Определение наиболее опасных аварийных ситуаций на АЭС и идентификация их возникновения в процессе эксплуатации

Кхань [Khan] Ньят [Nyat] Чыонг Ван [Truong Van]; Юрий [Yuriy] Борисович [B.] Воробьев [Vorob′ev]

Кхань [Khan] Ньят [Nyat] Чыонг Ван [Truong Van]
Юрий [Yuriy] Борисович [B.] Воробьев [Vorob′ev]

Ключевые слова: безопасность АЭС и ее вероятностный анализ, генетические алгоритмы, нейронные сети

Аннотация

Представлены результаты работ по развитию двух оригинальных методов и их совместному применению в области анализа безопасности АЭС. Первое направление касается нахождения наиболее опасных аварийных сценариев на АЭС. Предлагаемый подход основан на развитии методов динамического вероятностного анализа безопасности (ДВАБ). В созданном оригинальном методе ГА-ДВАБ используется объединение системных кодов типа Relap5 для корректного отображения динамики аварии на АЭС и алгоритмов поиска глобального оптимума (генетический алгоритм) для исследования пространства возможных аварий на станции на основе варьирования неопределенных (свободных) параметров аварийных сценариев. Рассмотрена реализация поиска наиболее опасного сценария. Приведены расчеты, показывающие возможность определения наиболее опасных аварий для двух различных реакторных установок на основе предлагаемого метода ГА-ДВАБ. Первый тип АЭС базируется на реакторе PWR. Проведенный в рамках задачи ДВАБ автоматизированный поиск наиболее худшего сценария позволил найти наиболее опасные варианты в сформированном пространстве поиска и выделить различные моды отказа. Второй вариант в рамках решения задач ДВАБ, демонстрирующий возможности представляемого метода ГА-ДВАБ, относится к исследованию пространства состояния установки ВВЭР-1000/В-320. В рассматриваемом процессе была найдена область отказа, где наибольшая температура оболочки твэлов достигала 1580 К. Таким образом, на двух примерах показано, что предлагаемый метод ГА-ДВАБ способен к нахождению опасных сценариев аварий на АЭС. Проведены исследования возможности ранней идентификации потенциально опасных сценариев или их возникновения в процессе развития аварии. Для этого возможно использовать развиваемый авторами метод идентификации аварий на АЭС. Проанализирована возможность его адаптации на основе декомпозиции найденных аварий в рамках ДВАБ на последовательность событий на временной шкале ее развития. В качестве примера дан результат ГА-ДВАБ для ВВЭР-1000/В320 и описана возможность настройки системы на распознавание ключевых событий развития аварии.

Сведения об авторах

Кхань [Khan] Ньят [Nyat] Чыонг Ван [Truong Van]

Место работы кафедра Атомных электрических станций НИУ МЭИ
Должность аспирант

Юрий [Yuriy] Борисович [B.] Воробьев [Vorob′ev]

Учёная степень: кандидат технических наук
Место работы кафедра Атомных электрических станций НИУ МЭИ; НИЦ «Курчатовский институт»
Должность доцент; ведущий научный сотрудник

Литература

1. Belhadj M., Hassan M., Aldemir T. On the need for dynamic methodologies in risk and reliability studies // Reliability Eng. and System Safety. 1992. V. 38. P. 219 — 236.
2. Coppit D., Sullivan K.J., Dugan J.B. Formal semantics of models for computational engineering- a case study on dynamic fault trees // Software Reliability Eng.: Proc. 11th Intern. Symp. San Jose (USA), 2000. P. 270 — 282.
3. Marseguerra M., Zio E., Devooght J., Labeau P.E. A concept paper on dynamic reliability via Monte Carlo simulation // Math. and Computers in Simulation. 1998. V. 47. P. 371 — 382.
4. Hakobyan A.P. Severe Accident Analysis using Dynamic Accident Progression Event Trees. Ohio State University, 2006.
5. Au S.-K., Beck J.L. Estimation of small failure probabilities in high dimensions by subset simulation // Probabilistic Eng. Mech. 2001. V. 16. P. 263 — 277.
6. Zio E., Pedroni N. Estimation of the functional failure probability of a thermal–hydraulic passive system by Subset Simulation // Nuclear Eng. and Design. 2009. V. 239. P. 580 — 599.
7. Koutsourelakis P.S, Pradlwarter H.J, Schueller G.I. Reliability of structures in high dimensions. Pt. I: algorithms and application // Probabilistic Eng. Mech. 2004. V. 19. P. 409 — 417.
8. Zio E., Pedroni N. An optimized Line Sampling method for the estimation of the failure probability of nuclear passive systems // Reliability Eng. and System Safety. 2010. V. 95. P. 1300 — 1313.
9. Zio E., Pedroni N. How to effectively compute the reliability of a thermal hydraulic nuclear passive system // Nuclear Eng. and Design. 2011. V. 241. P. 310 — 327.
10. Воробьев Ю.Б. и др. Применение информационных технологий (генетические алгоритмы, нейронные сети, параллельные вычисления) в анализе безопасности АЭС // Труды ин-та системного программирования РАН. 2014. Т. 26. Вып. 2. С. 137 — 158.
11. Goldberg D.E. Genetic Algorithms in Search, Optimization & Machine Learning. Reading, MA: Addison-Wesley, 1989.
12. Байбаков В.Д., Воробьев Ю.Б., Кузнецов В.Д. Коды для расчетов ядерных реакторов. M.: Изд-во МЭИ, 2003.
13. Zio E., Baraldi P., Pedroni N. Selecting Features for Nuclear Transients Classification by Means of Genetic Algorithms // IEEE Trans. on Nuclear Sci. 2006. V. 53. N 3. P. 1479 — 1493.
14. Vorobyov Yu.B., Kuznetsov V.D. The Approach to the Optimization of the NPP Characteristics on a Basis of the Use of Best Estimate Codes and of Information Technologies // Proc. of ICAPP. Nice (France), 2007. P. 7525.
15. Воробьев Ю.Б., Кузнецов В.Д. Использование современных интегральных кодов для управления безопасностью АЭС // Вестник МЭИ. 2001. № 5. P. 31 — 37.
16. RELAP5/MOD3. Code Manual, NUREG/CR5535, INEL-95/0174. V. 1 — 5.
17. Воробьев Ю.Б., Кузнецов В.Д., Мансури М. Оценка влияния неопределенных факторов при анализе аварийных процессов на АЭС с ВВЭР-1000 // Теплоэнергетика. 2006. № 9. C. 16 — 21.
18. Fletcher C.D., Callow R.A. Long-term recovery of pressurized water reactors following a large break lossofcoolant accident // Nuclear Eng. and Design. 1989. V. 110. P. 313 — 328.
19. Воробьев Ю.Б., Кузнецов В.Д. Идентификация аварийных ситуаций на АЭС и выработка оптимальных управляющих воздействий // Вестник МЭИ. 2006. № 5. C. 17 — 24.
20. Воробьев Ю.Б., Чыонг Ван К.Н. Система распознавания типа аварий на АЭС // Вестник МЭИ. 2015. № 5. C. 14 — 20.