Minería de datos en el estudio de celdas de combustible nuclear
2015
En este trabajo se presenta un estudio de aplicación de Minería de Datos en el análisis de celdas de combustible y su desempeño dentro de un reactor nuclear de agua en ebullición. Se utilizó un árbol de decisión que realiza preguntas del tipo If condición THEN conclusión para clasificar si las celdas de combustible tendrán buen desempeño. El desempeño es medido por el cumplimiento o no del margen de apagado en frío, la tasa de generación lineal de calor y la generación promedio de calor en un plano del reactor. Se asume que las celdas de combustible son simuladas en el reactor bajo una recarga de combustible y patrones de barras de control prediseñados. Se utilizaron 18125 celdas de combustible que fueron simuladas de acuerdo a un cálculo en estado estacionario. El árbol de decisión trabaja sobre una variable objetivo que es una de las tres mencionadas antes. Para analizar ese objetivo, el árbol de decisión trabaja con un conjunto de variables atributo. En este caso, los atributos son características de la celda como número de barras de gadolinia, número de barras con cierto enriquecimiento de uranio mezclado con una cierta concentración de gadolinia, etc. El modelo encontrado fue capaz de predecir el cumplimiento o no del margen de apagado con una precisión de alrededor del 95%. En cambio, las otras dos variables presentaron porcentajes menores debido a pocos casos de aprendizaje del modelo en los que no se cumplían o se cumplían dichas variables. Aún con este inconveniente, el modelo es bastante confiable y puede ser utilizado de forma acoplada en sistemas de optimización de celdas de combustible.
Artículo presentado en el XXVI Congreso Anual de la Sociedad Nuclear Mexicana. XIV Congreso Nacional de la Sociedad Mexicana de Seguridad Radiológica. Puerto Vallarta, Jalisco, México, del 5 al 8 de Julio de 2015.
Secretaría de Energía (SENER)
Erika Streu Steenbock
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50006000-04
