将AI和ML逐步整合到核工程和技术中,强调了对其理论基础和实际应用的强有力理解的需求。本研讨会为参与者提供了对AI和ML的哲学,理论和概念的全面探索,同时强调了他们与现实世界核应用的相关性。主题包括AI范式,机器学习技术和为更安全,可持续核能系统的决策支持。使用现实世界数据集的动手练习将增强概念,建立技能,并使参与者能够评估AI方法的可靠性和有效性。普渡大学IAEA合作中心专家的贡献将提供有价值的见解,从而弥合理论与实践之间的差距,从而推进核技术。
一个方面不是工程设计过程的技术方面的一部分,而是不可或缺的一部分,它是与团队建设,沟通,领导力,创造力,士气,参加比赛和友谊的互动水平,并以人际交往能力的发展和友谊,这些技能是在下面为我们团队所捕获的。这还包括通过比赛,互动或通过我们的社交媒体帖子获得乐趣。许多此类技能很常见,并在核工程设计过程中申请成功。
乏燃料池 (SFP) 旨在将乏燃料组件存储在池中。此外,SFP 冷却和清理系统通过与组件冷却水交换热量的热交换器冷却 SFP 冷却剂。如果冷却系统发生故障或接口管道(例如吸入管或排出管)破裂,则可能会失去冷却功能,从而可能导致燃料损坏。为了防止此类事件发生,需要通过恢复冷却系统或向 SFP 注入水来适当冷却 SFP 中的乏燃料组件。概率安全评估 (PSA) 是评估 SFP 起始事件发生时 SFP 风险的良好工具。由于到目前为止 PSA 一直专注于反应堆侧,因此需要研究 SFP 的 PSA 方法框架,并通过案例研究确定燃料损坏频率 (FDF) 方面的关键因素。因此,本研究基于 APR-1400 的设计信息对 SFP-PSA 进行了定量研究,并进行了几项敏感性分析,以了解关键因素对 FDF 的影响。© 2020 韩国核学会,由 Elsevier Korea LLC 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)。
获得核工程硕士学位后,您将能够在众多高科技领域工作,包括研究机构、工业、公共控制机构、医院中心,获得设计和管理核系统、复杂和创新流程和服务的能力,以及设计和开展高度复杂的实验的能力,解决需要跨学科方法的工程问题,并具备将核系统应用于能源生产或非能源用途辐射方面的特定技能。您不仅可以进入核领域的工作世界(生产电核能的公司、核电站退役和放射性废物处理的公司、医疗发电机设计公司、核聚变和高能物理研究所和中心),还可以进入不同领域,如能源或医疗工业领域的工程和咨询公司、医院中心、安全分析和环境影响公司、欧洲共同体官员、研究中心和大学。在日益全球化的市场中,外国公司和实体的就业机会每年都在增加,我们的许多毕业生都经历过这种情况。
操作与监控(OM)界面是核电系统与操作员之间的数字媒介。在操作员与计算机之间的 OM 任务中,OM 界面的认知负荷对操作员的操作错误有重要影响。构建了 OM 界面的认知负荷模型,分析了 OM 界面认知负荷的构成及影响因素,研究了核电系统认知负荷的应对策略与方法。提出了一种基于眼动的实验方法来测量 OM 界面的认知负荷。以 20 名受试者和核电系统模拟器的典型 OM 界面为实验案例。根据实验结果对 OM 界面进行了优化。并通过对原始 OM 界面和优化后的 OM 界面的结果比较,表明该认知负荷模型和提出的方法对减少认知负荷、提高 OM 任务的交互效率具有重要的贡献。© 2019 韩国核学会,由 Elsevier Korea LLC 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ ) 开放获取的文章。