RISMET Project: Benchmark Study of Risk-Informed Iin-Service Inspection Methodologies
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes the main results of the RISMET benchmark project, whose final report was recently published by the OCDE/NEA. The RISMET project was started in 2005 by the Joint Research Centre (JRC) of the European Commission (EC) together with the Nuclear Energy Agency (NEA), with the goal of benchmarking several risk-informed in-service inspection (RI-ISI) methodologies. More than twenty organizations from Europe, U.S., Canada and Japan participated, representing utilities, regulators and research organizations. In the project several RI-ISI methodologies were applied to the same case, consisting of four selected piping systems in Unit 4 of the Ringhals nuclear power plant (PWR) in Sweden. The different RI-ISI methodologies were compared with each other and to the deterministic ASME XI ISI selection procedure. The scope of the benchmark was limited to four systems, but the variety regarding safety class, potential degradation mechanisms and pipe break consequences ensured a good coverage of issues for a comparative study. The risk-informed methodologies showed some significant differences and resulted in slightly different risk ranking and selection of inspection sites. However, the results of the benchmark indicated that the risk impact of these differences is small, and the RI-ISI approaches identify safety important piping segments that are ignored by approaches not using probabilistic safety assessment (PSA). The results of the benchmark exercise RISMET improve the knowledge on differences in approaches and their impact on plant safety and promote the use of risk-informed ISI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,028 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».