A Measurement-Based Approach to Reliability-Target-Design Of Pressure Vessels, Piping, Pumps, and Valves in New Types of Powerplants Where Failure Probabilities Based on Historical Records Do Not Exist
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The American Society of Mechanical Engineers (ASME) Boiler and Pressure Vessel Code (BPVC) Committee has recently developed a new Section XI (Nuclear Components Inspection) Division 2 Code named “Reliability and Integrity Management (RIM).” RIM incorporates a new concept known as “System-Based Code (SBC)” originally due to Asada and his colleagues (2002), where an integrated approach to safety assessment from design to service inspection is introduced using three reliability-based statistical quantities: (1) “System Reliability Index,” or “System co-Reliability Target” for any system consisting of structures and components, (2) “Structural Failure Probability (FP),” or “Structural co-Reliability (coR),” for any structure in the system, (3) “Component Failure Probability (FP),” or “Component co-Reliability (coR),” for any component in the system. Implicit in the SBC concept is the requirement that items (2) and (3) listed above, i.e., the failure probabilities, or co-reliabilities, of all structures and components such as pressure vessels, piping, pumps, and valves, be available as inputs to a probability risk analysis (PRA), for risk assessment and regulatory compliance, whereby item (1) is estimated to meet the system co-reliability target. For new types of powerplants, for which historical failure data of structures and components do not exist, this requirement cannot be fulfilled because it is not possible to estimate items (2) and (3) before any structure or component exists and operates for a period. However, using laboratory test data of fatigue, fatigue crack growth, creep, and creep crack growth, it is possible to estimate an upper bound (UB) of item (2) and that of item (3), as shown recently by Fong, et al. (PVP2021-62169, PVP-2024-123443), so for design and regulatory compliance purposes, this upper bound approach is more than adequate. In this paper, we summarize the results of the failure probability upper bound (FPUB) approach by first describing the model, and then illustrate its application in two examples: Example 1. Failure Probability Upper Bound (FPUB) of an AISI 4340 steel pipe in fatigue and fracture at 20 °C with an operating stress amplitude of 282 MPa. Example 2. Failure Probability Upper Bound (FPUB) of a 2-1/4 Cr 1 Mo ferritic steel pipe in creep and fracture at 565 °C with a creep stress of 73 MPa. The significance and limitations of this failure probability modeling methodology are presented and discussed.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».