Application of quasi-Monte Carlo and importance sampling to Monte Carlo-based fault tree quantification for seismic probabilistic risk assessment of nuclear power plants

原子力発電所の地震時確率論的リスク評価のためのモンテカルロ法に基づくフォールトツリー定量化への準モンテカルロ及び重点サンプリングの適用

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

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

福島第一原子力発電所事故後、原子力発電所の外部事象に対する確率論的リスク評価(PRA)の重要性が再認識された。地震PRAでは、システム、コンポーネント、構造(SSC)の相関故障の扱いが非常に重要である。SSCが連関して故障した場合に、事故緩和システムの冗長性に悪影響を与える恐れがある。原子力機構では、SSCの相関故障を詳細かつ現実的に取り扱うために、Direct Quantification of Fault Tree by Monte Carlo Simulation(DQFM)法と名付けられたフォールトツリー定量化手法を開発している。この手法では、地震応答や耐力に関する相関を有する不確実さをモンテカルロ・サンプリングで考慮することにより、頂上事象の発生確率を定量化することができる。DQFMの有用性は既に実証されているが、その計算効率を向上させることで、リスク分析者は複数の分析を行うことができるようになる。そこで本研究では、簡易的な地震PRAのDQFM計算に準モンテカルロ法および重要度サンプリングを適用し、少ないサンプリングで分岐確率を定量化する効果を検証した。準モンテカルロサンプリングを適用することで、中・高地震動レベルでの結果の収束性がモンテカルロサンプリングに比べて一桁加速されることを示すと共に、重点サンプリングの適用により、低い地盤変動レベルにおいて故障確率が低いSSCに対して統計的に有意な結果を取得できることを示した。これらのサンプリング手法の応用による計算の高速化はリスク情報を活用した意志決定におけるDQFMの実用化の可能性を高めるものである。

The significance of probabilistic risk assessments (PRAs) of nuclear power plants against external events was re-recognized after the Fukushima Daiichi Nuclear Power Plant accident. Regarding the seismic PRA, handling correlated failures of systems, components, and structures (SSCs) is very important because this type of failure negatively affects the redundancy of accident mitigation systems. The Japan Atomic Energy Research Institute initially developed a fault tree quantification methodology named the direct quantification of fault tree using Monte Carlo simulation (DQFM) to handle SSCs' correlated failures in detail and realistically. This methodology allows quantifying the top event occurrence probability by considering correlated uncertainties related to seismic responses and capacities with Monte Carlo sampling. The usefulness of DQFM has already been demonstrated. However, improving its computational efficiency would allow risk analysts to perform several analyses. Therefore, we applied quasi-Monte Carlo and importance sampling to the DQFM calculation of simplified seismic PRA and examined their effects. Specifically, the conditional core damage probability of a hypothetical pressurized water reactor was analyzed with some assumptions. Applying the quasi-Monte Carlo sampling accelerates the convergence of results at intermediate and high ground motion levels by an order of magnitude over Monte Carlo sampling. The application of importance sampling allows us to obtain a statistically significant result at a low ground motion level, which cannot be obtained through Monte Carlo and quasi-Monte Carlo sampling. These results indicate that these applications provide a notable acceleration of computation and raise the potential for the practical use of DQFM in risk-informed decision-making.