2010 Fiscal Year Annual Research Report
稀有事象分析に対する階層ベイズモデルと情報量規準の応用
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20560775
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
山口 彰 大阪大学, 工学研究科, 教授 (10403156)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
高田 孝 大阪大学, 工学研究科, 准教授 (40423206)
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| Keywords | 確率論的安全評価 / 耐震安全性 / フラジリティ / 情報エントロピー / ベィズ推定 / 情報量基準 / 原子力プラント / 共通原因故障 |
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| Research Abstract |
原子力施設の地震PSAでは地震動による機器・システムのフラジリティ評価が必要である。しかし、地震動による損傷のメカニズムは複雑でデータも不十分なためフラジリティの予測には不確かさが伴う。そこで、少ない知見・データからフラジリティ予測の不確かさを低減できる手法があれば、地震に伴うリスク管理に有効である。
そこで、ベイズ更新後のフラジリティの不確かさの低減量を定量的に説明する方法として、情報エントロピーを導入した。フラジリティの更新のための効果的な新規情報取得戦略として、エントロピーが最大になる条件の情報がもっとも効果的であることを示した。また、エントロピーとフラジリティの不確かさ低減効果を結びつける量を示した。低減するべき不確かさに対応したエントロピーを求めることができるため、新規にデータを取得するための試験を計画する場合、その効果をあらかじめ知ることができる。
地震時などの外部事象では共通原因故障の評価が重要である。それは、地震などはすべての機器・システムに同じ環境を付与するため、本来、多重に用意された冗長システムが同時に機能しなくなる可能性があるからである。そこで、ベイジアンネットワークを用いて、外部事象による共通原因故障の定量化手法を提案した。ベイジアンネットワークにより、複数のシステムへの共通原因が及ぼす影響の因果関係を同定し、その同時故障確率を条件付き確率として定量化することが可能になる。
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