MC在PSA不确定性分析中的应用.pptVIP

MC在PSA不确定性分析中的应用(续) 将顶门的5000个样点值从小到大排序，分别取出第50、100、150、…、5000个点，共100个点值，对应于1%、2%、3%、…、100%分位点。 以这100个分位点值作为横坐标，以1%、2%、3%、…、100%作为纵坐标，做出的曲线就是顶门的不可用度的累积密度函数（cdf，分布函数）图像。 * MC在PSA不确定性分析中的应用(续) 顶事件不可用度的累计密度函数图像 * MC在PSA不确定性分析中的应用(续) 由于概率密度函数是累计密度函数的导函数，对累计密度函数求数值导数，即得到概率密度函数（pdf）。 Pi ：百分数 PVi ：分位点值 以这100个分位点值作为横坐标，以cdf的数值导数作为纵坐标，做出的曲线就是顶门的不可用度的概率密度函数（pdf）图像，其中5%和95%对应的函数值就是不确定性边界。 * MC在PSA不确定性分析中的应用(续) 顶事件不可用度的概率密度函数图像 Mean：3.21E-07 5%分位点：4.11E-09 95%分位点：1.22E-06 * MC在PSA不确定性分析中的应用(续) 顶事件不可用度的概率密度函数图像（调整后） Mean：3.21E-07 5%分位点：4.11E-09 95%分位点：1.22E-06 * MC在PSA不确定性分析中的应用(续) RiskSpectrum(1.2.0.1)生成的pdf图像 Mean：3.43E-07 5%分位点：3.96E-09 95%分位点：1.30E-06 * 蒙特卡罗方法概述 随机数的生成 随机变量的抽样 MC在PSA不确定性分析中的应用 MC在HRA不确定性分析中的应用 小结 * MC在HRA不确定性分析中的应用 HCR/ORE方法，EPRI TR-100259 第7-3页: THERP方法，NUREG/CR-1278 第7-18页: * MC在HRA不确定性分析中的应用(续) 序号 CIB-MAN01子任务描述 HEP均值 压力等级 信息源：THERP表格20-7或20-12 恢复因子 修正的HEP 1 遗漏关闭MSIV的步骤 3.75E-03 5 2 7.50E-02 1.41E-03 2 选错MSIV的控制器 1.33E-03 5 22 7.50E-02 4.99E-04 3 遗漏关闭2个排污管阀门的步骤（中相关） 3.75E-03 ×0.15=5.63E-04 5 2 7.50E-02 2.11E-04 4 选错排污管线上2个阀门的控制器（中相关） 1.33E-03 ×0.15=2.00E?04 5 22 7.50E-02 7.50E-05 5 遗漏关闭2个MFW/SFW阀的步骤（中相关） 3.75E-03 ×0.15=5.63E-04 5 2 7.50E-02 2.11E-04 6 选错主/启动给水管线上2个阀门的控制器（中相关） 1.33E-03 ×0.15=2.00E-04 5 22 7.50E-02 7.50E-05 PE=第1项+第2项+第3项+第4项+第5项+第6项 2.48E-03 例2. 如何求CIB-MAN01（SGTR事故后操纵员未能隔离故障SG）HEP的误差因子？ * MC在HRA不确定性分析中的应用(续) 序号 HEP 描述 HEP (均值) THERP表格 (序号) EF 遗漏失误 当正确执行有校核规定的规程时 2 长规程10条 3.75E-03 20-7 (2) 3 从一批外形相似的控制器中选错控制器 22 一个有清晰的模拟线路的盘台 1.33E-03 20-12 (4) 10 NUREG/CR-1278中HEP数据库 * MC在HRA不确定性分析中的应用(续) 抽样过程类似于将人员操作事件CIB-MAN01看成一棵故障树，将6个操作步骤视为基本事件。 * RiskSpectrum中对参数相关性的处理 RiskSpectrum PSA程序在不确定性分析部分针对使用相同参数的基本事件提供了两种蒙特卡罗抽样类型：参数抽样和事件抽样。对于调用同一个参数的基本事件，分别应用参数相关和不相关的假设。 MC在HRA不确定性分析中的应用(续) * MC在HRA不确定性分析中的应用(续) 参数抽样 Mean：2.44E-03 5%分位点：7.01E-04 95%分位点：5.43E-03 误差因子：2.78 事件抽样 Mean：2.47E-03 5%分位点：1.00E-03 95%分位点：5.04E-03 误差因子：2.24 CIB-MAN01的HEP不确定性分析结果 2.48E-03 * MC在HRA不确定性分析中的应用(续) NUREG/CR-1278中对