[发明专利]核电厂热工水力安全分析最佳估算加不确定性方法

摘要

一种核电厂热工水力安全分析最佳估算加不确定性方法，包括：基于电厂确定事故的重要输出及其安全限值；基于现象识别排序表选择初始不确定性输入参数及本构模型，并对本构模型的不确定性进行量化；补充不在现象识别排序表中的输入参数，使用开发的低成本全局敏感性分析方法对所有输入执行敏感性计算，并基于计算结果迭代修正现象识别排序表；基于敏感性分析结果确定重要输入，基于非参数阶数统计方法将其不确定性传播至目标输出；量化目标输出不确定性，比较其计算限值与安全限值。与现有技术相比，本发明方法全面考虑了电厂模拟中的不确定性，开发了低成本全局敏感性分析方法，能通过敏感性计算优化现象识别排序表。

主权项

1.一种核电厂热工水力安全分析最佳估算加不确定性方法，其特征在于，包括如下步骤：/n第一步：指定分析核电厂及工况；/n第二步：确定对应工况的目标重要输出及其安全接受限值；/n第三步：建立现象识别排序表：基于目标重要输出，结合专家经验和判断，建立现象识别排序表并初步识别对目标输出影响大的重要现象，过程或参数；/n第四步：确定重要输入参数的不确定性分布：使用带有不确定性的参数表征所有的不确定性源，并对不确定性源中的状态参数、材料物性以及初始或边界条件对应的表征参数进行不确定性量化；/n第五步：重要本构模型的不确定性量化：使用适用于本构模型不确定性量化的结构化方法对重要的重要本构模型进行不确定性量化，基于实验数据的可用性、模型是否存在可选选项以及模型的特征分类三个方面确定适合于目标本构模型的不确定性评估方法；对于缺少模型相关实验数据的情况，选择覆盖率校准方法；对于存在可选模型用于描述同一热工水力现象或过程的情况，基于贝叶斯框架确定适用于当前工况的最佳本构模型；/n基于贝叶斯框架确定最佳本构模型后，基于特征将最佳本构模型分为独立模型和非独立模型，其中独立模型是指该模型在程序计算中能够被直接调用而无需涉及其他模型，使用不确定性因子方法对此类模型进行不确定性量化；/n而非独立模型则是指在模型计算中会涉及多个子模型的模型，采用贝叶斯校准方法对此类模型进行不确定性量化；/n基于该结构化方法，程序中本构模型的不确定性能够给被评估量化；/n第六步：确定相关安全系统：基于目标核电厂的设计，并结合分析的工况，确定事故分析中会投入使用的相关安全系统；/n第七步：确定安全系统可用性假设：基于上一步中确定的相关安全系统，进一步确定安全系统中涉及的组件，并确定组件的可用性；/n第八步：确定核电厂的最佳节点化建模方案：基于整体核电厂及各功能系统或组件的设计参数确定核电厂的最佳节点化建模方案，并使用最佳估算程序完成对核电厂最佳估算模型的建模；核电厂的建模方案使用分离效应试验或者整体效应试验的实验数据进行评估和修正，以期能够真实地模拟事故工况中的现象或者过程；/n第九步：执行基准工况计算：使用最佳估算程序完成对目标核电厂的建模以及分析工况的模拟后，使用所有参数的名义值执行一次程序计算，这一步的主要目的是评估电厂的初始稳态值是否为设计值，并且直观地分析程序模拟的瞬态工况是否可靠；/n第十步：补充未被现象识别排序表识别的参数，并根据电厂设计及相关实验数据给定其不确定性分布，该步骤的目的是为了防止某些对目标输出具有重要影响的输入参数未被现象识别排序表识别；/n第十一步：初始被现象识别排序表识别的输入参数的不确定性分布在第四步中给定，第十步中额外补充了部分现象识别排序表之外的输入参数及其不确定性分布；根据所有这些参数的不确定性分布类型及其不确定性区间，通过查表确定这些参数的五个高斯点；/n第十二步：使用优化的矩独立全局敏感性分析方法计算各个输入参数的敏感性指标；优化的矩独立全局敏感性分析方法原理如下：/n矩独立全局敏感性分析方法旨在评估输入参数对目标输出概率密度函数的影响；假设函数Y＝g(X)存在k个输入参数，即X＝(X₁,X₂,...,X_k)^T，每个输入参数服从概率分布f_Xi(x_i)，输入参数的不确定性可通过函数计算传播至输出Y；将Y的无条件概率密度函数和无条件累积分布函数表示为f_Y(y)和F_Y(y)，将第i个输入参数X_i取某一固定值时得到的Y的条件概率密度函数和条件累积分布函数表示为f_Y|Xi(y)和F_Y|Xi(y)；根据定义，将第i个输入参数的矩独立敏感性指标表示为：/n /n其中s(X_i)为固定第i个输入参数情况下输出概率密度函数的偏移量：/n /n将求解输出的概率密度函数转换为求解其累积分布函数能够在一定程度上优化计算结果；假设输出的f_Y(y)和f_Y|Xi(y)存在m个交点，表示为a₁，a₂，...a_m，则s(X_i)表示为(m+1)个子面积之和，即：/ns(X_i)＝s₁+s₂+...+s_j+...+s_m+s_m+1 (j＝1,2,...,m+1) (11)/n其中，f_Y(y)和f_Y|Xi(y)的交点根据下式进行求解：/n /n而每个子面积s_j根据如下关系式进行计算：/n /n由此可知，如果能快速计算得到输出的F_Y(y)和F_Y|Xi(y)，则根据式(9～13)计算得到各个输入参数的矩独立全局敏感性指标δ_i；/n为了能以低的计算成本且又相对精确地计算输入参数的敏感性指标，使用了多种方法进行优化计算；首先，为了降低积分计算的计算量，使用五点高斯求积方案替代积分计算：/n /n式中，ω_i,j表示第i个输入参数按照其分布类型确定的五个高斯权重值中的第j个值，同理X_i,j表示第i个输入参数的第j个高斯点取值；ω_i,j和X_i,j的取值与参数的分布类型及不确定性区间有关；/n求解s(X_i,j)的关键在于求解输出的条件和无条件累积分布函数，即F_Y(y)和F_Y|Xi(y)；根据累积分布函数的定义，将其表示为：/nF_Y(y)＝P{g(X)≤y}＝P{g(X)-y≤0}＝P{z(X,y)≤0}＝P_f{z(X,y)} (15)/n其中，z(X,y)＝g(X)-y为定义的新函数，P_f为失效概率；因此，将求解函数g(X)的累积分布函数转换为求解函数z(X,y)的失效概率，而高阶矩估计方法能被用于求解函数的失效概率；/n使用四阶矩估计方法和皮尔森系统以求解函数的失效概率，根据皮尔森系统，将函数输出的累积分布函数表示为：/n /n其中，β_SM＝μ_z/s_z，即函数z(X,y)输出的均值和标准差之比，基于函数z(X,y)输出的前四阶中心矩，根据皮尔森系统确定f(z)的表达式；因此，求解函数z(X,y)输出的前四阶中心矩即能够求解得到函数g(X)输出的累积分布函数，而函数z(X,y)与函数g(X)输出的前四阶中心矩存在以下关系：/n /n其中α_1z表示函数z(X,y)的一阶中心矩，α_1g表示函数g(X)的一阶中心矩，以此类推，为了快速计算函数g(X)输出的前四阶中心矩，使用高维模型表示的降维技术将函数的输出表示为：/n /n其中c为参考点，即所有输入参数取名义值时的输入参数向量；g₀为参考点对应的函数输出；g(X_i,c)表示其他参数均取名义值，仅改变第i个输入参数时函数的输出值，k为输入参数的数目；/n基于函数g(X)输出的降维表达式，将其前四阶中心矩表示为：/n /n其中α_mg表示g(X)输出的第m阶矩，m＝1，2，3，4；根据五点高斯求积方案，将上式中的积分计算简化，得到：/n /n由此可见，如果能求解得到每个输入参数X_i在5个高斯点处的函数g(X_i,j,c)的输出值，即能够计算得到函数g(X)输出的无条件累积分布函数，即F_Y(y)；同理，将输入参数X_i的取值依次固定于其5个高斯点，使用其余的k-1个输入参数执行相同的计算即能够计算得到函数g(X)输出的条件累积分布函数，即F_Y|Xi,j(y)，进而计算得到每个输入参数的矩独立全局敏感性指标δ_i；/n第十三步：基于新敏感性分析框架迭代修正现象识别排序表：/n最佳估算加不确定性分析方法的敏感性分析中，首先基于现象识别排序表识别对目标输出有较大影响的参数或者模型，而后建立对应的评估矩阵，进而确定核电厂的最佳节点化建模方案；基于核电厂的最佳估算模型，使用第十二步中开发的优化矩独立全局敏感性分析方法执行参数的筛选和重要度排序计算；由于提出的优化矩独立全局敏感性分析方法计算量十分小，因此能够在执行敏感性分析计算中额外考虑部分未被现象识别排序表识别的输入参数，以防止部分重要参数被现象识别排序表遗漏而导致不确定性传播计算结果不充分的问题；计算得到参数的敏感性排序后，如存在重要参数没有被现象识别排序表包含，则需对现象识别排序表进行补充或者修正，并重新评估是否需要改变核电厂的节点建模方案，以此形成一个循环修正现象识别排序表的过程；最后，若所有的重要参数均包含于现象识别排序表中，则根据最后一次迭代计算得到的矩独立全局敏感性指标对参数进行重要度排序，对目标输出没有影响的输入参数计算得到的敏感性指标为0；/n第十四步：确定所有对目标输出有影响的重要输入参数：在敏感性分析过程中，能够计算获得所有输入对目标输出的全局敏感性指标，基于该计算结果，能够去除对目标输出影响较小或者没有影响的输入参数，使用剩下的参数执行后续不确定性传播计算；剩下的参数中既包含现象识别排序表参数，还可能包含部分第十步中补充的未被现象识别排序表识别的参数；/n第十五步：确定不确定性传播计算所需的样本数量：采用高阶非参数阶数统计的方法确定不确定性传播计算所需的程序运行次数；/n第十六步：随机抽样生成输入样本并执行对应的程序计算；/n第十七步：量化目标输出的不确定性并确定目标输出的容忍限值：由于通过程序计算获得了目标输出的多个计算样本值，因此根据第十五步中使用的高阶非参数阶数统计方法的阶数直接在计算值中确定目标输出的容忍限值；同时，使用输出的各计算样本估算输出的置信限值，比较容忍限值和置信限值以确保容忍限值的保守性；/n第十八步：比较目标输出的容忍限值与第二步确定的安全接受限值，判断核电厂在事故工况下是否安全。/n