JPS60100795A - Method and device for predicting state of inside of reactor on accident of nuclear reactor - Google Patents
Method and device for predicting state of inside of reactor on accident of nuclear reactorInfo
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- JPS60100795A JPS60100795A JP58209682A JP20968283A JPS60100795A JP S60100795 A JPS60100795 A JP S60100795A JP 58209682 A JP58209682 A JP 58209682A JP 20968283 A JP20968283 A JP 20968283A JP S60100795 A JPS60100795 A JP S60100795A
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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。(57) [Summary] This bulletin contains application data before electronic filing, so abstract data is not recorded.
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。[Detailed Description of the Invention] [Field of Application of the Invention] The present invention relates to a method and a device for predicting changes in the state inside a boiling water reactor during an accident, and in particular to a method and apparatus for predicting changes in the state inside the reactor during an accident in a boiling water reactor. The present invention relates to a method and apparatus for estimating and predicting changes that will occur in a furnace in the future.
原子力発電所では、事故を回避するために、種防止し、
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
になっている。このように、原子力発電所は二重・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、各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
。At nuclear power plants, in order to avoid accidents, species prevention and
Operational guidance is now provided to safely shut down the furnace. In this way, nuclear power plants have double and triple safety measures in place, but in the wake of the Three Mile Island accident, it is necessary to develop equipment that can predict changes in the reactor due to an accident should an accident occur. It is said to be necessary. The purpose of this is to estimate the approximate scale of an accident such as a pipe rupture and determine the most appropriate operating procedure. It is necessary to predict the dynamic behavior of
原子炉内状態の動的挙動をシミュレートするために、従
来から各種の動的シミュレータが開発されてきた。しか
し、これらの動的シミュレータは、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ュレータでも、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。したがって、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、この種のシミュレータ
では不可能である。Various dynamic simulators have been developed to simulate the dynamic behavior of conditions inside a nuclear reactor. However, many of these dynamic simulators require calculation time that is longer than the speed at which the phenomenon progresses, and even some simulators used for operator training are barely able to calculate at the same speed as the actual progress of the phenomenon. , that is, it can only perform real-time calculations. Therefore, it is impossible for this type of simulator to predict the development of phenomena caused by an accident in advance when an accident occurs.
これを改良するために、原子炉状態をシミュレートする
モデルを簡素化し、実時間の数倍高速なシミュレータの
開発も行なわれるようになってきた。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、予測シミュ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ない。In order to improve this problem, efforts have been made to simplify the model for simulating nuclear reactor conditions and to develop simulators that are several times faster than real time. Although this method provides high-speed computation, it comes at the cost of computation accuracy during prediction due to simplification. Predicting the evolution of a nuclear reactor accident requires prediction over a long period of two to three hours, and it can be said that a prediction method that does not guarantee sufficient accuracy will not function as a prediction. On the other hand, as a method for improving prediction accuracy, there is a method of adjusting some parameters of a prediction simulator based on actual data, but this method is also not useful for the above-mentioned long-term prediction.
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。The purpose of the present invention is to provide a system that can predict the development of phenomena for two to three hours in about 10 to 20 minutes while maintaining sufficient accuracy when an accident occurs in a boiling water reactor. An object of the present invention is to provide a method and device for predicting the state inside a reactor.
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シ、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
る長期の現象の進展を予測可能にしたものでおる。The present invention uses a necessary and sufficient simplified model based on measured data of the nuclear reactor plant at the time of the accident to estimate the scale of the accident in a short time, and also estimates the scale of the accident with accuracy based on the estimated parameters. Initial settings are made with a model that has been simplified to the extent that it can be fully guaranteed, and based on this, it is possible to predict the long-term development of phenomena caused by accidents.
以下、本発明を第1図〜第8図に基づき説明する。 Hereinafter, the present invention will be explained based on FIGS. 1 to 8.
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おる。First, FIG. 1 is a diagram illustrating a system configuration of an example of an in-reactor state prediction device for a boiling water nuclear reactor according to the present invention.
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、
格納台器用ツバ再循環流量、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、上記
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、本装置でのシミュレーション・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
面積および破断クォリティ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
面積であシ、破断クォリティ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
セス量をシミュレートできる比較的詳細なシミュレーシ
ョン・モデルが予測装置5に用意されている。このモデ
ルでは、各種配管もシミュレートされている。したがっ
て本装置で予測を開始するには、既に得られた破断面積
および破断クォリティから、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、その之めの破断
位置推定装置4及びデータベース7が用意されている。Process quantities from the nuclear reactor plant 1 are taken into the input device 2 of this system. These process quantities include the reactor water level, reactor pressure, reactor output, recirculation flow rate control signal, control rod drive signal, and other signals used in the accident scale estimating device.
and core flow rate, main steam flow rate, feed water flow rate, containment vessel temperature,
It consists of signals 9 such as the collar recirculation flow rate for the storage unit and the flow rate signals of various emergency cooling systems. The accident scale estimating device 3 uses the process signal 8 to estimate, for example, the scale of a pipe rupture. As described later, the simulation model used with this device is highly simplified in order to estimate the scale of an accident in a short time, and the items for estimating the scale of a pipe rupture must be limited to the rupture area and rupture quality. I don't get it. Here, the rupture area is the cross-sectional area where the contents leak from the rupture part, and the rupture quality represents the content of water in the leaked material, and is a numerical value between 0 and 1. In other words, it is 0 if there is no water, and 1 if there is only water. On the other hand, in order to predict accidents and subsequent long-term phenomena, the prediction device 5 is equipped with a relatively detailed simulation model that can simulate all of the process quantities described above. This model also simulates various types of piping. Therefore, in order to start prediction with this device, it is necessary to switch from the already obtained fracture area and fracture quality to a fracture area that matches the actual fracture position, and for this purpose, the fracture position estimation device 4 and the database 7 is available.
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。The predicted values of the state inside the nuclear reactor or the plant obtained by the prediction device 5 are displayed in chronological order on a display device 6 such as a CRT to support the judgment of the operator.
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
によるものがどうかを判定する。判定の一例として例え
ば、炉出力が変化ありを事象人とし、
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シ)
とする。Next, each device of the reactor state prediction device according to this system will be explained. FIG. 2 shows the configuration of the fracture size estimating device 3. The scale estimation process signal 8 is input to the state determining section 10. Based on these process signals 8, the status determination unit 10 determines whether changes in the reactor water level, reactor pressure, etc. are due to an accident. As an example of the determination, for example, a change in the furnace output is defined as an event person, and is expressed as A=(there is a change in the furnace output). Similarly, B = (with a change in the reactor water level), C = (with a change in the reactor pressure), D = (with a change in the recirculation flow rate control signal), and E = (with a change in the control rod drive signal).
AAB△(C△(DAE))
が真、すなわち
AAB△(C・△(DAE))=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。When AAB△(C△(DAE)) is true, that is, AAB△(C・△(DAE))=1 (1), the determination unit 10 is open, and the process signal 8 is input to the storage device 11. be done. In the above pool algebraic expression, △ indicates AND, and . indicates NOT.
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によって、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、上記の論理判
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が開放となシ、
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
れるようになっている。この値は同様にトリガ信号によ
って定常状態信号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。The storage device 11 stores time-series data of the process signal 8. Further, the process signal 8 is outputted to the current state estimating section 12 and the comparing section 15 in response to a trigger signal 14 applied to this system by an operator. In the determination unit 10, even if the above logical determination is negative, the circuit is opened approximately once every hour. In other words, even if no accident occurs, the determination unit 10 is not opened.
Process signal 8 is input to storage device 11 . In this case, the determination section 10 closes in about 2 to 3 minutes, and the signals when the logical determination is negative are averaged and stored as one value. This value is similarly input to the current state estimating section 12 as a steady state signal 16 by a trigger signal.The current state estimating section 12 automatically sets the initial value of the model from the value of the steady state signal 16.
これと共に、プロセス信号8のうち、冷却系流量及びエ
ンタルピ、再循環流量を取シ込み、破断クォリティと破
断面積とを仮定の値に設定して、推定部12のモデルに
よシ、炉水位、炉圧力を演算する。この演算を数分発行
なわせ、シミュレーショ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。At the same time, among the process signals 8, the cooling system flow rate, enthalpy, and recirculation flow rate are input, and the fracture quality and fracture area are set to assumed values, and the estimation unit 12 uses the model to calculate the reactor water level, Calculate furnace pressure. This calculation is performed for several minutes, and the comparing section 15 compares the actually measured reactor water level and furnace pressure corresponding to the simulation period with the values obtained by the above calculation.
いま炉水位および炉圧力の実測値をそれぞれXI(t)
、Xz(L)、炉水位および炉圧力の演算値をyt(t
)。The actual measured values of the reactor water level and reactor pressure are now XI(t), respectively.
, Xz(L), the calculated values of reactor water level and reactor pressure are expressed as yt(t
).
yz(t)とすると、
・・・(2)
という評価量を最小にする破断面積と破断クォリティを
与えるように1シミュレーシ−I/破断面積と破断クォ
リティの仮定値を逐次変化させる機能ヲ、最適推定部i
aが持っているへ上記評価量のαとβは非負の適当な
値であり、tOはトリガー信号14によって演算が開始
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。If yz(t), ...(2) 1 Simulation I/Function to sequentially change the assumed values of the fracture area and fracture quality so as to give the fracture area and fracture quality that minimize the evaluation quantity. Optimal estimator i
α and β of the above-mentioned evaluation quantities are non-negative appropriate values, tO is the time when the calculation is started by the trigger signal 14, T is the time to evaluate the actual measured value and the calculated value, As mentioned earlier, it only takes about a few minutes.
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。最適推定部工3で得られた
破断クォリティと破断面積tま、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
化をめ、再度上記評価値Jをめる。評価値Jが予め定め
た十分小さな値Cよシも大きい場合には再度最適推定部
13による破断クォリティと破断面積の推定を行ない、
同様に現状推定部12で7ミユレーシヨンを繰シ返す。The optimal estimator 13 can use a nonlinear programming method based on the above evaluation amount. The fracture quality and fracture area t obtained in the optimal estimation section 3 are replaced with those values previously used in the current estimation section 12, other input data are set to the same values as last time, and the reactor water level is calculated again in the same time interval. , take into account the change in furnace pressure and recalculate the above evaluation value J. If the evaluation value J is larger than the predetermined sufficiently small value C, the optimal estimator 13 estimates the fracture quality and fracture area again.
Similarly, the current state estimating unit 12 repeats 7 simulations.
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、この時の破断クォリティと、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。When such a procedure is repeated and the value of the evaluation quantity J becomes smaller than the predetermined value ε, the fracture quality and fracture area at this time represent the scale of the accident in this case.
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。Now, the types of process quantities of the simplified model used in the current state estimating section 12 will be briefly described.
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。The model of the current state estimating unit 12 may use other process variables, such as reactor pressure, reactor water level, feed water flow rate, emergency cooling system flow rate, and enthalpy. However, here, it is modeled as shown in FIG.
すなわち、原子炉圧力容器内を飽和水17と飽和蒸気1
8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ュレー
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23からなるも
のとする。In other words, 17 saturated water and 1 saturated steam flow inside the reactor pressure vessel.
It is assumed that the pressure is uniform within the pressure vessel. Also, a heating element 19 is considered to simulate heat generation in the reactor core. The inlet/outlet of the cooling water to the pressure vessel is a saturated steam outlet flow path 20 as shown in the figure.
, a saturated water outlet channel 21, and a cooling water inlet channel 23.
このような体系について、水、蒸気に関する質量バラン
ス、エネルギーハランスヲ考工てモデル化を行なうので
ある。We will model this system by considering the mass balance and energy balance for water and steam.
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。An example of the results obtained based on this model is shown in FIG.
いま、破断面積o、itt”(平方フィート)破断クォ
リティ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1=toの時点から約2分間(T=1
25秒)のデータを用い、上記の方式に従いシミュレー
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0.107f
t”、破断クォリティは0.079となり、それぞれ破
断面積Q、lft”、破断クォリティ0.0をよく推定
していることがわかる。Now, suppose that a recirculation system pipe rupture occurs with a rupture area of 0, itt" (square feet) and a rupture quality of 0.0. Such an accident is a hypothetical accident, and there is no actual measurement data, but detailed accident An example of analysis using the analysis program is shown by the solid lines in Figure 4.The two solid lines indicate the reactor water level and reactor pressure, respectively.From the time of 1=to, about 2 minutes (T=1
The results of simulation using the data of 25 seconds) according to the above method are shown by broken lines. This result agrees well with the analysis example, and the fracture area in this case is 0.107f.
It can be seen that the fracture area Q, lft'' and fracture quality of 0.0 are well estimated, respectively.
このように、破断面積と破断クォリティを推定する限り
では、第3図に示したようなモデルによる簡略化された
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
である。As described above, it is clear that a simplified nuclear reactor model such as the one shown in FIG. 3 can function satisfactorily as long as the fracture area and fracture quality are estimated.
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ュレートできる動的モデルを備
えている。However, the model shown in Figure 3 is extremely simplified compared to an actual nuclear reactor, and it is impossible to predict subsequent long-term phenomena based on such a model. Therefore, the present invention includes a dynamic model that can simulate the dynamic behavior of the internal state of the nuclear reactor with sufficient accuracy.
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ォリティを推定し
た。この値から、各種配管の破断がシミュレートできる
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−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
。破断クォリティとこれらの配管との関係は、炉水位、
炉圧力によって一意的に決めることができる。The above-mentioned fracture size estimation device estimated the fracture area and fracture quality of a pipe rupture accident based on actual measurement data. From this value, it is necessary to determine the position of the pipe in order to set the input values for a dynamic model that can simulate various pipe breaks. Various piping - main steam flow path piping,
There are recirculation flow path piping, water supply flow path piping, and water level instrumentation piping. The relationship between the fracture quality and these piping is determined by the reactor water level,
It can be uniquely determined by the furnace pressure.
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、この場合破断クォリティ
はゼロになる。しかし、給水配管。For example, when the reactor pressure and reactor water level are maintained sufficiently, the fluid in the recirculation channel piping is a single-phase flow, and in this case, the rupture quality is zero. However, the water supply piping.
計装配管の破断クォリティ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゛よって、炉内で上位に位置する給水配管や計装
配管位置でのクォリティはある値(0くχく1)をもつ
ことになる。この場合も再循環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、および破断クォ
リティから一意的に破断位置を決定できる。The rupture quality of instrumentation piping may also be zero. In this case, by waiting for about 50 to 100 seconds for the furnace pressure to drop, the quality of the water supply piping and instrumentation piping positioned higher in the furnace will be reduced to a certain value (0 x x 1). It turns out. In this case too, the flow in the recirculation channel piping is single-phase. In this way, the fracture position can be uniquely determined from the reactor water level, reactor pressure, and fracture quality.
第1図に述べたデータベース7は炉水位、炉圧力、破断
クォリティと対応する破断位置のデータをファイルし穴
ものでちり、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。The database 7 shown in FIG. A decision will be made.
第2図で述べた、破断規模推定のためのトリガー信号1
4は、上に述べた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秒デ★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
。Trigger signal 1 for estimating rupture size as described in Fig. 2
4 is used to set the estimated start time mentioned above, which can be input from the keyboard provided with the CRT. This trigger signal 14 can be used to automate the setting by, for example, capturing an alarm signal of an accident occurrence and simultaneously operating the rupture position estimating device, and operating the same estimating device again after a certain period of time, for example, 50 seconds. It is possible.
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。Next, a prediction device 5 for predicting the development of phenomena over a long period of time in the event of such an accident will be explained with reference to FIG.
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。Process signals 8 and 9 are input to the prediction device 5 at regular intervals regardless of whether an accident occurs or not.
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。プロ士ス信号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
滞くとも数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、予測シミュレーション部25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
、複雑であシ、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。The input section 23 is for this purpose, and in this case each signal is subjected to an averaging operation. At the same time, an alarm signal indicating the occurrence of an accident is superimposed on the professional service signal 8.9, and when this signal is activated, the averaging operation is stopped. After several tens of seconds at most, the values of the fracture position and fracture area are inputted as a signal 26. In the model initial value setting section 24, initial values are set based on the steady state process signal and the values of the fracture position and area. As will be described later with reference to FIG. 6, the model of the prediction simulation unit 25 is more complex than the dynamic model for estimating the rupture size described above, and requires initialization settings regarding unmeasured physical quantities. A system of algebraic equations will be prepared for this purpose.
初期値設定が行なわれると、予測シミュレーション部2
5によって、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
定によって動作する。When the initial value setting is performed, the prediction simulation section 2
5, changes in phenomena after an accident are sequentially predicted. At this time, the command to start the prediction and the prediction time can be entered by the operator using the keyboard, but normally the system operates using standard settings.
第6図は予測シミュレーション部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シュラウド内未沸騰領域
Bシュラウド内飽和水混合領域
Cシュラウド外来沸騰領域
Dシュ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。FIG. 6 shows the scale of the nuclear reactor model used in the prediction simulation section 25. The inside of the reactor is divided into five regions: A non-boiling region in the shroud B saturated water mixing region in the shroud C boiling region outside the shroud D saturated water region outside the shroud E steam region in the dome, and each region stores energy related to liquid and steam. and define the mass balance dynamic equation. Regarding the heat generating part inside the core 27, the fuel rods 27A
The heat transfer from
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31、がそれぞれシミ
ュレートされると共に、隔離弁32および逃し弁33も
シミュレートされている。この他に冷却系のシミュレー
トも行なわれている。Various piping, namely recirculation channel piping 28. Water supply piping 29
.. Instrumentation piping 30. The main steam flow path piping 31 is each simulated, as are isolation valves 32 and relief valves 33. In addition, the cooling system is also simulated.
このようなモデルで、破断面積0.1ft”の再循環流
路破断事故後の1000秒間をシミュレートした結果を
第7図と第8図に示す。本予測シミュレーションの結果
は破線で、先に述べた詳細計算の結果を実線で示す。こ
の方法にょシ予測すると、1000秒程度経過しても炉
水位、炉圧力ともに詳細計算(実測値相当)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1/1oでちり、十分な
高速性が得られている。Figures 7 and 8 show the results of simulating 1000 seconds after a recirculation channel rupture accident with a rupture area of 0.1 ft. using such a model. The results of the detailed calculation described above are shown by the solid line.When predicted using this method, even after about 1000 seconds, there is no difference in both the reactor water level and reactor pressure from the detailed calculation (equivalent to actual measured values), and the accuracy is sufficiently guaranteed. It can be seen that the calculation time required for this calculation is about 1/10 of the real time, and sufficient high speed is obtained.
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シ、かつ実時間の10倍程度
の高速予測ができる。According to the present invention, when predicting changes in the state inside a nuclear reactor after an accident, the scale of the accident is estimated in a short time using a simple dynamic model, and this estimation result and a relatively large-scale model are used to estimate the scale of the accident in a short time. In order to predict the subsequent progress, highly accurate predictions can be made over a long period of 2 to 3 hours, and predictions can be made at a high speed of about 10 times the real time.
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ック図、第2図は破断規模推定
装置のブロック図、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、#g5図は予測装置のブロック図、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L、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、1
6・・・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・・・予測シミュレーション部、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、31・・・主蒸気流路配管、
32・・・隔離弁、33・・・逃し弁。
代理人 弁理士 鵜沼辰之
$4.固
埼111(−Sジ
茅ざ 固Fig. 1 is a block diagram showing the configuration of a prediction device of the present invention that predicts the internal state of a reactor at the time of an accident, Fig. 2 is a block diagram of a rupture scale estimating device, and Fig. 3 is a simplified diagram for estimating the rupture scale. Figure 4 is a diagram showing the rupture scale estimation results, Figure #g5 is a block diagram of the prediction device, and Figure 6 is a more detailed reactor model diagram used for relatively long-term prediction after estimation. , FIG. 7 is a diagram showing the predicted result of the reactor water level, and FIG. 8 is a diagram showing the predicted result of the reactor pressure. DESCRIPTION OF SYMBOLS 1... Nuclear reactor, 2... Input device, 3... Accident scale estimation device, 4... Fracture position estimation device, 5... Prediction device L, 6... Display device, 7...・Database, 8,
9... Process signal, 10... State determination section, 11.
. . . Storage device, 12 . . . Current estimation unit, 13 .
6... Steady state signal, 17... Saturated water, 18...
Saturated steam, 19... Heating element, 20... Saturated steam outlet channel, 21... Saturated water outlet channel, 22... Cooling water inlet channel, 23... Input section, 24... - Model initial value setting section, 25... Prediction simulation section, 26...
Fracture position and area signal, 27...core, 27A...
Fuel rod, 28... Recirculation flow path piping, 29... Water supply piping, 30... Instrumentation piping, 31... Main steam flow path piping,
32... Isolation valve, 33... Relief valve. Agent Patent Attorney Tatsuyuki Unuma $4. Katsai 111 (-Sji Kayaza Kata)
Claims (1)
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
態を長時間にわたシ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シ予測する
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υ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。[Claims] 1. In a method for predicting the internal state of a nuclear reactor over a long period of time at the time of an accident, a simple dynamic model is used based on a relatively small number of parameters among the process signals of the reactor. A high-speed estimation stage in which the scale and accident location are estimated and compared with actual measured data in a short period of time, and the estimated values are updated to match the actual measured data. A reactor at the time of an accident in a nuclear reactor, comprising the step of predicting the state inside the reactor over a long period of time by applying the estimated position and the process signal to a relatively low-simplification dynamic model of the reactor. Internal state prediction method. 2. A device that predicts the internal state of a nuclear reactor during an accident over a long period of time uses a simple dynamic model based on trends in a relatively small number of parameters such as reactor pressure and water level among the reactor process signals. An accident scale estimating device that estimates the scale of an accident by using the system, compares it with actual measured data in a short time, and then updates the estimated value so that both agree to match the actual measured data, and the estimated value of the accident scale estimating device. An accident location estimating device that estimates the location where an accident occurred from predicted data, an accident scale estimating device, and estimated values of the accident scale and accident location estimated by the accident location estimating device and the process signal are relatively simplified. A prediction device for predicting the internal state of a nuclear reactor at the time of an accident, characterized by comprising a prediction device that simulates the internal state of the reactor over a long period of time by applying it to a dynamic model of the reactor with a low Device.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP58209682A JPS60100795A (en) | 1983-11-08 | 1983-11-08 | Method and device for predicting state of inside of reactor on accident of nuclear reactor |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP58209682A JPS60100795A (en) | 1983-11-08 | 1983-11-08 | Method and device for predicting state of inside of reactor on accident of nuclear reactor |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPS60100795A true JPS60100795A (en) | 1985-06-04 |
JPH04236B2 JPH04236B2 (en) | 1992-01-06 |
Family
ID=16576871
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP58209682A Granted JPS60100795A (en) | 1983-11-08 | 1983-11-08 | Method and device for predicting state of inside of reactor on accident of nuclear reactor |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPS60100795A (en) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH086635A (en) * | 1994-06-20 | 1996-01-12 | Toshiba Corp | Plant diagnostic device |
JP2016170047A (en) * | 2015-03-12 | 2016-09-23 | 株式会社東芝 | Reactor pressure vessel water level estimation device and reactor pressure vessel water level estimation method |
JP2018163289A (en) * | 2017-03-27 | 2018-10-18 | 三菱重工業株式会社 | Plant operation simulation device, plant operation simulation method, and program |
-
1983
- 1983-11-08 JP JP58209682A patent/JPS60100795A/en active Granted
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH086635A (en) * | 1994-06-20 | 1996-01-12 | Toshiba Corp | Plant diagnostic device |
JP2016170047A (en) * | 2015-03-12 | 2016-09-23 | 株式会社東芝 | Reactor pressure vessel water level estimation device and reactor pressure vessel water level estimation method |
JP2018163289A (en) * | 2017-03-27 | 2018-10-18 | 三菱重工業株式会社 | Plant operation simulation device, plant operation simulation method, and program |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPH04236B2 (en) | 1992-01-06 |
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