Determining seismic safety margins by nonlinear soil-structure analysis
Notice bibliographique
Résumé
The nuclear power plants (NPP) in Switzerland have to review their plant safety against the updated seismic hazard (uniform hazard Spectra, from 10 -3 /a to 10 -7 /a-denoted as ENSI-2015)-by performing both deterministic and probabilistic safety analyses.For this purpose, a method for direct estimation of seismic safety margins based on nonlinear soil-structure analysis was developed and applied for systems and components located inside the reactor building of NPP goesgen.The method is based on the evaluation of safety factors derived from scaling of response spectra for different hazard levels.For this purpose, two sets of deterministic in-structure floor response spectra (ISrS) were developed taking into account soil-structure interaction (SSI).The first set consists of the new linear elastic ISrS for the reference review level Earthquake (uhS, frequency of exceedance of 10 -4 /a, PgA=0.41g(mean value), called NESK3 in Swiss national regulations).The second one consists of the calculated nonlinear ISrS computed for the Safety margin review level Earthquake (uhS, frequency of exceedance of 10 -5 /a, PgA=0.71g(mean value), SmrlE).For obtaining the ISrS an equivalent linear-elastic 3D finite element model of the reactor building and the associated soil column (Soil structure analysis (SSI) in frequency domain, SASSI (ElFD), for NESK3) as well as a nonlinear model (SSI in time-domain using lSDyNA, for the SmrlE (NlTD)) were developed.Soil nonlinearity for the latter was incorporated through a hysteretic plasticity model whose shear response is dependent on soil effective pressure.To calibrate the plasticity model, gravel's shear-stiffness degradation-curve was modified to produce shear strength values consistent with the laboratory-measured friction angle.It is demonstrated that the direct estimation of safety margins by nonlinear soil-structure analysis yields more realistic results than extrapolations common to standard fragility analysis methods.
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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 | 0,001 |
| 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 ».