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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
FYNAN DOUGLAS ANDREW (한국원자력연구원) 안광일 (한국원자력연구원)
저널정보
한국원자력학회 Nuclear Engineering and Technology Nuclear Engineering and Technology 제48권 제3호
발행연도
2016.6
수록면
684 - 701 (18page)

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The Gaussian process model (GPM) is a flexible surrogate model that can be used fornonparametric regression for multivariate problems. A unique feature of the GPM is that aprediction variance is automatically provided with the regression function. In this paper,we estimate the safety margin of a nuclear power plant by performing regression on theoutput of best-estimate simulations of a large-break loss-of-coolant accident with samplingof safety system configuration, sequence timing, technical specifications, and thermalhydraulic parameter uncertainties. The key aspect of our approach is that the GPMregression is only performed on the dominant input variables, the safety injection flow rateand the delay time for AC powered pumps to start representing sequence timing uncertainty,providing a predictive model for the peak clad temperature during a reflood phase. Other uncertainties are interpreted as contributors to the measurement noise of the codeoutput and are implicitly treated in the GPM in the noise variance term, providing localuncertainty bounds for the peak clad temperature. We discuss the applicability of theforegoing method to reduce the use of conservative assumptions in best estimate plusuncertainty (BEPU) and Level 1 probabilistic safety assessment (PSA) success criteria definitionswhile dealing with a large number of uncertainties.
#Gaussian Process Model #Large-Break Loss-of-Coolant Accident #LBLOCA) #Success Criteria #Safety Margin

목차

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참고문헌 (13)

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C.E. Rasmussen / 2006 / Gaussian Processes for Machine Learning / MIT Press google schola C.E. Rasmussen / 2010 / Gaussian process for machine learning (GPML) toolbox / J. Machine Learning Res 11:3011 google schola J.P. Yurko / 2014 / Uncertainty quantification in safety codes using a Bayesian approach with data from separate and integral effect tests google schola R.M. Neal / 1996 / Bayesian learning for neural networks, No. 118 / Lecture Notes in Statistics google schola W.S. Cleveland / 1979 / Robust locally weighted regression and smoothing scatterplots / J. Am. Stat. Assoc 74:929 google schola

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