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Enregistrement W3214041973 · doi:10.1115/1.4053052

Deterministic and Probabilistic Evaluations of Structures and Components Credited for Seismic Design Extension Conditions

2021· article· en· W3214041973 sur OpenAlexaffabout
A. Saudy, Medhat Elgohary

Notice bibliographique

RevueJournal of Pressure Vessel Technology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueProbabilistic and Robust Engineering Design
Établissements canadiensKinectrics (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFragilityProbabilistic logicReliability engineeringPercentileSeismic analysisComponent (thermodynamics)EngineeringConfidence intervalMargin (machine learning)Computer scienceStructural engineeringStatisticsMathematicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract There is “high confidence” in the ability of the structures, systems, and components (SSCs) of nuclear power plants (NPPs) to perform as designed for design basis accidents (DBAs). For design extension conditions (DECs), the SSCs are required to perform as designed with “reasonably high confidence.” DECs represent scenarios or accidents that are more severe than DBAs. Typically, a spectrum of initiating events including random failure of systems or components, internal and external hazards is used in defining scenarios leading to the DECs. Seismic events that exceed the design basis earthquake (DBE) of a station could be considered seismic DECs. A deterministic design method is proposed to address higher demands of seismic DECs in the new and existing Canada Deuterium Uranium (CANDU) NPPs. The deterministic method builds on the current requirements of applicable codes and standards and recommends more relaxed acceptance criteria. Nevertheless, a means to probabilistically evaluate built-in margin exceeding the demand induced by a seismic DEC would provide a measure of the confidence in a DEC-assigned structure or component performing its function. Therefore, a probabilistic method that estimates the probability of survivability for a structure or component when subjected to the demand induced by a seismic DEC is proposed. The probabilistic method could be used to indicate whether there is a need for applying design modification to existing design features to address demands of seismic DEC. The mean, 5th-percentile, and 95th-percentile fragility functions of these SSCs are used. These fragility functions are typically developed to determine the high-confidence-low-probability-of-failure (HCLPF) value associated with the contribution of a structure or component to the overall plant seismic risk. Sample cases for design features that were implemented in existing CANDU NPPs to address seismic DECs are presented. Both the deterministic and probabilistic methods are applied to cases of civil structures, passive mechanical and electrical components, as well as active control and instrumentation components.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,264 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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