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Título: ANÁLISE DE FLUXO CRÍTICO DE CALOR EM REATORES NUCLEARES DO TIPO PWR UTILIZANDO REDES NEURONIAIS ARTIFICIAIS
Autor: BELMIRO RUFINI VALENTE
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  PEDRO CARAJILESCOV - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 19433
Catalogação:  16/04/2012 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=19433@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=19433@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.19433

Resumo:
A ocorrência de fluxo crítico de calor – FCC – é o principal fator termo-hidráulico limitante à produção de energia em reatores nucleares do tipo PWR (Reator a Água Pressurizada). O método usual de determinação de FCC é baseado em simulação numérica, utilizando programas como os COBRA, desenvolvidos a partir da análise dos subcanais do núcleo do reator. Esses programas implementam uma correlação, ou função empírica, que interpola os resultados obtidos por simulação experimental, realizada nas Seções de testes – ST-, de forma a obter o FCC numa ampla faixa operacional do reator. Esta dissertação propõe e investiga um método alternativo de determinação de FCC empregando, como correlação, redes neuronais artificiais – RNA. Neste método, as RNA são obtidas a partir de treinamento, utilizando o paradigma de backpropapagation, realizado com o mesmo conjunto de dados experimentais oriundos das STs.

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