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成川 隆文; 山口 彰*; Jang, S.*; 天谷 政樹
Proceedings of 14th International Conference on Probabilistic Safety Assessment and Management (PSAM-14) (USB Flash Drive), 10 Pages, 2018/09
The reduction of epistemic uncertainty for safety-related events that rarely occur or require high experimental costs is a key concern for researchers worldwide. In this study, we develop a new framework to effectively reduce parameter uncertainty, which is one of the epistemic uncertainties, by using the Bayesian optimal experimental design. In the experimental design, we used a decision theory that minimizes the Bayes generalization loss. For this purpose, we used the functional variance, which is a component of widely applicable information criterion, as a decision criterion for selecting informative data points. Then, we conducted a case study to apply the proposed framework to reduce the parameter uncertainty in the fracture boundary of a non-irradiated, pre-hydrided Zircaloy-4 cladding tube specimen under loss-of-coolant accident (LOCA) conditions. The results of our case study proved that the proposed framework greatly reduced the Bayes generalization loss with minimal sample size compared with the case in which experimental data were randomly obtained. Thus, the proposed framework is useful for effectively reducing the parameter uncertainty of safety-related events that rarely occur or require high experimental costs.
横山 賢治; 山本 章夫*; 北田 孝典*
Journal of Nuclear Science and Technology, 55(3), p.319 - 334, 2018/03
被引用回数：8 パーセンタイル：62.99(Nuclear Science & Technology)次元削減に関する技術を応用して炉定数調整法の新しい理論式を導出した。この新しい理論式を次元削減炉定数調整法(DRCA)として提案する。DRCAの導出は最小分散不偏推定(MVUE)に基づいており、正規分布の仮定を必要としない。DRCAの結果は、ユーザが定義する行列で指定する次元削減後の特徴空間に依存する。このため、DRCA1, DRCA2, DRCA3という3種類の次元削減炉定数調整法を提案する。数式による検討及び数値計算による検証を行ったところ、DRCA2は、現在広く使われている炉定数調整法と等価になることが分かった。更に、DRCA3は、以前の研究で提案した最小分散不偏推定に基づく炉定数調整法と等価になることが分かった。
石神 努; 本間 俊充
Proc. of lst Int. Symp. on Uncertainty Modeling and Analysis, p.398 - 403, 1990/12
計算コードの入力値に不確実さが含まれているとき、その出力値(計算結果)は不確実さを有する。出力値の不確実さに寄与する入力変数を識別すること(重要度評価)が重要である。本報では、重要度評価に関する新しい計算手法を開発した。同手法は、Hora及びImanの提案した重要度の尺度を、元の計算モデルに基づきLHS(Latin hypercube sampling)法を用いて計算するものである。また、本手法では連続変数ばかりでなくモデルオプション等の入力変数も重要度評価の対象とすることができる。本手法を幾つかの計算モデルに適用し、その使いやすさ、適応可能性、そして結果の信頼性に関する検討を行なうとともに、従来の回帰分析法を用いた分析結果との比較検討を行なった。
石神 努; 本間 俊充
JAERI-M 89-111, 27 Pages, 1989/09
計算モデルの入力値に不確実さが含まれているとき、その出力値(計算結果)は不確実さを有する。出力値の不確実さに寄与する入力変数を識別するための重要度評価について、新しい計算手法を開発した。同手法は、HoraおよびImanの提案した不確実さ減少の概念に基づいた重要度の尺度を、元の計算モデルに基づきモンテカルロ法あるいは改良型モンテカルロ法を用いて計算するものである。同手法ならびに従来の回帰分析法を、線量予測用計算コード、TERFOC(Terrestrial Food Chain)およびPSA(Probabilistic Systems Assessment)、に適用し、これらの手法の有用性についての比較検討を行った。
