Jurnal Online

lihat situs sponsor
 
Rabu, 22 November 2017  
 
halaman sebelumnya »  

Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Telaah
http://situs.jurnal.lipi.go.id/telaah/   -   http://telaah.lipi.fisika.net

MONITORING TERAS REAKTOR RSG-GAS DENGAN FEEDFORWARD NEURAL NETWORK

Surian Pinem

P2TRR, Batan, Kompleks Puspiptek Serpong, Tangerang 15310, Indonesia

Abstrak
Monitoring operasi reaktor sangat penting untuk keselamatan operasi dan perawatan reaktor. Dalam makalah ini digunakan feedforward neural network untuk mendeteksi teras reaktor. Prinsip dasar dari metodologi ini adalah mendeteksi anomal dengan menentukan deviasi antara sinyal pengukuran dari reaktor dan hasil prediksi pemodelan neural network. Eksperimen dilakukan pada keadaan shutdown dan steady state dengan menyambil 8 sinyal yang penting untuk operasi reaktor. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa semua deviasi antara hasil pengukuran dan harga prediksi selalu dalam batas ambang. Hasil ini menunjukkan bahwa reaktor beroperasi normal pada keadaan transien dan steady state. Kata kunci: monitoring reaktor, neural network, reaktor RSG-GAS, deteksi anomali

Publikasi : Telaah 24 (2004) 0203 » halaman Daftar Isi
» kirim ke teman
» versi cetak
» permintaan versi cetak
Naskah lengkap : lisensi terbuka dalam format PDF (570.321 bita)
Kontak : Surian Pinem
Keterangan lain : 7 hal., bahasa Indonesia » diakses 12.539 kali

  Dikelola oleh PDII LIPI Hak Cipta © 2000-2017 LIPI