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Enregistrement W2898488646 · doi:10.1115/pvp2018-85010

Pilot Study for Uncertainty Analysis in Probabilistic Fitness-for-Service Evaluations of Zr-2.5Nb Pressure Tubes: Identification of Influential Variables

2018· article· en· W2898488646 sur OpenAlexaffabout
Christopher Manu, Suresh Datla, Leonid Gutkin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueRisk and Safety Analysis
Établissements canadiensKinectrics (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProbabilistic logicIdentification (biology)Scope (computer science)Reliability engineeringService (business)Uncertainty analysisComputer scienceQuality assurancePropagation of uncertaintyVariable (mathematics)Nuclear power plantRisk analysis (engineering)EngineeringOperations researchDatabaseData miningSimulationOperations managementArtificial intelligenceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canadian Nuclear Standard CSA N285.8, “Technical requirements for in-service evaluation of zirconium alloy pressure tubes in CANDU® reactors”(1), permits the use of probabilistic methods when performing assessments of the reactor core. A non-mandatory annex has been proposed for inclusion in the CSA Standard N285.8, to provide guidelines for performing uncertainty analysis in probabilistic fitness-for-service evaluations within the scope of this Standard, such as the probabilistic evaluation of leak-before-break. The proposed annex outlines the general approach to uncertainty analysis as being comprised of the following major activities: identification of influential variables, characterization of uncertainties in influential variables, and subsequent propagation of these uncertainties through the evaluation framework or code. The application of the proposed guidelines for uncertainty analysis was exercised by performing a pilot study for one of the evaluations within the scope of the CSA Standard N285.8, the probabilistic evaluation of leak-before-break based on a postulated through-wall crack. The pilot study was performed for a representative CANDU reactor unit using the recently developed computer code P-LBB that complies with requirements of Canadian Nuclear Standard N286.7 for quality assurance of analytical, scientific, and design computer programs for nuclear power plants. This paper discusses the approach used and the results obtained in the first stage of this pilot study, the identification of influential variables. The proposed annex considers three approaches for identifying influential variables, which may be used separately or in combination: analysis of probabilistic evaluation outputs, sensitivity analysis and expert judgment. In this pilot study, local sensitivity analysis was used to identify and rank the influential variables. For each input variable in the probabilistic evaluation of leak-before-break, the local sensitivity coefficient was determined as the relative change in the output variable associated with a relative change of a small magnitude in the input variable. Each input variable was also varied across a large range to assess the linearity of the relationship between the input variable and the output variable. All relevant input variables were ranked according to the absolute value of their sensitivity coefficients to identify the influential variables. On the basis of the results obtained, the pressure tube wall thickness was found to be the most influential variable in the probabilistic evaluation of leak-before-break based on a postulated through-wall crack, followed by the fracture toughness of Zr-2.5Nb pressure tube material and the pressure tube inner diameter. The results obtained at this stage were then used at the second stage of this pilot study, the uncertainty characterization of influential variables, as discussed in the companion paper PVP2018-85011.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,126
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,306 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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