Probabilistic Safety Assessment for Nugleab Power Plants Application at PHWR-CANDU And Possible Appltcations for Expert Systems
Notice bibliographique
Résumé
The paper deals with the problem of probabilistic safety asaeeaement method (a brief presentation of the method, application at Shutdovn Cooling System at PHWR -CANDU 600 MW NPP) and PSA type knowledge utilisation for advisory systems for operational support. The first part of the paper presents the PSA method, which is an important improvement of the earlier methods (the Canadian method of safety matrix -SUM – and the American method of probabilistic risk evaluation -PRA) and it is the first part of a vast PSA project, which will be realised in Romania under the direct supervision of the IAEA specialists. The example in the paper refers to the TOP-EVENT, the Shutdovn Cooling System does not perform his function of the at removing from the core, after the reactor shutdown, in the normal operation mode, with full and pressurised primary circuit, (the heat removal presumes that in none of the core canals does not occur the boiling). For this Shutdown Cooling System fault tree generation after defining the TOP-EVENT, we described the system, then its interface systems (which are 14), the fault tree (and the hypotheses used in its generation) After the fault tree generation to the last allowen (by the available data) resolution level, we implemented the tree on the computer (using the PSA – PACK programmes), 804we reduced it to the minimal cut-sets (formed by the base events), permitting to obtain the first qualitative results). The tree will be developed in the future to the last possible resolution level»in order to make opportune a quantitative analyse. Concerning the specific plant PSA type knowledge using in the Advisory Systems for Operational Support, we present some aspects of current status of these systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».