PAVANに基づくNPPにおける潜在的事故結果評価のための改良型アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Qian Chen; Liang Zhai; Yuhao Yin; Yunliang Tao

文献

J-GLOBAL ID：202102237343094016 整理番号：21A1775386

PAVANに基づくNPPにおける潜在的事故結果評価のための改良型アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

An Improved Algorithm for Potential Accident Consequence Assessment at NPPs Based on PAVAN

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資料名：
号： ICONE25 ページ： Null 発行年： 2017年
JST資料番号： A0478C 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

PAVANは原子力発電所からの放射性物質の設計基準事故放出を評価するための大気分散プログラムである。それは,NRC(米国原子力規制委員会)によってRG 1.145で記述された大気分散モデルの基礎に関する太平洋北西部研究所によって開発された。風向,風速,および大気安定性の結合周波数を用いて,原子力発電所の排除面積境界と外部LPZ境界の大気相対濃度値を計算し,プログラムによって与えた。プログラムを導入すると,特にFSAR(フランス安全分析報告)と中国におけるNPPのEIA(Environmental Imponment Assessment)の報告で,放射線事故結果評価に広く用いられている。PAVANの理論的基礎と一般的方法を本論文で紹介した。そして,関節周波数データに基づくX/Q点の特殊性を論じた。PAVANのエンベロープアルゴリズムも紹介し,議論した。本論文は,結合周波数データの代わりに入力として時間ごとの気象データを使用するPAVANに基づく改良アルゴリズムを提示した。本アルゴリズムにおいて,X/Qポイントのサイズは,時間ごとの気象データの量に関連した。数量が十分に大きいとき,例えば2年における1時間ごとの気象データの17520セット,X/Qポイントのためのエンベロープ曲線は,PAVANより厳密に適合した。観測された気象データを用いて,改良アルゴリズムをPAVANと比較した。結果は,前者がより正確であることを証明した。一般に,改良アルゴリズムは比較的保守的である。ある状況において,保守性は確実ではない。不確実性をもたらす要因を深く論じた。アルゴリズムによってさらに最適化した。エンベロープ曲線フィッティングを追求する点の数は動的であり,X/Q点の総数の4分の1である。結果は,包絡線曲線フィッティングの反復プロセスで探索する点数の増加が,より保守的なX/Q値につながることを示した。さらに,最適化アルゴリズムは,全サイトに対して50%確率レベルのX/Q値を提供した。その値は比較的保守的ではない。統計的確率の観点から,それはより現実的であり,潜在的事故結果評価に対して許容できる。特に,全サイトに対する95%確率レベルのX/Q値が受け入れるのに保守的である場合,50%確率レベルの値を用いて,保守的価値を置き換えることができる。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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