PDF de programación - APLICACION DE TECNICAS DE COMPUTACION FLEXIBLE A LA ADMINISTRACION DE COMBUSTIBLE EN UN REACTOR NUCLEAR BWR

UNIVERSIDAD DE GRANADA



ETS DE INGENIERÍA E INFORMÁTICA



DEPARTAMENTO DE CIENCIAS DE LA

COMPUTACION

E INTELIGENCIA ARTIFICIAL



Tesis Doctoral



APLICACION DE TECNICAS DE
COMPUTACION FLEXIBLE A LA

ADMINISTRACION DE COMBUSTIBLE EN

UN REACTOR NUCLEAR BWR



JUAN JOSE ORTIZ SERVIN

GRANADA, 2002




La memoria titulada Aplicacion de Tecnicas de Computacion Flexible a la
Administración de Combustible en un Reactor Nuclear BWR que presenta D. Juan José
Ortiz Servín para optar al grado de Doctor en Informática fue realizada en el Departamento
de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Granada bajo la
dirección del Dr. Ignacio Requena Ramos.



Granada, Noviembre de 2002.



El Director El Doctorando
Dr. Ignacio Requena Ramos.

Juan José Ortiz Servin







A Lety, Erandi y Luis Carlos

APLICACION DE TECNICAS DE COMPUTACION FLEXIBLE A LA ADMINISTRACION DE
COMBUSTIBLE EN UN REACTOR NUCLEAR BWR


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Agradecimientos



La vida es como una consecución de viajes y donde usamos distintos medios de
locomoción para alcanzar nuestras metas. Hace 4 años inicié un viaje muy largo, lejos de mi
pais y de mis familiares y que ahora ha llegado a su fin. Son tantas las personas que me
ayudaron a iniciar el viaje, a continuarlo y a finalizarlo, que me resultaría difícil enumerarlos a
todos. Sin embargo hay personas que dejaron su huella y a las que debo el poder estar
escribiendo estas líneas.

Una de las personas que me ayudaron mucho al inicio de este periodo académico fue el
Dr. Miguel Balcázar García que me dio el empuje inicial y las facilidades para estudiar el
doctorado.

También deseo expresar mi agradecimiento al Dr. Ignacio Requena Ramos que siempre
me guió y soporto a lo largo de mis estudios. Durante este tiempo de convivencia aprendimos a
relacionar tópicos muy diferentes entre sí, la Inteligencia Artificial y la Administración de
Combustible Nuclear. Sin duda ambos aprendimos mucho a lo largo del desarrollo de este
trabajo. También gracias por su amistad y ayuda.

Quiero agradecer a los profesores del Departamento de Ciencias de la Computación e
Inteligencia Artificial por su ayuda durante el periodo de cursos del programa doctoral. Al Dr.
Armando Blanco Morón por sus comentarios y amistad; al Dr. Francisco Herrera por sus
comentarios sobre Algoritmos Genéticos. También hay personas en el Instituto Nacional de
Investigaciones Nucleares (ININ) de Mexico, que me ayudaron con sus comentarios y
sugerencias para desarrollar un mejor trabajo, especialmente quiero agradecer a mis
compañeros del Departamento de Sistemas Nucleares José Luis Montes y a Raúl Perusquía.

Este trabajo requirió de una capacidad de cómputo muy grande y el Departamento de
Física Moderna de la Universidad de Granada me permitió usar algunos de sus equipos, por lo
que también debo expresarles mi gratitud, especialmente al Dr. Antonio Lallena Rojo y al Dr.
Enrique Buendía.

“soledad” de estar lejos de nuestros paises.

También quiero agradecerles a David, Gaby y Martina por compartir con nosotros la

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COMBUSTIBLE EN UN REACTOR NUCLEAR BWR


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De nada sirven las buenas intenciones y las ideas si no se tienen los recursos
económicos suficientes para vivir lejos de familiares y amigos. Por eso quiero agradecer al ININ
y al Banco de Mexico por su ayuda para financiar todos los gastos de mi estancia en Granada.
También agradezco al Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial por
su ayuda para asistir a diversos congresos.

Cuando inicié este viaje, hubo una persona que vino conmigo y siempre me ha
acompañado a lo largo de él: Lety. Gracias a ella, a su amistad, amor, entrega, comentarios y
sugerencias; esta aventura está llegando a buen puerto. Llegamos a Granada casi recién
casados, ambos a estudiar, y aunque quizás hemos tenido poco tiempo para nosotros, creo que
no nos arrepentimos de haber venido. ¡Gracias Lety! Que sigamos emprendiendo nuevos viajes
juntos.

A lo largo de este recorrido, dos personas muy queridas se unieron a él: mis hijos Erandi
y Luis. Ellos iluminaron nuestras vidas, nos cambiaron el ritmo de vida y nos enseñaron algo
que en ningún lugar se aprende: a ser padres. A lo largo del desarrollo de este trabajo, pasé
momentos de frustración y siempre estuvieron ellos ahí con una sonrisa o con alguna que otra
pregunta inocente, que me hacían olvidar todo y reir con ellos.

Francisco, Gisela y Laura y a mi suegro Pedro por apoyarme durante mis estudios.


Finalmente, quiero agradecer a mis padres Adrián y Guadalupe, a mis hermanos Carlos,

Sin duda estoy finalizando uno de mis viajes más satisfactorios y felices.

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COMBUSTIBLE EN UN REACTOR NUCLEAR BWR


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INDICE GENERAL

Agradecimientos

Indice

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Lista de Figuras

Lista de Tablas

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INTRODUCCION, MOTIVACION Y OBJETIVOS

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CAPITULO 1. INGENIERIA NUCLEAR E INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1.1

Ingeniería Nuclear

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1.1.1 Factor de Multiplicación de Neutrones

1.1.2 Razón de Potencia Crítica(CPR)

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1.1.3 Tasa de Generación Lineal de Calor (LHGR)

1.1.4 El Factor de Pico de Potencia Radial (FPPR)

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1.1.5 Ciclo de Operación

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1.1.6 Simuladores del reactor

1.1.7 Reactor bajo estudio .

1.2

Recarga de Combustible

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1.2.1 Métodos que emplean un Simulador del Reactor

1.2.2 Métodos que modelan al Reactor dentro del Proceso

de Optimización

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COMBUSTIBLE EN UN REACTOR NUCLEAR BWR


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1.2.3 Métodos que emplean Computación Flexible.

Patrones de Barras de Control

Redes Neuronales

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1.4.1 Aprendizaje de Redes Neuronales

1.4.2 RetroPropagación

1.4.3 Red de Hopfield

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1.4.3.1 Red de Hopfield Discreta

1.4.3.2 Red de Hopfiled Continua

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1.4.3.3 Red Neuronal Recurrente Multiestado

1.5 Algoritmos Genéticos

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1.5.1 Codificación de Cromosomas

1.5.2 Reproducción

1.5.3 Mutación

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1.5.4 Función Objetivo (Fitness)

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1.6

Sistemas de Colonias de Hormigas .

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1.3

1.4



2.1

2.2

CAPITULO 2. UNA RED NEURONAL QUE APRENDE UN SIMULADOR

DE REACTORES NUCLEARES

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Arquitectura de la Red Neuronal

Entrenamiento de las Redes Neuronales

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2.3

Conclusión



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CAPITULO 3. OPTIMIZACION DE LA RECARGA CON UN

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ALGORITMO GENETICO

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3.1 Optimización de la Recarga de Combustible de un Reactor



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BWR usando un Algoritmo Genetico

3.1.1 Codificación de Cromosomas

3.1.2 Operador de Cruce

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3.1.3 Operador de Mutación

3.1.4 Operador de Transición

3.1.5 Función Objetivo

3.1.6 Operación del AG

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3.1.7 El Sistema RECOPIA

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3.2

Resultados de la Optimización

3.2.1 Optimización de la Recarga de Combustible

3.2.2 Longitud del Ciclo

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3.2.3 Mapas de las Recargas

3.3 Conclusión

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CAPITULO 4. OPTIMIZACION DE LA RECARGA CON UNA

RED NEURONAL RECURRENTE MULTIESTADO

4.1

Red Multiestado para Optimizar la Recarga de

Combustible en un Reactor Nuclear BWR

4.1.1 Características de la RNRME

4.1.2 Operación de la RNRME

4.1.3 El Sistema RENOR

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4.2 Resultados de la Optimización

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4.2.1 Optimización de la Recarga de Combustible

4.2.2 Longitud del Ciclo

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4.2.3 Mapas de las Recargas

4.3

Conclusión

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CAPITULO 5. ESTUDIO COMPLEMENTARIO EN LA OPTIMIZACIÓN

DE LA RECARGA. PATRONES DE BARRAS DE CONTROL

5.1 Modificaciones a RECOPIA y RENOR

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5.1.1. Modificación del Operador de Mutación del AG



5.1.2 Modificación de la Arquitectura de l