報告書番号

L08009

タイトル（和文）

ベイズ統計学に基づくアンアベイラビリティ推定法の開発－新しい推定理論と国内BWR待機除外データを用いた推定例－

タイトル（英文）

Development of the Bayesian Method for Unavailability Inference -The New Inferential Theory and the Examples of Inference Using BWR Outage Data in Japan-

概要 （図表や脚注は「報告書全文」に掲載しております）

レベル1PSAを用いた炉心損傷頻度とその不確かさの推定において、PSA入力信頼性パラメータの整備は重要な問題である。機器／系統UAの不確かさ分布については、ベイズ統計学に基づいた評価がほとんどなされていない。このため、事業者によるPSAでは、UAの不確かさ分布(つまりエラーファクタ)を工学的判断に基づき与えているのが現状であり、ベイズ統計学に基づいた定量的な不確かさ分布の評価手法の確立が求められている。
本研究では、ベイズ統計学に基づくUA推定のための新手法を開発した。この手法では、UAの不確かさ分布は逆ガンマ分布で記述される。本手法で推定されるUAの不確かさ分布の平均は、待機除外件数が大きい場合、頻度論的な点推定値に近づくことを解析的に示した。これは本研究で開発したUA推定手法の妥当性を示している。NUCIAに登録されている原子力プラントデータを利用し、国内BWRにおけるLCO逸脱による計画外待機除外に伴う系統のUAを推定した。推定結果によると、UAは10^-5 - 10^-4のオーダーにあり、エラーファクタは1 - 2である。このように、本手法によりUAの不確かさ分布の大きさと広がり(つまりエラーファクタ)を定量的に評価することができるようになった。

概要 （英文）

It is important for Level 1 PSA to quantify input reliability parameters and their uncertainty. Bayesian methods for inference of system/component unavailability, however, are not well studied, so that the uncertainty (i.e. error factor) of the unavailability has been allocated based on engineering judgment by practitioners. Methods based on Bayesian statistics are needed for quantification of such uncertainty.
In this study we have developed a new method for Bayesian inference of unavailability, where the posterior of system/component unavailability is described by the inverted gamma distribution. We show that the average of the posterior comes close to the point estimate of the unavailability as the number of outages goes to infinity. That indicates validity of the new method. Using plant data recorded in NUCIA, we have applied the new method to inference of system unavailability under unplanned outages due to violations of LCO at BWRs in Japan. According to the inference results, the unavailability is populated in the order of 10^-5 - 10^-4 and the error factor is within 1 - 2. Thus, the new Bayesian method allows one to quantify magnitudes and widths (i.e. error factor) of uncertainty distributions of unavailability.

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