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Improved Bayesian update method on flaw distributions reflecting non-destructive inspection result

非破壊検査結果を亀裂分布に反映する新たなベイズ更新手法

勝山 仁哉; 宮本 裕平*; Lu, K.; 真野 晃宏; Li, Y.

Katsuyama, Jinya; Miyamoto, Yuhei*; Lu, K.; Mano, Akihiro; Li, Y.

原子力機構では、中性子照射脆化及び加圧熱衝撃事象等の過渡事象を考慮し、原子炉圧力容器(RPV)の破損頻度を算出するための確率的破壊力学(PFM)解析コードPASCAL4の開発を進めている。亀裂のサイズや密度等の欠陥分布は、PFM解析の破損頻度を算出する上で重要な影響因子であることがよく知られている。NUREG-2163では、非破壊検査(NDI)の結果を反映するベイズ更新手法が提案されているが、NDIにより欠陥指示がある場合にのみ適用可能である。RPVの検査結果として欠陥指示がない場合があることから、我々は以前、NDIの結果として欠陥指示がある場合とない場合の両方に適用可能な尤度関数を提案した。しかし、これらのベイズ更新手法では、両者に相関のあると考えられる亀裂のサイズと密度を独立に更新する尤度関数が適用されている。本研究では、尤度関数をさらに改善し、亀裂のサイズと密度を同時に更新できるようにした。また、その尤度関数に基づきベイズ更新及びPFM解析を行い、その有用性を示した。

We have developed a probabilistic fracture mechanics (PFM) analysis code PASCAL4 for evaluating failure frequency of reactor pressure vessels (RPVs). It is known that flaw distributions have an important role in failure frequency calculation in PFM analysis. Previously, we proposed likelihood function to obtain more realistic flaw distributions applicable for both case when flaws are detected and when there is no flaw indication as the inspection results based on Bayesian update methodology. Here, it can be applied to independently obtain posterior distributions of flaw depth and density. In this study, we improve the likelihood function to enable them to update flaw depth and density simultaneously. Based on the improved likelihood function, an example is presented in which flaw distributions are estimated by reflecting NDI results through Bayesian update and PFM analysis. The results indicate that the improved likelihood functions are useful for estimating flaw distributions.

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