서지주요정보
Uncertainty analysis methods for quantification of source terms using a large computer code = 대형 컴퓨터코드를 이용한 방사선원항 정량화에 있어서의 불확실성 해석 방법
서명 / 저자 Uncertainty analysis methods for quantification of source terms using a large computer code = 대형 컴퓨터코드를 이용한 방사선원항 정량화에 있어서의 불확실성 해석 방법 / Seok-Jung Han.
저자명 Han, Seok-Jung ; 한석중
발행사항 [대전 : 한국과학기술원, 1997].
Online Access 원문보기 원문인쇄

소장정보

등록번호

8007188

소장위치/청구기호

학술문화관(문화관) 보존서고

DNE 97008

SMS전송

도서상태

이용가능

대출가능

반납예정일

초록정보

Quantification of uncertainties in the source term estimations by a large computer code, such as MELCOR and MAAP, is an essential process of the current probabilistic safety assessments (PSAs). The main objectives of the present study are (1) to investigate the applicability of a combined procedure of the response surface method (RSM) based on input determined from a statistical design and the Latin hypercube sampling (LHS) technique for the uncertainty analysis of CsI release fractions under a hypothetical severe accident sequence of a station blackout at Young-Gwang nuclear power plant using MAAP3.0B code as a benchmark problem; and (2) to propose a new measure of uncertainty importance based on the distributional sensitivity analysis. On the basis of the results obtained in the present work, the RSM is recommended to be used as a principal tool for an overall uncertainty analysis in source term quantifications, while using the LHS in the calculations of standardized regression coefficients (SRC) and standardized rank regression coefficients (SRRC) to determine the subset of the most important input parameters in the final screening step and to check the cumulative distribution functions (cdfs) obtained by RSM. Verification of the response surface model for its sufficient accuracy is a prerequisite for the reliability of the final results obtained by the combined procedure proposed in the present work. In the present study a new measure has been developed to utilize the metric distance obtained from cumulative distribution functions (cdfs). The measure has been evaluated for three different cases of distributions in order to assess the characteristics of the measure: The first case and the second are when the distribution is known as analytical distributions and the other case is when the distribution is unknown. The first case is given by symmetry analytical distributions. The second case consists of two asymmetry distributions of which the skewness is non zero: the lognormal distribution and the two-parameter Weibull distribution. For the last case the empirical distributions generated by the Monte Carlo simulations are used. To study its applicability, the present measure has been applied to two different examples that are widely used in PSA applications. The results have been compared with those of the existing three measures: the standard deviation measure; the information entropy measure; and the bivariate measures. On the basis of the results obtained in the present study, the present approach is a useful measure of the uncertainty importance. The present measure is simple and easy to calculate the uncertainty importance without any prior process for the estimation of distributions. In conclusion, the present method is recommended to be used as a useful tool for the analysis of uncertainty importance.

MELCOR나 MAAP와 같은 대형 컴퓨터 코드에 의한 방사선원항 평가에 내재된 불확실성의 정량화는 최근 확률론적안전성분석(Probabilistic Safety Assessment)에 있어서 하나의 필수적 과정이다. 본 연구의 주목적은 (1) 통계적 계획법으로 결정한 입력변수에 기초한 반응표면법(RSM)과 라틴하이퍼규브 샘플링(LHS) 기법을 결합한 방법을 하나의 밴치마크 (Benchmark) 문제로써 MAAP3.0B 코드를 이용하여 영광원자력발전소의 전원상실(Station Blackout)이라는 가상적 중대사고 경위시 CsI 방출률에 대한 불확실성 분석을 위해 그 적용 가능성을 조사하는 것과 (2) 분포민감도 (Distributional Sensitivity) 분석에 기초한 불확실성 중요도(Uncertainty Importance)의 새로운 척도(Measure)를 제시하는 것이다. 본 연구에서 얻은 결과에 근거하여 반응표면법은 방사선원항 정량화에 내재된 전반적 불확실성 분석을 위한 주도구로 사용하고, 한편 LHS는 최종 스크리닝 단계에서 가장 중요한 입력변수들을 결정하기 위한 SRC와 SRRC의 계산 및 반응표면법으로 얻은 누적분포함수의 검증에 사용할 것으로 권한다. 반응표면모델의 충분한 정확성을 검증하는 것은 본 연구에서 제안한 결합방법에 의해서 얻을 수 있는 최종 결과의 신뢰도에 대한 하나의 전제조건이다. 본 연구에서는 누적분포함수(cdfs)로부터 얻어진 Metric Distance를 이용하여 새로운 척도를 개발하였다. 본 척도의 특성을 조사하기 위해서 분포가 다른 세가지 경우에 대하여 해석을 시도하였다. 첫번째와 두번째 경우는 분포가 해석적분포로 알려져 있는 때이고, 나머지 하나는 분포가 알려져 있지 않은 때이다. 첫번째 경우는 대칭적 해석분포로 주어졌으며, 두번째 경우는 대수정규(Lognormal) 분포와 이변수 Weibull 분포로 Skewness가 영이 아닌 두 가지 비대칭분포로 구성되어있다. 마지막경우는 몬테카르로(Monte Carlo)모사에 의해 주어진 Empirical Distributions을 사용한다. 본 방법의 적용성(Applicability)을 평가하기 위해서 본 척도를 PSA 응용에 광범위하게 사용되는 두 가지 다른 예제에 적용하였다. 그 결과를 기존의 세가지 척도; 표준편차(Standard Deviation)척도, Bivariate 척도, 정보 엔트로피(Information Entropy) 척도와 비교하였다. 본 연구에서 얻은 결과를 근거로, 본 방법은 불확실성중요도의 유용한 척도의 하나이다. 본 척도는 분포의 평가에 대한 어떠한 전제 과정(Prior Process) 없이도 불확실성 중요도를 계산하기 쉽고 간단하다. 결론적으로 본 척도는 불확실성 중요도 분석을 위한 하나의 유용한 도구로써 사용할 것을 권한다.

서지기타정보

서지기타정보
청구기호 {DNE 97008
형태사항 xii, 112 p. : 삽도 ; 26 cm
언어 영어
일반주기 Includes appendix
저자명의 한글표기 : 한석중
지도교수의 영문표기 : Moon-Hyun Chun
지도교수의 한글표기 : 전문헌
수록잡지명 : "A Combined Procedure of RSM and LHS for Uncertainty Analyses in Source Term Quantifications Using MAAP3.0B Code". Annals of Nuclear Energy. Elsevier Science Ltd., Vol. 23, No. 16, pp. 1337-1349 (1996)
학위논문 학위논문(박사) - 한국과학기술원 : 원자력공학과,
서지주기 Reference : p. 99-105
주제 Uncertainty analysis
Uncertainty importance
Source term
불확실성 분석
불확실성 중요도
방사선원항
QR CODE qr code