KR101570048B1 - Automatic system for lbloca analysis - Google Patents

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KR101570048B1
KR101570048B1 KR1020140042440A KR20140042440A KR101570048B1 KR 101570048 B1 KR101570048 B1 KR 101570048B1 KR 1020140042440 A KR1020140042440 A KR 1020140042440A KR 20140042440 A KR20140042440 A KR 20140042440A KR 101570048 B1 KR101570048 B1 KR 101570048B1
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Abstract

본 발명은 냉각재상실사고 분석 시스템에 관한 것으로서, 대형 냉각재상실사고 분석 시 인적오류를 최소화하고, 시간 손실을 줄일 수 있으며, 품질관리의 효율성을 높일 수 있는 냉각재상실사고 분석 시스템 및 그 방법을 제공함에 그 목적이 있다.
이러한 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 불확실도 변수들의 변위를 고려하여, 각 변수들에 임의의 값을 할당하여 다수개의 세트 조합을 생성하는 샘플링부; 상기 샘플링부를 통해 생성된 각 불확실도 변수들의 값을 발전소를 모사하는 코드입력에 반영하는 입력 생성부; 상기 입력 생성부를 통해 생성된 입력을 이용하여 실제 계산을 수행하는 계산부; 상기 계산부를 통해 계산된 결과 파일들에서 필요한 데이터들을 추출하는 데이터 추출부; 및 상기 데이터 추출부를 통해 추출된 데이터들을 바탕으로 최종 평가 결과를 도출하는 평가 결과 도출부; 를 포함한다.Provided is a coolant loss analysis system and method for minimizing a human error, analyzing a time loss, and improving a quality control efficiency in analyzing a loss of a coolant loss accident It has its purpose.
To achieve these and other advantages and in accordance with the purpose of the present invention, as embodied and broadly described herein, there is provided an apparatus for estimating a set of uncertainty parameters, comprising: a sampling unit configured to generate a plurality of sets by assigning arbitrary values to respective variables; An input generator for reflecting a value of each uncertainty variable generated through the sampling unit to a code input for simulating a power plant; A calculation unit for performing an actual calculation using the input generated through the input generation unit; A data extracting unit for extracting necessary data from the result files calculated through the calculating unit; And an evaluation result deriving unit for deriving a final evaluation result based on the data extracted through the data extracting unit; .

Description

대형냉각재상실사고 해석을 위한 자동화 시스템{AUTOMATIC SYSTEM FOR LBLOCA ANALYSIS}[0001] AUTOMATIC SYSTEM FOR LBLOCA ANALYSIS [0002]

본 발명은 냉각재상실사고 분석 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 원자로의 압력경계 파단으로 발생되는 대형 냉각재상실사고 분석 과정에 소요되는 시간과 필요한 절차를 단축할 수 있는 냉각재상실사고 분석 시스템 및 그 방법에 관한 것이다. The present invention relates to a system and method for analyzing a coolant loss accident, and more particularly, to a system and method for analyzing a coolant loss accident analysis system capable of shortening the time required for analyzing a large coolant loss accident caused by a pressure boundary fracture of a reactor, And a method thereof.

원자력 발전소의 안전해석은 여러 가지 가상의 사고를 대상으로 수행된다. The safety analysis of a nuclear power plant is performed on various virtual accidents.

구체적으로 원자력 발전소의 부품이나 연료 교환 등 가동 조건이 변경되는 경우가 발생할 시, 변경된 가동 조건에서 가상의 사고를 발생시켜 발전소의 안전설비가 사고 상황을 수습할 수 있는가를 분석하는 것이다. Specifically, when the operating conditions such as the parts or the fuel exchange of the nuclear power plant are changed, it is analyzed whether the safety equipment of the power plant can fix the accident situation by generating a virtual accident under the changed operating condition.

실제 발전소를 대상으로 사고 상황을 모의할 수는 없으므로 안전해석에서는 발전소의 사고 상황을 모사할 수 있는 시뮬레이션 프로그램(코드)을 이용하여 사고상황을 예측한다. Since the accident situation can not be simulated with real power plants, the safety analysis predicts the accident situation using a simulation program (code) that can simulate the accident situation of the power plant.

사용하는 코드는 발전소의 사고 상황에서 발생할 수 있는 물리적 거동을 모사할 능력을 감사기관의 인허가를 통해 보장받으며, 이 코드를 이용한 각 발전소의 상세한 모델링 방법 또한 특정 발전소를 모사하는 방법론으로서 인허가를 받도록 되어 있다. 따라서, 특정 사고를 대상으로 하는 안전해석 방법론이란 해석을 수행하는데 사용하는 코드와 특정 발전소를 모델링하는 방법을 모두 포함하는 개념이다. The code used is ensured by the authority of the auditing authority to simulate the physical behavior that can occur in the accident situation of the power plant. The detailed modeling method of each power plant using this code is also licensed as a methodology to simulate a specific power plant. have. Therefore, a safety analysis methodology for a specific accident is a concept that includes both the code used to perform the analysis and the method of modeling a specific power plant.

설계기준 사고란 발전소에서 발생할 수 있는 수많은 사고 중 가장 빈번히 발생할 수 있는 사고 또는 발생하기는 어렵지만 가장 큰 위험성을 갖고 있는 사고들 중 설계 시 반듯이 안전해석을 수행하도록 명시된 사고들을 의미한다. Design basis accidents are those accidents that are the most frequent accidents that may occur in a power plant, or accidents that are difficult to occur but which have the greatest risks, and which are designed to perform safety analysis as designed.

대형 냉각재상실사고는 원자력 발전소의 설계기준 사고들 중 하나로 원자력 발전소를 구성하는 설비에서 대형 파단 또는 파손이 발생해 일차 계통 내의 냉각재가 격납건물로 유출되는 사고를 말한다. 국내에서는 대형 냉각재상실사고를 해석하는 방법론으로 KREM이 인허가를 획득하여 사용되고 있다.Large-scale coolant loss accidents are one of the design-related accidents of nuclear power plants, which means large-scale breakage or breakage of equipment constituting a nuclear power plant, and leakage of coolant in the primary system to containment buildings. In Korea, KREM has been licensed and used as a methodology for analyzing large-scale coolant loss accidents.

KREM에서는 대형 냉각재상실사고에 대해 안전해석을 수행하는 일련의 과정이 존재하며, 각 과정은 숙련된 기술자에 의해 이루어진다. 기존에는 이러한 과정에서 발생할 수 있는 인적오류 등을 제거하기 위해 여러 검증절차를 통해 안전해석의 각 과정을 수행하여 왔다.In KREM, there is a series of processes to perform safety analysis for large coolant loss accidents, each of which is done by a skilled engineer. In the past, various processes of safety analysis have been performed through various verification procedures to eliminate human errors that may occur in this process.

KREM 방법론을 이용한 신형경수로 1400 대형냉각재 상실사고 분석(한국원자력학회 2003 추계학술발표회 요약집)Analysis of 1400 large-scale coolant loss accidents using the KREM methodology (Abstracts of the Korean Nuclear Society 2003 Fall Conference)

본 발명은 상기와 같은 문제점을 감안하여 안출된 것으로, 대형 냉각재상실사고 분석 시 인적오류를 최소화하고, 시간 손실을 줄일 수 있으며, 품질관리의 효율성을 높일 수 있는 냉각재상실사고 분석 시스템 및 그 방법을 제공함에 그 목적이 있다. The present invention has been made in view of the above problems, and it is an object of the present invention to provide a coolant loss analysis system and method for minimizing human error, The purpose is to provide.

이러한 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명은 냉각재상실사고 분석 시스템에 관한 것으로서, 불확실도 변수들의 변위를 고려하여, 각 변수들에 임의의 값을 할당하여 다수개의 세트 조합을 생성하는 샘플링부; 상기 샘플링부를 통해 생성된 각 불확실도 변수들의 값을 발전소를 모사하는 코드입력에 반영하는 입력 생성부; 상기 입력 생성부를 통해 생성된 입력을 이용하여 실제 계산을 수행하는 계산부; 상기 계산부를 통해 계산된 결과 파일들에서 필요한 데이터들을 추출하는 데이터 추출부; 및 상기 데이터 추출부를 통해 추출된 데이터들을 바탕으로 최종 평가 결과를 도출하는 평가 결과 도출부; 를 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a system for analyzing a loss of coolant loss, comprising: a sampling unit for generating a plurality of sets of combinations by assigning arbitrary values to respective variables in consideration of displacement of uncertainty parameters; An input generator for reflecting a value of each uncertainty variable generated through the sampling unit to a code input for simulating a power plant; A calculation unit for performing an actual calculation using the input generated through the input generation unit; A data extracting unit for extracting necessary data from the result files calculated through the calculating unit; And an evaluation result deriving unit for deriving a final evaluation result based on the data extracted through the data extracting unit; .

또한 상기 샘플링부는, 각 변수들 고유의 분포형태와 변위를 고려하여 하나씩의 값들을 할당하고, 각 변수들에 하나씩의 값들이 할당된 것을 하나의 세트를 생성하는 것을 특징으로 한다. In addition, the sampling unit may assign one value to each variable in consideration of a distribution shape and displacement inherent to each variable, and generate one set in which one value is assigned to each variable.

또한 상기 입력 생성부는, 상기 샘플링부를 통해 생성된 다수개의 세트를 입력에 반영하여, 다수개의 독립된 입력을 생성하는 것을 특징으로 한다.The input generator may generate a plurality of independent inputs by reflecting a plurality of sets generated through the sampling unit.

또한 상기 입력 생성부는, 추가되는 입력을 테이블화하여 테이블 데이터로 생성하고, 생성된 테이블의 각 데이터를 위치지정 변수로 매칭시키는 것을 특징으로 한다. Also, the input generator may generate table data by adding the input data to the input data, and may match the data of the generated table with the position specifying variables.

또한 상기 계산부는, CPU의 개수에 맞게 계산을 수행하고, 계산결과를 자동으로 정리하며, 계산이 실패하는 경우, 계산의 Time step 카드를 조정하여 재계산을 수행하는 것을 특징으로 한다. In addition, the calculation unit performs calculation according to the number of CPUs, automatically arranges the calculation results, and when the calculation fails, the time step card of the calculation is adjusted to perform the recalculation.

또한 상기 데이터 추출부는, 상기 계산부를 통해 계산된 결과 파일에서 원하는 변수의 값들만을 일반 텍스트(Text) 파일로 추출하는 것을 특징으로 한다.In addition, the data extracting unit may extract only values of desired variables from a result file calculated through the calculating unit into a plain text file.

또한 상기 데이터 추출부는, RELAP 코드가 인식 가능한 입력을 작성하고 코드를 실행시켜, 결과 파일을 자동 생성하며, 결과 파일들을 변수의 종류에 따라 자동으로 정리하는 것을 특징으로 한다. Further, the data extracting unit may generate an input recognizable by the RELAP code, execute the code, automatically generate the result file, and automatically sort the result files according to the type of the variable.

그리고 상기 평가 결과 도출부는, 상기 데이터 추출부를 통해 추출된 결과 파일들을 분석하여, 최대피복재온도, 피복재산화율 및 수소발생량 정보를 다수개 도출하며, 도출된 값들의 크기 순서대로 결과 출력 파일을 생성하는 것을 특징으로 한다. The evaluation result derivation unit may analyze the result files extracted through the data extraction unit to derive a plurality of maximum coating material temperature, coating material oxidation rate, and hydrogen generation amount information, and generate a result output file in the order of magnitude of the derived values .

한편, 본 발명은 냉각재상실사고 분석 방법에 관한 것으로서, (a) 샘플링부가 불확실도 변수들의 변위를 고려하여, 각 변수들에 임의의 값을 할당하여 다수개의 세트 조합을 생성하는 단계; (b) 입력 생성부가 상기 (a) 단계를 통해 생성된 각 불확실도 변수들의 값을 발전소를 모사하는 코드입력에 반영하는 단계; (c) 계산부가 상기 (b) 단계를 통해 생성된 입력을 이용하여 실제 계산을 수행하는 단계; (d) 데이터 추출부가 상기 (c) 단계를 통해 계산된 결과 파일들에서 필요한 데이터들을 추출하는 단계; 및 (e) 평가 결과 도출부가 상기 (d) 단계를 통해 추출된 데이터들을 바탕으로 최종 평가 결과를 도출하는 단계; 를 포함한다. According to another aspect of the present invention, there is provided a method for analyzing a loss of a coolant, the method comprising: (a) generating a plurality of sets by assigning an arbitrary value to each variable in consideration of a displacement of a sampling unit uncertainty parameter; (b) the input generator reflecting the value of each uncertainty variable generated in the step (a) to a code input simulating the power plant; (c) performing an actual calculation using the input generated through the step (b); (d) extracting necessary data from the resultant files calculated through the step (c); And (e) deriving a final evaluation result based on the data extracted by the evaluation result deriving unit in step (d); .

또한 상기 (a) 단계에서, 상기 샘플링부가 각 변수들 고유의 분포형태와 변위를 고려하여 하나씩의 값들을 할당하고, 각 변수들에 하나씩의 값들이 할당된 것을 하나의 세트를 생성하는 것을 특징으로 한다.In the step (a), the sampling unit allocates one value in consideration of a distribution type and displacement inherent to each variable, and generates one set in which one value is assigned to each variable. do.

또한 상기 (b) 단계에서, 상기 입력 생성부가 상기 (a) 단계를 통해 생성된 다수개의 세트를 입력에 반영하여, 다수개의 독립된 입력을 생성하는 것을 특징으로 한다.In the step (b), the input generator may generate a plurality of independent inputs by reflecting the plurality of sets generated through the step (a).

또한 상기 (b) 단계에서, 상기 입력 생성부가 추가되는 입력을 테이블화하여 테이블 데이터로 생성하고, 생성된 테이블의 각 데이터를 위치지정 변수로 매칭시키는 것을 특징으로 한다. Also, in the step (b), the input to which the input generating unit is added is tabularized to generate table data, and each data of the generated table is matched with a position specifying variable.

또한 상기 (c) 단계에서, 상기 계산부가 CPU의 개수에 맞게 계산을 수행하고, 계산결과를 자동으로 정리하며, 계산이 실패하는 경우, 계산의 Time step 카드를 조정하여 재계산을 수행하는 것을 특징으로 한다.Further, in the step (c), the calculation unit performs calculation according to the number of CPUs, automatically arranges the calculation results, and when the calculation fails, the time step card of the calculation is adjusted to perform the recalculation .

또한 상기 (d) 단계에서, 상기 데이터 추출부가 상기 (c) 단계를 통해 계산된 결과 파일에서 원하는 변수의 값들만을 일반 텍스트(Text) 파일로 추출하는 것을 특징으로 한다.Also, in the step (d), the data extracting unit may extract only values of desired variables from the result file calculated through the step (c) into a plain text file.

또한 상기 (d) 단계에서, 상기 데이터 추출부가 RELAP 코드가 인식 가능한 입력을 작성하고 코드를 실행시켜, 결과 파일을 자동 생성하며, 결과 파일들을 변수의 종류에 따라 자동으로 정리하는 것을 특징으로 한다.In the step (d), the data extracting unit may generate an input recognizable by the RELAP code, execute the code, automatically generate the result file, and automatically sort the result files according to the type of the variable.

그리고 상기 (e) 단계에서, 상기 평가 결과 도출부가 상기 (d) 단계를 통해 추출된 결과 파일들을 분석하여, 최대피복재온도, 피복재산화율 및 수소발생량 정보를 다수개 도출하며, 도출된 값들의 크기 순서대로 결과 출력 파일을 생성하는 것을 특징으로 한다. In the step (e), the evaluation result analyzing unit analyzes the result files extracted through the step (d) to derive a plurality of maximum coating material temperature, coating material oxidation rate, and hydrogen generation amount information, And generates a result output file as a result.

상기와 같은 본 발명에 따르면, 원자로의 압력경계 파단으로 발생되는 대형 냉각재상실사고 분석 과정에 소요되는 시간과 필요한 절차를 단축할 수 있는 효과가 있다. According to the present invention as described above, it is possible to shorten the time required for analyzing the loss of a large-sized coolant caused by the pressure boundary fracture of the reactor and necessary procedures.

도 1 은 본 발명에 따른 냉각재상실사고 분석 시스템을 개념적으로 도시한 전체 구성도.
도 2 는 본 발명에 따른 샘플링부를 통해 얻어진 124개 세트를 입력에 Dial 카드 또는 중복된 카드로 추가하는 모습을 보이는 일예시도.
도 3 은 본 발명에 따른 샘플링된 값을 파단부를 모사하는 코드입력에 반영하는 모습을 보이는 일예시도.
도 4 는 사고해석 대상 입력별로 각각 개발되어 존재하는 문제점을 극복하기 위한 본 발명에 따른 입력 구조를 분석한 모습을 보이는 일예시도.
도 5 는 본 발명에 따른 테이블의 각 데이터를 변수화하고, 변수들간의 사칙연산 또는 교체를 수식으로 입력하는 모습을 보이는 일예시도.
도 6 은 기존 방법으로 수행된 계산 결과와 본 발명에 따른 냉각재상실사고 분석 시스템을 통한 계산 결과를 나타낸 그래프.
도 7 은 본 발명에 따른 냉각재상실사고 분석 방법에 관한 전체 흐름도.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS FIG. 1 is an overall schematic view conceptually showing a coolant loss accident analysis system according to the present invention; FIG.
FIG. 2 illustrates an example in which 124 sets obtained through the sampling unit according to the present invention are added to the input as a dial card or a duplicate card. FIG.
FIG. 3 is a diagram showing an example in which a sampled value according to the present invention is reflected in a code input for simulating a fracture portion. FIG.
FIG. 4 is an exemplary view showing an analysis of an input structure according to the present invention for overcoming the problems that have been developed and developed for each accident input object.
FIG. 5 is a diagram showing an example in which each data of a table according to the present invention is parameterized, and arithmetic operations or substitutions between variables are inputted as equations.
FIG. 6 is a graph showing the calculation results obtained by the conventional method and the calculation results of the coolant loss accident analysis system according to the present invention. FIG.
7 is an overall flowchart of a method for analyzing a coolant loss accident according to the present invention.

본 발명의 구체적 특징 및 이점들은 첨부도면에 의거한 다음의 상세한 설명으로 더욱 명백해질 것이다. 이에 앞서 본 발명에 관련된 공지 기능 및 그 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는, 그 구체적인 설명을 생략하였음에 유의해야 할 것이다.Specific features and advantages of the present invention will become more apparent from the following detailed description based on the accompanying drawings. It is to be noted that the detailed description of known functions and constructions related to the present invention is omitted when it is determined that the gist of the present invention may be unnecessarily blurred.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 상세하게 설명한다. DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS The present invention will now be described in detail with reference to the accompanying drawings.

본 발명에 따른 냉각재상실사고 분석 시스템에 관하여 도 1 내지 도 6 을 참조하여 설명하면 다음과 같다. A coolant loss accident analysis system according to the present invention will be described with reference to FIGS. 1 to 6. FIG.

도 1 은 본 발명에 따른 냉각재상실사고 분석 시스템(S)을 개념적으로 도시한 전체 구성도로서, 도시된 바와 같이 샘플링부(100), 입력 생성부(200), 계산부(300), 데이터 추출부(400) 및 평가 결과 도출부(500)를 포함하여 이루어진다.
FIG. 1 is a block diagram schematically showing a coolant loss accident analysis system according to the present invention. As shown in FIG. 1, the system includes a sampling unit 100, an input generating unit 200, a calculating unit 300, (400) and an evaluation result derivation unit (500).

샘플링부(100)는 불확실도 변수들의 변위를 고려하여, 각 변수들에 임의의 값을 할당하여 다수개의 세트 조합을 생성한다. The sampling unit 100 generates a plurality of sets of combinations by assigning arbitrary values to the respective variables in consideration of the displacement of the uncertainty variables.

일반적인 발전소 해석을 위한 입력의 경우, 수십 가지의 불확실도 변수가 존재하며, 이러한 불확실도 변수들은 각각의 분포형태와 변위가 존재한다. In the case of input for general plant analysis, there are dozens of uncertainty variables, and each uncertainty variable has its own distribution type and displacement.

따라서, 샘플링부(100)는 샘플링(Sampling)을 통해 각 변수들 고유의 분포형태와 변위를 고려하여 하나씩의 값들을 할당하고, 각 변수들에 하나씩의 값들이 할당된 것을 하나의 세트로 총 124개 세트를 생성한다. Accordingly, the sampling unit 100 allocates one value to each variable in consideration of the distribution shape and displacement inherent to each variable through sampling, and assigns one value to each variable as a set 124 Generate a set of dogs.

이때, 샘플링부(100)는 주어진 변수들과 변위에서 임의의 값을 결정하는 과정을 수행하는 것으로서, Latin Hypercube Sampling 방법에 따라 임의의 값을 입력된 분포형태에 맞게 생성한다. 이러한 방법은 고유의 입력이 존재하며, 입력파일을 통해 불확실도 변수의 개수, 변위, 분포형태, 생성할 세트의 수 및 임의의 값을 생성하는데 필요한 Seed 값을 입력받는다.
At this time, the sampling unit 100 performs a process of determining an arbitrary value in the given variables and displacements, and generates an arbitrary value according to the Latin Hypercube Sampling method. This method has its own input, and inputs the number of uncertainty variables, the displacement, the distribution type, the number of sets to be generated, and the Seed value required to generate an arbitrary value through the input file.

입력 생성부(200)는 샘플링부(100)를 통해 생성된 각 불확실도 변수들의 값을 발전소를 모사하는 코드입력에 반영한다. The input generation unit 200 reflects the value of each uncertainty variable generated through the sampling unit 100 to a code input simulating the power plant.

구체적으로, 입력 생성부(200)는 샘플링부(100)를 통해 생성된 다수개, 바람직하게 124개의 세트를 입력에 반영하여, 총 124개의 독립된 입력을 생성한다.Specifically, the input generator 200 reflects a plurality of, preferably 124, sets generated through the sampling unit 100 to generate a total of 124 independent inputs.

도 2 는 124개 세트를 Base 입력에 Dial 카드 또는 중복된 카드로 추가하여 입력하면, 해석 코드는 이를 받아들여 계산에 반영한다. Fig. 2 shows a case in which 124 sets are added to the Base input as a dial card or a duplicate card, and the interpretation code accepts it and reflects it in the calculation.

하지만, 선정된 불확실도 변수의 종류에 따라 할당된 값이 적용되는 위치와 방법이 상이하며, 이는 기본입력의 구조에 따라 상이하다. 따라서, 기존에는 발전소 및 실험평가 에서는 별도의 입력 생성(Input generation) 프로그램이 존재하여 이러한 다양성을 반영하였다. However, depending on the type of uncertainty variable selected, the location and method to which the assigned value is applied differs depending on the structure of the basic input. Therefore, there has been a separate input generation program in power plants and experimental evaluation to reflect this diversity.

도 3 에 도시된 바와 같이, 파단부 모사의 경우를 예로 들면, 왼쪽의 신고리 3, 4호기 발전소 입력에서는 950번 및 960번 밸브를 파단부로 모사하였으므로 이 카드 입력에 불확실도 변수의 샘플링(Sampling)된 값을 적용하면 되지만, 종합효과 실험인 Semiscale에서는 파단부가 257번과 258번으로 서로 상이한 카드에 동일한 불확실도 변수의 샘플링(Sampling)된 값을 적용해야 한다. As shown in FIG. 3, in the case of the fracture portion simulation, since the valves 950 and 960 are simulated at the fractured portion at the power input of the left new shore 3 and 4 power plants, the sampled values of the uncertainty parameters Value, but in the comprehensive effect experiment Semiscale, the sampled value of the same uncertainty variable should be applied to the card which is different from the breaking part 257 and 258.

즉, 동일한 역할을 모사하는 위치지만 사용자가 어떤 번호를 선택하느냐에 따라 입력이 달라진 것이다. 따라서, 입력 생성부(200)에 적용된 입력 생성(Input generation) 프로그램은 동일한 불확실도 변수의 값일지라도 평가하고자 하는 대상의 원본 입력에 따라 어떤 번호의 카드에 샘플링(Sampling)된 값을 적용해야 하는지가 다르므로 사고해석 대상 입력별로 각각 개발되어 존재하였다. In other words, the input is different depending on which number the user chooses, although it is the position that simulates the same role. Therefore, even if the input generation program applied to the input generation unit 200 has a value of the same uncertainty variable, it is different depending on the input source of the object to be evaluated and the number of the sampled value to be applied to the card is different Therefore, each of them has developed and existed for each input of accident analysis.

이를 해결하고자 도 4 에 도시된 바와 같이 입력 구조를 분석하였다. 중복카드를 이용하여 대체하는 경우, 동일 카드번호에 입력하는 값들은 일정 값을 곱하거나 더하는 등의 사칙연산 또는 교체하는 방법으로 단순화할 수 있다. In order to solve this problem, the input structure is analyzed as shown in FIG. In the case of substitution using a duplicate card, values to be input to the same card number can be simplified by arithmetic operation or replacement such as multiplying or adding a certain value.

위의 그림에서는 '30000001'번 카드의 두 번째 입력에 임의 추출된 값을 곱하여 새롭게 적용하는 방식을 보여준다. 또한, 동일 카드의 다섯 번째 입력은 교체하는 것을 의미한다. 이런 방식으로 중복되는 카드의 경우 입력값에 사칙연산을 통한 방식 또는 교체하는 방식으로 단순화할 수 있다. In the figure above, the second input of the '30000001' card is multiplied by the randomly extracted value to show the new method. Also, the fifth input of the same card means to be replaced. In the case of overlapping cards in this way, the input values can be simplified by way of arithmetic operations or by replacing them.

이러한 입력을 구조화하여 다음과 같은 방법을 설계하였다. The following method is designed by structuring these inputs.

입력 생성부(200)는 추가되는 입력을 테이블화하여 테이블 데이터로 생성하고, 생성된 테이블의 각 데이터를 위치지정 변수로 매칭시킨다. The input generating unit 200 generates table data by adding tables to be added, and matches each data of the generated table with position specifying variables.

이를 통해 테이블의 각 데이터를 변수화하고, 이 변수들간의 사칙연산 또는 교체를 수식으로 입력할 수 있도록 하였다. 이렇게 입력된 사용자 입력 수식을 이용하여 새로운 값을 생성 후, 이를 입력에 반영하도록 하였다. In this way, each data of the table can be parameterized, and the arithmetic operation or replacement between these variables can be entered as a formula. A new value is generated using the input user input formula, and the new value is reflected in the input.

이러한 모든 과정은 도 5 와 같이 입력으로 작성할 경우, 이를 인식 및 계산하여 입력에 반영하도록 한다. 위의 입력은 단순히 샘플링(Sampling)된 값을 사칙연산 또는 교체를 통해 적용할 수 있는 경우에 해당하며, 불확실도 변수들 중 특정 방법론에 의해 계산되어 적용되어야 하는 값들은 KREM 보고서의 부록에 제시된 방법에 준하여 계산하도록 하였다.
When all the processes are prepared as shown in FIG. 5, they are recognized and calculated and reflected in the input. The above input corresponds to the case where the sampled value can be applied through arithmetic operation or replacement. The values to be calculated and applied by the specific method among the uncertainty parameters are determined by the method described in the appendix of the KREM report .

계산부(300)는 입력 생성부(200)를 통해 생성된 입력, 바람직하게 최대 124개 입력을 이용하여 실제 계산을 수행한다. The calculation unit 300 performs an actual calculation using an input generated through the input generator 200, preferably a maximum of 124 inputs.

본 발명에서 대상으로 하는 해석코드(RELAP 또는 SPACE)의 특성상 하나의 계산은 하나의 프로세스에서 수행된다. On account of the characteristics of the interpretation code (RELAP or SPACE) of the present invention, one calculation is performed in one process.

따라서, 총 최대 124개 계산을 수행하는 KREM 방법론을 이용하는 해석과정에서는 한 대의 컴퓨터에 많은 수의 CPU를 갖는 서버급 컴퓨터를 이용해 계산을 수행한다. Therefore, in the analysis process using the KREM methodology for performing a total of 124 calculations, a calculation is performed using a server class computer having a large number of CPUs in one computer.

기존의 수작업 과정에서는 실제 계산을 사용자가 일반적인 Batch 파일을 작성하여 순차적 또는 동시적으로 계산을 수행하고, 계산 결과를 정리하였다. 본 발명에서는 이러한 과정을 프로그램화하여 자동화하도록 한다. In the conventional manual process, the user creates a general batch file for the actual calculation, performs the calculation sequentially or simultaneously, and summarizes the calculation results. In the present invention, this process is programmed and automated.

계산부(300)에서는, 최대 124개 계산을 수행하는 과정을 계산을 수행하는 하드웨어 사양에 맞게 계산을 수행하고, 계산결과를 자동으로 정리하는 것이 첫 번째 목표이며, 코드의 특성상 계산이 실패하는 경우, 계산의 Time step 카드를 조정하여 재계산을 수행하는 과정을 자동화하는 두 번째 목표이다. In the calculation unit 300, it is the first goal to perform calculations in accordance with the hardware specifications for calculating the maximum of 124 calculations and to automatically compute the calculation results. If the calculations fail due to the characteristics of the codes , The second goal is to automate the process of reconciling the time step card of the calculation.

이를 통해 기존에 사용자가 직접 개입하여 일일이 수작업을 통해 수행했던 과정을 자동화하여 전체 계산시간을 단축시킬 수 있다.Through this, it is possible to shorten the total calculation time by automating the processes that the user has performed manually through manual intervention.

계산부(300)가 하드웨어 사양, 바람직하게, CPU 개수에 맞게 계산을 수행하고 하나의 계산이 종료되면, 연이어 다음 계산을 수행하는 과정의 자동화는 매우 단순하다. 총 124개의 계산이 필요하다고 하드웨어의 CPU 개수가 24개라 가정할 때, 처음 24개 케이스의 계산을 수행하고 하나의 계산이 끝날 때마다 계산을 수행하지 않은 케이스 중 하나를 선택해 계산을 수행하면 된다. The automation of the process of successively performing the next calculation is very simple when the calculation unit 300 performs the calculation according to the hardware specification, preferably the number of CPUs, and one calculation ends. Assuming that there are 24 CPUs in the hardware that requires a total of 124 calculations, you can perform calculations in the first 24 cases and choose one of the cases that did not perform calculations at the end of a calculation.

계산이 실패했을 경우, 입력 파일의 Time step 카드를 조정하여 재계산을 수행하는 과정은 다소 복잡하다. 해석코드의 특성상 일정 계산시간에 계산이 실패할 수 있으며, 이 경우 계산이 실패한 구간에서의 Time step을 이전 계산보다 작게 입력하여 재계산을 수행한다. If the calculation fails, the process of reconciling the time step card in the input file is somewhat complicated. Due to the characteristics of the analysis code, the calculation may fail at the schedule calculation time. In this case, the time step at the failure calculation interval is input smaller than the previous calculation to perform recalculation.

따라서, 본 발명에 따른 계산부(300)는 계산이 실패한 시간 전후로 5초간의 시간구간을 설정하고, 이 시점에서의 Time step을 이전 계산보다 아래 단계의 시간간격을 이용해 재계산을 수행하도록 하였다. Accordingly, the calculator 300 according to the present invention sets a time interval of 5 seconds before and after the failure of the calculation, and performs the recalculation using the time interval at the lower step than the previous calculation.

이때, 시간구간은 사용자가 몇 개의 단계로 어떤 값을 사용할지에 관한 사용자의 제어정보를 입력받으며, 단순화를 위해 개발된 프로그램은 실제 계산에 주로 사용되었던 값들을 Default로 내장하도록 하였다.
In this case, the time interval receives the user's control information as to how many values the user will use. In order to simplify the program, the values used in the actual calculation are included as default values.

Time step 카드의 시간구간을 조정하는 방법은 앞서와 같이 매우 단순하다. Time Step The method of adjusting the time interval of the card is very simple as before.

그러나, 이를 실제 계산과정에서 적용하기 위해서는 다양한 조건들이 발생한다. 단순한 예로, 만약 계산이 동일한 지점에서 2번 이상 실패하였을 경우, 이미 이전의 재계산 과정에서 5초 전후의 Time step 카드가 존재하기 때문에, 또 다시 Time step 카드를 첨가할 경우 오류가 발생한다. 따라서, 이 경우 추가적인 카드의 생성과정은 생략하고, 현재 존재하는 카드의 시간구간만을 조정하여야 한다. 이렇게 특수한 조건이 발생할 수 있는 경우가 총 18가지가 발생하며, 각 조건마다 Time step 카드 처리 조건을 다르게 설정해야 한다. 이때, 본 발명에서 적용한 Time step 카드 조정 원칙을 코드계산에 적용할 경우, 총 18가지의 경우가 발생할 수 있다.
However, various conditions arise in order to apply this in the actual calculation process. As a simple example, if a calculation fails more than once at the same point, there is a time step card of around 5 seconds in the previous recalculation process, so an error occurs if the time step card is added again. Therefore, in this case, the process of generating an additional card is skipped and only the time interval of the existing card should be adjusted. There are 18 cases where special conditions can occur, and the time step card processing condition must be set differently for each condition. In this case, when the time step card adjustment principle applied in the present invention is applied to the code calculation, a total of 18 cases may arise.

데이터 추출부(400)는 계산부(300)를 통해 계산된 결과 파일들에서 필요한 데이터들을 추출한다. The data extraction unit 400 extracts necessary data from the calculated result files through the calculation unit 300. [

이때, 해석코드 중 RELAP 코드에만 해당한다. RELAP 코드는 해석결과를 바이너리(Binary) 파일로 저장한다. 따라서, 이 파일을 사용자가 직접 표시할 방법이 없다. 이를 지원하는 프로그램이 별도로 존재하지만, 124회 계산의 경우 이를 일일이 사용자가 별도의 프로그램을 통해 뽑아내는 것은 매우 소모적인 일이다. At this time, only the RELAP code among the analyzed codes is included. The RELAP code stores the results of the analysis as a binary file. Therefore, there is no way for the user to directly display this file. There is a separate program to support this, but it is very costly for the user to draw it out through a separate program in case of 124 calculations.

이에 따라, 데이터 추출부(400)는 계산부(300)를 통해 계산된 결과 파일에서 원하는 변수의 값들만을 일반 텍스트(Text) 파일로 추출한다. Accordingly, the data extraction unit 400 extracts only the values of the desired variables from the result file calculated through the calculation unit 300 into a plain text file.

즉, 본 발명에서는 데이터 추출부(400)는 앞선 계산부(300)를 통한 계산 과정이 종료되면, 자동으로 데이터 추출을 수행한다. That is, in the present invention, the data extracting unit 400 automatically extracts data when the calculation process through the preceding calculation unit 300 ends.

이때, RELAP 코드가 인식 가능한 입력을 작성하고 코드를 실행시켜, 결과 파일을 자동 생성하며, 결과 파일들을 변수의 종류에 따라 자동으로 정리한다.
At this time, the RELAP code creates a recognizable input, executes the code, automatically generates the result file, and automatically arranges the result files according to the type of the variable.

평가 결과 도출부(500)는 데이터 추출부(400)를 통해 추출된 데이터들을 바탕으로 최종 평가 결과를 도출한다. The evaluation result deriving unit (500) derives the final evaluation result based on the data extracted through the data extracting unit (400).

KREM에서 최종적으로 제시되는 정보는 최대피복재온도, 피복재산화율 및 수소발생량이다. The final information presented in the KREM is the maximum cladding temperature, coating material oxidation rate, and hydrogen generation.

따라서, 본 발명에 따른 평가 결과 도출부(500)는 최대 124개 결과 파일들을 분석하여, 상기 최대피복재온도, 피복재산화율 및 수소발생량 정보를 최대 124개 도출하며, 도출된 값들의 크기 순서대로 결과 출력 파일을 생성한다.
Therefore, the evaluation result derivation unit 500 according to the present invention analyzes up to 124 result files, derives a maximum of 124 maximum covered material temperature, coating material oxidation rate, and hydrogen generation amount information, and outputs result information in the order of the derived values Create a file.

도 6 은 기존 방법으로 수행된 계산 결과와 본 발명에 따른 냉각재상실사고 분석 시스템을 통한 계산 결과를 나타낸 그래프로서, Previous method(a)는 기존 방법의 결과를 나타내며, SRS Assist(b)는 본 발명에 따른 냉각재상실사고 분석 시스템을 통한 계산 결과를 나타낸다.
FIG. 6 is a graph showing a calculation result obtained by a conventional method and a calculation result of a coolant loss accident analysis system according to the present invention, wherein the previous method (a) represents the result of the conventional method, and the SRS Assist (b) The results are shown in Fig.

이하에서는, 상술한 시스템을 이용한 냉각재상실사고 분석 방법에 관하여 도 7 을 참조하여 설명하면 다음과 같다.Hereinafter, a method for analyzing a coolant loss accident using the system will be described with reference to FIG.

도 7 은 본 발명에 따른 냉각재상실사고 분석 방법에 관한 전체 흐름도로서, 도시된 바와 같이 샘플링부(100)는 불확실도 변수들의 변위를 고려하여, 각 변수들에 임의의 값을 할당하여 다수개의 세트 조합을 생성한다(S10). 이때, 샘플링부(100)는 샘플링(Sampling)을 통해 각 변수들 고유의 분포형태와 변위를 고려하여 하나씩의 값들을 할당하고, 각 변수들에 하나씩의 값들이 할당된 것을 하나의 세트로 총 124개 세트를 생성한다. FIG. 7 is an overall flowchart of a method for analyzing a loss of coolant accident according to the present invention. As shown in FIG. 7, the sampling unit 100 allocates an arbitrary value to each variable in consideration of displacement of uncertainty variables, (S10). At this time, the sampling unit 100 allocates one value in consideration of the distribution type and displacement inherent to each variable through sampling, and assigns one value to each variable to a total of 124 Generate a set of dogs.

또한, 입력 생성부(200)는 샘플링부(100)를 통해 생성된 각 불확실도 변수들의 값을 발전소를 모사하는 코드입력에 반영한다(S20). 즉, 입력 생성부(200)는 샘플링부(100)를 통해 생성된 다수개, 바람직하게 124개의 세트를 입력에 반영하여, 총 124개의 독립된 입력을 생성하며, 추가되는 입력을 테이블화하여 테이블 데이터로 생성하고, 이 테이블의 각 데이터를 위치지정 변수로 매칭시킨다. The input generation unit 200 reflects the values of the uncertainty variables generated through the sampling unit 100 in a code input simulating the power plant (S20). That is, the input generating unit 200 generates a total of 124 independent inputs by reflecting a plurality of sets, preferably 124 sets, generated through the sampling unit 100 to the input, And each data in this table is matched with a position specifying variable.

또한, 계산부(300)는 입력 생성부(200)를 통해 생성된 입력, 바람직하게 최대 124개 입력을 이용하여 실제 계산을 수행한다(S30). Also, the calculation unit 300 performs an actual calculation using an input generated through the input generator 200, preferably up to 124 inputs (S30).

이때, 계산부(300)는 CPU의 개수에 맞게 계산을 수행하고, 계산결과를 자동으로 정리하며, 계산이 실패하는 경우, 계산의 Time step 카드를 조정하여 재계산을 수행한다. 즉, CPU 개수에 맞게 계산을 수행하고, 하나의 계산이 종료되면, 연이어 다음 계산을 수행한다. 총 124개의 계산이 필요하다고 하드웨어의 CPU 개수가 24개라 가정할 때, 처음 24개 케이스의 계산을 수행하고, 하나의 계산이 끝날 때마다 계산을 수행하지 않은 케이스 중 하나를 선택해 계산을 수행하면 된다. 또한, 계산이 실패할 경우, 계산부(300)는 계산이 실패한 시간 전후로 5초간의 시간구간을 설정하고, 이 시점에서의 Time step을 이전 계산보다 아래 단계의 시간간격을 이용해 재계산을 수행한다. At this time, the calculator 300 performs calculations according to the number of CPUs, automatically arranges the calculation results, and if the calculations fail, the time step card of the calculations is adjusted to perform recalculation. That is, the calculation is performed in accordance with the number of CPUs, and when one calculation is ended, the next calculation is performed successively. Assuming a total of 124 calculations are required, assuming that there are 24 CPUs in the hardware, the first 24 cases are computed, and one computation is performed each time one computation is not performed . If the calculation fails, the calculation unit 300 sets a time interval of 5 seconds before and after the failure of the calculation, and performs the time step at this time using the time interval of the lower step than the previous calculation .

또한, 데이터 추출부(400)는 계산부(300)를 통해 계산된 결과 파일들에서 필요한 데이터들을 추출한다(S40). 이때, 데이터 추출부(400)는 계산부(300)를 통해 계산된 결과 파일에서 원하는 변수의 값들만을 일반 텍스트(Text) 파일로 추출한다. 이때, RELAP 코드가 인식 가능한 입력을 작성하고 코드를 실행시켜, 결과 파일을 자동 생성하며, 결과 파일들을 변수의 종류에 따라 자동으로 정리한다.In addition, the data extraction unit 400 extracts necessary data from the calculated result files through the calculation unit 300 (S40). At this time, the data extracting unit 400 extracts only the values of desired variables from the result file calculated through the calculating unit 300 as a plain text file. At this time, the RELAP code creates a recognizable input, executes the code, automatically generates the result file, and automatically arranges the result files according to the type of the variable.

그리고, 평가 결과 도출부(500)는 데이터 추출부(400)를 통해 추출된 데이터들을 바탕으로 최종 평가 결과를 도출한다(S50). KREM에서 최종적으로 제시되는 정보는 최대피복재온도, 피복재산화율 및 수소발생량이다. 따라서, 평가 결과 도출부(500)는 최대 124개 결과 파일들을 분석하여, 상기 최대피복재온도, 피복재산화율 및 수소발생량 정보를 최대 124개 도출하며, 도출된 값들의 크기 순서대로 결과 출력 파일을 생성한다.
Then, the evaluation result derivation unit 500 derives the final evaluation result based on the data extracted through the data extraction unit 400 (S50). The final information presented in the KREM is the maximum cladding temperature, coating material oxidation rate, and hydrogen generation. Therefore, the evaluation result deriving unit 500 analyzes a maximum of 124 result files, derives a maximum of 124 pieces of maximum coating material temperature, coating material oxidation rate and hydrogen generation amount information, and generates a result output file in the order of magnitude of the derived values .

이상으로 본 발명의 기술적 사상을 예시하기 위한 바람직한 실시예와 관련하여 설명하고 도시하였지만, 본 발명은 이와 같이 도시되고 설명된 그대로의 구성 및 작용에만 국한되는 것이 아니며, 기술적 사상의 범주를 일탈함이 없이 본 발명에 대해 다수의 변경 및 수정이 가능함을 당업자들은 잘 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 그러한 모든 적절한 변경 및 수정과 균등물들도 본 발명의 범위에 속하는 것으로 간주되어야 할 것이다. While the present invention has been particularly shown and described with reference to preferred embodiments thereof, it will be understood by those skilled in the art that various changes in form and details may be made therein without departing from the spirit and scope of the invention as defined by the appended claims. It will be appreciated by those skilled in the art that numerous changes and modifications may be made without departing from the invention. Accordingly, all such appropriate modifications and changes, and equivalents thereof, should be regarded as within the scope of the present invention.

100: 샘플링부 200: 입력 생성부
300: 계산부 400: 데이터 추출부
500: 평가 결과 도출부100: sampling unit 200: input generating unit
300: calculation unit 400: data extraction unit
500: Evaluation result derivation unit

Claims (16)

불확실도 변수들의 변위를 고려하여, 각 변수들에 임의의 값을 할당하여 다수개의 세트 조합을 생성하는 샘플링부;
상기 샘플링부를 통해 생성된 다수개의 세트 조합을 발전소를 모사하는 코드입력에 반영하되, 기본 입력정보에 상기 다수개의 세트 조합을 Dial 카드 또는 중복 카드로서 입력하는 입력 생성부;
상기 입력 생성부를 통해 생성된 입력을 이용하여 실제 계산을 수행하는 계산부;
상기 계산부를 통해 계산된 결과 파일에서 RELAP 코드에 해당하는 변수의 값을 텍스트(text) 파일로 자동 추출하는 데이터 추출부; 및
상기 데이터 추출부를 통해 추출된 데이터들을 바탕으로 최종 평가 결과를 도출하는 평가 결과 도출부; 를 포함하는 냉각재상실사고 분석 시스템.
A sampling unit for generating a plurality of sets of combinations by assigning arbitrary values to the respective variables in consideration of the displacement of the uncertainty variables;
An input generator for inputting a plurality of set combinations generated through the sampling unit to a code input for simulating a power plant, the plurality of sets being input to basic input information as a dial card or a redundant card;
A calculation unit for performing an actual calculation using the input generated through the input generation unit;
A data extracting unit for automatically extracting a value of a variable corresponding to the RELAP code from a result file calculated through the calculating unit into a text file; And
An evaluation result deriving unit for deriving a final evaluation result based on the data extracted through the data extracting unit; And a coolant loss analysis system.
제 1 항에 있어서,
상기 샘플링부는,
각 변수들 고유의 분포형태와 변위를 고려하여 하나씩의 값들을 할당하고, 각 변수들에 하나씩의 값들이 할당된 것을 하나의 세트를 생성하는 것을 특징으로 하는 냉각재상실사고 분석 시스템.
The method according to claim 1,
Wherein the sampling unit comprises:
Wherein one set of values is assigned to each of the variables in consideration of the distribution form and displacement inherent to each of the variables, and one set of values is assigned to each of the variables.
제 1 항에 있어서,
상기 입력 생성부는,
상기 샘플링부를 통해 생성된 다수개의 세트를 입력에 반영하여, 다수개의 독립된 입력을 생성하는 것을 특징으로 하는 냉각재상실사고 분석 시스템.
The method according to claim 1,
Wherein the input generating unit comprises:
Wherein the plurality of sets generated through the sampling unit are reflected in the input to generate a plurality of independent inputs.
제 1 항에 있어서,
상기 입력 생성부는,
추가되는 입력을 테이블화하여 테이블 데이터로 생성하고, 생성된 테이블의 각 데이터를 위치지정 변수로 매칭시키는 것을 특징으로 하는 냉각재상실사고 분석 시스템.
The method according to claim 1,
Wherein the input generating unit comprises:
Wherein the table is created by tabulating the input data to be added, and each data of the generated table is matched with the position designation variable.
제 1 항에 있어서,
상기 계산부는,
CPU의 개수에 맞게 계산을 수행하고, 계산결과를 자동으로 정리하며, 계산이 실패하는 경우, 계산의 Time step 카드를 조정하여 재계산을 수행하는 것을 특징으로 하는 냉각재상실사고 분석 시스템.
The method according to claim 1,
The calculation unit may calculate,
Wherein the calculation is performed according to the number of CPUs, the calculation result is automatically arranged, and when the calculation fails, the time step card of the calculation is adjusted to perform the recalculation.
삭제delete 삭제delete 제 1 항에 있어서,
상기 평가 결과 도출부는,
상기 데이터 추출부를 통해 추출된 결과 파일들을 분석하여, 최대피복재온도, 피복재산화율 및 수소발생량 정보를 다수개 도출하며, 도출된 값들의 크기 순서대로 결과 출력 파일을 생성하는 것을 특징으로 하는 냉각재상실사고 분석 시스템.
The method according to claim 1,
The evaluation result deriving unit,
And a resultant output file is generated in the order of magnitude of the derived values by analyzing the result files extracted through the data extracting unit to derive a plurality of maximum coating material temperature, coating material oxidation rate and hydrogen generation amount information, system.
(a) 샘플링부가 불확실도 변수들의 변위를 고려하여, 각 변수들에 임의의 값을 할당하여 다수개의 세트 조합을 생성하는 단계;
(b) 입력 생성부가 상기 (a) 단계를 통해 생성된 다수개의 세트 조합을 발전소를 모사하는 코드입력에 반영하되, 기본 입력정보에 상기 다수개의 세트 조합을 Dial 카드 또는 중복 카드로서 추가 입력하는 단계;
(c) 계산부가 상기 (b) 단계를 통해 생성된 입력을 이용하여 실제 계산을 수행하는 단계;
(d) 데이터 추출부가 상기 (c) 단계를 통해 계산된 결과 파일에서 RELAP 코드에 해당하는 변수의 값을 (text) 파일로 자동 추출하는 단계; 및
(e) 평가 결과 도출부가 상기 (d) 단계를 통해 추출된 데이터들을 바탕으로 최종 평가 결과를 도출하는 단계; 를 포함하는 냉각재상실사고 분석 방법.
(a) generating a plurality of sets of combinations by assigning arbitrary values to respective variables in consideration of displacement of sampling uncertainty parameters;
(b) the input generating unit reflects the plurality of set combinations generated through the step (a) in a code input simulating the power plant, further adding the plurality of set combinations to the basic input information as a dial card or a duplicate card ;
(c) performing an actual calculation using the input generated through the step (b);
(d) automatically extracting the value of the variable corresponding to the RELAP code from the result file calculated through the step (c) as a text file; And
(e) deriving a final evaluation result based on the data extracted by the evaluation result deriving unit in step (d); Wherein the method comprises the steps of:
제 9 항에 있어서,
상기 (a) 단계에서,
상기 샘플링부가 각 변수들 고유의 분포형태와 변위를 고려하여 하나씩의 값들을 할당하고, 각 변수들에 하나씩의 값들이 할당된 것을 하나의 세트를 생성하는 것을 특징으로 하는 냉각재상실사고 분석 방법.
10. The method of claim 9,
In the step (a)
Wherein the sampling unit allocates one value in consideration of a distribution type and displacement inherent to each variable and generates one set in which one value is assigned to each variable.
제 9 항에 있어서,
상기 (b) 단계에서,
상기 입력 생성부가 상기 (a) 단계를 통해 생성된 다수개의 세트를 입력에 반영하여, 다수개의 독립된 입력을 생성하는 것을 특징으로 하는 냉각재상실사고 분석 방법.
10. The method of claim 9,
In the step (b)
Wherein the input generating unit reflects a plurality of sets generated through the step (a) to generate a plurality of independent inputs.
제 9 항에 있어서,
상기 (b) 단계에서,
상기 입력 생성부가 추가되는 입력을 테이블화하여 테이블 데이터로 생성하고, 생성된 테이블의 각 데이터를 위치지정 변수로 매칭시키는 것을 특징으로 하는 냉각재상실사고 분석 방법.
10. The method of claim 9,
In the step (b)
Wherein the input generating unit generates table data by adding the input data to the table data, and matches each data of the generated table with the position specifying variables.
제 9 항에 있어서,
상기 (c) 단계에서,
상기 계산부가 CPU의 개수에 맞게 계산을 수행하고, 계산결과를 자동으로 정리하며, 계산이 실패하는 경우, 계산의 Time step 카드를 조정하여 재계산을 수행하는 것을 특징으로 하는 냉각재상실사고 분석 방법.
10. The method of claim 9,
In the step (c)
Wherein said calculation unit performs calculations according to the number of CPUs, automatically arranges the calculation results, and when the calculation fails, adjusts the time step card of the calculation to perform the recalculation.
삭제delete 삭제delete 제 9 항에 있어서,
상기 (e) 단계에서,
상기 평가 결과 도출부가 상기 (d) 단계를 통해 추출된 결과 파일들을 분석하여, 최대피복재온도, 피복재산화율 및 수소발생량 정보를 다수개 도출하며, 도출된 값들의 크기 순서대로 결과 출력 파일을 생성하는 것을 특징으로 하는 냉각재상실사고 분석 방법. 10. The method of claim 9,
In the step (e)
The evaluation result analyzing unit analyzes the result files extracted in the step (d) to derive a plurality of maximum coating material temperature, coating material oxidation rate, and hydrogen generation amount information, and generates a result output file in the order of magnitude of the derived values A method for analyzing a loss of coolant accident.
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