínima e taxa máxima de geração de calor no final do ciclo. |
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| ISSN: | 2319-0612 |