Probabilistic fracture mechanics analyses of a reactor pressure vessel using the irradiation embrittlement evaluation based on the Bayesian nonparametric method

ノンパラメトリックベイズ法に基づく照射脆化評価を用いた原子炉圧力容器の確率論的破壊力学解析

高見澤 悠 ; Lu, K.*; Li, Y. 

Takamizawa, Hisashi; Lu, K.*; Li, Y.

確率論的破壊力学(PFM)に基づく原子炉圧力容器(RPV)の構造健全性評価では、RPVの中性子照射脆化について、脆化予測の平均値と不確かさの両方を考慮することが極めて重要である。通常、脆化予測の不確かさは正規分布で与えられ、その標準偏差は脆化予測手法の開発に使用されたすべてのデータの測定値と予測値の残差から決定される。したがって、中性子照射量、周辺のデータの数やばらつきにかかわらず、同一の標準偏差が仮定される。日本原子力研究開発機構では、機械学習とベイズ統計に基づくノンパラメトリックベイズ(BNP)法を用いた脆化評価手法を開発し、PFM解析コードに導入した。BNP法は、実測データのばらつきが大きく、データ数が少ない場合に有意な不確かさを推定するため、データの希少性に応じた確率分布を予測することができ、より合理的な不確かさを与えることができる。本研究では、高経年化した日本の加圧水型軽水炉におけるRPVを対象としたPFM解析を実施し、異なる脆化評価手法や不確かさがRPVの破損頻度に及ぼす影響について調べた。その結果、BNP法に基づく脆化評価手法を用いた場合に、破損頻度が高くなるものの、その差はわずかであることから、既存の脆化評価手法の妥当性を示した。

In the structural integrity assessment of an embrittled reactor pressure vessel (RPV) based on probabilistic fracture mechanics (PFM), it is crucial to consider both of the mean value and the uncertainty of the embrittlement prediction. Typically, the embrittlement prediction uncertainty is given by a normal distribution, and its standard deviation is determined from the residuals of the measured and predicted values of all data used to develop the embrittlement prediction method. Therefore, the same uncertainty is assumed regardless of neutron fluence and the available data. To overcome this issue, the Japan Atomic Energy Agency recently developed the embrittlement prediction method based on machine learning and Bayesian statistics, i.e., the Bayesian nonparametric (BNP) method, and introduced it to the PFM analysis code. The BNP method can predict the probability distribution according to data scarcity and provide more reasonable uncertainty because it estimates significant uncertainties where the scatter of actual measured data is large and the number of data is small. In this study, PFM analysis for a Japanese model RPV in a pressurized water reactor is conducted using the PFM analysis of structural components in aging light water reactors, where the embrittlement probability distribution calculated using the BNP method is used. Furthermore, the effects of different embrittlement prediction methods and uncertainties on the failure frequency of RPVs are investigated in the PFM analyses, and the results are presented.