Análisis de accidentes LBLOCA en centrales nucleares mediante técnicas de regresión y clasificación
[ES] En el presente trabajo se presenta la aplicación de técnicas de análisis estadístico, paramétricas y no paramétricas, a la modelización de variables de seguridad en el marco de un accidente con pérdida de refrigerante en un reactor nuclear de agua a presión. Dichas técnicas han sido aplicadas a...
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| Tipo de documento: | dissertação |
| Data de publicação: | 2019 |
| País: | España |
| Recursos: | Universitat Politècnica de València (UPV) |
| Repositório: | RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia |
| Idioma: | espanhol |
| OAI Identifier: | oai:riunet.upv.es:10251/129495 |
| Acesso em linha: | https://riunet.upv.es/handle/10251/129495 |
| Access Level: | Acceso aberto |
| Palavra-chave: | Accidentes base de diseño Códigos termohidráulicos Regresión Clasificación ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA INGENIERIA NUCLEAR Máster Universitario en Ingeniería de Análisis de Datos, Mejora de Procesos y Toma de Decisiones-Màster Universitari en Enginyeria d&apos Anàlisi de Dades, Millora de Processos i Presa de decisions |
| Resumo: | [ES] En el presente trabajo se presenta la aplicación de técnicas de análisis estadístico, paramétricas y no paramétricas, a la modelización de variables de seguridad en el marco de un accidente con pérdida de refrigerante en un reactor nuclear de agua a presión. Dichas técnicas han sido aplicadas a la predicción de la máxima temperatura de vaina (MPCT) y a la identificación de la rama donde se ha producido el accidente en función tanto de la MPCT como de la evolución temporal de la temperatura de vaina. La base de datos utilizada se ha obtenido a partir de la simulación del escenario accidental utilizando un código computacional termohidráulico. La predicción de la MPCT, en función de las condiciones de la planta en el momento de producirse el accidente, se ha realizado mediante la aplicación de diferentes técnicas de regresión avanzadas; por ejemplo, regresión con penalización, el modelo de regresión lineal generalizado y random forest. Respecto a la identificación de la rama donde se ha producido la rotura, se ha llevado a cabo utilizando máquinas de soporte vectorial y árboles de clasificación. Los resultados obtenidos muestran la posibilidad de sustituir el código termohidráulico, de elevado coste computacional, por un modelo de regresión. |
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