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現実の物理現象や事象の進展に整合するとともに、評価の結果が実際的なリスク管理に適用可能な、想定を超える事象の動的で不確かなシステム挙動にかかるリスクを評価する方法論を確立した。
まず、マルコフ連鎖モンテカルロ法を新たに開発した。事故解析コードを用いて事象進展シナリオの定量化を機構論的に行い、主要なパラメータについてはその不確かさを定量化し、ラテン方格モンテカルロ法を用いた統計的分析手法を導入した。プラントシステムの応答は機構論的に解析されるため、物理現象に関する主観的な判断は含まれないことが特徴である。一方で、イベントツリー法による複雑な事故の進展を効率的に解析するため現象イベントツリーを提案した。各イベントの生起確率(イベントツリー分岐確率)の定量化事故解析コードの結果に基づいてなされ、その不確かさはマルコフ連鎖モンテカルロ法によるため、精度よく分岐確率を評価することが可能になった。
イベントツリーを定量化するときの物理現象や主要なパラメータの相関関係と不確かさをモデル化するために現象相関ダイアグラムを開発した。現象ダイアグラムでは、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できる。そこで、事故解析コードを効率的に運用し、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とが可能となった。
本研究では、以上の通り、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できる現象ダイアグラムと現象イベントツリーを開発した結果、確率論的リスク評価(PRA)に活用できる確率論的なプラントシステム応答解析が可能となった
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