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論文

Application of polynomial chaos expansion technique to dynamic probabilistic risk assessment of nuclear power plants

久保 光太郎; 田中 洋一

Proceedings of Asian Symposium on Risk Assessment and Management 2021 (ASRAM 2021) (Internet), 13 Pages, 2021/10

確率論的リスク評価(Probabilistic Risk Assessment: PRA)は原子力発電所安全性を向上させるために安全性向上評価や原子炉監視プロセスなどで広く用いられている。しかしながら、従来のPRAの制限の1つとして、システムの故障時刻や炉心損傷時刻といった時間情報の取扱いが挙げられる。この制限を解決するために、動的PRA手法が開発され、様々な安全性の問題に適用されている。ただし、上記の改善には大きな計算コストが伴う。本研究では、動的PRAの計算コストの削減を期待し、多項式カオス展開(Polynomial Chaos Expansion: PCE)手法を適用した。具体的には、炉心損傷時刻を推定するためのPCEに基づく代理モデルを構築した。次に、PCEに基づく代替モデルを動的PRAに適用し、条件付き炉心損傷確率及び炉心損傷時刻を計算した。その結果、PCEの適用により、精度を大幅に低減させることなく、評価を効率的に行えることが示された。

論文

Evaluation of risk dilution effects in dynamic probabilistic risk assessment of nuclear power plants

久保 光太郎; 田中 洋一

Proceedings of 31st European Safety and Reliability Conference (ESREL 2021) (Internet), p.810 - 817, 2021/09

確率論的リスク評価(PRA)は原子力発電所のリスクを効果的に評価する手法であり、様々な機関で利用されている。動的PRAは、時間に依存した故障確率や人間信頼性に係る仮定や工学的判断を減らすことにより、より現実的な評価を行えるため注目を集めている。しかしながら、すべての仮定や工学的判断を取り除くことは困難であり、それらの解析結果に対する影響は把握される必要がある。本研究では、不確実さに係る仮定で生じる「リスク希釈効果」に注目した。この効果によって、全交流電源喪失事象において、条件付炉心損傷確率に約10%から20%の相対変化が生じた。このリスク希釈効果は、規制等の重要な意思決定において動的PRAを用いる場合、十分検討される必要がある。

論文

熱流動とリスク評価,1; リスク評価における熱流動解析の役割

丸山 結; 吉田 一雄

日本原子力学会誌ATOMO$$Sigma$$, 63(7), p.517 - 522, 2021/07

確率論的リスク評価(PRA)は合理的かつ定量的にリスクを評価する強力な手法である。しかしながら、PRAを実践しつつ、得られた結果を分析し、様々な意思決定に活用する上では、多様な分野の専門的な知識や技術,経験を必要とする。原子力施設のリスク評価においては、シビアアクシデントに至る過程やその進展を評価することが不可欠であり、それらに強く関連する熱流動は、PRAにおける重要な専門分野の一つである。本稿では、軽水炉のレベル2PRAにおけるソースターム評価及び再処理施設のシビアアクシデント時ソースターム評価を中心に、リスク評価における熱流動解析の役割について概説する。

論文

Dynamic PRA of flooding-initiated accident scenarios using THALES2-RAPID

久保 光太郎; Zheng, X.; 田中 洋一; 玉置 等史; 杉山 智之; Jang, S.*; 高田 孝*; 山口 彰*

Proceedings of 30th European Safety and Reliability Conference and 15th Probabilistic Safety Assessment and Management Conference (ESREL 2020 and PSAM-15) (Internet), p.2279 - 2286, 2020/11

確率論的リスク評価(PRA)は巨大かつ複雑なシステムをリスクを評価する手法の1つである。従来のPRA手法を用いて外部事象のリスクを評価する場合、構造物、系統及び機器の機能喪失時刻の取扱いが困難である。この解決策として、熱水力解析と外部事象評価シミュレーションをRAPID (Risk Assessment with Plant Interactive Dynamics)コードを用いて結合した。外部事象としてPWRプラントにおけるタービン建屋内での内部溢水を選定し、溢水進展評価にはベルヌーイ則に式を用いた。また、溢水源の流量及び緩和設備の没水基準に関する不確実さを考慮した。回復操作については、運転員による溢水源の隔離とポンプによる排水を仮定とともにモデル化した。結果として、隔離操作が排水と組み合わせることによりより有効になることが示された。

論文

Simulation-based Level 2 multi-unit PRA using RAVEN and a simplified thermal-hydraulic code

Zheng, X.; Mandelli, D.*; Alfonsi, A.*; Smith, C.*; 杉山 智之

Proceedings of 30th European Safety and Reliability Conference and 15th Probabilistic Safety Assessment and Management Conference (ESREL 2020 and PSAM-15) (Internet), p.2176 - 2183, 2020/11

The paper introduces a simulation-based Level 2 probabilistic risk assessment (PRA) of a multi-unit nuclear power plant. We propose the methodology by quantifying risk for a station-blackout accident scenario, initialized by a loss-of-offsite-power event. Contrary to classical PRA that applies static models such as event-tree/fault-tree, the analysis is seamlessly integrated with mechanistic simulation and PRA models, including: (1) a simplified thermal-hydraulic code for simulating system behaviors; (2) a Markovian model for the failure mechanism of decay-heat-removal systems, to investigate the interaction between mechanistic simulation and reliability analysis; and (3) classical containment event trees for evaluating containment performances and hydrogen-explosion risk under severe accident conditions. All dynamic and static models, including plant dependencies, are unified within the RAVEN computational framework, applying RAVEN components, External Model, Ensemble Model, and PRA Plugins. The study demonstrates an integrated assessment of risks by considering accident progression and inter-unit system interactions, both time dependent. Statistical data analysis is used to quantifying risk metrics, including core damage frequencies, large early release frequencies and plant damage status. The methodology pertains to modern risk-analysis methodologies such as risk-informed safety margin characterization (RISMC) and dynamic PRA.

論文

Enhancement of the treatment of system interactions in a dynamic PRA tool

田中 洋一; 玉置 等史; Zheng, X.; 杉山 智之

Proceedings of 30th European Safety and Reliability Conference and 15th Probabilistic Safety Assessment and Management Conference (ESREL 2020 and PSAM-15) (Internet), p.2195 - 2201, 2020/11

One advantage of dynamic probabilistic risk assessment (PRA) is that it can take into account the timing and ordering of event occurrences based on more explicit simulation of system dynamics. It is expected that dynamic PRA can lead us into a more realistic risk assessment, overcoming some limitations of conventional PRA. Multiple dynamic PRA tools have been developed worldwide, and applied to risk assessment of large industrial facilities such as nuclear power plants and crewed spacecrafts. Japan Atomic Energy Agency has developed the dynamic PRA tool, RAPID (Risk Assessment with Plant Interactive Dynamics), considering the interaction between accident simulation and dysfunctional models of safety-related systems. This paper introduces a recent enhancement of RAPID to treat more complicated simulation interactions from the outside of severe accident codes. It is designed to feed back and forth plant information from simulators to the accident sequence generator. It discusses how the enhancement affects the results of risk assessment, with an example analyzing thermal failure of a safety relief valve in a station blackout accident occurred at a boiling water reactor plant.

論文

Case study on sampling techniques using machine learning and simplified physical model for simulation-based dynamic probabilistic risk assessment

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。

論文

A Comparative study of sampling techniques for dynamic probabilistic risk assessment of nuclear power plants

久保 光太郎; Zheng, X.; 田中 洋一; 玉置 等史; 杉山 智之; Jang, S.*; 高田 孝*; 山口 彰*

Proceedings of Joint International Conference on Supercomputing in Nuclear Applications + Monte Carlo 2020 (SNA + MC 2020), p.308 - 315, 2020/10

動的確率論的リスク評価(PRA)PRAは従来のPRA手法の現実性と網羅性を向上させる手法の一つである、しかしながら、それらの向上と引き換えに膨大な計算コストが発生する。本稿では、複数のサンプリング手法を簡易的な事故シーケンスに対する動的PRAに対して適用した。具体的には、モンテカルロ法,ラテン超方格法,格子点サンプリング及び準モンテカルロ法を比較した。その結果、今回の検討の範囲においては、準モンテカルロ法が最も効率的であった。

論文

Search for chaotic character of the time series of reactor signals

鈴土 知明; 林 光二

Proc. of a Symp. on Nuclear Reactor Surveillance and Diagnostics,Vol. 1, 12 Pages, 1991/00

簡単な非線形微分方程式からカオスと呼ばれている複雑な解が得られることが知られている。原子炉の非線形性によってもたらされた複雑な挙動がカオス的挙動に帰結することができ、原子炉動特性および原子炉制御についてある種のヒントが得られるかもしれない。改良前のNSRRの雑音信号から2つのカオスの重要な特徴量、フラクタル次元および最大リアプノフ指数が評価された。解析の結果、当原子炉で観測された出力振動はカオス的である可能性が高いことがわかった。またこれらの2つの特徴量の、実際の原子炉の監視および異常診断への応用方法について独自の提案をし、従来の方法との比較を行った。その結果、新しい方法は原子炉の状態のより広い範囲にわたって利用可能であることがわかった。

口頭

Uncertainty quantification for severe accident scenarios

Zheng, X.

no journal, , 

The severe accident researches, of both experiment and simulation, are active to assess the potential risk of a nuclear reactor. The results of the risk assessment, however, include significant uncertainties as a result of its innate complexity. The author introduces methods of how to quantify the uncertainties during the severe accident simulation. Integral severe accident codes have been developed to simulate accident progression and determine the consequences. Various accident scenarios are modeled within the probabilistic risk assessment (PRA) framework, which specifies the progression and probability of each accident scenario. Numerical models are generally the simplification of severe accidents, which diverges from the reality and causes the uncertainties. Methods of parameter and scenario uncertainty analysis are introduced in detail, including Monte-Carlo-sampling-based method, global sensitivity analysis, dynamic event tree, and surrogate models.

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