核電廠在線風險監(jiān)測中的不確定性研究.pdf

1、在線風險監(jiān)測（On-Line Risk Monitor, OLRM）屬于風險指引型應用，是一種基于核電廠當前時刻的組態(tài)信息及時評估核電廠瞬時風險的技術，用于判斷當前核電廠運行狀態(tài)的風險等級和輔助電廠操作員或管理員做出決策。由于OLRM減少或避免核電廠在高風險狀態(tài)下的運行，給核電廠增加了一層防御，從而提高了安全水平。但是由于設備或系統(tǒng)發(fā)生故障的隨機性和人認知水平的限制，導致風險的分布范圍不能確知，即OLRM評估出的風險信息中存在不確定性，

2、這些不確定性將影響決策，如果忽略不確定性的影響，決策的合理性會受到質疑。因此，掌握OLRM中不確定性的來源及大小，對OLRM的應用至關重要。
　　不確定性在核電廠概率安全評價的研究中被分為模型不確定性和參數(shù)不確定性，并形成了不確定性分析和計算的理論基礎。相比較于概率安全評價，OLRM對計算提出了新的要求，因此如何實現(xiàn)OLRM中不確定性的快速計算和分析由計算帶來的新不確定性作為本論文的主要研究內(nèi)容。
　　OLRM中不確定性的計

3、算需要滿足兩個要求：（1）OLRM中的在線風險模型隨時間變化，需要快速建立風險的數(shù)學模型；（2）為了及時獲得風險的不確定性，需要實現(xiàn)不確定性的快速計算。
　　OLRM中的在線風險模型隨時間變化表現(xiàn)在核電廠的組態(tài)隨時間變化。在組態(tài)變化時，OLRM要求快速為風險和不確定性的計算建立數(shù)學模型。本文選擇了可以準確地建立數(shù)學模型的二元決策圖法，并實現(xiàn)了模塊化技術以提高該方法的計算能力；為了達到OLRM所要求的計算速度，在建立數(shù)學模型過程中使

4、用了吸收簡化、截斷近似、偽模塊化等近似處理手段；最后，對由近似處理所帶的新的模型不確定性進行了分析。
　　當給定了數(shù)學模型，不確定性的計算量只隨參數(shù)個數(shù)和抽樣次數(shù)的增加而增漲。為了既保證計算結果滿足一定精度又盡可能減小不確定性的計算量，本文提出了基于蒙特卡羅方法的不確定性快速計算方案。該方案通過忽略成功事件不確定性和只考慮99％貢獻的割集來減少參數(shù)的數(shù)量；選擇拉丁超立方方法作為不確定性的傳播方法以加快結果的收斂，從而減少達到相同精