Classificação de acidentes de uma usina nuclear do tipo PWR usando redes neurais

Moreira, Lucas da Silva

Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11422/17803

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Nicolau, Andressa dos Santos	-
dc.contributor.author	Moreira, Lucas da Silva	-
dc.date.accessioned	2022-07-21T01:56:27Z	-
dc.date.available	2023-12-21T03:00:17Z	-
dc.date.issued	2019-01	-
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11422/17803	-
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal do Rio de Janeiro	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	Redes Neurais	pt_BR
dc.subject	Aprendizado de Máquina	pt_BR
dc.subject	Acidentes em Centrais Nucleares	pt_BR
dc.subject	Classificação de Acidentes	pt_BR
dc.title	Classificação de acidentes de uma usina nuclear do tipo PWR usando redes neurais	pt_BR
dc.title.alternative	Classification of accidents of a nuclear plant of the PWR type using neural networks	pt_BR
dc.type	Trabalho de conclusão de graduação	pt_BR
dc.contributor.advisorLattes	http://lattes.cnpq.br/3725226167859388	pt_BR
dc.contributor.authorLattes	http://lattes.cnpq.br/3356103304338774	pt_BR
dc.contributor.referee1	Melo, Paulo Fernando Ferreira Frutuoso e	-
dc.contributor.referee2	Schirru, Roberto	-
dc.description.resumo	Uma usina nuclear monitora simultaneamente grande quantidade de parâmetros a fim de permitir que os operadores tenham uma vasta gama de informações sobre a condição da usina, porém, o ser humano é limitado cognitivamente e, muitas vezes, pode fazer análises erradas dos parâmetros apresentados, e em condições de estresse essa capacidade cognitiva se reduz de forma ainda mais acentuada. Sendo assim, este trabalho tem como objetivo criar um método de classificação baseado aprendizado de máquina (redes neurais) para classificar a condição de operação normal da usina bem como condições de acidentes, como o acidente por perda de refrigerante (LOCA), a ruptura de tubos do gerador de vapor (SGTR) e o blackout da estação, através de um conjunto mínimo de variáveis de estado julgadas necessárias para a classificação do evento em curso. Através da linguagem de programação Python e da biblioteca TensorFlow foram programadas as Redes neurais, os programas de teste de topologias e teste de combinações de variáveis de estado, para encontrar as topologias e combinações de variáveis de estado que otimizassem a precisão das classificações das redes. Os resultados mostram a eficiência do método proposto, o qual foi capaz de apresentar resultados satisfatórios para o problema de identificação de uma usina do tipo PWR, com apenas 4 variáveis de estado.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.department	Escola Politécnica	pt_BR
dc.publisher.initials	UFRJ	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA NUCLEAR	pt_BR
dc.embargo.terms	aberto	pt_BR
Appears in Collections:	Engenharia Nuclear

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