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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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