動的イベントツリーベース解析のためのリスク解析仮想環境【JST・京大機械翻訳】

Alfonsi Andrea; Mandelli Diego; Parisi Carlo; Rabiti Cristian

文献

J-GLOBAL ID：202202271995536034 整理番号：22A0101917

動的イベントツリーベース解析のためのリスク解析仮想環境【JST・京大機械翻訳】

Risk analysis virtual ENvironment for dynamic event tree-based analyses

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資料名：
巻： 165 ページ： Null 発行年： 2022年
JST資料番号： C0325D ISSN： 0306-4549 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：イギリス (GBR) 言語：英語 (EN)

従来のイベントツリー(ET)ベースの方法論は,複雑で重要な工学システムの信頼性と安全性評価を行うためのツールとして広く使用されている。これらの方法の欠点の1つは,事象のタイミング/配列決定とシステムダイナミックスが解析において明示的に説明されないことである。これらの限界を克服するために,動的確率的リスク評価(DPRA)として知られるいくつかの技術を開発した。モンテカルロ(MC)と動的イベントツリー(DET)は,原子力発電所(NPP)の安全評価を行うための最も広く用いられているDPRA方法論の2つである。2012年以降,Idaho国立研究所(INL)は,動的PRA:RAVEN(Risk分析と仮想EN)を実行するためのそれ自身のツールを開発している。RAVENは,異なるプログラミング言語(すなわち,Python,C++)の容易な統合と,他,いくつかの熱水力と厳しい事故コード(例えば,RELAP5-3D,MELCOR,MAAP5,TRACEなど)を含む他のアプリケーションとのカップリングを可能にする,高いモジュールとプラグ可能な方法で設計されている。”.”。”他の応用”とは,いくつかの熱-水力と厳しい事故コード(例えば,RELAP5-3D,MELCOR,MAAP5,TRACEなど)を含む。RAVENは,先進数値技術とアルゴリズムを採用して,システム,物理学とマルチフィジックスの応答を分析するために,技術者と科学者のための能力のフレームワーク/コンテナを提供することを目的とする。さらに,RAVENは,コンポーネント故障のような確率的事象をモデル化し,不確実性定量化(UQ)を実行する。そのような確率的モデリングは,MCとDETアルゴリズムの両者が本論文で採用されつつあるサンプリング戦略を用いて採用された。さらに,RAVENは,データマイニングベースのアルゴリズムとリスク評価技術を用いて,物理モデルをサンプリングすることによって発生する大量のデータを処理する。本論文では,RAVENフレームワークの中で展開されたDET方法論の概要を提供し,複雑なシステムの解析に対するそのような技法の可能性を示した。古典的方法論とそれらの限界の短い背景も報告し,そのような動的技術の展開の動機を示した。さらに,物理モデルとしてRELAP5-3Dを用いて,冷却材事故シナリオの加圧水炉損失からの結果を報告した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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水冷却炉の安全性

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