検索対象:     
報告書番号:
※ 半角英数字
 年 ~ 
 年
検索結果: 3 件中 1件目~3件目を表示
  • 1

発表形式

Initialising ...

選択項目を絞り込む

掲載資料名

Initialising ...

発表会議名

Initialising ...

筆頭著者名

Initialising ...

キーワード

Initialising ...

使用言語

Initialising ...

発行年

Initialising ...

開催年

Initialising ...

選択した検索結果をダウンロード

論文

Dynamic probabilistic risk assessment of nuclear power plants using multi-fidelity simulations

Zheng, X.; 玉置 等史; 杉山 智之; 丸山 結

Reliability Engineering & System Safety, 223, p.108503_1 - 108503_12, 2022/07

 被引用回数:0 パーセンタイル:0.03(Engineering, Industrial)

Dynamic probabilistic risk assessment (PRA) more explicitly treats timing issues and stochastic elements of risk models. It extensively resorts to iterative simulations of accident progressions for the quantification of risk triplets including accident scenarios, probabilities and consequences. Dynamic PRA leverages the level of detail for risk modeling while intricately increases computational complexities, which result in heavy computational cost. This paper proposes to apply multi-fidelity simulations for a cost- effective dynamic PRA. It applies and improves the multi-fidelity importance sampling (MFIS) algorithm to generate cost-effective samples of nuclear reactor accident sequences. Sampled accident sequences are paralleled simulated by using mechanistic codes, which is treated as a high-fidelity model. Adaptively trained by using the high-fidelity data, low-fidelity model is used to predicting simulation results. Interested predictions with reactor core damages are sorted out to build the density function of the biased distribution for importance sampling. After when collect enough number of high-fidelity data, risk triplets can be estimated. By solving a demonstration problem and a practical PRA problem by using MELCOR 2.2, the approach has been proven to be effective for risk assessment. Comparing with previous studies, the proposed multi-fidelity approach provides comparative estimation of risk triplets, while significantly reduces computational cost.

口頭

多忠実度モデルを用いた動的PRA手法の開発

Zheng, X.; 玉置 等史; 杉山 智之; 丸山 結

no journal, , 

動的確率論的リスク評価(DPRA)は、確率論的な手法と決定論的なシミュレーションを緊密に結合することにより、多数の事故シーケンスを生成して炉心損傷頻度を推定できるが、計算コストが膨大である。原子力機構は、異なる忠実度を備えた複数のシミュレータを共用し、従来のPRAに比べて信頼性が高く、計算コストを低減できる多忠実度(マルチフィデリティ)のDPRAアプローチを開発した。

口頭

動的レベル2PRA手法の早期大規模放出頻度評価への適用に関する研究

Zheng, X.; 高原 省五; 玉置 等史; 杉山 智之; 丸山 結

no journal, , 

動的確率論的リスク評価(PRA)手法は、事故シーケンスの網羅性の向上や、事故影響の時間依存性のより明示的なモデリングを可能とする。動的PRA手法を用い、様々な事故シーケンスにおける放射性核種の環境中への放出開始時間を推定し、リスク指標として早期大規模放出頻度(LERF)を評価することにより、防災計画の策定や重要度評価プロセスの実施に際し有用な情報の提供を図る。

3 件中 1件目~3件目を表示
  • 1