Clasificación de escenarios termo-hidraulicos mediante uso de técnicas no paramétricas

Abstract

La utilización de herramientas de cálculo realistas con estimación de las incertidumbres asociadas para la simulación y posterior análisis de escenarios accidentales, en ingles conocido como BE+U (Best Estimate + Uncertainties), es de gran interés para la diagnosis y prognosis del efecto de las incertidumbres en la estimación de la PCT (peaking clad temperature). En determinados casos resulta conveniente, dada la complejidad de la simulación y el tiempo de computación exigido, sustituir los modelos realistas por los denominados modelos subrogados o metamodelos. Dicha sustitución requiere caracterizar correctamente las condiciones de utilización de cada meta-modelo, lo que requiere una labor de clasificación previa de modelos apropiados a los diferentes patrones de comportamiento de la planta ante un mismo escenario accidental bajo diferentes condiciones de contorno, tales como podría ser el tamaño de la rotura en caso de un LOCA grande. El objetivo del trabajo que se presenta en la ponencia es aplicar una Red Neuronal Probabilística (PNN) que permita clasificar la trayectoria de la temperatura de Vaina desde el inicio del accidente hasta la estabilización de la planta a partir de unos determinados “inputs” y a partir de dichas agrupaciones establecer modelos que permitan predecir la PCT.