JP2022131956A - Prediction model building device and prediction device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、原子力発電プラントの構造材料に係る腐食電位の予測モデル構築装置および予測装置に関する。 TECHNICAL FIELD The present invention relates to a predictive model construction device and a predictive device for corrosion potential related to structural materials of nuclear power plants.
原子力発電プラント(単にプラントとも記す)として、例えば、沸騰水型原子力発電プラント(BWR、Boiling Water Reactor)や加圧水型原子力発電プラント(PWR、Pressurized Water Reactor)が知られている。これらのプラントにおいて、原子炉圧力容器などの主要な構成部材は、腐食を抑制するために水が接触する接水部にステンレス鋼やニッケル基合金などが用いられている。これらの材料は、特定の条件の下では応力腐食割れ(以下、SCC(Stress Corrosion Cracking)とも称する)の感受性を示す。そこで、応力腐食割れの防止策が、原子炉の健全性を維持するために適用されている。また、近年では原子炉の設備利用率向上や、長寿命化のような経済性向上の観点からも応力腐食割れの予防策が適用される。 As nuclear power plants (also simply referred to as plants), for example, boiling water nuclear power plants (BWR: Boiling Water Reactor) and pressurized water reactors (PWR: Pressurized Water Reactor) are known. In these plants, stainless steel, nickel-based alloys, and the like are used for the water-contacting parts of the main components such as the reactor pressure vessel in order to suppress corrosion. These materials exhibit susceptibility to stress corrosion cracking (hereinafter also referred to as SCC (Stress Corrosion Cracking)) under certain conditions. Therefore, stress corrosion cracking prevention measures are applied to maintain reactor integrity. Moreover, in recent years, measures to prevent stress corrosion cracking have been applied from the viewpoint of improving the capacity utilization rate of nuclear reactors and improving economic efficiency such as extending the life of nuclear reactors.
応力腐食割れ対策として、耐応力腐食割れの高い組成に設計したステンレス鋼やニッケル基合金を使用するとともに、溶接部に生じた残留引っ張り応力を緩和するための種々の応力緩和技術が適用されている。例えば、表面研磨、ピーニング、あるいは高周波残留応力改善法などがある。上記のような材料、応力面での応力腐食割れ対策に加えて、炉水中に僅かに存在する応力腐食割れを促進する有害イオン(塩化物イオン、硫酸イオン、クロム酸イオンなど)を、炉水浄化系を用いて積極的に除去する純水管理がなされている。 As a countermeasure against stress corrosion cracking, we use stainless steel and nickel-based alloys designed with a composition that is highly resistant to stress corrosion cracking, and various stress relaxation techniques are applied to alleviate the residual tensile stress generated in the weld. . For example, there are surface polishing, peening, or high-frequency residual stress improvement methods. In addition to the above materials and stress corrosion cracking countermeasures, harmful ions that promote stress corrosion cracking (chloride ions, sulfate ions, chromate ions, etc.) present in the reactor water are removed from the reactor water. Purified water is managed by actively removing it using a purification system.
さらに、応力腐食割れの指標となる腐食電位(ECP、Electrochemical Corrosion Potential)を低減することが行われている。腐食電位が-300~-200 mV vs. SHE程度の値よりも低くなると応力腐食割れの発生が抑制されることが知られている。原子力プラントの運転中に水の放射線分解で生じる酸素や過酸化水素などの酸化性化学種が炉水中に存在するとECPが上昇する。材料の耐食性の低下および残留引っ張り応力の存在と同時に、腐食電位の上昇により応力腐食割れが発生進展する。 Furthermore, the corrosion potential (ECP, Electrochemical Corrosion Potential), which is an index of stress corrosion cracking, is being reduced. It is known that the occurrence of stress corrosion cracking is suppressed when the corrosion potential is lower than -300 to -200 mV vs. SHE. If oxidizing chemical species such as oxygen and hydrogen peroxide generated by radiolysis of water during operation of a nuclear power plant are present in the reactor water, the ECP will increase. Simultaneously with the decrease in corrosion resistance of the material and the presence of residual tensile stress, stress corrosion cracking occurs and progresses due to the increase in corrosion potential.
そこで応力腐食割れ対策として、炉水中に水素を添加して酸化性化学種を再結合反応により水に戻して腐食電位を低下させる水素注入が適用される。水素注入はPWRでは全てのプラントで、BWRでは多くのプラントに適用されている。 Therefore, as a countermeasure against stress corrosion cracking, hydrogen injection is applied in which hydrogen is added to the reactor water to return the oxidizing chemical species to water through a recombination reaction to lower the corrosion potential. Hydrogen injection is applied to all PWR plants and many BWR plants.
近年ではBWRにおいて白金族貴金属を炉水に添加してステンレス鋼やニッケル基合金の表面に付着させ、白金族貴金属が有する酸素と水素の反応に関する電気化学触媒性を付与する貴金属注入という技術が、米国内のBWRを中心に適用されている。貴金属注入の適用によって、腐食電位を目標値以下に低下させるために必要な水素量が大幅に低減でき、さらに腐食電位の低下する範囲も未適用の場合に比べて拡げることが可能となる。 In recent years, in BWRs, a technology called noble metal injection has been developed, in which platinum group noble metals are added to the reactor water and adhered to the surface of stainless steel or nickel-based alloys to provide electrochemical catalytic properties related to the reaction between oxygen and hydrogen possessed by the platinum group noble metals. It is mainly applied to BWRs in the United States. By applying noble metal injection, the amount of hydrogen required to reduce the corrosion potential below the target value can be greatly reduced, and the range of corrosion potential reduction can be expanded compared to the case where it is not applied.
これらの従来技術では、応力腐食割れの影響を評価するために構造材料の腐食電位を精度よく知る必要がある。そこで従来プラントでは、原子炉圧力容器内あるいは原子炉圧力容器に接続された配管に腐食電位センサを設置し、構造材料の腐食電位を測定している。
応力腐食割れおよび腐食疲労による亀裂進展を予測する原子炉一次系構造物の寿命予測が知られている(特許文献1参照)。この寿命予測は、測定した腐食電位および構造材料の亀裂進展特性データを用いて行われる。また、原子力プラントの構造部材の予寿命を推定する他の方法が知られている(特許文献2参照)。
These conventional techniques require accurate knowledge of the corrosion potential of structural materials in order to evaluate the effects of stress corrosion cracking. Therefore, in conventional plants, corrosion potential sensors are installed in the reactor pressure vessel or in pipes connected to the reactor pressure vessel to measure the corrosion potential of structural materials.
It is known to predict the life of nuclear reactor primary system structures by predicting stress corrosion cracking and crack propagation due to corrosion fatigue (see Patent Document 1). This life prediction is performed using the measured corrosion potential and crack growth property data of the structural material. Another method for estimating the life expectancy of structural members of a nuclear power plant is known (see Patent Document 2).
構造材料の腐食電位は設置したセンサによって測定されるが、センサ設置位置以外の腐食電位を計算で求めることができる。以下、腐食電位の計算手法について説明する。
腐食電位に影響を与える因子としては、溶存酸素濃度、過酸化水素濃度、および溶存水素濃度に加え、構造材料表面へのこれらの化学種の物質移動速度に関与する流速や水力等価直径がある。流速や水力等価直径は、炉心流量と各部位での流路面積および濡れ縁長によって決まる。溶存酸素、溶存水素、および過酸化水素は、水の放射線分解反応によって生成するため、これらの濃度は炉心から放出されるガンマ線および中性子の線量率の影響を受ける。これらの圧力容器内の線量率と線量率分布は、炉心の運転状態、すなわち燃料の出力、軸方向および径方向の出力分布の影響を受ける。
The corrosion potential of the structural material is measured by the installed sensor, but the corrosion potential other than the sensor installation position can be obtained by calculation. A method of calculating the corrosion potential will be described below.
Factors affecting corrosion potential include dissolved oxygen concentration, hydrogen peroxide concentration, and dissolved hydrogen concentration, as well as flow velocity and hydraulic equivalent diameter, which contribute to the mass transfer rate of these species to the structural material surface. The flow velocity and hydraulic equivalent diameter are determined by the core flow rate and the flow area and wetted edge length at each site. Dissolved oxygen, dissolved hydrogen, and hydrogen peroxide are produced by radiolytic reactions in water, so their concentrations are affected by the dose rate of gamma rays and neutrons emitted from the reactor core. The dose rate and dose rate distribution in these pressure vessels are affected by the operating conditions of the core, ie, fuel power, axial and radial power distribution.
水素注入を適用すると、給水水素濃度の増加によって炉内の溶存酸素、過酸化水素、および溶存水素の濃度が低下して分布が変化するため、腐食電位の分布も変化する。さらに、貴金属注入を適用している場合には、構造材料表面の電気化学反応に寄与する貴金属付着量と、酸素量に対して化学量論比について過剰な水素量とが、腐食電位に影響を与える重要な因子となる。 When hydrogen injection is applied, the concentration of dissolved oxygen, hydrogen peroxide, and dissolved hydrogen in the furnace decreases due to the increase in feedwater hydrogen concentration, and the distribution changes, so the corrosion potential distribution also changes. Furthermore, when noble metal implantation is applied, the corrosion potential is affected by the deposition amount of noble metal, which contributes to the electrochemical reaction on the surface of the structural material, and the excessive amount of hydrogen with respect to the stoichiometric ratio with respect to the amount of oxygen. important factor to give
貴金属注入では、停止運転時や出力運転中のある期間に、炉水に貴金属(白金が主に使われている)が注入される。このとき、炉水が接触する構造材料表面や燃料棒表面に貴金属が付着する。貴金属の注入が停止されると構造材料表面と燃料棒表面とに付着した貴金属の一部は溶解あるいは剥離によってそれぞれの表面から炉水へ移行する。炉水に移行した貴金属はその濃度に応じて構造材料表面や燃料棒表面に再び付着するが、一部は浄化系で除去される。 Precious metal injection involves injecting precious metals (primarily platinum) into the reactor water during shutdown or power operation. At this time, precious metals adhere to the surfaces of structural materials and fuel rods that are in contact with the reactor water. When the injection of the precious metal is stopped, part of the precious metal adhering to the surfaces of the structural material and the fuel rods dissolves or peels off from the respective surfaces into the reactor water. Precious metals that migrate to the reactor water adhere again to the surfaces of structural materials and fuel rods depending on their concentration, but some of them are removed by the purification system.
任意の場所における構造材料表面の腐食電位を求めるためには、給水の水素注入濃度と炉心の運転状態によって定まる各部位の線量率とから、放射線分解計算によって評価される溶存酸素濃度、過酸化水素濃度、および溶存水素濃度をまず求める。続いて、これらを入力として、各部位の流速と電気化学反応計算によって腐食電位を求める。さらに、貴金属注入条件では構造材料に付着した貴金属によって水素の電気化学反応が触媒されるので貴金属付着量を電気化学反応計算に取り込んで腐食電位を計算する。特許文献3では貴金属注入を適用したときの腐食電位の計算について、貴金属付着量と腐食電位の関係などが示されている。 In order to obtain the corrosion potential of the structural material surface at any location, the concentration of dissolved oxygen, hydrogen peroxide, First, determine the concentration and dissolved hydrogen concentration. Next, using these as inputs, the corrosion potential is obtained by calculating the flow velocity and electrochemical reaction at each site. Furthermore, under the noble metal injection condition, the electrochemical reaction of hydrogen is catalyzed by the noble metal adhering to the structural material, so the corrosion potential is calculated by incorporating the amount of adhering noble metal into the electrochemical reaction calculation. Patent Literature 3 shows the relationship between the amount of deposited noble metal and the corrosion potential, etc., regarding the calculation of the corrosion potential when noble metal injection is applied.
応力腐食割れ抑制のためには腐食電位を-300~-200 mV vs. SHE程度の値よりも低く維持することが必要となるので、運転中のプラントにおける構造材料の腐食電位が目標値以下まで下がっていることを実測あるいは計算によって確認する必要がある。計算のためには、炉心の出力計画と給水水素注入量の計画値、および評価対象各部位の構造材料まわりの水質、すなわち酸素、過酸化水素および水素の濃度が必要である。また、温度と物質移動係数とが必要であり、さらに貴金属注入を適用した場合には、構造材料表面での貴金属付着量が必要になる。 In order to suppress stress corrosion cracking, it is necessary to maintain the corrosion potential below a value of -300 to -200 mV vs. SHE. It is necessary to confirm the decrease by actual measurement or calculation. For the calculation, the power plan of the core, the planned feedwater hydrogen injection amount, and the water quality around the structural materials of each part to be evaluated, that is, the concentrations of oxygen, hydrogen peroxide, and hydrogen, are required. Also, the temperature and mass transfer coefficient are required, and if noble metal implantation is applied, the amount of noble metal deposited on the surface of the structural material is required.
このうち、炉心の出力計画と給水水素注入量の計画値とは、時系列で入手可能な値であるが、炉内の応力腐食割れ保護対象部位の水質と貴金属付着量とは、運転中に時系列での実測値を得ることはできない。このため計算で求める必要があり、物理的および化学的シミュレーションモデルで求めることになる(特許文献3参照)。特許文献3では、現在の水質条件を入力として貴金属注入時の腐食電位を解析して、応力腐食割れ抑制効果として腐食電位の値を求めている。このとき貴金属付着量もモデルで推定し手入力としている。このような貴金属付着量の予測結果を炉外で分析したクーポンの実測付着量と比較することにより貴金属付着量の推定値を修正して精度を向上する。 Of these, the planned power output of the core and the planned amount of feedwater hydrogen injection are the values that can be obtained in chronological order, but the water quality and the amount of precious metal deposits in the parts to be protected from stress corrosion cracking in the reactor are different during operation. Actual measurements in time series cannot be obtained. Therefore, it is necessary to obtain it by calculation, and it is obtained by a physical and chemical simulation model (see Patent Document 3). In Patent Document 3, the corrosion potential at the time of precious metal injection is analyzed using the current water quality conditions as an input, and the value of the corrosion potential is obtained as the effect of suppressing stress corrosion cracking. At this time, the amount of deposited precious metal is also estimated by the model and input manually. By comparing the prediction result of the noble metal deposit amount with the actually measured deposit amount of the coupon analyzed outside the furnace, the estimated value of the precious metal deposit amount is corrected to improve the accuracy.
特許文献3に記載の技術は、物理モデルや化学モデルに基づいて設定したモデルのモデルパラメータの最適化とその寄与を調整するものであり、そのモデルが予め準備されている必要がある。このため、予測目標の状態量と入力として使用する状態量との相関関係が数式として記述されている必要がある。 The technique described in Patent Literature 3 optimizes the model parameters of a model set based on a physical model or a chemical model and adjusts the contribution thereof, and the model needs to be prepared in advance. Therefore, the correlation between the state quantity of the prediction target and the state quantity used as the input must be described as a mathematical formula.
特許文献3に記載の技術では、炉内での配管・構造材表面に付着した貴金属量の真値がわからないため、炉内の配管・構造材料表面の付着量と炉外のクーポンへの付着量の相関を取得しておく必要がある。これはコスト的に困難であるし、炉内と炉外の流れの状況や水質の違いから技術的にも良好な関係を得ることは難しい可能性がある。炉内の貴金属付着量は炉内の情報で管理することが望ましい。一つの手法として炉内の腐食電位の変化を監視することによって付着量の変化を同時に監視することがある。ただし、腐食電位は貴金属付着量の変化だけでなく、プラントの運転条件の変化によって水質が変化した場合にも変化するので、何れの条件によって腐食電位が変化したのかを弁別することが必要であった。また、実測値は現在の状態を示すのみであるので、モデル計算のような将来予測ができないという課題があった。 In the technique described in Patent Document 3, since the true value of the amount of precious metal adhering to the surface of piping and structural materials in the furnace is unknown, the amount of adhesion to the surface of piping and structural materials in the furnace and the amount of adhesion to coupons outside the furnace It is necessary to obtain the correlation of This is difficult in terms of cost, and it may be difficult to obtain a good relationship technically due to the difference in flow conditions and water quality inside and outside the reactor. It is desirable to manage the deposit amount of noble metal in the furnace based on the information in the furnace. One approach is to simultaneously monitor changes in deposition by monitoring changes in corrosion potential in the furnace. However, the corrosion potential changes not only due to changes in the amount of precious metal deposited, but also when water quality changes due to changes in the operating conditions of the plant. rice field. In addition, since the measured values only indicate the current state, there is a problem that future predictions such as model calculations cannot be made.
本発明は、このような背景を鑑みてなされたものであり、原子力発電プラントの構造材料に係る腐食電位の高精度な予測モデル構築装置および予測装置を提供することを課題とする。 The present invention has been made in view of such a background, and an object of the present invention is to provide a highly accurate prediction model construction device and prediction device for corrosion potentials related to structural materials of nuclear power plants.
前記した課題を解決するため、予測モデル構築装置は、原子力発電プラントにおける原子炉の構造材料の腐食電位を予測するための予測モデルを構築する予測モデル構築装置であって、前記原子炉の炉水水質、炉心出力、および放射線監視データのうち少なくとも1つを含む実測可能なプラント状態量を入力データとして含み、実測値である前記腐食電位を正解データとして含む教師データを機械学習モデルに学習させて予測モデルを構築する学習部を備える。 In order to solve the above-described problems, a prediction model construction device is a prediction model construction device for constructing a prediction model for predicting the corrosion potential of a structural material of a nuclear reactor in a nuclear power plant, the reactor water of the nuclear reactor A machine learning model is trained on supervised data including as input data measurable plant state quantities including at least one of water quality, core power, and radiation monitoring data, and including the corrosion potential, which is an actually measured value, as correct data. It has a learning unit that builds a prediction model.
また、前記した課題を解決するため、予測装置は、原子力発電プラントにおける原子炉の構造材料の腐食電位を予測する予測装置であって、前記原子炉の炉水水質、炉心出力、および放射線監視データのうち少なくとも1つを含む実測可能なプラント状態量を入力データとして含み、実測値である前記腐食電位を正解データとして含む教師データを機械学習モデルに学習させて構築された予測モデルを用い、実測した前記プラント状態量を入力として前記腐食電位を予測結果として算出する予測部を備える。 Further, in order to solve the above-mentioned problems, the prediction device is a prediction device for predicting the corrosion potential of structural materials of a nuclear reactor in a nuclear power plant, and comprises reactor water quality, core power, and radiation monitoring data of the nuclear reactor. Using a prediction model built by having a machine learning model learn supervised data containing as input data a measurable plant state quantity including at least one of the above, and including the corrosion potential, which is a measured value, as correct data, the actual measurement a prediction unit for calculating the corrosion potential as a prediction result by using the plant state quantity calculated as an input.
本発明によれば、原子力発電プラントの構造材料に係る腐食電位の高精度な予測モデル構築装置および予測装置を提供することができる。上記した以外の課題、構成および効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。 Advantageous Effects of Invention According to the present invention, it is possible to provide a highly accurate prediction model construction device and a prediction device for corrosion potentials related to structural materials of nuclear power plants. Problems, configurations, and effects other than those described above will be clarified by the following description of the embodiments.
≪原子力発電プラントの概要≫
図1は、本実施形態に係る原子力発電プラントP100の全体系統構成図である。本実施形態における原子炉構造材料の腐食電位予測装置が適用される原子力発電プラントP100(例えば沸騰水型原子力発電プラント)の概略構成を、図1を参照して説明する。
原子力発電プラントP100は、原子炉P1、タービンP3、復水器P4、原子炉浄化系、給水系などを備えている。原子炉格納容器P11内に設置された原子炉P1は、炉心P13を内蔵する原子炉圧力容器P12を有する。原子炉圧力容器P12内に設置された円筒状の炉心シュラウドP15が、炉心P13を取り囲んでいる。
≪Overview of Nuclear Power Plant≫
FIG. 1 is an overall system configuration diagram of a nuclear power plant P100 according to this embodiment. A schematic configuration of a nuclear power plant P100 (for example, a boiling water nuclear power plant) to which the corrosion potential prediction device for nuclear reactor structural materials according to the present embodiment is applied will be described with reference to FIG.
The nuclear power plant P100 includes a reactor P1, a turbine P3, a condenser P4, a reactor cleanup system, a water supply system, and the like. A reactor P1 installed in a reactor containment vessel P11 has a reactor pressure vessel P12 containing a core P13. A cylindrical core shroud P15 installed in the reactor pressure vessel P12 surrounds the core P13.
炉心P13には複数の燃料集合体(不図示)が装荷されている。各燃料集合体は、核燃料物質で製造された複数の燃料ペレットを充填した複数の燃料棒を含んでいる。原子炉圧力容器P12の内面と炉心シュラウドP15の外面との間には、環状のダウンカマP17が形成される。複数のジェットポンプP21が原子炉圧力容器P12の底部に設置される。ジェットポンプP21の出口はダウンカマP17の下部に配置され、原子炉圧力容器P12の下部空間(下部プレナム(不図示))に連通している。 A plurality of fuel assemblies (not shown) are loaded in the core P13. Each fuel assembly contains a plurality of fuel rods filled with a plurality of fuel pellets made of nuclear fuel material. An annular downcomer P17 is formed between the inner surface of the reactor pressure vessel P12 and the outer surface of the core shroud P15. A plurality of jet pumps P21 are installed at the bottom of the reactor pressure vessel P12. The outlet of the jet pump P21 is arranged below the downcomer P17 and communicates with the lower space (lower plenum (not shown)) of the reactor pressure vessel P12.
給水系は、復水器P4と原子炉圧力容器P12とを連絡する給水配管P10に、復水ポンプP5、復水浄化装置P6、給水ポンプP7、低圧給水加熱器P8、および高圧給水加熱器P9が、この順番に復水器P4から原子炉圧力容器P12に向かって設置されて構成される。水素注入装置P16が、水素注入配管P18によって、復水浄化装置P6と給水ポンプP7との間で給水配管P10に接続されている。開閉弁P19が水素注入配管P18に設けられる。貴金属注入装置P31が、貴金属注入配管P32によって、給水配管P10に接続されている。開閉弁P33が貴金属注入配管P32に設けられる。 The feedwater system includes a feedwater pipe P10 connecting the condenser P4 and the reactor pressure vessel P12, a condensate pump P5, a condensate purification device P6, a feedwater pump P7, a low-pressure feedwater heater P8, and a high-pressure feedwater heater P9. are installed in this order from the condenser P4 toward the reactor pressure vessel P12. A hydrogen injection device P16 is connected to the water supply pipe P10 by a hydrogen injection pipe P18 between the condensate purification device P6 and the water supply pump P7. An on-off valve P19 is provided on the hydrogen injection pipe P18. A precious metal injection device P31 is connected to the water supply pipe P10 by a precious metal injection pipe P32. An on-off valve P33 is provided in the precious metal injection pipe P32.
原子炉浄化系は、原子炉圧力容器P12と給水配管P10を連絡する浄化系配管P20(炭素鋼部材)に、浄化系隔離弁P23、浄化系ポンプP24、再生熱交換器P25、非再生熱交換器P26、および炉水浄化装置P27が、この順番で設置されて構成される。 The reactor cleanup system includes a cleanup system pipe P20 (carbon steel member) connecting the reactor pressure vessel P12 and the feed water pipe P10, a cleanup system isolation valve P23, a cleanup system pump P24, a regenerative heat exchanger P25, and a non-regenerative heat exchanger. A vessel P26 and a reactor water purifier P27 are installed in this order.
原子炉圧力容器P12内のダウンカマP17に存在する冷却水(炉水)は、ジェットポンプP21の駆動流体に吸い込まれて、炉心P13よりも下方の下部プレナムに導かれる。炉水は下部プレナムから炉心P13に供給され、燃料集合体の燃料棒に含まれる核燃料物質の核分裂で発生する熱によって加熱される。加熱された炉水の一部が蒸気になる。この蒸気は、原子炉圧力容器P12から主蒸気配管P2を通ってタービンP3に導かれ、タービンP3を回転させる。タービンP3に連結された発電機(不図示)が回転され、電力が発生する。タービンP3から排出された蒸気は、復水器P4で凝縮されて水になる。 Cooling water (reactor water) existing in the downcomer P17 in the reactor pressure vessel P12 is sucked into the driving fluid of the jet pump P21 and led to the lower plenum below the reactor core P13. Reactor water is supplied to the core P13 from the lower plenum and heated by heat generated by nuclear fission of the nuclear fuel material contained in the fuel rods of the fuel assemblies. A portion of the heated reactor water becomes steam. This steam is led from the reactor pressure vessel P12 through the main steam line P2 to the turbine P3 to rotate the turbine P3. A generator (not shown) coupled to turbine P3 is rotated to generate electrical power. Steam discharged from turbine P3 is condensed into water in condenser P4.
この水は給水として、給水配管P10を通って原子炉圧力容器P12内に供給される。給水配管P10を流れる給水は、復水ポンプP5で昇圧され、復水浄化装置P6で不純物が除去されて、給水ポンプP7でさらに昇圧され、低圧給水加熱器P8および高圧給水加熱器P9で加熱される。抽気配管P14で主蒸気配管P2およびタービンP3から抽気された抽気蒸気が、低圧給水加熱器P8および高圧給水加熱器P9にそれぞれ供給され、給水の加熱源となる。 This water is supplied as feed water into the reactor pressure vessel P12 through the feed water pipe P10. The feed water flowing through the feed water pipe P10 is pressurized by the condensate pump P5, impurities are removed by the condensate purifier P6, further pressurized by the feed water pump P7, and heated by the low pressure feed water heater P8 and the high pressure feed water heater P9. be. Bleed steam extracted from the main steam pipe P2 and the turbine P3 through the bleed pipe P14 is supplied to the low-pressure feed water heater P8 and the high-pressure feed water heater P9, respectively, and serves as a heat source for feed water.
原子炉圧力容器P12内の炉水には給水に含まれる金属腐食生成物や原子炉圧力容器P12内の構造材の腐食によって生じた生成物が含まれるため、一定の割合の炉水が炉水浄化系によって浄化される。原子炉圧力容器P12内の炉水は、浄化系ポンプP24の駆動により、残留熱除去系配管(不図示)から分岐した浄化系配管P20を通して再生熱交換器P25および非再生熱交換器P26に供給され、これらの熱交換器により50℃程度まで冷却される。冷却された炉水が炉水浄化装置P27を通ることによって炉水に含まれる金属腐食生成物が除去され、再生熱交換器P25で昇温された後、給水配管P10内を流れる給水と合流して原子炉圧力容器P12に供給される。 Since the reactor water in the reactor pressure vessel P12 contains metal corrosion products contained in the feed water and products generated by corrosion of structural materials in the reactor pressure vessel P12, a certain proportion of the reactor water Purified by a purification system. The reactor water in the reactor pressure vessel P12 is supplied to the regenerative heat exchanger P25 and the non-regenerative heat exchanger P26 through the cleanup system pipe P20 branched from the residual heat removal system pipe (not shown) by driving the cleanup system pump P24. and cooled to about 50°C by these heat exchangers. Metal corrosion products contained in the reactor water are removed by the cooled reactor water passing through the reactor water purifier P27, and after being heated in the regenerative heat exchanger P25, it joins the feed water flowing through the feed water pipe P10. and supplied to the reactor pressure vessel P12.
原子炉P1の運転を停止するときには、全制御棒(不図示)が炉心に挿入される。全制御棒の挿入により核燃料物質の核分裂反応が停止され、原子炉P1の運転が停止される。炉心P13および原子炉圧力容器P12内の機器に残留する熱は炉水の蒸発によって除去されるが、ある程度、温度が低下すると炉水の蒸発による除熱効率が低下する。このため、炉水温度が150℃程度まで低下すると残留熱除去系を用いて炉心P13および原子炉圧力容器P12内の機器を冷却する。 When shutting down reactor P1, all control rods (not shown) are inserted into the core. By inserting all control rods, the nuclear fission reaction of the nuclear fuel material is stopped and the operation of the reactor P1 is stopped. The heat remaining in the equipment in the core P13 and the reactor pressure vessel P12 is removed by the evaporation of the reactor water. Therefore, when the reactor water temperature drops to about 150° C., the components in the core P13 and the reactor pressure vessel P12 are cooled using the residual heat removal system.
≪水素注入と貴金属注入≫
原子炉構造材料の応力腐食割れ抑制の観点から水素注入、あるいは水素注入と貴金属注入との組み合わせが実施される。水素注入は、水素注入装置P16から水素注入配管P18を通して開閉弁P19を開として給水に注入する。給水に注入された水素はダウンカマP17の上方で給水スパージャ(不図示)から炉水に噴出し、炉水と混合する。ダウンカマP17領域のガンマ線の線量率が適度であり再結合反応を促進するため、添加された水素はダウンカマP17を通過するときに炉水中の酸素、過酸化水素と再結合して水を生成する。すなわち、応力腐食割れの環境因子である溶存酸素および過酸化水素を添加された水素が消費することで腐食環境が緩和される。この結果、炉水と接触する構造材料の腐食電位が低下するため、応力腐食割れの発生進展が抑制される。
≪Hydrogen injection and precious metal injection≫
Hydrogen injection or a combination of hydrogen injection and noble metal injection is carried out from the viewpoint of suppressing stress corrosion cracking of nuclear reactor structural materials. Hydrogen is injected from the hydrogen injection device P16 through the hydrogen injection pipe P18 into the water supply by opening the on-off valve P19. Hydrogen injected into the feedwater is jetted out from a feedwater sparger (not shown) above the downcomer P17 into the reactor water and mixed with the reactor water. Since the dose rate of gamma rays in the downcomer P17 region is moderate and promotes the recombination reaction, the added hydrogen recombines with oxygen and hydrogen peroxide in the reactor water when passing through the downcomer P17 to produce water. That is, the corrosion environment is alleviated by consuming the dissolved oxygen and the hydrogen added with the hydrogen peroxide, which are the environmental factors of stress corrosion cracking. As a result, the corrosion potential of the structural material that comes into contact with the reactor water is lowered, thereby suppressing the occurrence and progress of stress corrosion cracking.
また、貴金属注入は水素注入の効果を触媒作用によって促進する技術である。貴金属注入装置P31から例えば白金(Pt)の化合物の水溶液が、貴金属注入配管P32を通して開閉弁P33を開として給水に注入される。給水に注入された白金は炉水と合流し、微小な白金粒子の状態で炉水と接触する構造材料表面に一部が付着する。残りは燃料表面に付着する。白金粒子表面上で、炉水中の酸素および過酸化水素が水素と電気化学的に触媒反応して水を形成する。水素が酸素(過酸化水素は1/2量の等価な酸素として扱う)よりも化学量論比(H2OはH:O=2:1)で2以上存在すると、水素が酸素に対して余剰となり、水素酸化還元電位である-500mV vs. SHE付近の電位で水素と酸素の反応が進行する。このため、構造材料の腐食電位が混成して-500mV vs. SHE付近まで低下することにより目標電位以下になる。これによって応力腐食割れを抑制できる。 Also, noble metal injection is a technique that enhances the effect of hydrogen injection by catalytic action. An aqueous solution of, for example, a compound of platinum (Pt) is injected from the precious metal injection device P31 into the feed water through the precious metal injection pipe P32 by opening the on-off valve P33. The platinum injected into the feed water joins the reactor water, and part of the platinum particles adhere to the surface of the structural material in contact with the reactor water in the form of minute platinum particles. The remainder adheres to the fuel surface. Oxygen and hydrogen peroxide in the reactor water electrochemically catalytically react with hydrogen to form water on the surface of the platinum particles. If hydrogen is present in a stoichiometric ratio (H:O= 2 :1 for H2O) of 2 or more than oxygen (hydrogen peroxide is treated as 1/2 equivalent oxygen), then hydrogen It becomes a surplus, and the reaction between hydrogen and oxygen proceeds at a potential around -500mV vs. SHE, which is the hydrogen redox potential. For this reason, the corrosion potential of the structural material is mixed and decreases to around -500mV vs. SHE, and becomes below the target potential. This can suppress stress corrosion cracking.
水素注入や貴金属注入の応力腐食割れ抑制効果を確認する手段として、腐食電位センサが原子炉P1に一時的あるいは長期的に設置される。ボトムドレンラインP34は、原子炉圧力容器P12の底部から炉水を引き出し、浄化系配管P20に接続されている。このボトムドレンラインP34から分岐ラインを設けてそこに腐食電位センサP35が設置され原子炉圧力容器P12底部の水質の腐食電位を測定している。分岐ラインは炉水のサンプリングライン(図示せず)などに接続される。 A corrosion potential sensor is temporarily or permanently installed in the reactor P1 as a means of confirming the effect of hydrogen injection or noble metal injection on stress corrosion cracking. The bottom drain line P34 draws out reactor water from the bottom of the reactor pressure vessel P12 and is connected to the purification system pipe P20. A branch line is provided from this bottom drain line P34, and a corrosion potential sensor P35 is installed there to measure the corrosion potential of the water quality at the bottom of the reactor pressure vessel P12. The branch line is connected to a reactor water sampling line (not shown) or the like.
BWRの場合、再循環系配管P30や浄化系配管P20は、ダウンカマP17下部の炉水が流れる。腐食電位の測定は腐食電位センサを装荷した分岐ラインあるいはフランジを設置して行われる。また、ABWRの場合には、ダウンカマP17部上方領域の水質での腐食電位測定に浄化系配管P20を利用することができる。例えば、再循環系配管P30にフランジP36を設置し、腐食電位センサP35を装荷して腐食電位を測定することができる。あるいは分岐ラインを設けて、ボトムドレンと同様の測定が可能である。 In the case of a BWR, the reactor water below the downcomer P17 flows through the recirculation system piping P30 and the purification system piping P20. Corrosion potential measurements are made by installing branch lines or flanges loaded with corrosion potential sensors. Further, in the case of ABWR, the purification system pipe P20 can be used to measure the corrosion potential in the water quality of the region above the downcomer P17. For example, a flange P36 may be installed on the recirculation pipe P30, and a corrosion potential sensor P35 may be installed to measure the corrosion potential. Alternatively, a branch line may be provided to enable the same measurement as the bottom drain.
≪腐食電位の決定要因≫
図2は、本実施形態に係る腐食電位の決定要因を説明するための図である。図2に示すように貴金属注入時の腐食電位は、酸素、過酸化水素および水素の濃度、白金付着量、および対象部位での物質移動係数の主要なパラメータによって決まる。白金付着量は白金注入量と材料の状態などで決まる。物質移動係数は炉水の流動条件で決まり、これはプラントの設計で決まっている。酸素、過酸化水素および水素は炉水の放射線分解で発生するが、放射線分解量は炉内の線量率分布と給水水質とで決まる。線量率分布は炉心の核燃料から放出されるガンマ線と中性子の分布であり炉心の出力と出力分布、および原子炉の寸法や構造といった設計条件で決まる。
<<Determinants of Corrosion Potential>>
FIG. 2 is a diagram for explaining determinants of the corrosion potential according to this embodiment. As shown in FIG. 2, the corrosion potential during noble metal implantation is determined by the key parameters of oxygen, hydrogen peroxide and hydrogen concentrations, platinum coverage, and mass transfer coefficients at the site of interest. The amount of deposited platinum is determined by the amount of platinum injected and the state of the material. The mass transfer coefficient is determined by the reactor water flow conditions, which are determined by the plant design. Oxygen, hydrogen peroxide, and hydrogen are generated by radiolysis of reactor water, and the amount of radiolysis is determined by the dose rate distribution in the reactor and the quality of feed water. The dose rate distribution is the distribution of gamma rays and neutrons emitted from the nuclear fuel in the core, and is determined by the design conditions such as the power and power distribution of the core and the size and structure of the reactor.
図2に示した以外に腐食電位へ影響する要因として水素注入がある。具体的には、水素注入によって炉水の水質が酸化性から還元性に変わることによって、酸素や過酸化水素の濃度が低下するが、同時に窒素化合物は硝酸形態から亜硝酸、そしてアンモニアへと変化する。そのため、放射性のN13やN16の主蒸気系への移行量が変化する。また、ヨウ素はIO3 -からI-へと変化する。金属元素の炉水濃度も酸化性から還元性に変わることで量や形態(溶解性、不溶性)が変化する。運転条件が変化することによって線量率分布が変わると同じ給水水素濃度でも酸素や過酸化水素濃度が変化するので、貴金属に付着した表面の腐食電位は変化する。 In addition to the factors shown in FIG. 2, hydrogen injection is another factor that affects the corrosion potential. Specifically, the hydrogen injection changes the water quality of the reactor water from oxidizing to reducing, reducing the concentration of oxygen and hydrogen peroxide. do. Therefore, the amount of radioactive N13 and N16 transferred to the main steam system changes. Also, iodine changes from IO 3 − to I − . The amount and form (solubility, insolubility) of the metal elements also change as the concentration of the metal elements in the reactor water changes from oxidizing to reducing. If the dose rate distribution changes due to changes in operating conditions, the concentrations of oxygen and hydrogen peroxide will change even if the hydrogen concentration in the feedwater is the same.
本発明では、上記した腐食電位の決定要因となる実測可能なプラント状態量(説明変数)から腐食電位(目的変数)を予測するモデル(予測モデル)を構築し、この予測モデルを用いてプラント状態量から腐食電位を予測する。詳しくは、プラント状態量と、実測または算出した腐食電位とを含む学習データ(教師データ)から機械学習技術を用いて予測モデルが生成される。このようにして生成された予測モデルは、腐食電位に影響を与えるプラント状態量の条件や相関を反映しており、プラント状態量から腐食電位を予測することができる。 In the present invention, a model (prediction model) for predicting the corrosion potential (objective variable) from the measurable plant state quantity (explanatory variable) that is the determinant of the corrosion potential is constructed, and the plant state is constructed using this prediction model. Corrosion potential is predicted from the quantity. Specifically, a prediction model is generated using machine learning technology from learning data (teacher data) including plant state quantities and actually measured or calculated corrosion potentials. The prediction model thus generated reflects the conditions and correlations of the plant state variables that affect the corrosion potential, and the corrosion potential can be predicted from the plant state variables.
≪構造材料の腐食電位予測装置:全体構成≫
以下に、本実施形態に係る原子力発電プラントP100における原子炉構造材料の腐食電位を予測する腐食電位予測装置を説明する。原子炉構造材料の腐食電位予測装置は、原子炉構造材料の腐食電位を予測する機械学習モデル(予測モデル)を生成して、この予測モデルを用いて腐食電位を予測する。
≪Corrosion Potential Predictor for Structural Materials: Overall Configuration≫
A corrosion potential prediction device for predicting the corrosion potential of the structural material of the nuclear reactor in the nuclear power plant P100 according to this embodiment will be described below. The apparatus for predicting corrosion potential of reactor structural materials generates a machine learning model (prediction model) for predicting the corrosion potential of reactor structural materials, and predicts the corrosion potential using this prediction model.
図3は、本実施形態に係る腐食電位予測装置100の機能構成図である。腐食電位予測装置100はコンピュータであり、制御部110、記憶部120、および入出力部160を備える。腐食電位予測装置100は、原子力発電プラントP100で使用されるプロセスコンピュータP110から熱出力などの運転データ、および原子力発電プラントP100内に設置された計測器P120からの出力データを受信する。
FIG. 3 is a functional configuration diagram of the corrosion
記憶部120は、RAM(Random Access Memory)やROM(Read Only Memory)、SSD(Solid State Drive)などから構成され、予測モデル130やプラント状態量データベース150、プログラム121を記憶する。予測モデル130は、機械学習の学習モデルであり、例えばニューラルネットワークである。プログラム121は、後記する学習処理(図6参照)や予測処理(図9参照)の記述を含む。
The
プラント状態量データベース150は、原子力発電プラントP100のプラントデータや給水データ、炉水水質データを含むプラント状態量を記憶する。プラント状態量データベース150は、他に、炉心P13(図1参照)に装荷されている燃料集合体の炉内滞在期間、電気出力などのプラント状態量も記憶する。 The plant state quantity database 150 stores plant state quantities including plant data, feed water data, and reactor water quality data of the nuclear power plant P100. The plant state quantity database 150 also stores plant state quantities such as the residence time of the fuel assemblies loaded in the core P13 (see FIG. 1) and the electrical output.
入出力部160は、プロセスコンピュータP110や計測器P120からのデータを受信して、プラント状態量データベース150に格納する。また、入出力部160は、不図示のディスプレイやキーボード、マウスを備え、腐食電位予測装置100の利用者からの操作を受け付けたり、予測結果などのデータを表示したりする。
The input/
制御部110は、CPU(Central Processing Unit)を含んで構成され、学習部111、および予測部112を備える。学習部111は、プラント状態量データベース150に記憶されるデータから教師データ(学習データ、後記する図4参照)を生成して学習処理(後記する図6参照)を行い、原子炉構造材料の腐食電位を予測する予測モデル130を生成する。予測部112は、生成された予測モデル130にプラント状態量データベース150に記憶されるデータを入力して、原子炉構造材料の腐食電位を予測する予測処理(後記する図9参照)を実行する。学習部111および予測部112の処理の詳細は、後記する図4~図9を参照して説明する。
なお、予測モデル130自体はデータであって予測モデル自体が予測するものではないが、予測モデル130を機能部(予測モデル130と予測部112を一体)と見なして、予測モデル130が腐食電位を予測するとも記す。
The
Although the
≪教師データ≫
図4は、本実施形態に係る学習処理における予測モデル130の教師データの構成を説明するための図である。図5は、本実施形態に係る教師データに含まれる予測モデル130の入力データ(説明変数)と出力データ(目的変数、正解データ)とを説明するための図である。ここでは、30日分のプラント状態量から30日後の腐食電位を予測する予測モデルを生成するとする。
図4記載のデータセット210は、第1日を開始日とする教師データに含まれるデータセットであって、第1日~第30日のプラント状態量、および第60日の腐食電位を含む。これらのデータは、プラント状態量データベース150に記憶されている。
<<Teacher Data>>
FIG. 4 is a diagram for explaining the configuration of teacher data of the
The data set 210 shown in FIG. 4 is a data set included in the training data with the first day as the start date, and includes the plant state quantities from the first day to the 30th day and the corrosion potential on the 60th day. These data are stored in the plant state quantity database 150 .
第1日~第30日のプラント状態量のそれぞれに含まれる、実測可能なプラント状態量(実測データ)が、予測モデル130の入力データとして含まれる。この予測モデル130の入力データとなる教師データは、図5記載のプラント状態量151に相当する。
入力データとなる実測可能なプラント状態量としては、原子炉の炉水水質としての原子炉の炉水に含まれる酸素、水素、過酸化水素、鉄、亜鉛、ニッケル、コバルト、白金、およびロジウムのうち少なくとも1つの濃度、炉心出力としての炉心最外周出力、放射線監視データとしてのN16の放射線データがある。予測モデル130の入力データとして、後記するプラント状態量が含まれてもよい。
Measurable plant state quantities (actual measurement data) included in each of the plant state quantities on the 1st to 30th days are included as input data of the
The measurable plant state variables used as input data are oxygen, hydrogen, hydrogen peroxide, iron, zinc, nickel, cobalt, platinum, and rhodium contained in the reactor water quality. There are at least one of the concentrations, the core outermost peripheral power as the core power, and the radiation data of N16 as the radiation monitoring data. The input data of the
第60日の腐食電位(実測値)が、予測モデル130の出力データ(正解データ)として含まれる。この予測モデル130の出力データとなる教師データは、図5記載の腐食電位152に相当する。
以上に説明した入力データおよび出力データが予測モデル130に対する1セットの教師データとなる。同様にして、第2日を開始日とするデータセット220から1セットの教師データが生成される。以下、これを繰り返すことで、第1日~第59日のプラント状態量、および第60日~第89日の腐食電位から、30セットの予測モデル130に対する教師データが生成される。
The corrosion potential (measured value) on the 60th day is included as output data (correct data) of the
The input data and output data described above form a set of teacher data for the
詳しくはX=1,・・・,30として、第X日~第X+29日のプラント状態量151のそれぞれに含まれる、給水流量、炉心流量、主蒸気流量、再循環流量、炉水浄化流量、炉水の炉心入口温度、炉水の炉心出口温度、圧力容器内各領域の線流速、貴金属注入量、炉水金属濃度(Fe、Ni、Cr、Cu、Co)、熱出力、炉心燃料集合体ごとの出力に基づく軸方向出力分布および径方向出力分布、核燃料集合体出力、炉心出力分布、電気出力、放射線監視データ(N16、N13、オフガス核種)、給水水素濃度、主蒸気系酸素・水素の濃度、炉水サンプリング点での放射能濃度(Co60、Co58、Cr51、Na24、Au199)、炉水不純物濃度(イオン、例えば塩化物イオン、硫酸イオン、クロム酸イオン等、不溶性成分)、溶存酸素濃度、溶存水素濃度、過酸化水素濃度、窒素化合物濃度、ヨウ素化合物濃度など実測可能、あるいはすでにプロセスコンピュータP110(図3参照)内に保存されているプラント状態量151が、教師データの入力データとして含まれる。この入力データに対する出力データ(正解データ)は、第X+59日の腐食電位の実測値である。
Specifically, assuming that X=1, . Core inlet temperature of reactor water, core outlet temperature of reactor water, linear flow velocity in each region in the pressure vessel, injection amount of precious metals, concentration of reactor water metals (Fe, Ni, Cr, Cu, Co), thermal power, core fuel assemblies Axial power distribution and radial power distribution, nuclear fuel assembly power, core power distribution, electrical power, radiation monitoring data (N16, N13, off-gas nuclide), feedwater hydrogen concentration, main steam system oxygen and hydrogen concentration, radioactivity concentration at reactor water sampling points (Co60, Co58, Cr51, Na24, Au199), reactor water impurity concentration (ions, such as chloride ions, sulfate ions, chromate ions, insoluble components), dissolved oxygen concentration , dissolved hydrogen concentration, hydrogen peroxide concentration, nitrogen compound concentration, iodine compound concentration, etc., or the
≪腐食電位予測装置:学習処理≫
図6は、本実施形態に係る学習部111が実行する学習処理のフローチャートである。
ステップS11において学習部111は、所定の開始日(第1日~第30日)ごとにステップS12を繰り返し実行する処理を開始する。
≪Corrosion potential prediction device: learning processing≫
FIG. 6 is a flowchart of learning processing executed by the
In step S11, the
ステップS12において学習部111は、教師データの1つのデータセットを生成する。詳しくは、学習部111はプラント状態量データベース150に含まれる開始日を含め30日分の給水流量、炉心流量、主蒸気流量、再循環流量、炉水浄化流量、炉水の炉心入口温度、炉水の炉心出口温度、圧力容器内各領域の線流速、貴金属注入量、炉水金属濃度(Fe、Ni、Cr、Cu、Co)、熱出力、炉心燃料集合体ごとの出力に基づく軸方向出力分布および径方向出力分布、核燃料集合体出力、炉心出力分布、電気出力、放射線監視データ(N16、N13、オフガス核種)、給水水素濃度、主蒸気系酸素・水素の濃度、炉水サンプリング点での放射能濃度(Co60、Co58、Cr51、Na24、Au199)、炉水不純物濃度(イオン、例えば塩化物イオン、硫酸イオン、クロム酸イオン等、不溶性成分)、溶存酸素濃度、溶存水素濃度、過酸化水素濃度、窒素化合物濃度、ヨウ素化合物濃度などの実測可能なプラント状態量151を入力データとし、開始日から59日後の実測値である腐食電位152を出力データ(正解データ)とする教師データの1つのデータセットを生成する。
In step S12, the
ステップS13において学習部111は、ステップS12で生成した教師データを用いて予測モデル130を訓練して(予測モデル130に教師データを学習させて)予測モデル130を生成する。
上記した学習処理により、原子炉構造材料の腐食電位を予測する予測モデル130が構築できる。続いて、予測モデル130を用いた原子炉構造材料の腐食電位を予測する処理を説明する。
In step S<b>13 , learning
By the learning process described above, the
≪炉水放射能濃度予測装置:予測処理≫
図7は、本実施形態に係る予測処理における予測モデル130の入力データの構成を説明するための図である。図8は、本実施形態に係る予測処理における予測モデル130の入力データと出力データ(予測結果)とを説明するための図である。
図7において、基準日とは予測処理の実行日であり、予測部112は、基準日を含めて過去30日分のプラント状態量から、基準日の30日後の腐食電位を予測する。
≪Reactor water radioactivity concentration prediction device: prediction processing≫
FIG. 7 is a diagram for explaining the configuration of input data of the
In FIG. 7, the reference date is the execution date of the prediction process, and the
詳しくは、プラント状態量データベース150に含まれる基準日の29日前~基準日の給水流量、炉心流量、主蒸気流量、再循環流量、炉水浄化流量、炉水の炉心入口温度、炉水の炉心出口温度、圧力容器内各領域の線流速、貴金属注入量、炉水金属濃度(Fe、Ni、Cr、Cu、Co)、熱出力、炉心燃料集合体ごとの出力に基づく軸方向出力分布および径方向出力分布、核燃料集合体出力、炉心出力分布、電気出力、放射線監視データ(N16、N13、オフガス核種)、給水水素濃度、主蒸気系酸素・水素の濃度、炉水サンプリング点での放射能濃度(Co60、Co58、Cr51、Na24、Au199)、炉水不純物濃度(イオン、例えば塩化物イオン、硫酸イオン、クロム酸イオン等、不溶性成分)、溶存酸素濃度、溶存水素濃度、過酸化水素濃度、窒素化合物濃度、ヨウ素化合物濃度など実測可能なプラント状態量(実測データ)が、予測モデル130の入力データとして含まれる。この入力データは図8記載のプラント状態量153に相当する。
基準日の30日後の腐食電位が、予測モデル130の出力データ(予測結果)である。この出力データは、図8記載の腐食電位154に相当する。
Specifically, from 29 days before the reference date to the reference date included in the plant state quantity database 150, the feed water flow rate, core flow rate, main steam flow rate, recirculation flow rate, reactor water purification flow rate, reactor water core inlet temperature, reactor water core Outlet temperature, linear flow velocity in each region in the pressure vessel, precious metal injection amount, reactor water metal concentration (Fe, Ni, Cr, Cu, Co), thermal power, axial power distribution and diameter based on the power of each core fuel assembly Directional power distribution, nuclear fuel assembly power, core power distribution, electrical power, radiation monitoring data (N16, N13, offgas nuclides), feedwater hydrogen concentration, main steam system oxygen/hydrogen concentration, radioactivity concentration at reactor water sampling points (Co60, Co58, Cr51, Na24, Au199), reactor water impurity concentration (ions such as chloride ions, sulfate ions, chromate ions, insoluble components), dissolved oxygen concentration, dissolved hydrogen concentration, hydrogen peroxide concentration, nitrogen Measurable plant state quantities (measured data) such as compound concentrations and iodine compound concentrations are included as input data for the
The corrosion potential 30 days after the reference date is the output data (prediction result) of the
図9は、本実施形態に係る予測部112が実行する予測処理のフローチャートである。
ステップS21において予測部112は、予測モデル130の入力データを生成する。詳しくは、予測部112は、基準日を含めて過去30日分のプラント状態量153それぞれに含まれる、給水流量、炉心流量、主蒸気流量、再循環流量、炉水浄化流量、炉水の炉心入口温度、炉水の炉心出口温度、圧力容器内各領域の線流速、貴金属注入量、炉水金属濃度(Fe、Ni、Cr、Cu、Co)、熱出力、炉心燃料集合体ごとの出力に基づく軸方向出力分布および径方向出力分布、核燃料集合体出力、炉心出力分布、電気出力、放射線監視データ(N16、N13、オフガス核種)、給水水素濃度、主蒸気系酸素・水素の濃度、炉水サンプリング点での放射能濃度(Co60、Co58、Cr51、Na24、Au199)、炉水不純物濃度(イオン、例えば塩化物イオン、硫酸イオン、クロム酸イオン等、不溶性成分)、溶存酸素濃度、溶存水素濃度、過酸化水素濃度、窒素化合物濃度、ヨウ素化合物濃度など実測可能なプラント状態量から予測モデル130の入力データを生成する。
ステップS22において予測部112は、予測モデル130を用いてステップS21で生成した入力データに対する出力である腐食電位154を算出することで、腐食電位を予測する。
FIG. 9 is a flowchart of prediction processing executed by the
In step S<b>21 , the
In step S<b>22 , the
基準日が現在である場合には、30日分の実績値(実測値)であるプラント状態量153から、腐食電位154が予測できる。また、基準日を過去にすると、予測を検証することができる。詳しくは、過去の実績値であるプラント状態量153から腐食電位154を算出して、実績値の腐食電位と比較することで、予測の精度を評価することができる。例えば、基準日を30日前としたときの腐食電位と、本日の腐食電位とを比較することで、予測の精度を評価できる。
If the reference date is now, the corrosion potential 154 can be predicted from the
≪腐食電位予測装置の特徴≫
腐食電位予測装置100は、実測可能なプラント状態量から腐食電位を予測する予測モデル130を構築し、予測モデル130を用いてプラント状態量から腐食電位を予測する。詳しくは、プラント状態量と、実測または算出した腐食電位とを含む教師データ(学習データ)から機械学習技術を用いて予測モデル130が生成される。このようにして生成された予測モデル130は、腐食電位に影響を与えるプラント状態量の条件や相関を反映しており、プラント状態量から腐食電位を予測することができる。
≪Characteristics of Corrosion Potential Prediction Device≫
The corrosion
≪変形例:予測モデルへの入出力データの期間≫
上記した実施形態において、予測モデル130(図5、図8参照)へ入力されるデータは、30日分であったが、これに限定されることはなく、例えば、より長期間のプラント状態量を基にしたデータであってもよい。また、基準日から30日後の腐食電位を予測しているが、より未来の、例えば90日後の腐食電位を予測するようにしてもよい。または、予測する日数を1日に限定せず、例えば基準日1日後から60日後などのように期間としてもよい。所望する入力データの期間や基準日と腐食電位を予測する日(予測日)との間隔に応じて、教師データを作成して予測モデル130を構築することで、腐食電位予測装置100は、対応する入力データの期間や基準日と予想日との間隔で腐食電位を予測できるようになる。
≪Modification: Period of input/output data to prediction model≫
In the above-described embodiment, the data input to the prediction model 130 (see FIGS. 5 and 8) was for 30 days, but is not limited to this. may be data based on Further, although the corrosion potential 30 days after the reference date is predicted, the corrosion potential 90 days later may be predicted. Alternatively, the number of days to be predicted is not limited to one day, and may be set as a period such as 1 day after the reference date to 60 days after the reference date. By creating teacher data and building a
上記した実施形態では、基準日から予測日の間のプラント状態量は、入力データには含まれていない。原子力発電プラントの運転計画で予め決定している、ないしは予想可能なプラント状態量を計画値として入力データに加えてもよい。
図10は、本実施形態の変形例に係る学習処理における予測モデル130の教師データの構成を説明するための図である。図11は、本実施形態の変形例に係る予測処理における予測モデル130の入力データおよび出力データ(予測結果)の構成を説明するための図である。
学習処理において、開始日からの30日分のプラント状態量に加えて(図4参照)、29日分のプラント状態量を教師データの入力データに加える。また、出力データ(正解データ)は開始日から59日以降30日分の腐食電位の実測値とする。
In the above-described embodiment, the input data does not include plant state quantities between the reference date and the forecast date. Plant state quantities that are predetermined or predictable in the operation plan of the nuclear power plant may be added to the input data as plan values.
FIG. 10 is a diagram for explaining the configuration of teacher data of the
In the learning process, in addition to the plant state quantities for 30 days from the start date (see FIG. 4), the plant state quantities for 29 days are added to the input data of the teacher data. Also, the output data (correct data) shall be the actual measured values of the corrosion potential for 30 days after the 59th day from the start date.
このような教師データを用いて構築された予測モデルは、59日分の実測値または計画値であるプラント状態量から、30日分の腐食電位を予測することができる。予測処理においては、基準日を含めて過去30日分のプラント状態量(図7参照)に加えて、基準日翌日から予想日前日までの計画値となるプラント状態量を入力データとして、基準日+30日からの30日分の腐食電位を予測する。 A prediction model constructed using such teacher data can predict the corrosion potential for 30 days from the plant state quantity, which is the measured value or planned value for 59 days. In the prediction process, in addition to the plant state quantities for the past 30 days including the base date (see Fig. 7), the plant state quantities, which are planned values from the day after the base date to the day before the forecast date, are used as input data. Predict corrosion potential for 30 days from +30 days.
例えば、水素注入量、給水流量、炉心流量、再循環系流量、炉水浄化流量、炉心出力および出力分布は、運転計画で決められている(予測可能である)、ないしは原子力発電プラントの操作により調整可能であるので、予測モデル130への入力に加えてもよい。予想日に近い日の入力データを加えることで、腐食電位予測装置100は、腐食電位をより高精度に予測可能となる。
For example, the hydrogen injection rate, feedwater flow rate, core flow rate, recirculation system flow rate, reactor water cleaning flow rate, core power and power distribution are determined (predictable) in the operation plan or determined by the operation of the nuclear power plant. Because it is adjustable, it may be added to the input to
また別の変形例として、入力データと出力データの期間が重なってもよい。図12は、本実施形態の変形例に係る学習処理における予測モデル130の教師データの構成を説明するための図である。図13は、本実施形態の変形例に係る予測処理における予測モデル130の入力データおよび出力データの構成を説明するための図である。
学習処理において、開始日からの30日分のプラント状態量に加えて、29日分のプラント状態量を教師データの入力データに加える。また、出力データ(正解データ)は開始日から30日以降29日分の腐食電位の実測値とする。
As another modification, the period of the input data and the period of the output data may overlap. FIG. 12 is a diagram for explaining the configuration of teacher data of the
In the learning process, in addition to the plant state quantities for 30 days from the start date, the plant state quantities for 29 days are added to the input data of the teacher data. The output data (correct data) are the measured values of the corrosion potential for 29 days after 30 days from the start date.
このような教師データを用いて構築された予測モデルは、30日分の実測値であるプラント状態量および29日分の計画値であるプラント状態量から、29日分の計画値であるプラント状態量と同じ期間の腐食電位を予測することができる。予測処理においては、基準日を含めて過去30日分のプラント状態量に加えて、基準日から予想日までの計画値となるプラント状態量を入力データとして、基準日以降の29日分の腐食電位を予測する。 The prediction model constructed using such training data is calculated from the plant state quantity, which is the actual measured value for 30 days, and the plant state quantity, which is the planned value for 29 days. Corrosion potential can be predicted for the same period as quantity. In the prediction process, in addition to the plant state quantity for the past 30 days including the base date, the plant state quantity that is the planned value from the base date to the forecast date is used as input data, and the corrosion for 29 days after the base date Predict potential.
≪変形例:入力データ≫
上記した実施形態における予測モデル130への入力となるプラント状態量には、腐食電位は含まれていないが、基準日までの実測された腐食電位を含むようにしてもよい。例えば、図12において開始日からの30日分のプラント状態量に実測した腐食電位を加えてもよい。このような教師データを用いて構築された予測モデルは、30日分の実測値であるプラント状態量および腐食電位と、29日分の計画値であるプラント状態量とから、29日分の計画値であるプラント状態量と同じ期間の腐食電位を予測することができる。予測処理においては、基準日を含めて過去30日分のプラント状態量と腐食電位に加えて、基準日から予想日までの計画値となるプラント状態量を入力データとして、基準日翌日以降の29日分の腐食電位を予測する。
<<Modification: Input data>>
Although the plant state quantity to be input to the
≪腐食電位予測装置を用いた運転計画立案≫
腐食電位を所望する値以下に抑えるための運転計画立案のためには、計画値となるプラント状態量(図13記載の入力データ参照)を変えながら、繰り返し予測処理を実行すればよい。例えば、プラント状態量として給水中の貴金属濃度、亜鉛濃度、および鉄濃度がある。炉水に注入された貴金属の大部分は沸騰を生じている燃料棒表面で鉄酸化物とともに析出して付着している。給水への貴金属注入はプラント運転開始後の約2か月以降の10日間程度継続して行われ、以降は給水への貴金属注入は停止される。貴金属注入停止後の炉水貴金属濃度は貴金属注入期間に燃料棒表面に鉄酸化物とともに付着した貴金属からの溶出によってほぼ決まってくる。このため、炉水貴金属濃度は、一緒に析出する給水の鉄濃度の影響を受けやすいと考えられる。同様に亜鉛は貴金属注入時に貴金属の付着を減少させる作用がある。給水中の鉄濃度および亜鉛濃度は貴金属注入停止後も調整可能であり、計画を立てて給水中の鉄濃度および亜鉛濃度を所望の値(予測時点までの計画値)に設定することで、炉水貴金属濃度に変化を及ぼすことが可能である。
≪Drafting an operation plan using a corrosion potential prediction device≫
In order to formulate an operation plan for suppressing the corrosion potential to a desired value or less, it is sufficient to repeatedly execute the prediction process while changing the plant state quantity (see the input data shown in FIG. 13), which is the planned value. For example, the plant state quantities include the precious metal concentration, zinc concentration, and iron concentration in feed water. Most of the precious metals injected into the reactor water are precipitated and attached together with iron oxides on the boiling fuel rod surfaces. The injection of precious metals into the feed water is continued for about 10 days after about two months after the start of operation of the plant, and thereafter the injection of precious metals into the feed water is stopped. The concentration of precious metals in the reactor water after stopping the injection of precious metals is almost determined by the elution from the precious metals attached to the surfaces of the fuel rods together with iron oxides during the period of the injection of precious metals. For this reason, it is considered that the concentration of precious metals in reactor water is likely to be affected by the concentration of co-precipitated iron in feed water. Zinc also acts to reduce deposition of precious metals during precious metal injection. The iron concentration and zinc concentration in the feed water can be adjusted even after the precious metal injection is stopped. It is possible to influence the water precious metal concentration.
図14は、本実施形態に係る腐食電位の予測を説明するためのグラフ410である。グラフ410の横軸はプラント運用開始日以降の運用日であり、縦軸は腐食電位である。この予測に用いられる予測モデルは、運転開始日から基準日までの実測値のプラント状態量および腐食電位と、基準日翌日以降の計画値のプラント状態量とを入力として、基準日翌日以降の腐食電位を予測する。運転開始日である第1日から基準日である第N日までは実測値であって、基準日以降は計画値として入力されるプラント状態量に基づいた腐食電位の予測値を示している。 FIG. 14 is a graph 410 for explaining prediction of corrosion potential according to this embodiment. The horizontal axis of the graph 410 is the operation date after the plant operation start date, and the vertical axis is the corrosion potential. The prediction model used for this prediction is based on the plant state quantities and corrosion potential measured from the start of operation to the reference date, and the planned plant state quantities from the day after the base date. Predict potential. From the 1st day, which is the operation start date, to the Nth day, which is the reference date, the values are actually measured values, and after the reference date, the predicted values of the corrosion potential based on the plant state quantities input as planned values are shown.
グラフ410は、基準日翌日以降は計画に従ってプラントを運用した場合における炉水水質の変化と貴金属付着量の経時的変化との複合で生じた腐食電位の変化を示している。時間とともに腐食電位が上昇し続ける場合は、腐食電位の測定部位の貴金属が剥離・溶出によって減少が生じていると考えられる。腐食電位が目標腐食電位(図14では目標ECPと記載)以上になると予測される時点が貴金属の再注入期限となり、それ以前に貴金属の再注入が実施される。予測部112は、予測結果の腐食電位が予め設定された目標腐食電位以上となる時点(運転日)を算出して告知するようにしてもよい。
給水水素濃度や貴金属注入量などの計画値のプラント状態量を変えながら予測処理を繰り返し実行することで、腐食電位が目標腐食電位以下になる期間が経済的目標と合致するように給水水素濃度や貴金属注入量を計画することができる。
A graph 410 shows changes in corrosion potential caused by a combination of changes in reactor water quality and temporal changes in the deposition amount of precious metals when the plant is operated according to the plan after the day after the reference date. If the corrosion potential continues to rise with time, it is considered that the precious metal at the corrosion potential measurement site is reduced due to peeling and elution. The time point at which the corrosion potential is predicted to become equal to or higher than the target corrosion potential (referred to as target ECP in FIG. 14) is the precious metal re-injection time limit, and the precious metal re-injection is performed before that time. The
By repeatedly executing the prediction process while changing the planned plant state quantities such as feedwater hydrogen concentration and precious metal injection amount, the feedwater hydrogen concentration, Precious metal doses can be planned.
腐食電位に強く影響する構造材料表面の貴金属付着量は炉水貴金属濃度の影響を受け、炉水貴金属濃度は燃料棒表面の貴金属付着量と鉄酸化物付着量とに強い影響を受ける。この燃料棒表面の貴金属付着量、鉄酸化物付着量、および炉内・炉外の構造材料表面の貴金属付着量といったプラント状態量は、原子力発電プラントの運転中には計測できず、定期検査など原子力発電プラントの停止中に炉心P13(図1参照)から燃料棒を取り出したり、炉内・炉外構造材料にアクセスしたりして初めて計測できる値である。 The deposition amount of noble metals on the surface of structural materials, which strongly affects the corrosion potential, is affected by the concentration of noble metals in the reactor water. Plant status quantities such as the amount of precious metals deposited on the surface of fuel rods, the amount of iron oxide deposited, and the amount of deposited precious metals on the surface of structural materials inside and outside the reactor cannot be measured during the operation of a nuclear power plant. It is a value that can only be measured by removing fuel rods from the reactor core P13 (see FIG. 1) or accessing structural materials inside and outside the reactor while the nuclear power plant is shut down.
上記した実施形態における予測モデル130の入力データは、燃料棒上に蓄積する貴金属素量や炉内の構造材表面に付着蓄積する貴金属量、炉外の構造材表面に付着蓄積する貴金属量を含むことが望ましいが、これらは運転中には計測できない。そこで、最も剥離・溶出の生じやすい再循環系配管、ABWRの場合には炉浄化系配管、あるいは再循環系配管相当の流速を持つサンプリングラインで腐食電位を測定することにより、これらの部位での貴金属付着量の変化を学習に陰に加えさせることができる。例えば、再循環系配管は流速が10m/sと大きく配管系も大きいことから表面のせん断応力やマストランスファ係数が大きく剥離・溶出が最も早く進行する。
The input data of the
一方、燃料表面上への付着による蓄積が遅い場合には再循環系への再付着が生じ、全体での剥離・溶出は遅くなることから、炉内部位の貴金属付着量は相互に影響を及ぼし合う。このため再循環系で腐食電位を測定することで貴金属の再注入時期を適切に判断することができる。
同様に再循環系のないABWRでは炉浄化系のように流速が大きな系統の配管で腐食電位を測定することによって再注入時期を判断することができる。炉外の部位での測定の場合には、測定部位の流速を炉内の再循環系のマストランスファ量やせん断力と等価な流動条件に設計した測定用マニフォールドを設置することなどによって適切な腐食電位の測定が可能になり予測によって再注入時期を判断することが可能になる。なお腐食電位の測定箇所は、1つに限らず複数箇所であってもよい。
On the other hand, if the accumulation due to adhesion on the fuel surface is slow, re-adhesion to the recirculation system will occur, and the overall separation and elution will be delayed. Fit. Therefore, by measuring the corrosion potential in the recirculation system, it is possible to appropriately determine the timing of reinjection of the noble metal.
Similarly, in an ABWR without a recirculation system, the timing of reinjection can be determined by measuring the corrosion potential in the piping of a system with a high flow rate such as a furnace cleanup system. In the case of measurements at locations outside the reactor, proper corrosion control can be achieved by installing a measurement manifold designed so that the flow velocity at the measurement location is equivalent to the mass transfer amount and shear force of the recirculation system inside the reactor. Potential can be measured and predicted to determine when to reinject. Note that the measurement point of the corrosion potential is not limited to one, and may be plural points.
≪変形例:学習処理と予測処理を実行する装置の分離≫
なお、本発明は上記した実施形態に限定されることなく、その趣旨を逸脱しない範囲で変更することができる。例えば、腐食電位予測装置100が実行する学習処理および予測処理を、別の装置で実行してもよい。予測モデル構築装置が学習処理を実行して予測モデルを構築し、この構築された予測モデルを取得した予測装置が、予測処理を実行してもよい。
<<Modification: Separation of devices that execute learning processing and prediction processing>>
It should be noted that the present invention is not limited to the above-described embodiments, and can be modified without departing from the scope of the invention. For example, the learning process and prediction process performed by the corrosion
≪その他の変形例≫
上記した実施形態では、日ごとのデータを入力データとしていたが、これに限定されず、例えば、2日おきのデータであったり、6時間おきのデータであったりしてもよい。また、一定間隔に限らず、例えば、予測日に遠い入力データの間隔は長くなるようにしてもよい。間隔を長くして入力データ数を減らすことで、腐食電位予測装置100は、学習処理や予測処理を高速化できる。
<<Other Modifications>>
In the above-described embodiment, data for each day is used as input data, but the input data is not limited to this. For example, data for every two days or data for every six hours may be used. Moreover, the intervals of input data farther from the predicted date may be longer than the constant intervals. By lengthening the interval and reducing the number of input data, the corrosion
以上、本発明のいくつかの実施形態について説明したが、これらの実施形態は、例示に過ぎず、本発明の技術的範囲を限定するものではない。本発明はその他の様々な実施形態を取ることが可能であり、さらに、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、省略や置換等種々の変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、本明細書等に記載された発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。 Although several embodiments of the present invention have been described above, these embodiments are merely examples and do not limit the technical scope of the present invention. The present invention can take various other embodiments, and various modifications such as omissions and substitutions can be made without departing from the gist of the present invention. These embodiments and modifications thereof are included in the scope and gist of the invention described in this specification and the like, and are included in the scope of the invention described in the claims and equivalents thereof.
100 腐食電位予測装置(予測モデル構築装置、予測装置)
111 学習部
112 予測部
130 予測モデル
151,153 プラント状態量
152,154 腐食電位
P1 原子炉
P20 浄化系配管(炉浄化系配管)
P30 再循環系配管
P100 原子力発電プラント
100 Corrosion potential prediction device (prediction model construction device, prediction device)
111
P30 Recirculation system piping P100 Nuclear power plant
Claims (9)
前記原子炉の炉水水質、炉心出力、および放射線監視データのうち少なくとも1つを含む実測可能なプラント状態量を入力データとして含み、実測値である前記腐食電位を正解データとして含む教師データを機械学習モデルに学習させて予測モデルを構築する学習部を備える
ことを特徴とする予測モデル構築装置。 A prediction model building device for building a prediction model for predicting the corrosion potential of a structural material of a nuclear reactor in a nuclear power plant,
Machine teacher data including as input data a measurable plant state quantity including at least one of reactor water quality, core power, and radiation monitoring data of the reactor, and including as correct data the corrosion potential, which is an actually measured value. A predictive model construction device comprising a learning unit for constructing a predictive model by causing a learning model to learn.
前記炉心出力は、炉心最外周出力であり、
前記放射線監視データは、N16の放射線データである
ことを特徴とする請求項1に記載の予測モデル構築装置。 The reactor water quality is the concentration of at least one of oxygen, hydrogen, hydrogen peroxide, iron, zinc, nickel, cobalt, platinum, and rhodium contained in the reactor water of the nuclear reactor,
The core power is the core outermost power,
The predictive model construction device according to claim 1, wherein the radiation monitoring data is N16 radiation data.
前記炉心出力は、熱出力、炉心燃料集合体ごとの出力に基づく軸方向出力分布および径方向出力分布、核燃料集合体出力、炉心出力分布、および電気出力のうち少なくとも1つをさらに含み、
放射線監視データは、N13、オフガス核種のうち少なくとも1つの放射線データをさらに含み、
前記プラント状態量は、給水流量、炉心流量、主蒸気流量、再循環流量、炉水浄化流量、炉水の炉心入口温度、炉水の炉心出口温度、圧力容器内各領域の線流速、貴金属注入量、給水水素濃度、主蒸気系の酸素濃度、主蒸気系の水素濃度、および炉水サンプリング点での放射能濃度のうち少なくとも1つを含む
ことを特徴とする請求項2に記載の予測モデル構築装置。 the reactor water quality further includes at least one of impurity concentration, nitrogen compound concentration, and iodine compound concentration;
the core power further comprises at least one of thermal power, axial power distribution and radial power distribution based on power per core fuel bundle, nuclear fuel bundle power, core power distribution, and electrical power;
the radiation monitoring data further includes radiation data of at least one of N13, an off-gas nuclide;
The plant state variables include feedwater flow rate, core flow rate, main steam flow rate, recirculation flow rate, reactor water cleaning flow rate, reactor water core inlet temperature, reactor water core outlet temperature, linear flow velocity in each region of the pressure vessel, and precious metal injection. feedwater hydrogen concentration, main steam system oxygen concentration, main steam system hydrogen concentration, and radioactivity concentration at the reactor water sampling point. building equipment.
ことを特徴とする請求項1に記載の予測モデル構築装置。 2. The predictive model construction device according to claim 1, wherein the corrosion potential is measured at at least one of the recirculation system piping and the furnace cleaning system piping.
前記原子炉の炉水水質、炉心出力、および放射線監視データのうち少なくとも1つを含む実測可能なプラント状態量を入力データとして含み、実測値である前記腐食電位を正解データとして含む教師データを機械学習モデルに学習させて構築された予測モデルを用い、
実測した前記プラント状態量、または、実測した前記プラント状態量および計画値である前記を入力として前記腐食電位を予測結果として算出する予測部を備える
ことを特徴とする予測装置。 A prediction device for predicting the corrosion potential of a structural material of a nuclear reactor in a nuclear power plant,
Machine teacher data including as input data a measurable plant state quantity including at least one of reactor water quality, core power, and radiation monitoring data of the reactor, and including as correct data the corrosion potential, which is an actually measured value. Using a prediction model built by learning a learning model,
A prediction device comprising: a prediction unit that receives the actually measured plant state quantity or the actually measured plant state quantity and the planned value as input and calculates the corrosion potential as a prediction result.
前記炉心出力は、炉心最外周出力であり、
前記放射線監視データは、N16の放射線データである
ことを特徴とする請求項5に記載の予測装置。 The reactor water quality is the concentration of at least one of oxygen, hydrogen, hydrogen peroxide, iron, zinc, nickel, cobalt, platinum, and rhodium contained in the reactor water of the nuclear reactor,
The core power is the core outermost power,
The prediction device according to claim 5, wherein the radiation monitoring data is N16 radiation data.
前記炉心出力は、熱出力、炉心燃料集合体ごとの出力に基づく軸方向出力分布および径方向出力分布、核燃料集合体出力、炉心出力分布、および電気出力のうち少なくとも1つをさらに含み、
放射線監視データは、N13、オフガス核種のうち少なくとも1つの放射線データをさらに含み、
前記プラント状態量は、給水流量、炉心流量、主蒸気流量、再循環流量、炉水浄化流量、炉水の炉心入口温度、炉水の炉心出口温度、圧力容器内各領域の線流速、貴金属注入量、給水水素濃度、主蒸気系の酸素濃度、主蒸気系の水素濃度、および炉水サンプリング点での放射能濃度のうち少なくとも1つを含む
ことを特徴とする請求項5に記載の予測装置。 the reactor water quality further includes at least one of impurity concentration, nitrogen compound concentration, and iodine compound concentration;
the core power further comprises at least one of thermal power, axial power distribution and radial power distribution based on power per core fuel bundle, nuclear fuel bundle power, core power distribution, and electrical power;
the radiation monitoring data further includes radiation data of at least one of N13, an off-gas nuclide;
The plant state variables include feedwater flow rate, core flow rate, main steam flow rate, recirculation flow rate, reactor water cleaning flow rate, reactor water core inlet temperature, reactor water core outlet temperature, linear flow velocity in each region of the pressure vessel, and precious metal injection. feedwater hydrogen concentration, main steam system oxygen concentration, main steam system hydrogen concentration, and radioactivity concentration at the reactor water sampling point. .
ことを特徴とする請求項5に記載の予測装置。 6. The predicting device according to claim 5, wherein the corrosion potential is measured at at least one of recirculation system piping and furnace cleaning system piping.
ことを特徴とする請求項5に記載の予測装置。 The prediction device according to claim 5, wherein the prediction unit calculates a point in time when the corrosion potential, which is the prediction result, becomes equal to or higher than a preset target corrosion potential.
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