核电厂在线风险监测中的不确定性研究

摘要

在线风险监测（On-Line Risk Monitor, OLRM）属于风险指引型应用，是一种基于核电厂当前时刻的组态信息及时评估核电厂瞬时风险的技术，用于判断当前核电厂运行状态的风险等级和辅助电厂操作员或管理员做出决策。由于OLRM减少或避免核电厂在高风险状态下的运行，给核电厂增加了一层防御，从而提高了安全水平。但是由于设备或系统发生故障的随机性和人认知水平的限制，导致风险的分布范围不能确知，即OLRM评估出的风险信息中存在不确定性，这些不确定性将影响决策，如果忽略不确定性的影响，决策的合理性会受到质疑。因此，掌握OLRM中不确定性的来源及大小，对OLRM的应用至关重要。
　　不确定性在核电厂概率安全评价的研究中被分为模型不确定性和参数不确定性，并形成了不确定性分析和计算的理论基础。相比较于概率安全评价，OLRM对计算提出了新的要求，因此如何实现OLRM中不确定性的快速计算和分析由计算带来的新不确定性作为本论文的主要研究内容。
　　OLRM中不确定性的计算需要满足两个要求：（1）OLRM中的在线风险模型随时间变化，需要快速建立风险的数学模型；（2）为了及时获得风险的不确定性，需要实现不确定性的快速计算。
　　OLRM中的在线风险模型随时间变化表现在核电厂的组态随时间变化。在组态变化时，OLRM要求快速为风险和不确定性的计算建立数学模型。本文选择了可以准确地建立数学模型的二元决策图法，并实现了模块化技术以提高该方法的计算能力；为了达到OLRM所要求的计算速度，在建立数学模型过程中使用了吸收简化、截断近似、伪模块化等近似处理手段；最后，对由近似处理所带的新的模型不确定性进行了分析。
　　当给定了数学模型，不确定性的计算量只随参数个数和抽样次数的增加而增涨。为了既保证计算结果满足一定精度又尽可能减小不确定性的计算量，本文提出了基于蒙特卡罗方法的不确定性快速计算方案。该方案通过忽略成功事件不确定性和只考虑99％贡献的割集来减少参数的数量；选择拉丁超立方方法作为不确定性的传播方法以加快结果的收敛，从而减少达到相同精度时所需的抽样次数。
　　通过分析和测试，开发的不确定性计算模块除了能获得比较精确的不确定性参数，计算速度也能够满足OLRM的计算要求。OLRM中的不确定性研究明确了不确定性的主要来源，实现不确定性的快速计算，确定风险值和风险的分布范围，对OLRM的工程应用有重要意义。

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目录

第1章 绪论

1.1 选题背景

1.2 国内外研究现状

1.3 选题的意义及研究内容

第2章 OLRM中的不确定性分析

2.1 不确定性及不确定性分析的定义

2.2 PSA不确定性分析的步骤

2.3 在线风险监测中的不确定性分析

2.4 本章小结

第3章 基于模块化的BDD方法

3.1 建立结构函数的方法

3.2 传统BDD法

3.3 基于模块化的BDD方法的关键技术

3.4本章小结

第4章 OLRM中的模型不确定性分析

4.1 由吸收产生的不确定性分析

4.2 由截断产生的不确定性分析

4.3 由伪模块化产生的不确定性分析

4.4 本章小结

第5章 OLRM中的参数不确定性分析

5.1 典型分布的抽样验证

5.2 参数不确定性的传播方法

5.3 参数不确定性的敏感性分析

5.4 本章小结

第6章 不确定性分析软件模块开发

6.1 接口开发

6.2 计算引擎开发

6.3 功能测试

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果

致谢