Automation modelling methods and their applications in nuclear power plant modernization projects

Abstract

In this thesis, a selection of automation modelling methods is presented, and the suitability of the methods for modelling a nuclear power plant instrumentation and control system modernization project is evaluated and compared. As an example, Advanced process simulation environment APROS is used in a case study to simulate, compare, and predict the mass flow behaviour of the current and the upcoming new main circulation systems of Olkiluoto 1 and 2 nuclear power plants.

It is concluded that none of the presented automation modelling methods can alone model a full scale modernization project, but each of them have qualities that would benefit the modelling process during different phases. A combination can be formed out of the presented methods that would be suitable for modelling all the aspects of an extensive modernization project.

APROS is determined to be advantageous for process simulation, but its automation modelling capabilities are deemed incomplete as of now. However, a working example is constructed, and the created models are verified to be reliable enough for the case study requirements.

Tässä työssä esitellään valittuja automaation mallinnusmenetelmiä ja arvioidaan ja vertaillaan niiden soveltuvuutta ydinvoimalan mittaus- ja säätöjärjestelmien nykyaikaistushankkeiden mallintamiseen. Esimerkkinä käytetään tapaustutkimuksessa prosessisimulaatiotyökalu APROSta simuloimaan, vertaamaan ja ennustamaan Olkiluoto 1 ja 2 -ydinvoimaloiden nykyisen ja uudistetun pääkiertojärjestelmän massavirtauskäyttäytymistä.

Työssä todetaan, että yksikään esitetyistä automaation mallinnusmenetelmistä ei ole riittävä yksinään mallintamaan täysimittaista nykyaikaistushanketta, mutta jokaisella niistä on ominaisuuksia, jotka hyödyttäisivät mallinnusprosessia sen eri vaiheissa. Esitellyistä menetelmistä voidaan muodostaa yhdistelmä, joka olisi sovelias mallintamaan laajan nykyaikaistushankkeen kaikki näkökulmat.

APROS todetaan hyväksi prosessisimulointityökaluksi, mutta sen automaation mallinnusominaisuudet havaitaan toistaiseksi keskeneräisiksi. Toimiva esimerkki pystytään kuitenkin rakentamaan, ja luodut mallit verifioidaan tarpeeksi luotettaviksi tapaustutkimuksen vaatimuksiin nähden.