JPS6148792A - 高速炉の炉内異常診断方法 - Google Patents
高速炉の炉内異常診断方法Info
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- JPS6148792A JPS6148792A JP59170036A JP17003684A JPS6148792A JP S6148792 A JPS6148792 A JP S6148792A JP 59170036 A JP59170036 A JP 59170036A JP 17003684 A JP17003684 A JP 17003684A JP S6148792 A JPS6148792 A JP S6148792A
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- JP
- Japan
- Prior art keywords
- reactor
- fuel assembly
- outlet temperature
- assembly outlet
- core
- Prior art date
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-
- 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)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
［発明の技術分野］
本発明は、燃料集合体出口の冷却材温度ゆらぎを利用し
た高速炉の炉内異常診断方法（ユ関する。
た高速炉の炉内異常診断方法（ユ関する。
［発明の技術的背景とその問題点コ
原子力発電プラントにおいては、事故の発生を検出する
のみでなく、その事故の発生以前の徴侯をできるだけ早
く検出し−ご事故に至らないようにする必要がある。そ
のためにｉ、、ａ子カ発電プラントの状態を診断するに
必要な信号例えば圧力。
のみでなく、その事故の発生以前の徴侯をできるだけ早
く検出し−ご事故に至らないようにする必要がある。そ
のためにｉ、、ａ子カ発電プラントの状態を診断するに
必要な信号例えば圧力。
温度、流系、中性子束等に関する信号を監視することは
、プラント設備の健全性の確認のみでなく、機器類の損
傷防止並び（：保全にも役立ち、プラントの稼動量向上
、機器信頼性の向上の点でも有益である。
、プラント設備の健全性の確認のみでなく、機器類の損
傷防止並び（：保全にも役立ち、プラントの稼動量向上
、機器信頼性の向上の点でも有益である。
特に、液体金属冷却型高速炉においては、局所閉塞や局
所沸騰等の異常を燃料破損事故に至る前の初期の段階で
このような炉内異常を検出することが、炉の健全性を維
持する上で′Ｍ要である。しかして、このような炉内異
常は、燃料集合体出口の冷却材温度のゆらぎ振幅を増加
させることが知られており、このゆらぎの検出は、各燃
料集合体出口に設置され比熱電対で検出することができ
る。
所沸騰等の異常を燃料破損事故に至る前の初期の段階で
このような炉内異常を検出することが、炉の健全性を維
持する上で′Ｍ要である。しかして、このような炉内異
常は、燃料集合体出口の冷却材温度のゆらぎ振幅を増加
させることが知られており、このゆらぎの検出は、各燃
料集合体出口に設置され比熱電対で検出することができ
る。
しかしながら、稼動中の原子炉（二ｆ′ｉ通常運転時で
も種々の原因でバックグランド・ノイズが存在し、しか
もこれは炉の運転条件で変化する。従って、異常検出の
感度を高めるためには通常時のバックグラウンド成分を
運転条件に追随して取り除くことが必要である。そのた
め観測すべき信号からあるモデルを用いて予測した予測
値を差引くことで得られる残差（以下イノペーションと
いう）を監視することによって異常を高感度に検出する
方法（以下イノベーション法という）を適用することが
有効である。
も種々の原因でバックグランド・ノイズが存在し、しか
もこれは炉の運転条件で変化する。従って、異常検出の
感度を高めるためには通常時のバックグラウンド成分を
運転条件に追随して取り除くことが必要である。そのた
め観測すべき信号からあるモデルを用いて予測した予測
値を差引くことで得られる残差（以下イノペーションと
いう）を監視することによって異常を高感度に検出する
方法（以下イノベーション法という）を適用することが
有効である。
さらに、予測の之めのモデルとして自己回帰モデル（以
下ＡＲモデルという）の予測精度が高い事が知られてい
るが、運転条件が変わるとモデルも変化するので、種々
の運転条件の変化毎に多数モデルを小備することは非常
（−困難であり、これが実用上の大きな欠点となってい
た。
下ＡＲモデルという）の予測精度が高い事が知られてい
るが、運転条件が変わるとモデルも変化するので、種々
の運転条件の変化毎に多数モデルを小備することは非常
（−困難であり、これが実用上の大きな欠点となってい
た。
口発明の目的］
本発明は、上記事情に鑑みてなされ次もので、その目的
は、燃料集合体出口の冷却材温度ゆらぎを利用する高速
炉の炉内異常診断方法において、予備解析によりＡＲモ
デルの次数を決定しておき、運転条件が変化する毎に自
動的にＡＲモデルを更新し、適用することによって実時
間で高感度に異常検出を行なうようにした高速炉の炉内
異常診断方法を提供するにおる。 ′ ［発明の概歎コ 本発明は、上記目的を達成するため（：、燃料集合体出
口の冷却材温度ゆらぎを検出して炉内の異常を診断する
高速炉の炉内異常診断方法において、予備解析により燃
料集合体出口温度の自己回帰そデルの次数を決定してお
き、運転条件が変化する缶に前記自己回帰モデルを更新
し、この更新した自己回帰モデルによる前記燃料集合体
出口温度の予測値を算出し、この予測値を前記燃料集合
体出口温度の観測信号より差引いて得られる残差を監視
するように構成したものである。
は、燃料集合体出口の冷却材温度ゆらぎを利用する高速
炉の炉内異常診断方法において、予備解析によりＡＲモ
デルの次数を決定しておき、運転条件が変化する毎に自
動的にＡＲモデルを更新し、適用することによって実時
間で高感度に異常検出を行なうようにした高速炉の炉内
異常診断方法を提供するにおる。 ′ ［発明の概歎コ 本発明は、上記目的を達成するため（：、燃料集合体出
口の冷却材温度ゆらぎを検出して炉内の異常を診断する
高速炉の炉内異常診断方法において、予備解析により燃
料集合体出口温度の自己回帰そデルの次数を決定してお
き、運転条件が変化する缶に前記自己回帰モデルを更新
し、この更新した自己回帰モデルによる前記燃料集合体
出口温度の予測値を算出し、この予測値を前記燃料集合
体出口温度の観測信号より差引いて得られる残差を監視
するように構成したものである。
先ず、本発明の高速炉の炉内異常診断方法の原理（二つ
いて説明する。
いて説明する。
燃料集合体出口温度ゆらぎの主な雑音源は、原子炉入口
温度ゆらぎ、原子炉入口流量ゆらぎ、炉出力ゆらぎ、燃
料集合体内の乱流混合等が考えられる。従って、予測の
ためのＡＲモデルは理想的には次の＋１＋式で表現され
る。
温度ゆらぎ、原子炉入口流量ゆらぎ、炉出力ゆらぎ、燃
料集合体内の乱流混合等が考えられる。従って、予測の
ためのＡＲモデルは理想的には次の＋１＋式で表現され
る。
＋ Ｃ，’Ｆ１’（ｔ １ムｔ ）） ＋ ｄ、θ。（
ｔ−ｒｒｍｌ） ＝（１）ここで、θ。（ｔ）：燃料集
合体出口温度（へはその予測値） Ｐ（１）：炉出力 θ１’（ｔ） 二原子炉入口温度（Ｌ系統の中のｔ番
目） Ｆ−（ｔ） ：原子炉入口流量・（Ｌ系統の中のｔ番
目） 輻、ｂＩＩＩＬ、ＣＩＩＩＬ、屯：ＡＲ係数上記ＡＲモ
デルでは、炉心部の燃料集合体全部について、運転条件
毎に多数のＡＲ係数を予め作成し、保存しておくことが
必要であるので、発電プラントで使用されるミニ・コン
ピュータ・クラスではそのシステム化は不可能である。
ｔ−ｒｒｍｌ） ＝（１）ここで、θ。（ｔ）：燃料集
合体出口温度（へはその予測値） Ｐ（１）：炉出力 θ１’（ｔ） 二原子炉入口温度（Ｌ系統の中のｔ番
目） Ｆ−（ｔ） ：原子炉入口流量・（Ｌ系統の中のｔ番
目） 輻、ｂＩＩＩＬ、ＣＩＩＩＬ、屯：ＡＲ係数上記ＡＲモ
デルでは、炉心部の燃料集合体全部について、運転条件
毎に多数のＡＲ係数を予め作成し、保存しておくことが
必要であるので、発電プラントで使用されるミニ・コン
ピュータ・クラスではそのシステム化は不可能である。
しかしながら、冷却材は下部ブレナムや各燃料集合体内
及び出口の上部遮蔽体等で混合されるので、原子炉入口
（二おける温度や流量のゆらぎと炉心部（−おける出力
ゆらぎの影響は、燃料集合体出口では小さくなっており
、燃料集合体出口から温度測定点の間にある上部遮蔽体
によるミキンングの影響が支配的となる。そして、この
影響は運転φ件例えば出力や流量が変ると温朋分布やミ
キ／ング状態が変わるので変化すると考えられる。従っ
て、燃料集合体出口温度の予１）ｊｌｌ Ａ Ｒモデル
は、次の（２）式のθ。のみの１変数ＡＲモデルで充分
である。
及び出口の上部遮蔽体等で混合されるので、原子炉入口
（二おける温度や流量のゆらぎと炉心部（−おける出力
ゆらぎの影響は、燃料集合体出口では小さくなっており
、燃料集合体出口から温度測定点の間にある上部遮蔽体
によるミキンングの影響が支配的となる。そして、この
影響は運転φ件例えば出力や流量が変ると温朋分布やミ
キ／ング状態が変わるので変化すると考えられる。従っ
て、燃料集合体出口温度の予１）ｊｌｌ Ａ Ｒモデル
は、次の（２）式のθ。のみの１変数ＡＲモデルで充分
である。
次に、流ｊＪ１ま几は出力等の運転条件の変更に応じて
ＡＲモデルを更新する方法について説明する。
ＡＲモデルを更新する方法について説明する。
一般に、有限長時系列データ［Ｘ （１）Δｉ ｌ ；
””１＋ ２ ＋ ”・＋ Ｎ１に対するＡＲモデル’
Ｑ（５ｔ−１） （たｙし平均値はゼロ）は次の（３）
式で与えられる。
””１＋ ２ ＋ ”・＋ Ｎ１に対するＡＲモデル’
Ｑ（５ｔ−１） （たｙし平均値はゼロ）は次の（３）
式で与えられる。
△
ｘ（ｓ△ｊ）＝Σａ、ｘ（（ｓ−ｍ）Δリ −−−−−
−−−−−＋３１ｍ思１ − △ このＡＲモアルｘ（ｓ△ｔ）を決定することは右辺の次
数Ｍと係数〜（ｍ＝＋＋ ２．・・・、Ｍ）を決定する
ことに等しい、ところで＋ａｍｌ”を次の（４）式で表
わされるニール・ウォーカ（Ｙｕｌｅ −Ｗａｌｋｅｒ
）方程式を解くことによって得られる。
−−−−−＋３１ｍ思１ − △ このＡＲモアルｘ（ｓ△ｔ）を決定することは右辺の次
数Ｍと係数〜（ｍ＝＋＋ ２．・・・、Ｍ）を決定する
ことに等しい、ところで＋ａｍｌ”を次の（４）式で表
わされるニール・ウォーカ（Ｙｕｌｅ −Ｗａｌｋｅｒ
）方程式を解くことによって得られる。
ΣＣ１ｚ（４−ｍ）ａＨ（ｍ） ＝ ％ｘ（ｔ） −
−−−−−−−−−−（４）ここで、Ｃエエ：Ｘの自己
相関関係 また、次数Ｍは次の（５）式で表わされる予測誤差の推
定値（Ｆｉｎａｌ Ｐｒｅｄｌｃｊ ｔｏｎ Ｂｒｒｏ
ｒ以下ＦＰＢという）が最小となるように選ばれる。
−−−−−−−−−−（４）ここで、Ｃエエ：Ｘの自己
相関関係 また、次数Ｍは次の（５）式で表わされる予測誤差の推
定値（Ｆｉｎａｌ Ｐｒｅｄｌｃｊ ｔｏｎ Ｂｒｒｏ
ｒ以下ＦＰＢという）が最小となるように選ばれる。
ここでσ２：ｘの共分散関係
上記（４）式および（５）式から明らかなように、これ
ら各式は独立にＦ＋’ｋ ＜ことはできないので、通常
は以下のような手＋［がとられる。
ら各式は独立にＦ＋’ｋ ＜ことはできないので、通常
は以下のような手＋［がとられる。
すなわち、（１）、平均値の除去（平均値がゼロでない
とき） （２）、Ｃｘ、（ｔ） （ｚ＝１．２． ・−、Ｌ）の
計算（３）、Ｍ＝０．１．・・・、Ｌ（二対して帰納的
にａ♂とσ２（Ｍ）を計算 （４）、（３）と同時にＭ＝０．１．・・、Ｌについて
ＦＰＥを計算し、Ｍを決定す るＯ 以上のよう（−１その手順は複雑でおるだけでなく、次
数Ｍを決定するためにＭより充分大きいと考えられるＬ
まで逐次係数ａｍとＦＰＢを計算し、最終的（：０〜Ｌ
の次数でＦＰ！３を最小とする矢数とその時の係数を採
用するので、結果的にみて余分な計算が非常に多くなっ
ている。これは統計的（二みて最適な最小自乗予測を得
るために必要なことであるが、本発明では工学的に充分
な）＾“度を有すれば良いとするものである。
とき） （２）、Ｃｘ、（ｔ） （ｚ＝１．２． ・−、Ｌ）の
計算（３）、Ｍ＝０．１．・・・、Ｌ（二対して帰納的
にａ♂とσ２（Ｍ）を計算 （４）、（３）と同時にＭ＝０．１．・・、Ｌについて
ＦＰＥを計算し、Ｍを決定す るＯ 以上のよう（−１その手順は複雑でおるだけでなく、次
数Ｍを決定するためにＭより充分大きいと考えられるＬ
まで逐次係数ａｍとＦＰＢを計算し、最終的（：０〜Ｌ
の次数でＦＰ！３を最小とする矢数とその時の係数を採
用するので、結果的にみて余分な計算が非常に多くなっ
ている。これは統計的（二みて最適な最小自乗予測を得
るために必要なことであるが、本発明では工学的に充分
な）＾“度を有すれば良いとするものである。
一方、次数Ｍに対するＦＰＦｆの変化は多くの場合、第
４図（二示すように所定次数付近ではほぼ一定であるよ
５な関係にあるので、前もって予備解析を行い、次数を
決定しておけば他の条件に対するデータにその次数を採
用してＡＲモデルを作成しても精度上何ら問題はない。
４図（二示すように所定次数付近ではほぼ一定であるよ
５な関係にあるので、前もって予備解析を行い、次数を
決定しておけば他の条件に対するデータにその次数を採
用してＡＲモデルを作成しても精度上何ら問題はない。
そして、次数が決まれば上記（４）式のニール・ウォー
カ方程式は直接容易に解くことができるので、運転条件
に変更があればそれに応じて容易にＡＲモデルを更新す
ることができる。
カ方程式は直接容易に解くことができるので、運転条件
に変更があればそれに応じて容易にＡＲモデルを更新す
ることができる。
こうして得られる予測値９．（ｔ）を生データθ。（１
）から差引いて得られる残差（イノベーション）δθ。
）から差引いて得られる残差（イノベーション）δθ。
（ｔ）＝θ。（＋＋ −９，（＋＋を監視することによ
り、生データの監視より高感度に異常を検出することが
できる。
り、生データの監視より高感度に異常を検出することが
できる。
口発明の実施例コ
本発明の一実施例を図面を参照して説明する。
第１図は、本発明の炉内異常診断方法が適用される高速
炉の概略区である。同図に示すように、炉容器１内には
燃料集合体３より構成される炉心２が収容されており、
冷却材は入口配管６より炉容器１の下部プレナム４に流
入し、炉心２を冷却した後、出口配管７より炉容器１外
に流出する。
炉の概略区である。同図に示すように、炉容器１内には
燃料集合体３より構成される炉心２が収容されており、
冷却材は入口配管６より炉容器１の下部プレナム４に流
入し、炉心２を冷却した後、出口配管７より炉容器１外
に流出する。
また、炉心２の上方には炉心上部機構５が配設されてい
る。ところで、原子炉入口流−１ｉＦおよび原子炉入口
温度σｌをそれぞれ計測する流量計８および温度計９は
入口配管６に設置されている。また、燃料集合体出口温
度θ。を計測する温度計１０は燃料集合体出口部に設置
されている。さら（−１炉出力を計測する出力計ＩＨ；
を図示しない出力系に設置されている。
る。ところで、原子炉入口流−１ｉＦおよび原子炉入口
温度σｌをそれぞれ計測する流量計８および温度計９は
入口配管６に設置されている。また、燃料集合体出口温
度θ。を計測する温度計１０は燃料集合体出口部に設置
されている。さら（−１炉出力を計測する出力計ＩＨ；
を図示しない出力系に設置されている。
次に、本発明の原子炉の炉内異常診断方法の一実施例を
Ｗ、２図のフローチャートについて説明する０ 原子炉の運転開始とともに炉内異常診断が開始される。
Ｗ、２図のフローチャートについて説明する０ 原子炉の運転開始とともに炉内異常診断が開始される。
このとき先ず、第１ステツプ１２として、予じめ基準運
転条件におけるプロセス信号すなわち原子炉入ロ温夏θ
工、原子炉入口流ｆ、ＩＦ、燃料集合体出口温度θ。お
よび炉出力Ｐの各信号を一定すンプリング間隔△ｔで入
力し、平均値の除去等の前処理を行なう。次の第２ステ
ツプ１３では原子炉入口流量Ｆと炉出力Ｐの平均値のモ
ニタリングにより運転条件に変更があつ次かどうかを検
知する。
転条件におけるプロセス信号すなわち原子炉入ロ温夏θ
工、原子炉入口流ｆ、ＩＦ、燃料集合体出口温度θ。お
よび炉出力Ｐの各信号を一定すンプリング間隔△ｔで入
力し、平均値の除去等の前処理を行なう。次の第２ステ
ツプ１３では原子炉入口流量Ｆと炉出力Ｐの平均値のモ
ニタリングにより運転条件に変更があつ次かどうかを検
知する。
これにより運転条件の変更を検知すれば第３ステップ１
４：；おいてニール・ウォーカ方程式を解いて１変数Ａ
Ｒモデルすなわちθ。（ｔ）＝Σｄ、θ。（ｔ −ｒｒ
＋ｘｔ ）におけるＡＲ係数ｄｌ、ｌを更新する。ここ
で、Ｍは予備解析（二よって決まる値、θ−（１）は燃
料集合体出口温度の予測値である。次の第４ステツプ１
５（−おいては、燃料集合体出口温度の生データθ。（
１）と更新された１変数ＡＲモデルに基づく予測値Ｑｏ
（ｔ ）とのイノベーション６θ０（ｔ）を求める。
４：；おいてニール・ウォーカ方程式を解いて１変数Ａ
Ｒモデルすなわちθ。（ｔ）＝Σｄ、θ。（ｔ −ｒｒ
＋ｘｔ ）におけるＡＲ係数ｄｌ、ｌを更新する。ここ
で、Ｍは予備解析（二よって決まる値、θ−（１）は燃
料集合体出口温度の予測値である。次の第４ステツプ１
５（−おいては、燃料集合体出口温度の生データθ。（
１）と更新された１変数ＡＲモデルに基づく予測値Ｑｏ
（ｔ ）とのイノベーション６θ０（ｔ）を求める。
また、運転条件変更がなければ、第４ステツプ１５にお
いて燃料集合体出口温度の生データθ。（１）と１変数
ＡＲモデルに基づく予測値９．Ｈ）とのイノペーション
δθ。（１＞を求める。そして、第５ステツプ１６でイ
ノベーショδθｏ（’）またはδθ。（１）の判定すな
わち、異常信号か否かの判定を行ない、異常信号でなけ
れば最初の第１ステツプ１２に戻り１次のプロセス信号
について上記したと同様な診断を繰り返す。もし異常信
号が検出されれば、次の第６ステツプ１７でアラームを
発生させる。そして原子炉の運転が終了すればそれに伴
って炉内異常診断も終了する。
いて燃料集合体出口温度の生データθ。（１）と１変数
ＡＲモデルに基づく予測値９．Ｈ）とのイノペーション
δθ。（１＞を求める。そして、第５ステツプ１６でイ
ノベーショδθｏ（’）またはδθ。（１）の判定すな
わち、異常信号か否かの判定を行ない、異常信号でなけ
れば最初の第１ステツプ１２に戻り１次のプロセス信号
について上記したと同様な診断を繰り返す。もし異常信
号が検出されれば、次の第６ステツプ１７でアラームを
発生させる。そして原子炉の運転が終了すればそれに伴
って炉内異常診断も終了する。
第３図は、燃料集合体出口温度ゆらぎの生信号θ０（ｔ
）と本発明を適用しｆｃ場合のイノベーション信号δθ
。（１）とを比較した図である。この図からも明らかな
ように、前記生信号θ。（ｔｌにはバツクグラウｙ（Ｌ
ＩＧ）成分が存在するので、異常による変動はその上に
重畳するので、異常の検知は困難でらるが、本発明を適
用したイノペーンヨン信号ａθ。（１）にはバックブラ
ウン（ＢＧ）成分は？’４とんと含まれていないので異
常による変動は明確に現われる。
）と本発明を適用しｆｃ場合のイノベーション信号δθ
。（１）とを比較した図である。この図からも明らかな
ように、前記生信号θ。（ｔｌにはバツクグラウｙ（Ｌ
ＩＧ）成分が存在するので、異常による変動はその上に
重畳するので、異常の検知は困難でらるが、本発明を適
用したイノペーンヨン信号ａθ。（１）にはバックブラ
ウン（ＢＧ）成分は？’４とんと含まれていないので異
常による変動は明確に現われる。
そして、このδθ。（ｊ）のＲ−ＭＳ値の監視や統計的
特性（白色性）の検定により異常をより高感度で検出で
きる。
特性（白色性）の検定により異常をより高感度で検出で
きる。
［発明の効果コ
本発明の炉内異常診断方法によれば、予備解析によって
予じめＡＲモデャの次数を決定しておくことにより、運
転条件が変化してもニール・ウォーカ方程式を直接解く
ことができＡＲモデルな更新することができる。しｆｃ
がって原子炉の運転条件の変化に遂次的に追随できるだ
けでなく、取扱う変数のｋ（を大幅に減少することがで
きるので使用する計算機の記憶容量や計算時間を大幅（
−短縮することができる。
予じめＡＲモデャの次数を決定しておくことにより、運
転条件が変化してもニール・ウォーカ方程式を直接解く
ことができＡＲモデルな更新することができる。しｆｃ
がって原子炉の運転条件の変化に遂次的に追随できるだ
けでなく、取扱う変数のｋ（を大幅に減少することがで
きるので使用する計算機の記憶容量や計算時間を大幅（
−短縮することができる。
第１図は本発明の炉内異常診断方法が適用される茜速炉
の概略図、第２図は本発明の一実施例の炉内異常診断方
法を説明するためのフローチャート、第３図は燃料集合
体出口温度ゆらぎの生信号θ。（１）と本発明を適用し
た場合のイノベーション信号δθ。（１）とを比較した
図、第４図はＡＲ次数に対するＦＰＥの変化を表わした
図である。 １・・・炉容器 ２・・・炉心３・・燃料集合
体 ４・・・下ＨＢプレナム５・・炉心上部機構
６・・・入口配管７・出口配￥／ ８・σ１Ｌ
量計９．１０・・温度計 １）・・・州力計代理人
弁理士 猪 股 祥 晃（はが１名）第 １ 図 第 ２ 図 第 ３ 図 層冬応工
の概略図、第２図は本発明の一実施例の炉内異常診断方
法を説明するためのフローチャート、第３図は燃料集合
体出口温度ゆらぎの生信号θ。（１）と本発明を適用し
た場合のイノベーション信号δθ。（１）とを比較した
図、第４図はＡＲ次数に対するＦＰＥの変化を表わした
図である。 １・・・炉容器 ２・・・炉心３・・燃料集合
体 ４・・・下ＨＢプレナム５・・炉心上部機構
６・・・入口配管７・出口配￥／ ８・σ１Ｌ
量計９．１０・・温度計 １）・・・州力計代理人
弁理士 猪 股 祥 晃（はが１名）第 １ 図 第 ２ 図 第 ３ 図 層冬応工
Claims (2)
- （１）燃料集合体出口の冷却材温度ゆらぎを検出して炉
内の異常を診断する高速炉の炉内異常診断方法において
、予備解析により燃料集合体出口温度の自己回帰モデル
の次数を決定しておき、運転条件が変化する毎に前記自
己回帰モデルを更新し、この更新した自己回帰モデルに
よる前記燃料集合体出口温度の予測値を算出し、この予
測値を前記燃料集合体出口温度の観測信号より差引いて
得られる残差を監視するように構成したことを特徴とす
る高速炉の炉内異常診断方法。 - （２）燃料集合体出口温度の自己回帰モデルは■＿ｏ（
ｔ）＝Σ＾Ｍ＿ｍ＿＝＿１ｄ＿ｍθ＿ｏ（ｔ−ｍΔｔ）
ここでθ＿ｏ（ｔ）は燃料集合体出口温度、■＿ｏ（ｔ
）は燃料集合体出口温度の予測値、ｄ＿ｍは係数、Δｔ
はサンプリング時間 で表わされる特許請求の範囲第１項記載の高速炉の炉内
異常診断方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59170036A JPS6148792A (ja) | 1984-08-16 | 1984-08-16 | 高速炉の炉内異常診断方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59170036A JPS6148792A (ja) | 1984-08-16 | 1984-08-16 | 高速炉の炉内異常診断方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6148792A true JPS6148792A (ja) | 1986-03-10 |
Family
ID=15897417
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP59170036A Pending JPS6148792A (ja) | 1984-08-16 | 1984-08-16 | 高速炉の炉内異常診断方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS6148792A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP6362804B1 (ja) * | 2018-02-28 | 2018-07-25 | 三菱重工業株式会社 | 原子力設備の制御装置及び原子力設備の制御方法 |
-
1984
- 1984-08-16 JP JP59170036A patent/JPS6148792A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP6362804B1 (ja) * | 2018-02-28 | 2018-07-25 | 三菱重工業株式会社 | 原子力設備の制御装置及び原子力設備の制御方法 |
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