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Quasi-Monte Carlo sampling method for simulation-based dynamic probabilistic risk assessment of nuclear power plants

シミュレーションに基づく原子力発電所の動的確率論的リスク評価のための準モンテカルロサンプリング法

久保 光太郎  ; Jang, S.*; 高田 孝*; 山口 彰*

Kubo, Kotaro; Jang, S.*; Takata, Takashi*; Yamaguchi, Akira*

熱水力シミュレーションと確率論的サンプリング手法を組み合わせることにより偶然的不確実さと認識論的不確実さを取扱い可能な動的確率論的リスク評価(PRA)手法は、従来のPRAと比較してより現実的かつ詳細な評価を可能とする。しかしながら、これらの向上と引き換えに膨大な計算コストが発生する。これに対する一つの解決方法は、適切なサンプリング手法を選択することである。本論文では、我々はモンテカルロ,ラテン超方格,格子点及び準モンテカルロサンプリング手法を沸騰水型原子炉の全交流電源喪失シーケンスの動的PRAに適用した。その結果、準モンテカルロ法が仮定したシナリオにおいて最も効率的に不確実さを取扱えることが示された。

Dynamic probabilistic risk assessment (PRA), which handles epistemic and aleatory uncertainties by coupling the thermal-hydraulics simulation and probabilistic sampling, enables a more realistic and detailed analysis than conventional PRA. However, enormous calculation costs are incurred by these improvements. One solution is to select an appropriate sampling method. In this paper, we applied the Monte Carlo, Latin hypercube, grid-point, and quasi-Monte Carlo sampling methods to the dynamic PRA of a station blackout sequence in a boiling water reactor and compared each method. The result indicated that quasi-Monte Carlo sampling method handles the uncertainties most effectively in the assumed scenario.

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