GPU-based high performance Monte Carlo simulation in neutron transport

Graphics Processing Units (GPU) are high performance co-processors intended, originally, to improve the use and quality of computer graphics applications. Since researchers and practitioners realized the potential of using GPU for general purpose, their application has been extended to other elds out of computer graphics scope. The main objective of this work is to evaluate the impact of using GPU in neutron transport simulation by Monte Carlo method. To accomplish that, GPU- and CPU-based (single and multicore) approaches were developed and applied to a simple, but time-consuming problem. Comparisons demonstrated that the GPU-based approach is about 15 times faster than a parallel 8-core CPU-based approach also developed in this work

Using virtual reality in the training of security staff and evaluation of physical protection barriers in nuclear facilities

The physical security of facilities containing radioactive objects, an already important matter, now has a new aggravating factor: the existence of groups intending to obtain radioactive materials for the purpose of intentionally induce radioactive contamination incidents, as for example the explosion of dirty bombs in populated regions, damaging both people and environment. In this context, the physical security of such facilities must be reinforced so to reduce the possibilities of such incidents. This paper presents a adapted game engine used as a virtual reality system, enabling the modeling and simulation of scenarios of nuclear facilities containing radioactive objects. In these scenarios, the physical protection barriers, as fences and walls, are simulated along with vigilance screens. Using a computer network, several users can participate simultaneously in the simulation, being represented by avatars. Users can play the roles of both invaders and security staff. The invaders have as objective to surpass the facility’s physical protection barriers to steal radioactive objects and flee. The security staff have as objective to prevent and stop the theft of radioactive objects from the facility. The system can be used to analysis simulated scenarios and train vigilance/security staff. A test scenario was already developed and used, and the preliminary tests had satisfactory results, as they enabled the evaluation of the physical protection barriers of the virtual facility, and the training of those who participated in the simulations in the functions of a security staff

A PSO approach for preventive maintenance scheduling optimization

This work presents a Particle Swarm Optimization (PSO) approach for preventive maintenance policy optimization, focused in reliability and cost. The probabilistic model for reliability and cost evaluation is developed in such a way that flexible intervals between maintenance are allowed. As PSO is skilled for realcoded continuous spaces, a non-conventional codification has been developed in order to allow PSO to solve scheduling problems (which is discrete) with variable number of maintenance interventions. In order to evaluate the proposed methodology, the High Pressure Injection System (HPIS) of a typical 4-loop PWR has been considered. Results demonstrate ability in finding optimal solutions, for which expert knowledge had to be automatically discovered by PSO

Applying a neuro-fuzzy approach for transient identification in a nuclear power plant

Transient identification in Nuclear Power Plant (NPP) is often a very hard task and may involve a great amount of human cognition. The early identification of unexpected departures from steady state behavior is an essential step for the operation, control and accident management in NPPs. The bases for the transient identification relay on the evidence that different system faults and anomalies lead to different pattern evolution in the involved process variables. During an abnormal event, the operator must monitor a great amount of information from the instruments that represents a specific type of event. Several systems based on specialist systems, neuralnetworks, and fuzzy logic have been developed for transient identification. In the work, we investigate the possibility of using a Neuro-Fuzzy modeling tool for efficient transient identification, aiming to helping the operator crew to take decisions relative to the procedure to be followed in situations of accidents/transients at NPPs. The proposed system uses artificial neural networks (ANN) as first level transient diagnostic. After the ANN has done the preliminary transient type identification, a fuzzy-logic system analyzes the results emitting reliability degree of it. A preliminary evaluation of the developed system was made at the Human-System Interface Laboratory (LABIHS). The obtained results show that the system can help the operators to take decisions during transients/accidents in the plant

Metodologia para avaliação de interfaces de salas de controle avançadas de plantas industriais utilizando análise da confiabilidade humana

Uma sala de controle avançada de uma planta industrial é um sistema complexo, que controla um determinado processo usado, por exemplo, para produzir energia elétrica ou produção de petróleo. Os operadores interagem com a sala de controle através de interfaces e várias estações de monitoração. Estas interfaces apresentam implicações significativas para a segurança da planta industrial, pois influenciam na atividade dos operadores, afetam o modo como eles recebem informações relacionadas com o status dos principais sistemas e determinam os requisitos necessários para que os operadores entendam e supervisionem os principais parâmetros. Este trabalho apresenta uma metodologia para avaliação de interfaces gráficas de salas de controle avançadas de plantas industriais, utilizando um método de análise de confiabilidade humana de primeira geração, THERP, e o julgamento de especialistas

A ergonomia na concepção das novas telas do simulador do Laboratório Interfaces Homem Sistema. LABIHS, do Instituto de Engenharia Nuclear

A ergonomia de concepção pode ser definida como a elaboração de novos produtos, processos ou sistemas informatizados, enfatizando a aplicação dos conceitos ergonômicos, seguindo os padrões ergonômicos contidos nas normas, objetivando o desenvolvimento de sistemas seguros, funcionais, adaptáveis as necessidades dos usuários, propiciando o aumento da confiabilidade operacional e da segurança na realização das tarefas. O objetivo desse trabalho é propor e aplicar uma estrutura metodológica para avaliação e desenvolvimento de interfaces gráficas de salas de controle de reatores nucleares com enfoque centrado nos operadores, na atividade dos operadores e na tecnologia de ferramentas computacionais disponíveis para confecção dessas interfaces

Metodologia para análise da confiabilidade humana durante o processo de retirada de emergência dos trabalhadores de instalações industriais de alto risco

O conceito de erro humano não deve ter conotação de culpa e punição, devendo ser tratado como uma conseqüência natural, que emerge devido a não continuidade entre a capacidade humana e a demanda do sistema. A maioria dos erros humanos é uma conseqüência da situação de trabalho e não da falta de responsabilidade do trabalhador. A antecipação e o controle de impactos potencialmente adversos de ações humanas ou interações entre o ser humano e o sistema são partes integrais da segurança do processo, onde os fatores que influenciam o desempenho humano devem ser reconhecidos e administrados. A participação dos trabalhadores, projetistas, engenheiros de segurança, especialistas em fatores humanos é de vital importância neste processo. Este projeto tem como objetivo principal desenvolver uma metodologia para a predição da probabilidade de ocorrência de erros humanos durante o processo de retirada de emergência dos trabalhadores de instalações industriais de alto risco

Uma estrutura modular, flexível, de identificação de acidentes utilizando redes neurais artificiais

Este trabalho utiliza o método de identificação de acidentes [1] baseado em Redes Neurais Artificiais (RNA) como bloco básico de identificação no desenvolvimento de uma estrutura modular para identificação de acidentes que permite tanto a inclusão de novos acidentes a serem identificados, quanto o refinamento de alguns deles, sem a necessidade de alterar as RNAs já treinadas. Essa estrutura é formada por módulos de identificação e por um módulo de análise, onde cada um dos módulos de identificação segue a estrutura apresentada pelo núcleo de identificação. Cada módulo de identificação fica responsável pelo reconhecimento do acidente pertencente a uma faixa específica de eventos para os quais foi treinado. O módulo de análise processa a resposta emitida por cada um dos módulos de identificação para, finalmente, determinar a resposta final do sistema. Para demonstrar o funcionamento desta estrutura, foi proposto um problema de identificação de acidentes de uma usina nuclear PWR, composto de 50 eventos, gerados pelo simulador do Laboratório de Interfaces Homem Sistema (LABIHS), distribuídos em cinco módulos de identificação. Os resultados obtidos demonstraram que o método de identificação de acidentes utilizado como base de identificação, quando implementado seguindo uma estrutura modular, permite a inclusão de novos grupos acidentes ou variações de um mesmo acidente, sem que haja a necessidade de se alterar as RNAs já criadas, bastando para isto, que um módulo especifico para este novo grupo seja incluído ao sistema

Computação evolucionária no Instituto de Engenharia Nuclear

Neste trabalho é discutida a importância da computação evolucionária (CE) para a engenharia nuclear em geral, ressaltando, entretanto, o desenvolvimento científico e tecnológico desta área no Instituto de Engenharia Nuclear (IEN/CNEN), nos últimos anos. Aqui, são sucintamente descritas as aplicações realizadas pelo grupo de CE do IEN, especificamente algoritmos genéticos (AG), na solução de problemas da engenharia nuclear, tais como: otimização de projetos de núcleo de reatores nucleares, otimização de políticas de manutenções preventivas em sistemas nucleares e diagnóstico de transientes em plantas nucleares. É também apresentada uma ferramenta computacional para implementação de algoritmos genéticos, desenvolvida no instituto e utilizada nas aplicações supracitadas. Alguns resultados obtidos são destacados e os ganhos conquistados com a utilização da computação evolucionária são discutidos

Genetic and neural approaches to nuclear transient identification

This work presents two approaches for pattern recognition to the same set of reactor signals. The first one describes a possibilistic approach optimized by genetic algorithm. The use of a possibilistic classification provides a natural and consistent classification rules, leading naturally to a good heuristic to handle the “don’t know” response, in case of unrecognized transient, which is fairly desirable in transient classification systems where safety is critical, since wrong or not reliable classifications can be catastrophic. Application of the proposed approach to a nuclear transient identification problem reveals good capability of the genetic algorithm in learning optimized possibilistic classification rules for efficient diagnosis including “don’t know” response. The second one uses two multilayer neural networks (NN). The first NN is responsible for the dynamic identification. This NN uses, as input, a short set (in a moving time window) of recent measurements of each variable avoiding the necessity of using starting events. The second NN is used to validate the instantaneous identification (from the first net) through the validation of each variable. This net is responsible for allowing the system to provide a “don’t know” response. In order to validate both methods, a Nuclear Power Plant (NPP) transient identification problem comprising postulated accidents, simulated for a pressurized water reactor, was proposed in the validation process it has been considered noisy data in order to evaluate the method robustness. Obtained results reveal the ability of the methods in dealing with both dynamic identification of transients and correct “don’t know” response