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/ NetNews Usenet Archive 1992 #18 / NN_1992_18.iso / spool / comp / ai / neuraln / 3191 < prev    next >
Encoding:
Internet Message Format  |  1992-08-14  |  4.4 KB
  1. Path: sparky!uunet!dtix!darwin.sura.net!convex!news.utdallas.edu!corpgate!bnrgate!nrcnet0!cu23.crl.aecl.ca!wl.aecl.ca!harrisp
  2. From: harrisp@wl.aecl.ca
  3. Newsgroups: comp.ai.neural-nets
  4. Subject: Advice re suitabilty of ANN's for this application
  5. Message-ID: <14AUG92.09433373@wl.aecl.ca>
  6. Date: 14 Aug 92 15:43:33 GMT
  7. Sender: news@cu23.crl.aecl.ca (USENET News System)
  8. Organization: AECL RESEARCH
  9. Lines: 81
  10. Nntp-Posting-Host: wc4.wl.aecl.ca
  11.  
  12.  
  13.  
  14. We are trying to determine if the following problem is one which is suitable
  15. for addressing with a neural network. If so, what sort of network would be
  16. "best" to use? Any advice re: software to use, implementation and testing
  17. of the system, relevant literature etc would be greatly appreciated.
  18.  
  19. The problem may be stated as follows:
  20.  
  21. In a nuclear power reactor, a wide variety of chemical processes may occur in
  22. the water used both in the boiler and the steam side of the heat transport 
  23. system. Important chemical parameters to be monitorred include the pH, 
  24. conductivity, dissolved hydrazine, dissolved oxygen, and particulate 
  25. concentrations. Often, transient conditions occur, during changes in reactor
  26. power, which lead to sudden changes in the water chemistry.
  27. These chemical processes can lead corrosion and the formation 
  28. of "crud", leading to boiler fouling. This in turn leads to lost revenue
  29. due to derating, shutdown, cleaning and replacement of components.
  30.  
  31. Monitorring of the chemistry has been in progress for a number of years,
  32. primarily through the acquisition and analysis of grab samples, although more
  33. online monitoring is being included as time progresses. The reactor
  34. operators are required to monitor the chemistry in the heat transport
  35. systems, to attempt to identify when an undesirable event is likely to
  36. occur, and to take preventive measures to minimize damage and lost revenue.
  37. The process of trying to assimilate the large amounts of data, and to 
  38. qualitatively determine whether this will lead to an undesirable event, is
  39. of course quite difficult.
  40.  
  41. We have as data (for a potential training set) the chemistry related data
  42. from before, after and during a number of "events". Also included in the 
  43. data sets is the efforts taken by the operators to deal with the event,
  44. and info on what caused the event to happen. Two approaches have
  45. been proposed to make use of this data. One is to develop a mechanistic
  46. model based on the chemical reaction kinetics of the species and surfaces
  47. present in the system. This model could then be used to determine the 
  48. conditions under which fouling is likely to occur. The second approach would
  49. be to use a non-mechanistic approach, such as an Artificial Neural Network,
  50. which would be trained, using the data described previously, in such a way
  51. that the data for the "current" measurements, and perhaps some information 
  52. from "past" measurements, could be used as input to the network, and the
  53. network would provide as output:
  54.  
  55.     a) Problem  / No Problem    (minimal information needed)
  56.  
  57.          This would be what we would consider successful, but not
  58.          very satisfactory solution to the problem
  59.  
  60.     b) Problem Identification   (ie there is a problem due to the combined
  61.                      effects of high dissolved oxygen and
  62.                              low pH {this type of information to
  63.                          have been obtained from the training 
  64.                      sets}     )
  65.  
  66.     This would be both successful and satisfactory if achieved.
  67.         
  68.     c) Problem Identification and/or Solution Proposal
  69.  
  70.         (ie. the network identifies the problem and proposes
  71.              a method, based on past experience, for resolution
  72.              of the problem)
  73.  
  74.     This would be the ideal solution to the problem.
  75.  
  76. The main desire in this program is provide an automated method for dealing
  77. with the data to minimize the need of the reactor operators to concern
  78. themselves with the chemistry of the heat transport loop, and focus even
  79. more of there attention of reactor operating conditions and safety (which is
  80. already there primary responsibility, they would prefer not to have to worry
  81. to much about the chemistry end of the heat transport)
  82.  
  83. An expert system approach has been attempted by others for solving this
  84. problem, but it apparently didn't meet with much success. Hard to get much
  85. info about it, as it was done under a proprietary research contract to an
  86. electrical utility.
  87.  
  88. ANY ADVICE/SUGGESTIONS/INFORMATION re the feasibility of this project
  89. would be greatly appreciated.
  90.  
  91.                 Thanks in advance
  92.                     Phil Harris
  93.