Programação genética aplicada à identificação de acidentes de uma usina nuclear PWR

Pinheiro, Victor Henrique Cabral

Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11422/13165

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Schirru, Roberto	-
dc.contributor.author	Pinheiro, Victor Henrique Cabral	-
dc.date.accessioned	2020-10-04T01:43:22Z	-
dc.date.available	2023-12-21T03:02:20Z	-
dc.date.issued	2018-02	-
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11422/13165	-
dc.description.abstract	This work presentes the results of the study that evaluated the efficiency of the evolutionary computation algorithm genetic programming as a technique for the optimization and feature generation at a pattern recognition system for the diagnostic of accidents in a pressurized water reactor nuclear power plant. The foundations of a typical pattern recognition system, the state of the art of genetic programming and of similar accident/transient diagnosis systems at nuclear power plants are also presented. Considering the set of the time evolution of seventeen operational variables for the three accident scenarios approached, plus normal condition, the task of genetic programming was to evolve non-linear regressors with combination of those variables that would provide the most discriminatory information for each of the events. After exhaustive tests with plenty of variable associations, genetic programming was proven to be a methodology capable of attaining success rates of, or very close to, 100%, with quite simple parametrization of the algorithm and at very reasonable time, putting itself in levels of performance similar or even superior as other similar systems available in the scientific literature, while also having the additional advantage of requiring very little pretreatment (sometimes none at all) of the data	pt_BR
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal do Rio de Janeiro	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	Sistemas de diagnóstico	pt_BR
dc.subject	Programação genética	pt_BR
dc.subject	Reconhecimento de padrões	pt_BR
dc.title	Programação genética aplicada à identificação de acidentes de uma usina nuclear PWR	pt_BR
dc.type	Dissertação	pt_BR
dc.contributor.advisorLattes	http://lattes.cnpq.br/5766592315448911	pt_BR
dc.contributor.authorLattes	http://lattes.cnpq.br/7041682236900765	pt_BR
dc.contributor.referee1	Silva, Fernando Carvalho da	-
dc.contributor.referee2	Pereira, Cláudio Márcio do Nascimento Abreu	-
dc.description.resumo	Neste trabalho são apresentados os resultados do estudo que avaliou a performance do algoritmo de computação evolucionária programação genética como ferramenta de otimização e geração de atributos em um sistema de reconhecimento de padrões para identificação e diagnóstico de acidentes de uma usina nuclear com reator de água pressurizada. São apresentados ainda as bases de um sistema de reconhecimento de padrões, o estado da arte da programação genética e de sistemas similares de diagnóstico de acidentes e transientes de usinas nucleares. Dentro do conjunto da evolução temporal de 17 variáveis operacionais dos três acidentes/transientes considerado, além da condição normal, a função da programação genética foi evoluir regressores não lineares de combinações dessas variáveis que fornecessem o máximo de informação discriminatória para cada um dos eventos. Após testes exaustivos com diversas associações de variáveis, a programação genética se mostrou uma metodologia capaz de fornecer taxas de acerto de, ou muito próximas de, 100%, com parametrizações do algoritmo relativamente simples e em tempo de treinamento bastante razoável, mostrando ser capaz de fornecer resultados compatíveis e até superiores a outros sistemas disponíveis na literatura, com a vantagem adicional de requerer pouco (e muitas vezes nenhum) pré-tratamento nos dados.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.department	Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenharia	pt_BR
dc.publisher.program	Programa de Pós-Graduação em Engenharia Nuclear	pt_BR
dc.publisher.initials	UFRJ	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::CIENCIAS BIOLOGICAS	pt_BR
dc.embargo.terms	aberto	pt_BR
Appears in Collections:	Engenharia Nuclear

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