Development of Phased Mission Analysis Program with Monte Carlo Method - Improvement of the variance reduction technique with biasing towards top event -

モンテカルロ法によるフェイズドミッション解析プログラムの開発; 頂上事象成立バイアス法の採用による分散低減手法の改良

Yang Jin An*; 三原 隆嗣 

Yang Jin An*; not registered

成功基準が時間と共に変化するシステムの信頼度をより現実的に評価することを目的として、使命時間を複数のフェイズに分割して評価を行うフェイズドミッション解析コード:PHAMMONの開発を行っている。大規模なシステムモデルにも適用可能とするためモンテカルロ法を採用しており、既に強制遷移法と故障バイアス法という2種類の分散低減法を取り入れている。しかしながら、評価対象によってはこれらの方法のみでは分散低減の度合が不十分な場合もあり、本研究ではさらなる改良を目的として、頂上事象成立バイアス法を適用した計算アルゴリズムの改良を行った。頂上事象成立バイアス法では、任意のシステム状態から各々のカットセット成立状態までの遷移の起こりやすさを指標化した「遷移距離」を計算し、機器の運転成功から故障状態への状態遷移のサンプリングを「遷移距離」の最も短いカットセット成立に向けてバイアス(偏向)させることにより、カットセットが成立する有効ヒストリーをより効率的に発生させようとするものである。上述の頂上事象成立バイアス法をPHAMMONコードに導入し、大型高速増殖炉モデルプラントの崩壊熱除去系を評価例として適用計算を実施した。その結果、本方法はモンテカルロ法による出力結果の分散をさらに低減する上で有効であるとの結論を得た。

This report presents a variance reduction technique to estimate the reliability and availability of highly complex systems during phased mission time using the Monte Carlo simulation. In this study, we introduced the variance reduction technique with a concept of distance between the present system state and the cut set configurations. Using this technique, it becomes possible to bias the tansition from the operating states to the failed states of components towards the closest cut set. Therefore a component failure can drive the system towards a cut set configuration more effectively. JNC developed the PHAMMON (Phased Mission Analysis Program with Monte Carlo Method) code which involved the two kinds of variance reduction techniques : (1) forced transition, and (2)failure biasing. However, these techniques did not guarantee an effective reduction in variance. For further improvement, a variance reduction technique incorporating the distance concept was introduced to the PHAMMON code and the numerical calculation was carried out for the different design cases of decay heat removal system in a large fast breeder reactor. Our results indicate that the technique addition of this incorporating distance concept is an effective means of further reducing the variance.