Dynamic PRA Based on System Codes Coupling for Passive Safety System in Integral Pressurized Water Reactor
Notice bibliographique
Résumé
Abstract An integral Pressurized Water Reactor (iPWR) type SMR was studied featuring Passive Safety Systems (PSSs). Different from active systems, PSSs are easily influenced by system parameters referred to as phenomenological factors such as heat loss, flow friction, oxidation, non-condensable gases and void fraction due to the low driving force of natural circulation. The system parameters also contribute to the uncertainty and dependency of PSS leading to the system unreliability. Thus, efforts are made to improve the reliability of PSS. A classical Probabilistic Risk Assessment (PRA) model describing active systems does not consider time evolution nor event ordering for PSS that dynamic PRA can accommodate. Here we developed and realized coupling between LabVIEW and CAFTA. Isolation Condenser System (ICS) is taken as the benchmark system due to the simple design in single phase without phase change phenomena in order to mainly remove decay heat and secondarily depressurize the reactor pressure vessel (RPV). A classical PRA model of ICS using CAFTA is coupled with real-time simulation of primary loop and ICS in LabVIEW, leading to a dynamic simulation result. The difference in failure probability using dynamic versus classical PRA revealed that for one there are more component demands with different event ordering, such that improved PSS reliability in the iPWR-type SMR designs is possible.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».