2017 Fiscal Year Annual Research Report
事象進展のダイナミズムを考慮したシームレスリスク評価手法の研究
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16H04627
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
山口 彰 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (10403156)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | リスク評価 / マルコフ過程 / 原子力安全 / ベイジアンネットワーク / マルチユニットリスク / 状態遷移確率 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
確率論的リスク評価を、現実の物理現象や事象の進展に整合するように、また評価の結果が実際的なリスク管理に適用できるよう連続マルコフ過程モンテカルロ法と機構論的モデルのカップリングを実施した。電源系と冷却系設備を冗長性と多様性を考慮して配置した複数ユニットのシステムにおいて、電源系の機能を喪失する事象に対して、複数ユニット間の相互作用（好影響ならびに悪影響を考慮してユニットの状態を定量化するとともに各状態間の遷移をマルコフ過程を用いた連立時間微分方程式を解くことによって動的評価を可能とした。
ここで、従来は表形式にてあたえてきた状態遷移確率を以下の方法により評価した。まず、諸外国の論文調査と福島第一原子力発電所事故時の意ユニット間の相互作用を分析した。その結果、(1)内的な依存性（設計・運用要因、人的要員、組織要因）、(2)外的な依存性（起因事象、環境要因）、(3)リソースの依存性（物量の確保、機器の確保、要員の確保）に分類することを提案した。これをベイジアンネットワークを階層的に用いてこれらの効果を時々刻々のプラント状態から条件付き確率により分析評価することにより客観的に状態遷移確率を求めた。
開発した方法論を例題に対して適用し、その効果と問題点を明らかにした。これを発展させることにより、施設外の支援（例えば。２ユニットと緊急時支援センタ）も含めた広域リスク評価が可能となる。広域リスク評価のモデル化方法として、マルコフモデルととにより、ユニット間の相互作用を時間依存性や修復などの効果を考慮して評価することを示した。例題により、これらのモデルが２ユニットにリスク評価に適用できることを示した。広域リスクに寄与する要因を分析するとともに、マルコフモデルの状態遷移確率、ベイジアンネットワークの条件付き確率を定量することにより、現実的な広域リスク評価に適用することが残された課題である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
当初は、単一ユニットにおいて、状態遷移確率をシミュレーションによって定量化し、その結果に基づきメタモデルを作成して評価することを想定していた。文献などを調査する過程で、リスクの評価において、単一ユニットの評価のみでは不十分であることを認識した。そこで複数ユニットにおけるユニット間相互作用を考慮した方法を考案した。さらに、複数ユニットの外から不足しがちのリソースを提供することも視野に入れ、この種の問題にも適用できるよう、マルコフ過程とベイジアンネットワークを結合させた。
このように考えるとき、状態間遷移確率を、ユニット間の相互作用を考慮してどのように設定するかが重要な課題となる。そこで、米国ならびにフランスの大学および研究機関の論文を調査するとともに、直接研究討議を行った。そこで、動的リスク評価をさまざなま形で導入していること、相互作用についてもカテゴリー化していることを認識した。日本においては、福島第一原子力発電所の事故において、さまざまなユニット間相互作用、外部からの支援に関する知見があることを踏まえ、事故調査委員会の報告書を調査・分析した。その結果と外国における論文を検討し、考慮すべき相互作用分類を提案した。
以上の結果は、当初の計画を上回るものであり、より現実的なリスク評価を可能とする重要な進捗である。
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| Strategy for Future Research Activity |
本年は当初の計画通り研究を進める。現実的なリスク評価では事象進展シナリオの分析と定量化は欠かせない。そこで、現象イベントツリーの定量化手法の開発を実施する。そこに含まれる不確かさ要因は、プラントシステムの応答を機構論
的に解析する場合のパラメータやモデルの不確かさであり、これは安全解析などに本来、含まれている不確かさと同種類のものである。新たな知見を得ることによりこの種の不確かさを低減することができるし、不確かさの根本原因が明確であり
適切に評価することができる。イベントツリーは事故の進展による有害物質放出などのシナリオを明示的に示す有効な方法であり、事故カテゴリを分類するとともにそれぞれのカテゴリに関して発生頻度と事故影響の大きさを示すことができる。各イベントの生起確率(イベントツリー分岐確率)の定量化においては、モンテカルロ法を適用して、事故進展を放出なしから大規模放出までに分類し、それぞれについて発生確率を定量化する。
ここで、不確かさの評価方法については、現象相関ダイアグラムを提案する。現象相関ダイアグラムは、イベントツリー定量化に含まれるプラントシステムの応答解析などに関するパラメータやモデルの不確かさを評価する手法である。事故の初期条件やシステムの状態、さまざまなシナリオ、物性値や形状などの入力データ、各現象のモデルの不確かさを考慮し、それらが応答解析結果にどのように影響するかをダイアグラムの形式で表現し、それぞれの要因の確率的な特性を考慮してその不確かさの伝播を評価する。ここに、マルコフ連鎖モンテカルロ法と熱水力応答の機構論的モデルのカップリングにおいて現象の不確かさを導入すれば、確率論的なプラントシステム応答解析が可能であり、この概念は、現象相関ダイアグラムの考え方と整合する。
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