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Application of polynomial chaos expansion technique to dynamic probabilistic risk assessment of nuclear power plants

原子力発電所の動的確率論的リスク評価への多項式カオス展開法の適用

久保 光太郎  ; 田中 洋一

Kubo, Kotaro; Tanaka, Yoichi

確率論的リスク評価(Probabilistic Risk Assessment: PRA)は原子力発電所安全性を向上させるために安全性向上評価や原子炉監視プロセスなどで広く用いられている。しかしながら、従来のPRAの制限の1つとして、システムの故障時刻や炉心損傷時刻といった時間情報の取扱いが挙げられる。この制限を解決するために、動的PRA手法が開発され、様々な安全性の問題に適用されている。ただし、上記の改善には大きな計算コストが伴う。本研究では、動的PRAの計算コストの削減を期待し、多項式カオス展開(Polynomial Chaos Expansion: PCE)手法を適用した。具体的には、炉心損傷時刻を推定するためのPCEに基づく代理モデルを構築した。次に、PCEに基づく代替モデルを動的PRAに適用し、条件付き炉心損傷確率及び炉心損傷時刻を計算した。その結果、PCEの適用により、精度を大幅に低減させることなく、評価を効率的に行えることが示された。

Probabilistic risk assessment (PRA) is extensively used, e.g., in periodical safety review and the reactor oversight process, in nuclear regulation systems to improve the safety of nuclear power plants; however, one limitation of classical PRA is the handling of temporal information such as system failure and core damage timings. To resolve this limitation, the dynamic PRA method has been developed and applied for multiple safety issues; however, its improvement is accompanied by considerable computational costs. In this study, we applied the polynomial chaos expansion (PCE) technique to dynamic PRA with the expectation of reduction in computational cost. In particular, to estimate core damage timing, a PCE-based surrogate model was developed. Then, the surrogate model was applied to dynamic PRA to calculate the conditional core damage probability and core damage timing. Consequently, applying the PCE might efficiently perform these analyses without considerable reduction in accuracy.

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