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利用調適性模糊類神經系統預測核三廠冷卻水流失事故之破口大小
Estimation of Break Sizes for Loss of Coolant Accidents in Maanshan NPP using the Adaptive Network-Based Fuzzy Inference System
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摘要
冷卻水流失事故(Loss of Coolant Accident, LOCA)，是核能電廠最重要的設計基準事故之一；所謂冷卻水流失事故指的是反應器冷卻系統破裂、喪失完整性，而爐心冷卻水大量從破口流入低壓的圍阻體內而言。冷卻水流失事故的破口大小，對於事故發生後的處理有相當程度的關聯，電廠運轉時及電廠事故發生後的相關參數非常的繁雜，電廠運轉人員無法在短時間內分析如此大量的數據。 本研究的目的是希望能夠建立一套人工智慧系統，如模糊類神經系統(ANFIS)，可以快速並準確地預測破口大小，輔助電廠人員在事故發生時可以迅速的做出正確的判斷，提高後續處理的效率。利用PCTran模擬核三廠發生冷卻水流失事故的狀況，使ANFIS學習足夠的訓練數據，提高整體預測系統的準確性。
參考文獻
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