现实LOCA分析中不确定性量化分析方法研究

发布时间：2019-08-24 09:38

【摘要】：基于中国改进型三环路压水堆(CPR1000)核电厂最佳估算热工水力系统分析程序(CATHARE GB)大破口失水事故(LBLOCA)分析模型,采用多种不确定性量化分析方法量化LBLOCA分析结果的不确定性,并针对不同方法对输入参数的处理、分析过程和输出结果的处理3个方面进行比较。结果表明,敏感性分析方法由于存在人为的保守性,所以其计算结果最保守,传统的参数统计方法、欧文因子法和Bootstrap方法需进行输出结果的正态性检验,而Wilks方法不需要进行正态性检验且分析结果更加现实。
【图文】：

置信区间,单侧,上限值

度函数（PDF）的分布特性，如分布类型、均值及标准差等，而非参数统计法不需要假设计算结果PDF的分布。1.1参数统计法1.1.1传统参数统计法根据传统的参数统计法，首先采用恰当的正态性检验方法检验样本是否服从正态分布；当样本满足正态分布，则样本均值(s)和总体均值(p)以及样本标准差(s)和总体标准差(p)的关系为：sps/n满足t分布，2s2p(n1)满足2分布[3]。对于统计量的置信区间的确定，在同样的置信水平下，双侧置信区间上限值比单侧置信区间上限值大，如图1所示，但是对于反应堆安全参数，根据其实际物理意义，只关注其单侧置信区间上限值。对于给定的置信水平1=95%，t分布统计量落在置信区间内的概率表达式为：sps11/Ptnn（1）当查表得到t(n1)后，p的单侧置信区间可完全由s和s决定，表达式为：ps/2stn1/n（2）同样地，由于2s2p(n1)满足2分布，对于给定的置信水平1=95%，2分布统计量落在置信区间内的概率表达式为：22s12p111nPn（3）当查表得到21(n1)后，p的单侧置信区间可由样本标准差s决定，表达式为：22sp2111nn（4）保守考虑采用单侧置信区间上限值作为p和p的估计值，即：psstn1/n（5）2sp2111nn（6）进一步估算满足95%概率值的上限值，即：95/95ppY1.645（7）图1双侧置信区间和单侧置信区间比较Fig.1ComparisonofTwoSideConfidentIntervalandSingleSideConfidentInterval1.1.2欧文因子法?

拟合优度检验

78核动力工程Vol.37.No.3.2016图2Lilliefors拟合优度检验Fig.2LillieforsGoodness-of-Fit3.2非参数统计法应用3.2.1Wilks方法通过Wilks理论可知，计算得到的59个PCT样本值中最大值即为95%（β=0.95）的置信水平下，95%（γ=0.95）概率值的边界限定值为：95/95T=941.1℃。3.2.2Bootstrap自助法本文通过计算机程序MATLAB对59个PCT原始样本进行了N=1000次重复抽样（1000次抽样可获得收敛值），计算得到的95%置信水平下的Bootstrap的单侧置信区间为[0.0,901.0]，Bootstrap的单侧置信区间为[0.0,28.17]。保守考虑分别取单侧置信区间的上限值为总体参数的估计值，即：Bootstrap=901.0℃，Bootstrap=28.17℃，，通过Lilliefors正态性检验方法检验样本服从正态分布，所以，95/95BootstrapBootstrapT1.645=947.3℃。3.3敏感性分析法根据敏感性分析法，首先采用各个参数的名义值计算得到PCT890.71℃，然后对各个参数在各自名义值附近的扰动作敏感性分析，计算敏感性因子is，选取使得PCT偏向保守的is作为最终的敏感性因子[6]，计算得到PCT39.37℃，所以PCT值的95%概率下的单侧上限值为：95%PCTPCTT1.645=955.5℃。4分析结果比较本文研究的多种不确定性量化分析方法的结果对比见表2。采用数理统计法进行不确定性量表1抽样参数范围和分布Table1RangeandDistributionofSamplingParameters级别关键参数最小值中间值最大值分布方式系统级初始储热份额0.981.01.02正态分布衰变热偏差-2σ02σ正态分布燃料导热系数/W·(m·℃)-10.9×0.760.761.1×0.76正态分布传热系数不确定因子0.131.06.5正态分布DNBR11.72.2正态分布最小膜态沸腾温度/℃-42060均匀分布热组件级燃料温度/
【作者单位】：中广核研究院有限公司;
【分类号】：TL364.4

【参考文献】