JPH04236B2 - - Google Patents
Info
- Publication number
- JPH04236B2 JPH04236B2 JP58209682A JP20968283A JPH04236B2 JP H04236 B2 JPH04236 B2 JP H04236B2 JP 58209682 A JP58209682 A JP 58209682A JP 20968283 A JP20968283 A JP 20968283A JP H04236 B2 JPH04236 B2 JP H04236B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- accident
- reactor
- time
- scale
- internal state
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Lifetime
Links
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 39
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 37
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 10
- 229920006395 saturated elastomer Polymers 0.000 description 9
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 6
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 5
- 238000009835 boiling Methods 0.000 description 4
- 238000001816 cooling Methods 0.000 description 4
- 238000011161 development Methods 0.000 description 4
- 239000000498 cooling water Substances 0.000 description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 3
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 2
- 239000000446 fuel Substances 0.000 description 2
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 2
- 238000002955 isolation Methods 0.000 description 2
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 1
- 230000020169 heat generation Effects 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000002156 mixing Methods 0.000 description 1
- 238000011017 operating method Methods 0.000 description 1
- 238000010992 reflux Methods 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E30/00—Energy generation of nuclear origin
- Y02E30/30—Nuclear fission reactors
Landscapes
- Monitoring And Testing Of Nuclear Reactors (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
〔発明の利用分野〕
本発明は、沸騰水型原子炉の事故時に、炉内の
状態変化を予測する方法と装置に係り、特に配管
破断事故発生事象の大きさを推定すると共に、以
後の炉内に生じる変化を予測する方法と装置に関
する。
状態変化を予測する方法と装置に係り、特に配管
破断事故発生事象の大きさを推定すると共に、以
後の炉内に生じる変化を予測する方法と装置に関
する。
原子力発電所では、事故を回避するために、種
種の安全システムが用意されている。更に、万一
の事故が発生した場合にも、事故の周辺への波及
を防止し、炉を安全に停止させる運転ガイダンス
が与えられるようになつている。このように、原
子力発電所二重・三重の安全対策が講じられてい
るが、スリーマイル島事故を契機に、万一事故が
発生した場合、その事故による原子炉の変化を予
測できる装置の必要性がいわれている。これは、
多種配管破断のような事故が発生した場合、その
おおよその発生規模を推察し、最も適切と思われ
る運転手順を決定するためであり、この目的を充
足させるには、原子炉内状態の動的挙動を高速で
予測する必要がある。
種の安全システムが用意されている。更に、万一
の事故が発生した場合にも、事故の周辺への波及
を防止し、炉を安全に停止させる運転ガイダンス
が与えられるようになつている。このように、原
子力発電所二重・三重の安全対策が講じられてい
るが、スリーマイル島事故を契機に、万一事故が
発生した場合、その事故による原子炉の変化を予
測できる装置の必要性がいわれている。これは、
多種配管破断のような事故が発生した場合、その
おおよその発生規模を推察し、最も適切と思われ
る運転手順を決定するためであり、この目的を充
足させるには、原子炉内状態の動的挙動を高速で
予測する必要がある。
原子炉内状態の動的挙動をシミユレートするた
めに、従来から各種の動的シミユレータが開発さ
れてきた。しかし、これらの動的シミユレータ
は、現象の進む速さよりも長い演算時間を要する
ものが多く、一部で用いられている運転員訓練用
シミユレータでも、実際の現象の進展とようやく
同じ速さの演算、すなわち実時間演算ができるに
すぎない。したがつて、事故発生時に予め事故に
よる現象の進展を予測することは、この種のシミ
ユレータでは不可能である。
めに、従来から各種の動的シミユレータが開発さ
れてきた。しかし、これらの動的シミユレータ
は、現象の進む速さよりも長い演算時間を要する
ものが多く、一部で用いられている運転員訓練用
シミユレータでも、実際の現象の進展とようやく
同じ速さの演算、すなわち実時間演算ができるに
すぎない。したがつて、事故発生時に予め事故に
よる現象の進展を予測することは、この種のシミ
ユレータでは不可能である。
これを改良するために、原子炉状態をシミユレ
ートするモデルを簡素化し、実時間の数倍高速な
シミユレータの開発も行なわれるようになつてき
た。この方法では、高速演算性が得られる反面、
単純化により予測時の演算精度を犠牲にすること
になる。原子炉事故の現象進展を予測するには、
2〜3時間の長時間分の予測が必要であり、精度
が十分保証されない予測方式では、予測としての
機能そのものが果されないといえる。他方、予測
精度改善方法として、予測シミユレータの一部パ
ラメータを実データをもとにして調整する方法も
あるが、この方法も、上記の長時間予測に役に立
たたない。
ートするモデルを簡素化し、実時間の数倍高速な
シミユレータの開発も行なわれるようになつてき
た。この方法では、高速演算性が得られる反面、
単純化により予測時の演算精度を犠牲にすること
になる。原子炉事故の現象進展を予測するには、
2〜3時間の長時間分の予測が必要であり、精度
が十分保証されない予測方式では、予測としての
機能そのものが果されないといえる。他方、予測
精度改善方法として、予測シミユレータの一部パ
ラメータを実データをもとにして調整する方法も
あるが、この方法も、上記の長時間予測に役に立
たたない。
本発明の目的は、沸騰水型原子炉に事故が発生
した場合に、十分な精度を保ちながら、2〜3時
間先までの現象の進展を10〜20分程度で予測でき
る原子炉の事故時炉内状態予測方法と装置とを提
供することである。
した場合に、十分な精度を保ちながら、2〜3時
間先までの現象の進展を10〜20分程度で予測でき
る原子炉の事故時炉内状態予測方法と装置とを提
供することである。
本発明は、事故発生時の原子炉プラントの測定
データをもとにして、必要十分な簡略化モデルに
より、事故規模を短時間で推定すると共に、推定
されたパラメータをもとに、精度が十分保証でき
る程度に簡略化の程度を低くしたモデルで初期設
定を行ない、これに基づき事故による長期の現象
を進展を予測可能にしたものである。
データをもとにして、必要十分な簡略化モデルに
より、事故規模を短時間で推定すると共に、推定
されたパラメータをもとに、精度が十分保証でき
る程度に簡略化の程度を低くしたモデルで初期設
定を行ない、これに基づき事故による長期の現象
を進展を予測可能にしたものである。
以下、本発明を第1図〜第8図に基づき説明す
る。
る。
まず、本発明による沸騰水型原子炉の炉内状態
予測装置の一例のシステム構成について説明す
る。第1図はそのシステム構成を示したものであ
る。原子炉プラント1からのプロセス量は、本シ
ステムの入力装置2に取り込まれる。このプロセ
ス量は、原子炉水位、原子炉圧力、原子炉出力、
再循環流量制御信号、制御棒駆動信号等、事故規
模推定装置に用いられる信号8と、炉心流量、主
蒸気流量、給水流量、格納容器温度、格納容器圧
力、再循環流量、各種非常用冷却系の流量信号等
の信号9からなる。事故規模推定装置3では、上
気プロセス信号8を用いて例えば配管破断の規模
を推定する。後述のように、本装置でのシミユレ
ーシヨン・モデルは、事故の規模を短時間で推定
できるようにモデルの簡略化の度合が大きく、配
管破断規模の推定項目を破断面積および破断クオ
リテイに限定せざるを得ない。なおここで、破断
面積とは破断部分から内容物が漏出する断面積で
あり、破断クオリテイとは漏出物中の水分の含有
量を表わし、0から1の間の数値になる。すなわ
ち水分がなければ0で、水だけのときは1とな
る。一方、事故後の長時間の現象を予測するに
は、上記すべてのプロセス量をシミユレートでき
る比較的詳細なシミユレーシヨン・モデルが予測
装置5に用意されている。このモデルでは、各種
配管もシミユレートされている。したがつて本装
置で予測を開始するには、既に得られた破断面積
および破断クオリテイから、実際の破断位置に見
合う破断面積に切り換えることが必要であり、そ
のための破断位置推定装置4及びデータベース7
が用意されている。予測装置5で得られた原子炉
内あるいはプラントの状態の予測値は、CRT等
の表示装置6に時系列的に表示され、運転員の判
断を支援する。
予測装置の一例のシステム構成について説明す
る。第1図はそのシステム構成を示したものであ
る。原子炉プラント1からのプロセス量は、本シ
ステムの入力装置2に取り込まれる。このプロセ
ス量は、原子炉水位、原子炉圧力、原子炉出力、
再循環流量制御信号、制御棒駆動信号等、事故規
模推定装置に用いられる信号8と、炉心流量、主
蒸気流量、給水流量、格納容器温度、格納容器圧
力、再循環流量、各種非常用冷却系の流量信号等
の信号9からなる。事故規模推定装置3では、上
気プロセス信号8を用いて例えば配管破断の規模
を推定する。後述のように、本装置でのシミユレ
ーシヨン・モデルは、事故の規模を短時間で推定
できるようにモデルの簡略化の度合が大きく、配
管破断規模の推定項目を破断面積および破断クオ
リテイに限定せざるを得ない。なおここで、破断
面積とは破断部分から内容物が漏出する断面積で
あり、破断クオリテイとは漏出物中の水分の含有
量を表わし、0から1の間の数値になる。すなわ
ち水分がなければ0で、水だけのときは1とな
る。一方、事故後の長時間の現象を予測するに
は、上記すべてのプロセス量をシミユレートでき
る比較的詳細なシミユレーシヨン・モデルが予測
装置5に用意されている。このモデルでは、各種
配管もシミユレートされている。したがつて本装
置で予測を開始するには、既に得られた破断面積
および破断クオリテイから、実際の破断位置に見
合う破断面積に切り換えることが必要であり、そ
のための破断位置推定装置4及びデータベース7
が用意されている。予測装置5で得られた原子炉
内あるいはプラントの状態の予測値は、CRT等
の表示装置6に時系列的に表示され、運転員の判
断を支援する。
次に本システムによる原子炉状態予測装置の各
装置を説明する。第2図は破断規模推定装置3の
構成を示したものである。上記規模推定用プロセ
ス信号8は、状態判定部10に入力される。状態
判定部10では、これらのプロセス信号8をもと
に、炉水位、炉圧力等の変化が事故によるものか
どうかを判定する。判定の一例として例えば、炉
出力が変化ありを事象Aとし、 A={炉出力変化あり} と表現する。同様に B={炉水位変化あり} C={炉圧力変化あり} D={再循環流量制御信号変化あり} E={制御棒駆動信号変化あり} とする。
装置を説明する。第2図は破断規模推定装置3の
構成を示したものである。上記規模推定用プロセ
ス信号8は、状態判定部10に入力される。状態
判定部10では、これらのプロセス信号8をもと
に、炉水位、炉圧力等の変化が事故によるものか
どうかを判定する。判定の一例として例えば、炉
出力が変化ありを事象Aとし、 A={炉出力変化あり} と表現する。同様に B={炉水位変化あり} C={炉圧力変化あり} D={再循環流量制御信号変化あり} E={制御棒駆動信号変化あり} とする。
A∧B∧(C∧(∧))
が真、すなわち
A∧B∧(C∧(∧))=1 ……(1)
のとき、判定部10は開放となり、プロセス信号
8は記憶装置11に入力される。上記プール代数
式において、∧はAND、・−はNOTを示す。
8は記憶装置11に入力される。上記プール代数
式において、∧はAND、・−はNOTを示す。
記憶装置11にはプロセス信号8の時系列デー
タがストアされる。また、本システムに運転員が
加えるトリガ信号14によつて、プロセス信号8
は現状推定部12と比較部15に出力される。判
定部10では、上記の理論判定が否の場合にも約
1時間に1度は開放となる。すなわち事故が発生
しない場合にも判定部10が開放となり、プロセ
ス信号8が記憶装置11に入力される。この場合
判定部10は2〜3分程度で閉じ、論理判定が否
の場合の信号は、平均化され、それぞれ1つの値
として記憶されるようになつている。この値は同
様にトリガ信号によつて定常状態信号16として
現状推定部12に入力される。
タがストアされる。また、本システムに運転員が
加えるトリガ信号14によつて、プロセス信号8
は現状推定部12と比較部15に出力される。判
定部10では、上記の理論判定が否の場合にも約
1時間に1度は開放となる。すなわち事故が発生
しない場合にも判定部10が開放となり、プロセ
ス信号8が記憶装置11に入力される。この場合
判定部10は2〜3分程度で閉じ、論理判定が否
の場合の信号は、平均化され、それぞれ1つの値
として記憶されるようになつている。この値は同
様にトリガ信号によつて定常状態信号16として
現状推定部12に入力される。
現状推定部12では、定常状態信号16の値か
ら、モデルの初期値設定が自動的に行なわれる。
これと共に、プロセス信号8のうち、冷却系流量
及びエンタルビ、再循環流量を取り込み、破断ク
オリテイと破断面積とを仮定の値に設定して、推
定部12のモデルにより、炉水位、炉圧力を演算
する。この演算を数分分行なわせ、シミユレーシ
ヨン区間に相当する実測の炉水位および炉圧力と
上記演算で得られた値とを比較部15で比較す
る。いま炉水位および炉圧力の実測値をそれぞれ
x1(t)、x2(t)、炉水位および炉圧力の演算値を
y1(t)、y2(t)とすると、 J=∫t 0 +T t。〔α{t1(t)−y1(t)}2+
β{x2(t)−y2(t)}2〕dt ……(2) という評価量を最小にする破断面積と破断クオリ
テイを与えるように、シミユレーシヨン破断面積
と破断クオリテイの仮定値を逐次変化させる機能
を、最適推定部13が持つている。上記評価量の
αとβは非負の適当な値であり、t0はトリガー信
号14によつて演算が開始される時刻、Tは実測
値と演算値の評価を行なう時間であり、先に述べ
たように約数分でよい。
ら、モデルの初期値設定が自動的に行なわれる。
これと共に、プロセス信号8のうち、冷却系流量
及びエンタルビ、再循環流量を取り込み、破断ク
オリテイと破断面積とを仮定の値に設定して、推
定部12のモデルにより、炉水位、炉圧力を演算
する。この演算を数分分行なわせ、シミユレーシ
ヨン区間に相当する実測の炉水位および炉圧力と
上記演算で得られた値とを比較部15で比較す
る。いま炉水位および炉圧力の実測値をそれぞれ
x1(t)、x2(t)、炉水位および炉圧力の演算値を
y1(t)、y2(t)とすると、 J=∫t 0 +T t。〔α{t1(t)−y1(t)}2+
β{x2(t)−y2(t)}2〕dt ……(2) という評価量を最小にする破断面積と破断クオリ
テイを与えるように、シミユレーシヨン破断面積
と破断クオリテイの仮定値を逐次変化させる機能
を、最適推定部13が持つている。上記評価量の
αとβは非負の適当な値であり、t0はトリガー信
号14によつて演算が開始される時刻、Tは実測
値と演算値の評価を行なう時間であり、先に述べ
たように約数分でよい。
この最適推定部13は上記評価量をもとにした
非線形計画法を用いることができる。最適推定部
13で得られた破断クオリテイと破断面積は、現
状推定部12で先に用いたそれらの値と入れ替わ
り、他の入力データは前回と同じ値とし、同一時
間区間で再び炉水位、炉圧力の変化を求め、再度
上記評価Jを求める。評価値Jが予め定めた十分
小さな値εよりも大きい場合には再度最適推定部
13による波断クオリテイと破断面積の推定を行
ない、同様に現状推定部12でシミユレーシヨン
を繰り返す。
非線形計画法を用いることができる。最適推定部
13で得られた破断クオリテイと破断面積は、現
状推定部12で先に用いたそれらの値と入れ替わ
り、他の入力データは前回と同じ値とし、同一時
間区間で再び炉水位、炉圧力の変化を求め、再度
上記評価Jを求める。評価値Jが予め定めた十分
小さな値εよりも大きい場合には再度最適推定部
13による波断クオリテイと破断面積の推定を行
ない、同様に現状推定部12でシミユレーシヨン
を繰り返す。
このような手順を繰り返して評価量Jの値が定
められた値εより小さくなると、この時の破断ク
オリテイと、破断面積が、この場合の事故の規模
を表わしていることになる。
められた値εより小さくなると、この時の破断ク
オリテイと、破断面積が、この場合の事故の規模
を表わしていることになる。
さて、このような現状推定部12で用いる簡略
モデルのプロセス量の種類について簡単に述べ
る。現状推定部12のモデルには、他のプロセス
量、例えば、炉圧力、炉水位、給水流量、非常時
冷却系流量、同エンタルピ等を用いてもよい。し
かしここでは、第3図に示すようにモデル化して
いる。すなわち、原子炉圧力容器内を飽和水17
と飽和蒸気18で満たされる2領域に分割し、圧
力は圧力容器内で均一であるとしている。また炉
心部での発熱をシミユレートするのに発熱体19
を考えている。冷却水の圧力容器への出入口は、
図に示すように、飽和蒸気出口流路20、飽和水
出口流路21、冷却水入口流路22からなるもの
とする。このような体系について、水、蒸気に関
する質量バランス、エネルギーバランスを考えて
モデル化を行なうのである。
モデルのプロセス量の種類について簡単に述べ
る。現状推定部12のモデルには、他のプロセス
量、例えば、炉圧力、炉水位、給水流量、非常時
冷却系流量、同エンタルピ等を用いてもよい。し
かしここでは、第3図に示すようにモデル化して
いる。すなわち、原子炉圧力容器内を飽和水17
と飽和蒸気18で満たされる2領域に分割し、圧
力は圧力容器内で均一であるとしている。また炉
心部での発熱をシミユレートするのに発熱体19
を考えている。冷却水の圧力容器への出入口は、
図に示すように、飽和蒸気出口流路20、飽和水
出口流路21、冷却水入口流路22からなるもの
とする。このような体系について、水、蒸気に関
する質量バランス、エネルギーバランスを考えて
モデル化を行なうのである。
このモデルをもとにして得られた結果の一例を
第4図に示す。
第4図に示す。
いま、破断面積0.1ft2(平方フイート)破断ク
オリテイ0.0の再循環系配管破断が発生したとす
る。このような事故は仮定上の事故であり、実測
データはないが、詳細な事故解析プログラムを用
いた解析例が第4図の実線である。2本の実線は
それぞれ炉水位、炉圧力を示している。いまt=
t0の時点から約2分間(T=125秒)のデータを
用い、上記の方式に従いシミユレートした結果を
それぞれ破線で示す。この結果はよく解析例と合
致していて、この場合の破断面積は0.107ft2、破
断クオリテイは0.079となり、それぞれ破断面積
0.1ft2、破断クオリテイ0.0をよく推定しているこ
とがわかる。
オリテイ0.0の再循環系配管破断が発生したとす
る。このような事故は仮定上の事故であり、実測
データはないが、詳細な事故解析プログラムを用
いた解析例が第4図の実線である。2本の実線は
それぞれ炉水位、炉圧力を示している。いまt=
t0の時点から約2分間(T=125秒)のデータを
用い、上記の方式に従いシミユレートした結果を
それぞれ破線で示す。この結果はよく解析例と合
致していて、この場合の破断面積は0.107ft2、破
断クオリテイは0.079となり、それぞれ破断面積
0.1ft2、破断クオリテイ0.0をよく推定しているこ
とがわかる。
このように、破断面積と破断クオリテイを推定
する限りでは、第3図に示したようなモデルによ
り簡略化された原子炉モデルでも十分な機能をは
たし得ることが明らからである。
する限りでは、第3図に示したようなモデルによ
り簡略化された原子炉モデルでも十分な機能をは
たし得ることが明らからである。
ところが、第3図に示したモデルは実際の原子
炉に比較すると極度に簡素化がなされていて、こ
のようなモデルをもとにその後の長時間の現象を
予測することは不可能である。そこで本発明で
は、原子炉内状態の動的な挙動を必要十分な精度
でシミユレートできる動的モデルを備えている。
炉に比較すると極度に簡素化がなされていて、こ
のようなモデルをもとにその後の長時間の現象を
予測することは不可能である。そこで本発明で
は、原子炉内状態の動的な挙動を必要十分な精度
でシミユレートできる動的モデルを備えている。
上記の破断規模推定装置では、実測のデータを
もとにして、配管破断事故の破断面積と破断クオ
リテイを推定した。この値から、各種配管の破断
がシミユレートできる動的モデルの入力値を設定
するために配管の位置を決定することが必要であ
る。各種配管には主蒸気流路配管、再循環流路配
管、給水流路配管、水位計装配管がある。破断ク
オリテイとこれらの配管との関係は、炉水位、炉
圧力によつて一意的に決めることができる。
もとにして、配管破断事故の破断面積と破断クオ
リテイを推定した。この値から、各種配管の破断
がシミユレートできる動的モデルの入力値を設定
するために配管の位置を決定することが必要であ
る。各種配管には主蒸気流路配管、再循環流路配
管、給水流路配管、水位計装配管がある。破断ク
オリテイとこれらの配管との関係は、炉水位、炉
圧力によつて一意的に決めることができる。
例えば炉圧力と炉水位が十分保たれた状態での
再循環流路配管の流体は単相流であり、この場合
破断クオリテイはゼロになる。しかし、給水配
管、計装配管の破断クオリテイもゼロになる場合
がある。この場合には、炉圧力が低下する50〜
100秒程度待つことによつて、炉内で上位に位置
する給水配管や計装配管位置でのクオリテイはあ
る値(0<x1)をもつことになる。この場合
も再循環還流路配管中の流れは単相である。この
ように、炉水位、炉圧力、および破断クオリテイ
から一意的に破断位置を決定できる。
再循環流路配管の流体は単相流であり、この場合
破断クオリテイはゼロになる。しかし、給水配
管、計装配管の破断クオリテイもゼロになる場合
がある。この場合には、炉圧力が低下する50〜
100秒程度待つことによつて、炉内で上位に位置
する給水配管や計装配管位置でのクオリテイはあ
る値(0<x1)をもつことになる。この場合
も再循環還流路配管中の流れは単相である。この
ように、炉水位、炉圧力、および破断クオリテイ
から一意的に破断位置を決定できる。
第1図に述べたデータベース7は炉水位、炉圧
力、破断クオリテイと対応する破断位置のデータ
をフアイルしたものであり、このデータベース7
の情報をもとに、破断位置推定装置4では破断位
置の決定が行なわれる。
力、破断クオリテイと対応する破断位置のデータ
をフアイルしたものであり、このデータベース7
の情報をもとに、破断位置推定装置4では破断位
置の決定が行なわれる。
第2図で述べた、破断規模推定のためのトリガ
ー信号14は、上に述べたように推定開始時刻の
設定に用いられ、これはCRTと共に設けられて
いるキーボードから入力できる。このトリガー信
号14は、例えば事故発生のアラーム信号を取り
込み、同時に破断位置推定装置を動作させると共
に、一定の時間、例えば50秒後に再度同推定装置
を動作させて、設定を自動化することも可能であ
る。
ー信号14は、上に述べたように推定開始時刻の
設定に用いられ、これはCRTと共に設けられて
いるキーボードから入力できる。このトリガー信
号14は、例えば事故発生のアラーム信号を取り
込み、同時に破断位置推定装置を動作させると共
に、一定の時間、例えば50秒後に再度同推定装置
を動作させて、設定を自動化することも可能であ
る。
つぎに、このような事故時に長時間にわたる現
象の進展を予測するための予測装置5について第
5図により説明する。
象の進展を予測するための予測装置5について第
5図により説明する。
予測装置5には、事故発生の有無にかかわらず
一定の周期でプロセス信号8,9を入力してい
る。入力部23はこのためのものであり、この場
合各各の信号は平均化操作が行なわれる。プロセ
ス信号8,9には同時に、事故発生のアラーム信
号が重畳され、この信号が活性化すると共に、平
均化操作は停止される。その後遅くとも数10秒の
後に、破断位置および破断面積の値が信号26で
入力される。モデル初期値設定部24では、定常
状態のプロセス信号および破断位置と面積の値を
もとにして初期値の設定が行なわれる。第6図に
関して後述のように、予測シミユレーシヨン部2
5のモデルは先に述べた破断規模推定のための動
的モデルに比較して、複雑であり、計測されてい
ない物理量に関して、初期化設定を行なうための
代数方程式系が用意されることになる。
一定の周期でプロセス信号8,9を入力してい
る。入力部23はこのためのものであり、この場
合各各の信号は平均化操作が行なわれる。プロセ
ス信号8,9には同時に、事故発生のアラーム信
号が重畳され、この信号が活性化すると共に、平
均化操作は停止される。その後遅くとも数10秒の
後に、破断位置および破断面積の値が信号26で
入力される。モデル初期値設定部24では、定常
状態のプロセス信号および破断位置と面積の値を
もとにして初期値の設定が行なわれる。第6図に
関して後述のように、予測シミユレーシヨン部2
5のモデルは先に述べた破断規模推定のための動
的モデルに比較して、複雑であり、計測されてい
ない物理量に関して、初期化設定を行なうための
代数方程式系が用意されることになる。
初期値設定が行なわれると、予測シミユレーシ
ヨン部25によつて、事故後の現象の変化が逐次
予測される。この際の予測開始のコマンドおよび
予測時間は運転員がキーボードで入力することも
できるが、通常は標準的な設定によつて動作す
る。
ヨン部25によつて、事故後の現象の変化が逐次
予測される。この際の予測開始のコマンドおよび
予測時間は運転員がキーボードで入力することも
できるが、通常は標準的な設定によつて動作す
る。
第6図は予測シミユレーシヨン部25に用いる
原子炉モデルの規模を示したものである。原子炉
内は Aシユラウド内未沸騰領域 Bシユラウド内飽和水混合領域 Cシユラウド外未沸騰領域 Dシユラウド外飽和水領域 Eドーム内蒸気領域 の5領域に分割し、それぞれの領域で、液体およ
び蒸気に関するエネルギーおよび質量バランスの
動特性方程式を定義する。炉心27内発熱部に関
しては燃料棒27Aからの熱伝達を考慮してい
る。各種配管、すなわち再循環流路配管28、給
水配管29、計装配管30、主蒸気流路配管3
1、がそれぞれシミユレートされると共に、隔離
弁32および逃し弁33もシミユレートされてい
る。この他に冷却系のシミユレートも行なわれて
いる。
原子炉モデルの規模を示したものである。原子炉
内は Aシユラウド内未沸騰領域 Bシユラウド内飽和水混合領域 Cシユラウド外未沸騰領域 Dシユラウド外飽和水領域 Eドーム内蒸気領域 の5領域に分割し、それぞれの領域で、液体およ
び蒸気に関するエネルギーおよび質量バランスの
動特性方程式を定義する。炉心27内発熱部に関
しては燃料棒27Aからの熱伝達を考慮してい
る。各種配管、すなわち再循環流路配管28、給
水配管29、計装配管30、主蒸気流路配管3
1、がそれぞれシミユレートされると共に、隔離
弁32および逃し弁33もシミユレートされてい
る。この他に冷却系のシミユレートも行なわれて
いる。
このようなモデルで、破断面積0.1ft2の再循環
流路破断事故後の1000秒間をシミユレートした結
果を第7図と第8図に示す。本予測シミユレーシ
ヨンの結果は破線で、先に述べた詳細計算の結果
を実線で示す。この方法により予測すると、1000
秒程度経過しても炉水位、炉圧力ともに詳細計算
(実測値担当)と差がなく精度が十分保証されて
いることがわかる。なおこの計算に要した演算時
間は実時間の約1/10であり、十分な高速性が得ら
れている。
流路破断事故後の1000秒間をシミユレートした結
果を第7図と第8図に示す。本予測シミユレーシ
ヨンの結果は破線で、先に述べた詳細計算の結果
を実線で示す。この方法により予測すると、1000
秒程度経過しても炉水位、炉圧力ともに詳細計算
(実測値担当)と差がなく精度が十分保証されて
いることがわかる。なおこの計算に要した演算時
間は実時間の約1/10であり、十分な高速性が得ら
れている。
本発明によれば、事故後の原子炉内状態変化を
予測する際に、簡単な動的モデルを用いて事故規
模を短時間に推定し、この推定結果と比較的大規
模なモデルを用いてその後の経過を予測するため
に、2〜3時間の長時間にわたり高精度予測が可
能となり、かつ実時間の10倍程度の高速予測がで
きる。
予測する際に、簡単な動的モデルを用いて事故規
模を短時間に推定し、この推定結果と比較的大規
模なモデルを用いてその後の経過を予測するため
に、2〜3時間の長時間にわたり高精度予測が可
能となり、かつ実時間の10倍程度の高速予測がで
きる。
第1図は原子炉の事故時炉内状態を予測する本
発明の予測装置の構成を示すブロツク図、第2図
は破断規模推定装置のブロツク図、第3図は破断
規模推定のための簡略化した原子炉モデル図、第
4図は破断規模推定結果を示す図、第5図は予測
装置のブロツク図、第6図は推定後の比較的長時
間予測に用いるより詳細な原子炉モデル図、第7
図は原子炉水位の予測結果を示す図、第8図は原
子炉圧力の予測結果を示す図である。 1……原子炉、2……入力装置、3……事故規
模推定装置、4……破断位置推定装置、5……予
測装置、6……表示装置、7……データベース、
8,9……プロセス信号、10……状態判定部、
11……記憶装置、12……現状推定部、13…
…最適推定部、14……トリガ信号、15……比
較部、16……定常状態信号、17……飽和水、
18……飽和蒸気、19……発熱体、20……飽
和蒸気出口流路、21……飽和水出口流路、22
……冷却水入口流路、23……入力部、24……
モデル初期値設定部、25……予測シミユレーシ
ヨン部、26……破断位置及び面積信号、27…
…炉心、27A……燃料棒、28……再循環流路
配管、29……給水配管、30……計装配管、3
1……主蒸気流路配管、32……隔離弁、33…
…逃し弁。
発明の予測装置の構成を示すブロツク図、第2図
は破断規模推定装置のブロツク図、第3図は破断
規模推定のための簡略化した原子炉モデル図、第
4図は破断規模推定結果を示す図、第5図は予測
装置のブロツク図、第6図は推定後の比較的長時
間予測に用いるより詳細な原子炉モデル図、第7
図は原子炉水位の予測結果を示す図、第8図は原
子炉圧力の予測結果を示す図である。 1……原子炉、2……入力装置、3……事故規
模推定装置、4……破断位置推定装置、5……予
測装置、6……表示装置、7……データベース、
8,9……プロセス信号、10……状態判定部、
11……記憶装置、12……現状推定部、13…
…最適推定部、14……トリガ信号、15……比
較部、16……定常状態信号、17……飽和水、
18……飽和蒸気、19……発熱体、20……飽
和蒸気出口流路、21……飽和水出口流路、22
……冷却水入口流路、23……入力部、24……
モデル初期値設定部、25……予測シミユレーシ
ヨン部、26……破断位置及び面積信号、27…
…炉心、27A……燃料棒、28……再循環流路
配管、29……給水配管、30……計装配管、3
1……主蒸気流路配管、32……隔離弁、33…
…逃し弁。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 1 原子炉の事故時炉内状態を長時間にわたり予
測する方法において、原子炉のプロセス信号のう
ち比較的少数のパラメータに基づき簡易動的モデ
ルを用いて事故の規模と事故位置とを推定し、こ
れを実測データと短時間に比較しながら両者が一
致するように推定値を更改して実測データに合致
させる高速推定段階と、実測データと合致した推
定値および推定位置と前記プロセス信号とを比較
的簡易化の低い原子炉の動的モデルに適用して炉
内状態を長時間にわたり予測する段階とからなる
ことを特徴とする原子炉の事故時炉内状態予測方
法。 2 原子炉の事故時炉内状態を長時間にわたり予
測する装置において、原子炉のプロセス信号のう
ち原子炉圧力や水位等の比較的少数のパラメータ
のトレンドに基づき簡易動的モデルを用いて事故
の規模を推定しこれを実測データと短時間に比較
しながら両者が一致するように推定値を更改して
実測データに合致させる事故規模推定装置と、事
故規模推定装置の推定値と保有している予測デー
タから事故が発生した位置を推定する事故位置推
定装置と、事故規模推定装置および事故位置推定
装置が推定した事故規模および事故位置の推定値
と前記プロセス信号とを比較的簡易化の低い原子
炉の動的モデルに適用して炉内状態を長時間にわ
たりシユミレートする予測装置と、予測結果を表
示する装置とからなることを特徴とする原子炉の
事故時炉内状態予測装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58209682A JPS60100795A (ja) | 1983-11-08 | 1983-11-08 | 原子炉の事故時炉内状態予測方法および装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58209682A JPS60100795A (ja) | 1983-11-08 | 1983-11-08 | 原子炉の事故時炉内状態予測方法および装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS60100795A JPS60100795A (ja) | 1985-06-04 |
| JPH04236B2 true JPH04236B2 (ja) | 1992-01-06 |
Family
ID=16576871
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP58209682A Granted JPS60100795A (ja) | 1983-11-08 | 1983-11-08 | 原子炉の事故時炉内状態予測方法および装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS60100795A (ja) |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3394817B2 (ja) * | 1994-06-20 | 2003-04-07 | 株式会社東芝 | プラント診断装置 |
| JP6659225B2 (ja) * | 2015-03-12 | 2020-03-04 | 株式会社東芝 | 原子炉圧力容器内水位推定装置および原子炉圧力容器内水位推定方法 |
| JP6964423B2 (ja) * | 2017-03-27 | 2021-11-10 | 三菱重工業株式会社 | プラント運転シミュレーション装置、プラント運転シミュレーション方法及びプログラム |
| JP2023179090A (ja) * | 2022-06-07 | 2023-12-19 | 三菱重工業株式会社 | 炉心計算方法、炉心計算装置及びプログラム |
-
1983
- 1983-11-08 JP JP58209682A patent/JPS60100795A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS60100795A (ja) | 1985-06-04 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JPH0371203A (ja) | プラント・オペレーティング・システム | |
| EP4235698A2 (en) | Computer-based simulation methods for boiling water reactors (bwr) | |
| JPH04236B2 (ja) | ||
| Grahn et al. | Modelling of complex boron dilution transients in PWRs—Validation of CFD simulation with ANSYS CFX against the ROCOM E2. 3 experiment | |
| Kwon et al. | Compact nuclear simulator and its upgrade plan | |
| Schaffrath et al. | Validation of the CFD code fluent by post-test calculation of a density-driven ROCOM experiment | |
| CN116956661B (zh) | 一种反应堆严重事故下安全壳内氢气风险仿真方法及系统 | |
| Baghban et al. | Simulating and evaluating the pressurizer dynamic behavior in various sizes | |
| US3896041A (en) | Method and system of simulating nuclear power plant count rate for training purposes | |
| JPH0413679B2 (ja) | ||
| Blinkov et al. | Investigation on the interphase drag and wall friction in vertically oriented upward and downward two-phase flows under accident conditions in light water reactors | |
| JPS6212878B2 (ja) | ||
| Bajs et al. | Development of the qualified plant nodalization for safety and operational transient analysis | |
| JPS6151208A (ja) | 予測シミユレ−タ | |
| Alawad | Thermal–hydraulic phenomenology analysis and RELAP5/MOD3. 3 code assessment for ATLAS 1% upper head SBLOCA test | |
| Liu et al. | Improvement of ATHLET modelling capability for asymmetric natural circulation phenomenon using uncertainty and sensitivity measures | |
| Zarghami et al. | The dynamic modeling of the pressurizer surge tank transients in light water reactor nuclear power plants | |
| JPS59126289A (ja) | 原子炉の破断検知装置 | |
| JPS61112214A (ja) | 予測ガイド出力装置 | |
| Tiberg | Simulation of IB-LOCA in TRACE: A semi-blind study of numerical simulations compared to the PKL test facility | |
| JPH04265899A (ja) | 原子炉シミュレータ | |
| Glaeser | Validation and uncertainty analysis of the Athlet thermal-hydraulic computer code | |
| Cartmill | Thermal-hydraulic response of the semiscale Mod-1 system: isothermal test series | |
| Youssefnia | An investigative approach to study the RETRAN modeling concepts in the analysis of a safety valve discharge transient | |
| Wachs | A study of thermal stratification in the cold legs during the subcooled blowdown phase of a loss of coolant accident in the OSU APEX Thermal Hydraulic Testing Facility |