Ausgewählte Projekte

Fachgebiet Kerntechnik/Soft Computing

  • Partikel im Reaktor - Lokale Effekte im DWR-Kern infolge von Zinkborat-Ablagerungen nach KMV

    An der Hochschule Zittau/Görlitz werden zusammen mit der TU Dresden und dem Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf Untersuchungen im Rahmen der nuklearen Sicherheitsforschung durchgeführt. Diese dienen der Klärung von physikochemischen Mechanismen und deren Einfluss auf thermofluiddynamische Prozesse, die nach Kühlmittelverluststörfällen in einem Druckwasserreaktor (DWR) auftreten können.

    Durch Korrosion kann an verzinkten Installationen Zink in Form von Ionen im borierten Kühlmittel gelöst werden. Im Fokus der ersten Untersuchungen stand somit das Verhalten dieses Kühlmittels an heißen Oberflächen, wie sie im heißen Reaktorkern von DWR vorhanden sind. Es zeigte sich, dass hier Trübungen des Kühlmittels auftreten können, gefolgt von Ausscheidungen von Zinkborat-Partikeln. Letztere können nicht nur verschiedene Erscheinungsformen aufweisen, sondern ggf. auch die Abfuhr der Wärme von den Oberflächen beeinflussen.

    Aktuell werden Zustände und Bedingungen ermittelt, bei denen eine Gefährdung der Kernkühlung eintreten könnte. Diese werden dann in Versuchsanlagen im halbtechnischen Maßstab nachgebildet. Damit können die im DWR auftretenden chemischen und thermodynamischen Einflüsse auf die Zinkfreisetzung und das Ausfällungs- und Ablagerungsverhalten der Zink-Korrosionsprodukte erfasst werden.

    Die Vorhaben werden mit Mitteln des BMWi gefördert. Fachlich werden sie von Vertretern der Forschungsbetreuung des Projektträgers sowie von Gutachtern, Herstellern und Anlagenbetreibern betreut.

    Die Ergebnisse werden u. a. in Simulationen Verwendung finden, die einer sicherheitstechnischen Einschätzung der Anlagen für verschiedene Störfallszenarien dienen.

    Diese Arbeit wurde/wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) unter dem Förderkennzeichen FKZ 150 1491 und 150 1585A auf Grund einer Entscheidung des Deutschen Bundestages gefördert.

  • Diagnose- und Prognosetool für Maschinentransformatoren

    Maschinentransformatoren stellen ein wichtiges Glied in der Kette der Stromversorgung dar. Schäden an diesen Großkomponenten führen zu hohen Reparaturkosten. Darüber hinaus stehen bei Trafoschäden Blockeinheiten dem Stromversorgungsnetz nicht mehr zur Verfügung. Dies führt zu hohen Folgekosten, die die Höhe des eigentlichen Schadens um ein Vielfaches übersteigen können. Um die Betriebstüchtigkeit von Maschinentransformatoren zu gewährleisten und deren Verfügbarkeit zu erhöhen, ist also eine Zustandsüberwachung (Monitoring) erforderlich.

    Von den hierfür installierten Monitoring-Systemen werden zahlreiche Parameter der Transformatoren erfasst und überwacht. Der Datenumfang kann bezüglich der Anzahl der erfassten Parameter und der Abtastraten variieren. Basierend auf diesen erfassten Systemparametern wird von der Hochschule Zittau/Görlitz in Zusammenarbeit mit der Lausitz Energie Kraftwerke AG ein Software-Tool für die Beurteilung des aktuellen Zustands eines Transformators (Diagnose) und die Vorhersage kommender Zustände (Prognose) realisiert.

    Zur Bereitstellung von Diagnoseaussagen erfolgt die Verarbeitung der Daten mit Hilfe von sogenannten „unscharfen“ Fuzzy-Algorithmen, die Expertenwissen in Form von Regeln beinhalten. Aus den vorliegenden Zeitreihen werden mittels Prognoseverfahren die zukünftigen Parameterwerte geschätzt. Daraus wiederum sind Handlungsempfehlungen für die weitere Überwachung der Transformatorenkomponenten ableitbar.

    Die Diagnose- und Prognosealgorithmen wurden als Module eines Software-Tools zur Verfügung gestellt, welches die Daten direkt aus einer firmeninternen Datenbank bezieht und verarbeitet. Auf Wunsch des Anwenders liefert das Tool auch eine Bewertung des aktuellen Zustands eines Maschinentransformators und eine Prognose für ausgewählte Parameter. Letztere erlauben eine Abschätzung der verbleibenden Lebensdauer eines Transformators und die vorausschauende Planung von lnstandhaltungsmaßnahmen.

     

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