A Scoping study on the use of direct quantification of fault tree using Monte Carlo simulation in seismic probabilistic risk assessments

地震時確率論的リスク評価における"direct quantification of fault tree using Monte Carlo simulation"法に関する予備的検討

久保 光太郎   ; 藤原 啓太*; 田中 洋一; 白田 勇人*; 荒毛 大輔*; 内山 智曜*; 村松 健*

Kubo, Kotaro; Fujiwara, Keita*; Tanaka, Yoichi; Hakuta, Yuto*; Arake, Daisuke*; Uchiyama, Tomoaki*; Muramatsu, Ken*

福島第一原子力発電所の事故後、外部事象、特に地震や津波に対する確率論的リスク評価(PRA)の重要性が認識された。日本原子力研究開発機構では、地震PRAのための解析手法として、DQFM(direct quantification of fault tree using Monte Carlo simulation)法を開発してきた。DQFMは、地震応答と機器の耐力に関する適切な相関行列が与えられた場合、解析解や多次元数値積分を用いてミニマルカットセット確率を求める方法では困難であるANDゲートやORゲートで接続された機器の相関損傷の影響をフォールトツリーで考慮することが可能であり、その有用性が示されている。このDQFMの計算時間を短縮することは、規制機関や事業者が実施するPRAにおいて、多数の解析が可能になる。そこで、本研究では、準モンテカルロサンプリング,重要度サンプリング及び並列計算の3つのアプローチで予備的検討を行い、計算効率の向上を図った。具体的には、加圧水型原子炉の簡易的なPRAモデルに対する、DQFMによる条件付炉心損傷確率の計算に準モンテカルロサンプリング,重要度サンプリング,並列計算を適用した。その結果、準モンテカルロサンプリングは、仮定した中及び高地震動レベルで有効であり、重要度サンプリングは低地震動レベルで有効という結果が示された。また、並列計算により、実用的な不確実さ解析及び重要度解析が実施可能であることが示された。これらの改良を組合わせてPRAコードに実装することで、計算の大幅な高速化が期待でき、リスク情報を用いた意思決定におけるDQFMの実用化の見通しを得た。

After the Fukushima Daiichi Nuclear Power Plant accident, the importance of conducting probabilistic risk assessments (PRAs) of external events, especially seismic activities and tsunamis, was recognized. The Japan Atomic Energy Agency has been developing a computational methodology for seismic PRA, called the direct quantification of fault tree using Monte Carlo simulation (DQFM). When appropriate correlation matrices are available for seismic responses and capacities of components, the DQFM makes it possible to consider the effect of correlated failures of components connected through AND and/or OR gates in fault trees, which is practically difficult when methods using analytical solutions or multidimensional numerical integrations are used to obtain minimal cut set probabilities. The usefulness of DQFM has already been demonstrated. Nevertheless, a reduction of the computational time of DQFM would allow the large number of analyses required in PRAs conducted by regulators and/or operators. We; therefore, performed scoping calculations using three different approaches, namely quasi-Monte Carlo sampling, importance sampling, and parallel computing, to improve calculation efficiency. Quasi-Monte Carlo sampling, importance sampling, and parallel computing were applied when calculating the conditional core damage probability of a simplified PRA model of a pressurized water reactor, using the DQFM method. The results indicated that the quasi-Monte Carlo sampling works well at assumed medium and high ground motion levels, importance sampling is suitable for assumed low ground motion level, and that parallel computing enables practical uncertainty and importance analysis. The combined implementation of these improvements in a PRA code is expected to provide a significant acceleration of computation and offers the prospect of practical use of DQFM in risk-informed decision-making.