The Level-2 probabilistic safety assessment(PSA) of pressurized water reactors studies the possibility of creep rupture for major reactor coolant system components during the course of high pressure severe accident se...
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The Level-2 probabilistic safety assessment(PSA) of pressurized water reactors studies the possibility of creep rupture for major reactor coolant system components during the course of high pressure severe accident sequences. The present paper covers this technical issue and tries to quantify its associated phenomenological uncertainties for the development of Level-2 PSA. A framework is proposed for the formal quantification of uncertainties in the Level-2 PSA model of a PWR type nuclear power plant using an integrated deterministic and PSA approach. This is demonstrated for estimation of creep rupture failure probability in station blackout severe accident of a 2-loop PWR, which is the representative case for high pressure sequences. MELCOR 1.8.6 code is employed here as the deterministic tool for the assessment of physical phenomena in the course of accident. In addition, a MATLAB code is developed for quantification of the probabilistic part by treating the uncertainties through separation of aleatory and epistemic sources of *** probability for steam generator tube creep rupture is estimated at 0.17.
资源禀赋与经济增长的关系问题是经济学研究的经典话题,也是一个极富争议性的研究论题。早期的研究者大多支持资源优势论的观点,而在上世纪中后期,随着大批的资源丰裕国家陷入增长困境,"资源诅咒"学说开始获得主流学界的关注及认同。纵观既有研究,发现研究者在"资源诅咒"是否存在及其产生机理的问题上,尚存在较大的争议,国内的研究情况亦是如此。然而,不可否认的是,对于我国这样一个资源总量丰裕而在国家内部分布又十分不均匀的国家而言,寻找一种可行的方法破除这种学术界僵持不下的局面,探索资源禀赋与经济增长的真实关系,以期在合理利用自然资源的同时实现区域均衡发展,避免陷入"资源诅咒"的桎梏,是十分重要和迫切需要解决的问题。在此基础上,本文认为现有的研究结论存在较大分歧的原因在于存在模型与变量的不确定性问题,并决定引入贝叶斯模型平均方法(Bayesian Model Averaging,BMA)重新检验国际以及国内层面的资源禀赋与经济增长的关系问题,这在同类研究中尚不多见。经过研究,本文发现,无论在国际以及国内层面,BMA方法均支持"资源诅咒"不存在的结论。同时,对于国际层面以制度质量水平为划分依据的分样本研究表明,制度质量低且经济发展严重依赖资源产业的国家,较易引发"资源诅咒";国内层面以东中西部地区为划分依据的分样本研究表明,西部地区由于产业单一、制造业衰退、人力资源储备不足以及技术及发展的落后,较易出现"资源诅咒"现象。在此基础上,本文给出了相对应的解决方案。
伴随着现代工业技术的飞速发展,工业控制系统的复杂性随之急剧增加,对实际系统的可靠性以及安全性的要求也越来越高。系统运行一旦发生故障,如不能及时检测诊断且采取正确的方式消除影响,会产生极其严重的后果,这就使得故障诊断与容错控制相关领域的研究得到深入关注。同时,现实生产过程中可能会受到各种未知的随机扰动,这就使得针对随机系统领域的研究成为控制学科的重要组成部分。通常,随机系统是在基于系统变量服从高斯分布的假设下进行研究,但是在现实过程中这一条件并不总能成立。随机分布控制(Stochastic Distribution Control,SDC)系统对输出的概率密度函数(Probability Density Function,PDF)的形状进行控制,从而避免对系统随机变量分布的限制,可以归属于随机系统研究分支之一。SDC系统的研究在诸如造纸工业过程控制、磨矿过程矿物粒径分布控制、化工过程高分子聚合反应以及锅炉火焰燃烧和温度场分布控制等实际过程得到了广泛的应用。由于实际工业系统建模的复杂性,描述其精确动态特性的数学模型很难获取,需要对建模进行适当简化。此外,工业生产的环境及条件可能发生改变,这将对系统模型产生不可预知的影响。系统模型的简化或由于环境变化、参数漂移等未知变化导致的模型与实际工程对象之间存在的差异,称为模型不确定性。这种不确定性对系统的影响不同于如外源扰动、噪声等外部输入不确定因素,使得一般的故障诊断与容错控制技术的应用过程中产生一系列问题,降低故障诊断以及容错控制的灵敏度与精确度,这就使得针对非高斯不确定SDC系统故障诊断与容错控制的研究成为必要。以造纸和层燃煤锅炉燃烧为应用背景,本论文对非高斯不确定SDC系统进行了故障诊断和容错控制的研究。本文的主要工作如下:(1)对非高斯不确定SDC系统,采取线性B样条模型输出PDF进行静态建模,建立权值系统动态模型。首先利用权值跟踪误差的反馈设计无故障时的控制器,使系统能够跟踪给定分布,并证明了权值变量的有界性。故障发生后设计自适应观测器来估计系统出现故障的时间及大小,将系统输入和期望权值增广为新的控制输入,并利用输出PDF跟踪误差的积分和故障诊断信息构造增广控制输入,将控制器重构获得容错跟踪控制器,使得出现故障的系统输出PDF仍尽可能满足跟踪给定PDF的性能要求。最后,计算机仿真的示例证明了本章算法对定值故障具有很好的效果。(2)对输出PDF静态模型由线性B样条逼近的非高斯不确定SDC系统,考虑输出PDF逼近误差,给出了鲁棒故障诊断和滑模容错控制的集成方法。通过将不确定输入和PDF逼近误差视为未知外源扰动,利用未知输入观测器的思想,给出增广的自适应诊断观测器进行故障估计,证明了增广观测误差动态系统稳定且满足H?性能指标。利用B样条权值跟踪误差动态系统设计积分型切换函数,并给出滑模容错控制器的等效部分,证明了闭环系统和跟踪误差动态系统可以同时稳定以及滑模面的可达性,从而实现使故障发生后的系统输出性能仍满足给定分布的容错控制。最后,通过两种不同系统不同复杂时变故障的仿真实例证明了本章中提出的算法的有效性。(3)针对非高斯不确定奇异SDC系统,其输出PDF静态模型由平方根B样条逼近,同时考虑了PDF逼近误差。首先在故障发生前利用PDF跟踪误差积分作为反馈给出PDF跟踪控制器,使得正常运行的系统输出PDF满足给定的期望,排除模型不确定性和PDF逼近误差对系统正常运行的影响,并证明了系统状态的有界性。设计自适应诊断观测器估计系统出现故障的时间和幅值。结合故障估计信息,重构跟踪控制器从而实现容错控制,并证明了容错控制后跟踪误差动态系统的稳定性,使系统输出PDF仍可跟踪期望分布。最后,为验证算法的有效性,给出了时变故障的仿真实例。
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