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嶋田 和真; 櫻原 達也*; Reihani, S.*; Mohagehgh, Z.*
Proceedings of Asian Symposium on Risk Assessment and Management 2020 (ASRAM 2020) (Internet), 12 Pages, 2020/11
オフサイトの事故影響分析において、住民への放射線被ばくに対する避難の防護効果をより現実的に評価するために、レベル3確率論的リスク評価(レベル3 PRA)コードと交通シミュレーションを統合する手法を構築した。この研究では、WinMACCS(Ver.3.11)をレベル3 PRAコードとして使用した。テストケースとして、2017年に米国原子力規制委員会が発行したSOARCAレポートで対象となったセコヤ原子力発電所(NPP)サイトを採用した。交通シミュレーションコード として、MultiAgent Transport Simulation (MATSim)の避難拡張機能 を採用し、セコイアNPPから半径10マイルの緊急時準備区域の住民の避難時間を計算した。SOARCAレポートにおいて放出開始時間が最も早いソースタームでWinMACCSでの解析を行った。また、避難の方法として、各車両が最短距離で避難する場合と、全車両の総避難時間が最短時間となったとされた場合を想定して避難を実施した場合の住民の放射線被ばく線量を計算した。結果の一例として、全車両の総避難時間が最短となるように避難した場合、個々の車両が最短距離を避難した場合よりも約30%減少することが分かった。さらに、感度解析を実施し、リスクに与える最も大きな因子な避難準備時間であることを示した。
久保 光太郎; Zheng, X.; 石川 淳; 杉山 智之; Jang, S.*; 高田 孝*; 山口 彰*
Proceedings of Asian Symposium on Risk Assessment and Management 2020 (ASRAM 2020) (Internet), 11 Pages, 2020/11
動的確率論的リスク評価(PRA)は、従来のPRAよりも現実的で詳細な解析を可能とする。しかし、これらの改善とトレードオフの関係にあるのは、多数の熱水力解析を行うことに伴う膨大な計算コストである。本研究では、機械学習に基づいて、熱水力解析を省略することでこの計算コストを削減することを目指した。機械学習には、サポートベクターマシンを選択し、その構築には高忠実度・高コストの詳細モデルと、低忠実度・低コストの簡易モデルを用いた。その結果、今回仮定した条件においては、精度を大幅に低下させることなく計算コストを約80%削減することができた。
西野 裕之; 栗坂 健一; 鳴戸 健一*; 権代 陽嗣; 山本 雅也; 山野 秀将
Proceedings of Asian Symposium on Risk Assessment and Management 2020 (ASRAM 2020) (Internet), 12 Pages, 2020/11
本研究の目的は、深層防護レベル1-3までの安全対策だけを想定した上で炉心損傷を導く事故シーケンスの発生頻度を評価することである。この目的のために、高速炉の安全対策を深層防護レベル1-3、及びレベル4に分けた。この深層防護レベル1-3は、(1)主炉停止系、(2)主冷却系と補助系の2重バウンダリによる原子炉容器内の液位保持、(3)強制循環による崩壊熱除去に関するものである。本研究は事故シーケンスを典型的なSFR特有のグループと全交流動力電源喪失(SBO)に分けた。SFR特有のグループとは、炉心流量喪失時原子炉停止機能喪失,過出力時原子炉停止機能喪失,除熱源喪失時原子炉停止機能喪失,原子炉液位喪失,崩壊熱除去機能喪失(PLOHS)である。これらの事故シーケンスグループの発生頻度を定量化した。結果、PLOHSの発生頻度は1.0E-4のオーダーであった。SBOを除いた状態におけるPLOHSは、全事故シーケンスグループの発生頻度の80%以上の割合を占め、最も支配的な寄与を示していた。支配的な事故シーケンスは、外部電源喪失の起因事象発生後に主冷却系のポンプが共通原因故障で機能喪失し、補助冷却系の起動にも失敗する事故シーケンスであった。SBO時に発生するPLOHSは2番目に支配的な事故シーケンスグループであり、全事故シーケンスグループの発生頻度の15%以上の割合を占めていた。その他の事故シーケンスグループの発生頻度の寄与率はそれぞれ約1%であった。
松本 俊慶; 岩澤 譲; 安島 航平*; 杉山 智之
Proceedings of Asian Symposium on Risk Assessment and Management 2020 (ASRAM 2020) (Internet), 10 Pages, 2020/11
本研究では、事前注水した格納容器内デブリの冷却確率を評価した。まず、落下溶融物条件を求めるため、シビアアクシデント解析コードMELCORによる不確かさ解析を行った。この解析では炉心の溶融・移行過程に関連する5つの不確かさパラメータを選択し、仮定された確率分布を用いて、ラテン超方格法(LHS)により入力パラメータセットを生成した。これを用いたMELCORによる多ケース解析の結果から落下溶融物条件を抽出した。次に、MELCOR解析結果をもとに、パラメータの確率分布を決定し、LHSにより生成した59個のパラメータセットを用いてJASMINEコードによる水中の溶融物挙動の解析を行った。水位の条件は0.5m, 1.0m及び2.0mとした。広がり半径とデブリ質量の解析結果からデブリの堆積高さを求め、判定基準と比較することで冷却の成否判定を行った。以上の一連の解析の結果、デブリ冷却の成功確率を求めた。また、MELCOR及びJASMINEを組み合わせた冷却性解析の課題について論じた。