适用于核电厂BEPU的高效全局敏感性分析方法开发及应用

最佳估算加不确定性（BEPU）分析是IAEA推荐用于核电厂事故安全分析的方法,该方法中一个关键步骤为评估输入参数对目标输出的影响大小,即定量敏感性分析。传统BEPU分析中常使用基于线性或单调假设的局部敏感性分析方法,其难以适用于复杂的核反应堆系统,而全局敏感性分析则由于计算成本过高而难以在实际工程中应用。本研究中针对矩独立全局敏感性分析方法开展了优化研究,使用高阶模型表示、高斯求积公式等方法降低矩独立敏感性度量的计算成本,得到了一种高效的敏感性分析方法。使用了多个例题对优化方法的可靠性进行了验证,并将其应用于LOFT（loss of fluid test）大破口事故的敏感性分析。结果表明,该高效敏感性分析方法能准确识别核反应堆事故工况中的重要参数,并能对参数重要度进行定量排序。     

典型压水堆小破口LOCA参数重要度排序表开发

现象识别排序表（PIRT）是反应堆热工水力分析的重要依据,传统PIRT的建立依赖于专家经验,因此缺乏专家经验时难以开展参数的识别工作。本文开展在缺乏专家经验时确定各输入参数重要度排序的研究,选定的工况为典型三回路压水堆（PWR）小破口失水事故（SBLOCA）。参考已有的SBLOCA PIRT,并基于基准计算结果,筛选和补充了可能对目标输出（FOM）具有影响的54个不确定性输入参数。使用一种优化矩独立全局敏感性分析方法计算得到了各输入参数对FOM的敏感性度量和重要度排序。将参数的重要度排序转换为Savage分数,按照Savage分数定性地将所有输入参数进行重要度分组,从而得到了SBLOCA的参数重要度排序表,为压水堆SBLOCA工况的参数排序提供了参考。     

VVER机组LBLOCA始发严重事故工况下堆芯出口温度BEPU分析

最佳估算加不确定性（BEPU）方法目前广泛应用于核电厂设计基准事故（DBA）的分析。考虑到严重事故现象复杂及不确定性较大,BEPU方法在严重事故领域应用较少。堆芯出口温度（CET）是核电厂安全运行的重要监测参数,本文以VVER1000压水堆核电厂为研究对象,采用BEPU方法对大破口失水事故（LBLOCA）始发严重事故工况下包壳破裂对应的CET进行不确定性分析,并对输入参数进行敏感性分析。计算结果表明：气隙释放对应CET的单侧统计容忍限值（95/95）为430.85 ℃;CET对输入参数中的衰变热系数和包壳厚度较为敏感。     

基于抽样的敏感性分析方法在LBLOCA质能释放PIRT评级中的应用

基于随机抽样的非参量敏感性统计分析方法是一种有效的敏感性分析方法,通过计算热工水力分析程序多个抽样输入参数与输出参数之间的相关系数来评价各输入参数对输出参数影响的重要程度。通过耦合DAKOTA和WCOBRA/TRAC程序,开发了基于抽样的适用于非能动核电厂大破口失水事故质能释放的敏感性分析方法,该方法可全面定量评估各敏感性参数对计算结果的影响。计算结果表明：堆芯初始功率、燃耗、衰变热、安注箱初始水温、初始水体积、安注箱管道阻力系数、堆芯补水箱初始水温、喷放系数及破口阻力系数对破口质能释放具有显著影响。该分析结果可为大破口失水事故质能释放分析现象识别和重要度排序表评级提供定量依据。     

最佳估算方法中不确定度评估关键问题分析

应用最佳估算+不确定度（BEPU）分析方法对核电厂进行事故分析或安全评审已成为国际发展趋势。本文对最佳估算分析中基于输入传递的统计类不确定度评估的流程进行了总结,并对其关键步骤进行了分析和研究。分析认为,评估流程可分为确定目标参数、确定重要输入参数及其分布、抽样、模型分析和目标参数分析5步,其中现象识别和重要度排序表（PIRT）是一种适用的重要输入参数确定方法,输入参数的分布需根据试验数据或专家判断确定;抽样方法上,可采用参数抽样或非参数抽样,后者可大幅减小抽样数量;不确定度评估所用模型须经过充分试验或分析证明其适用性;通过对目标参数进行统计,可获得不确定度范围及输入参数的敏感性。     

基于方差分解的堆芯下封头熔池模型敏感性分析

下封头熔池模型是熔融物堆内滞留(IVR)有效性评价的重要模型，具有关系式复杂、输入参数多且具有较大不确定性的特点，传统的局部敏感性分析方法在进行复杂模型敏感性分析时具有计算量大、效率低的缺点。本文基于方差分解的全局敏感性分析方法，采用中国核动力研究设计院自主研发的敏感性分析工具SALib和熔融物堆内滞留软件CISER，针对下封头壁面热流密度比等5个关键结果参数开展了输入参数敏感性分析，得到了输入参数对关键结果的敏感性系数及影响趋势，可为下封头熔池模型和严重事故策略的优化提供参考。     

反应堆大型热工水力分析程序计算结果不确定性的来源与对策

以ＣＡＴＨＡＲＥ程序为背景,从理论方法,实验技术,模型结构、数值技术、参数敏感性分析方法和基本不确定性计算方法等方面阐述了核反应堆大型热工水分析程序计算结果不确定性的来源和相应的对策,并介绍了大型程序不确定的敏感性分析和不性定量计算方法。     

基于抽样的不确定性及敏感性分析的方法在核电厂水膜蒸发试验误差分析中的应用

与传统的误差分析方法相比,基于抽样的不确定性及敏感性分析具有较大的优势。本工作通过耦合DAKOTA程序和水膜蒸发试验数据分析程序,开发了水膜热态试验误差分析方法,计算得到了试验目标参数水膜蒸发换热乘子的不确定性范围,并且分析了试验测量参数的不确定性对蒸发换热乘子不确定性的影响。计算结果表明,水膜入口流量、入口风速以及平板表面温度是主要的不确定性来源。这为优化试验测量系统,减小试验误差提供了定量支持。该方法可以用于其他试验误差分析以及参数重要性分析。     

基于HFR的核动力装置非能动系统敏感性分析方法研究

敏感性分析应用于反应堆非能动系统热工水力过程的不确定性分析和可靠性分析，能够定量识别对系统热工水力行为具有重要影响的不确定性输入参数。基于混合随机均衡-傅里叶幅度敏感性测试（HFR）方法，以某型核动力装置非能动余热排出试验系统作为算例进行全局敏感性分析研究，仿真结果证明了HFR方法的可行性与正确性。敏感性分析给出了系统输入参数重要度随时间的变化规律以及系统稳定运行时输入参数的重要度排序，分析结果有助于指导系统的设计优化及运行管理。      

适用于最佳估算事故分析方法的不确定性统计方法比较研究

最佳估算加不确定性(BEPU)事故分析方法能定量分析计算结果的不确定性,从而在保证核电厂安全性的前提下,释放出更多的裕量,进一步提高核电站的经济性。BEPU方法需要准确可靠通用的统计分析方法确定容忍区间上限。本文对适用于最佳估算方法的不确定性统计分析方法进行比较研究,使用DAKOTA程序针对标准正态分布函数随机抽样获得的不同容量样本,对比分析不同统计分析方法确定容忍区间上限时的优缺点,为最佳估算方法的开发和应用提供必要的统计分析方法和工具。分析结果表明,欧文因子法获得与理论值最为接近的容忍区间上限均值和最小方差。当样本分布未知且输入不确定性参数数量较大时,可采用非参量高阶WILKS公式计算容忍区间上限。     

反应堆冷却剂系统动力分析关键参数的敏感性分析

反应堆冷却剂系统(RCS)在极端事故工况下的动力响应计算是评估核电厂安全的重要技术手段。定量考察系统结构的关键参数对系统动力响应的敏感性,是可靠评价系统响应的重要方面。本文通过全局敏感性和相关性分析,对一种堆型蒸汽发生器(SG)支承刚度对地震条件下主系统载荷分配的敏感性进行了研究。研究表明,支承刚度对SG局部范围内主系统载荷分配影响度较高,对距离较远的反应堆压力容器影响度较低。此外,还建立了描述关键参数到载荷分配的输入输出关系,并通过神经网络对输入输出关系进行了回归建模。该神经网络模型能够快速准确地对发生支承结构设计变更后的主系统地震载荷分配进行评估。     

基于PSA的压水堆LBLOCA不确定性分析

为了结合确定论与概率论分析开展更加真实的核反应堆事故工况安全分析,提出了一种结合概率安全分析（PSA）和最佳估算加不确定性（BEPU）分析的方法,并以典型三环路压水堆冷管段双端断裂大破口失水事故（LBLOCA）的极限事故为对象,首先基于PSA开展了应急堆芯冷却系统的事故失效分析,而后结合BEPU分析评估了事件树中各事故序列的包壳峰值温度（PCT）分布及条件堆芯损坏概率（CCDP）,最终确定了压水堆在该事故工况中的堆芯损坏频率（CDF）。分析结果表明,压水堆在冷管段双端断裂工况中应急堆芯冷却系统能够保证反应堆的安全,且一列低压安注系统足以排出堆芯余热及保证反应堆安全。      

本构模型不确定性评价结构化方法开发及应用

最佳估算加不确定性（BEPU）方法被国际原子能机构（IAEA）推荐用于核电厂安全分析,目前已成为核电厂执照申请的主流方法。典型BEPU方法依赖于最佳估算程序将输入参数的不确定性传播至输出,而程序本构模型的不确定性则往往没有得到适当考虑。本研究提出了一种结构化方法用于评价程序本构模型的不确定性,基于该方法对本构模型按照特征进行分类,针对不同模型类型采用不同评价方法。本研究使用的模型评价方法包括前向方法中的非参数曲线估计法以及反向方法中的贝叶斯校准法和覆盖率校准法,此外还包含替代模型的构建方法。使用该结构化方法量化了失水事故中重要模型的不确定性,并将量化的模型不确定性通过抽样计算传播至包壳峰值温度。结果表明,抽样计算值和实验值均小于保守计算值,考虑了模型不确定性后的传播计算结果能够很好地包络实验值,且考虑模型不确定性后能够有效增加安全裕量。      

COSINE程序再淹没模型验证及参数敏感性分析

再淹没是压水堆大破口失水事故后的重要阶段,为评估系统程序在该阶段的计算能力,需要选择多种传热模型对失水事故进行复现并分析参数的敏感性响应。本文对压水堆失水事故实验（LOFT）台架进行建模,将COSINE程序中不同传热模型的计算结果与实验数据比较,验证了传热模型精确度;同时进行再淹没阶段的参数敏感性计算,识别出了对第二包壳峰值温度（PCT）影响最大的参数。计算表明:COSINE程序的传热模型能较好地预测再淹没现象;对计算结果影响较大的敏感性参数包括:UO₂体积热容、液滴直径、液滴相间传热系数和膜态沸腾壁面对汽相的传热系数。      

基于方差分解的堆芯下封头熔池模型敏感性分析

下封头熔池模型是熔融物堆内滞留(IVR)有效性评价的重要模型,具有关系式复杂、输入参数多且具有较大不确定性的特点,传统的局部敏感性分析方法在进行复杂模型敏感性分析时具有计算量大、效率低的缺点。本文基于方差分解的全局敏感性分析方法,采用中国核动力研究设计院自主研发的敏感性分析工具SALib和熔融物堆内滞留软件CISER,针对下封头壁面热流密度比等5个关键结果参数开展了输入参数敏感性分析,得到了输入参数对关键结果的敏感性系数及影响趋势,可为下封头熔池模型和严重事故策略的优化提供参考。     

三代压水堆核电厂DCH参数敏感性研究

安全壳直接加热（DCH）是导致安全壳早期超压的主要贡献之一,严重威胁安全壳完整性,并可能造成放射性物质早期大量不可控释放。本文以我国某三代压水堆为研究对象,首先基于风险导向的事故分析方法（ROAAM）,利用双隔间平衡（TCE）模型编写程序计算典型事故工况下的DCH载荷;其次结合安全壳失效概率曲线得出DCH现象造成的安全壳失效概率;最后对计算程序中不易得到的参数或经验值等不确定性较大的参数进行敏感性分析,归纳敏感性分析结果,找出敏感参数的不确定因素。结果表明：熔融物质量、堆腔几何设计、安全壳布置设计会直接影响DCH后果。     

基于最优化线抽样法的XAPR自然循环功能失效研究与分析

针对多维不确定性参数、小失效概率的功能可靠性分析，提出了一种优化线抽样的可靠性分析方法。该方法采用遗传算法求解约束条件的优化模型来寻求最优化重要方向，进而得到失效概率的高效估计。以西安脉冲堆（XAPR）自然循环冷却堆芯能力的可靠性评价为例，考虑模型与输入参数的不确定性，对中破口失水事故下的自然循环功能失效概率进行了量化分析。结果表明：与其他概率评估方法相比，本文方法具有很高的计算效率，同时又能保证很好的计算精度；对隐式非线性的功能可靠性分析是有效可行的，具有很强的适应性。     

基于TRACE程序的大破口BEPU分析方法在独立审核计算中的应用

我国某大功率非能动压水堆首次采用标准设计的方法。本文基于TRACE程序,采用最佳估算及不确定性分析方法对该电厂大破口失水事故开展了独立审核计算,并探讨了该方法在核安全审评中的应用。最佳估算结果表明,该压水堆大破口失水事故下包壳峰值温度低于验收准则限值。该计算结果可作为独立审核计算的重要部分应用于核电厂安全审评中。     

大破口LOCA事故ASTRUM最佳估算分析方法优化研究

ASTRUM(Automated Statistical Treatment of Uncertainty Method)分析方法是美国西屋公司开发的能够自动执行不确定性计算的最佳估算方法。在该方法中,对于部分对大破口LOCA(Loss of Coolant Accident)事故计算结果具有重要影响的参数,采用了参数保守性确认分析的办法,以确定其保守的取值组合。然后,在此基础上执行对其它参数抽样的ASTRUM最佳估算。这种做法对于不同的事故工况或抽样工况得到的保守性参数取值组合可能不同,具有一定的偶然性,在固定这些参数保守组合的基础上再对其余参数抽样进行最佳估算,可能会导致ASTRUM计算结果出现一定程度的偏差。本文取消了原ASTRUM方法中参数保守性确认分析这一环节,通过开发自编的BE_SAMPLE抽样程序,对原参数保守性确认分析中的重要参数进行抽样,执行了全参数的抽样统计分析,并给出了优化结论,它可以为后续ASTRUM方法的优化和研究提供参考。     

数字化核测量系统反应堆倍周期计算的敏感性分析

反应堆倍周期是核反应堆工程中的一个重要参数。在反应堆启动和功率提升过程中,操纵员可通过反应堆倍周期来了解反应堆的运行状态,并据此控制反应性。数字化核测量系统通过对与反应堆功率成正比的电压信号进行采样和处理,计算得到反应堆倍周期。在实际的应用中,电压信号往往包含测量噪声,对计算结果带来较大的不确定性。针对数字化核测量系统的倍周期计算问题,对其敏感性进行了分析,并给出相应的算例。