文献

J-GLOBAL ID：201802271042466582   整理番号：18A0822720

高忠実度加圧水型原子炉シミュレータを用いた予後モデリング【JST・京大機械翻訳】

Prognostic Modeling Utilizing a High-Fidelity Pressurized Water Reactor Simulator

著者 (3件)： Mcghee Mark J. (University of Strathclyde, Glasgow, U.K.) ,  Catterson Victoria M. (University of Strathclyde, Glasgow, U.K.) ,  Brown Blair (GSE Systems, Glasgow, U.K.)
資料名： IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems  (IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems)
巻： 48  号： 5  ページ： 727-732  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0425D  ISSN： 2168-2216  CODEN： ITSMFE  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 発電の中で,エージング資産と電力系統のより効率的な運用と改善された保全決定法に重点を置くことにより,資産の予後に焦点を合わせた。発電における成功裏の資産予測の実施に直面する主な課題は,利用可能な運転失敗データの欠如である。本論文では,要求される実行失敗データを生成するために,フルスコープ高忠実度シミュレータを使用することにより,この問題を克服することを提案した。このシミュレーションされた故障データから,類似性ベースの予後アプローチが,弁資産の残存する有用な寿命を推定するために開発される。事例研究データは,970MW加圧水反応器シミュレーションの範囲内で事前に構築された工業的破壊モデルを初期化することによって生成される。このようなフルスコープの高忠実度シミュレータは,主に訓練目的のために操作され,安全で模擬された運転環境内での故障と同様に標準運転の経験を得ることを可能にする。本論文では,このような高忠実度シミュレータを再利用し,データのタイプを生成し,故障のイベントにおいて生成される影響を検討した。次に,故障シナリオを複数回実行し,故障事象のライブラリを生成した。次に,イベントのこのライブラリーを,予後モデルを構築するために訓練と試験バッチに分割した。結果を示し,この方法の成功と高忠実度シミュレータの使用について述べた。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  保全 ,  安全性 ,  再利用 ,  故障 ,  反応器 ,  *PWR型原子炉 ,  *シミュレータ ,  *モデリング ,  類似性 ,  事例研究 ,  予測 ,  電力系統
準シソーラス用語： 予後モデル ,  *高忠実度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 人間機械系  (IB03000G) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  計算機シミュレーション  (JE11000H) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 高忠実度 ,  加圧水型原子炉 ,  シミュレータ ,  予後 ,  モデリング