DAKOTA-RELAP不確定性分析方法在大破口事故中的應用

高新力，靖劍平，溫　爽，孫　微，王昆鵬（環境保護部核與輻射安全中心，北京　100082）

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DAKOTA-RELAP不確定性分析方法在大破口事故中的應用

高新力，靖劍平，溫爽*，孫微，王昆鵬
（環境保護部核與輻射安全中心，北京100082）

摘要：近年來，不確定性分析方法在核電領域越來越受到重視，然而作為系統程序的計算分析工作具有計算量大、任務繁瑣、分析參數復雜、容易發生人工錯誤等問題。因此，建立自動化或簡化方法以提高效率和降低人為錯誤的措施將有助于不確定性分析方法的應用和發展。本文對基于SNAP平臺的DAKOTA-RELAP不確定性分析方法進行了詳細的介紹，并通過對典型壓水堆的大破口事故進行模擬，描述了DAKOTA-RELAP5不確定性分析方法在大破口事故中應用的特點。研究表明，這種不確定性分析方法能夠有效的簡化程序建模和數據處理的流程，并且能夠方便的對計算結果進行處理分析，可較好地提高計算效率和準確度。

關鍵詞：DAKOTA；RELAP；不確定性分析；大破口事故

在美國核管會（Nuclear Regulactory Commission，簡稱NRC）頒布的10CFR50.46規定中，提出了堆芯緊急冷卻系統（Energenly Core Coding System，簡稱ECCS）行為的接受準則以及保守的冷卻劑流失事故（Loss-Of-Coolant Accident，簡稱LOCA）分析方法和對附錄K的使用［1］。經過實踐，核管會和核電工業界都意識到該項規定過于保守，會造成重要參數的預測值遠比實際值大，然而受當時知識和技術的限制，無法針對此處過大的保守度進行量化。到目前為止，對于此部分的保守度分析已取得一定進展，但是還未能有具體的數學描述或公式可說明保守度的量化。

1988年核管會修訂了10CFR50.46，允許使用最佳估算方法進行大破口事故的認證級分析，但必須考慮不確定性，并加以量化計算，以保證分析結果在驗收準則之內的具有較高的幾率。自此之后，國際上開展了大量的使用最佳估算疊加不確定性分析方法對大破口事故進行分析的研究工作［2-8］?；谳^為現實的最佳估算疊加不確定性（Best Estimate Plus Uncertainty，簡稱BEPU）的大破口事故分析方法，使用更合理的現實物理模型，可更實際地反映堆內的物理行為，用不確定性分析來衡量計算結果與真實值間的差距，合理評估安全裕度，提高運行經濟性。

目前國際上先進的最佳估算疊加不確定性分析方法（如GRS、ASTRUM等）中，對不確定性的計算都采用非參數統計法。該方法中需被抽樣的參數有幾十個，而且最少需要進行59組抽樣組合，進行數據分析［9］。由于系統程序建模的復雜性和規模性，對系統模型的修改、計算以及結果處理都具有較大的工作量。因此，在系統程序中進行不確定性的計算將帶來復雜度和工作量的指數增長，同時這一過程中極有可能出現人為錯誤，影響結果的準確性。采用以圖形化分析包（Symbolic Nuclear Analysis Package，簡稱SNAP）平臺為基礎的DAKOTA-RELAP不確定性分析方法可以明顯的減小計算量，并提供直觀的計算結果展示，從而提高計算效率和準確度。本文通過對典型壓水堆大破口事故不確定性的計算，分析說明了DAKOTA-RELAP不確定性方法的應用特點。

1　程序介紹

美國核管會（NRC）資助開發的圖形化分析程序包，能夠建立并編輯反應堆分析軟件的輸入、提交計算申請、監視計算過程并能夠調用不同程序進行耦合計算［10］。該程序包目前可以支持COBRA、CONTAIN、FRAPCON-3、PARCS、MELCOR、RELAP5、RELAP3D和TRACE等反應堆分析程序的建模和計算分析。該軟件包用戶界面友好，且能夠以流程圖的形式展現出程序之間的耦合方式，效果直觀。該程序包能夠同時進行多個計算，并對其進行過程監視，提高事故分析的計算效率。

SNAP程序包具有完全集成的操作界面，可自動完成程序之間的數據傳遞，用戶只需在SNAP程序中對研究對象進行準確的描述，SNAP程序將根據流程調用相應程序進行計算。SNAP程序內有完整的數據填寫提示，在SNAP的界面中填寫相應的參數，就可以自動生成符合程序要求格式的輸入文件。相應的反應堆分析軟件對生成的輸入文件進行自檢，通過后進行計算，最終將結果反饋給SNAP形成可視化結果展示。

DAKOTA程序是由美國桑迪亞國家實驗室研發的，主要用于優化設計，評價參數，量化不確定性和敏感性分析的工程程序，在SNAP平臺上，DAKOTA程序是屬于內嵌的一個模塊，可以直接與RELAP5RELAP-3DTRACE等程序進行耦合，應用于不確定性分析的計算和數據處理問題之中。

2　大破口事故不確定性分析計算

2.1模型建立

在SNAP中，可以方便的直接導入RELAP［11］的ASCII碼形式的輸入文件，并轉化成為圖形界面，也可以在SNAP的圖形界面中獨立建模。在模型建立完成之后，還能對模型進行部件檢查和回路檢查。模型完成檢查無誤后，可以直接通過SNAP平臺進行計算，計算結果可以實時顯示［12］。

2.2不確定性流程建立

在SNAP平臺中，可以通過建立流程（stream）來實現不同程序之間的耦合計算。在不確定性計算中，在“Steam type”中選擇“DAKOTA Uncertainty”，用到的有模塊有：DAKOTA模塊、RELAP5模塊（計算模塊）。兩個模塊間的耦合方法如圖2中所示：DAKOTA程序提供RELAP5程序的輸入文件，經過RELAP5程序計算之后，再將結果文件傳遞給DAKOTA程序進行參數不確定性的分析。

圖1　SNAP程序中某大型壓水堆一回路系統節塊示意圖Fig.1 SNAP schematic diagram of a large PWR primary loop

圖2　DAKOTA與RELAP程序的耦合方式Fig.2 Couplingmode of code DAKOTA and RELAP

SNAP程序不確定性計算流程具體如圖3中所示：首先在DAKOTA程序中進行數據的前處理，對事故的序列進行識別，分析事故中出現的現象對主要安全限值的影響，根據其重要度再進一步進行識別和排序，從而將候選現象的數量進行優化，以便于計算分析。根據事故的現象識別排序表（Phenomena Identification Ranhing Table，簡稱PIRT）［13］選擇重要現象及參數，之后確定各個參數真實的變化以及概率分布。DAKOTA根據以上條件生成多組不確定性參數。之后，通過SNAP平臺轉化為多組不同的RELAP輸入文件。通過RELAP求解器的計算，可以得到相應的RELAP結果文件。SNAP平臺內嵌的插件“EXTRACT DATA”可以將需要關注的變量從RELAP輸入文件中提取出來，再作為DAKOTA的輸入參數帶回DAKOTA程序進行數據處理和分析，最后輸出不確定性分析報告。

圖3　不確定性方法計算流程Fig.3 Process of the uncertainty calculation methods

DAKOTA程序會通過非參數統計方法抽樣，參考輸入參數對應的取值范圍，按照參數的概率分布密度函數取樣從而得到輸入樣本，每一次重新計算，所得到的不確定性參數樣本都將變化。

如圖4中所示，DAKOTA程序內部提供蒙特卡洛取樣和拉丁超立方取樣兩種方法。而不確定性計算要求的最少計算次數由Wilk's公式給出，按照Wilk's方法要求對所確定的輸入參數進行抽樣，產生多組不確定性分析輸入參數樣本。根據公式，可接受的上限值設置為95%置信度下的95%概率值。如要滿足95%/95%，只考慮一個輸出參數時，按照Wilk's方法需要進行59次計算［14，15］，如果需要同時考慮多個輸出參數時，進行計算的次數也要相應增加。

如圖5中所示，DAKOTA中包含正態分布、對數正態分布、平均分布、對數平均分布、超幾何分布，另外還可以通過用戶自定義直方圖的方式來進行自定義多種分布可選。對于不同的不確定性參數，可以選擇不同的分布形式，另外DAKOTA中還提供分布的即時的圖像顯示，減少了輸入過程中出錯的可能。

圖4　DAKOTA程序取樣參數設置界面Fig.4 Uncertainty sample setting interface of DAKOTA

圖5　DAKOTA程序數據分布形式選擇界面Fig.5 Variable distributions setting interface of DAKOTA

DAKOTA程序的輸入變量可以直接以用戶自定義函數的方式在RELAP5中使用，在SNAP平臺中，可以同時進行多個RELAP5計算任務的并列運行，從而提高分析的效率。在多組RELAP5程序計算完成之后，通過SNAP平臺的數據提取模塊提取出需要關注的不確定性參數和關注值，導入DAKOTA中從而進行進一步的分析。

圖6　DAKOTA程序不確定性任務Fig.6 Job status interface of DAKOTA uncertainty calculation

在不確定性分析流程建立完成之后，可以直接提交計算，計算的過程和狀態可以在“SNAP任務狀態”中查看。如圖6中所示，“Job Status”模塊會對計算任務的開始時間、結束時間、計算狀態進行詳細的說明。SNAP中可以同時進行多個任務流程，左側的導航樹中提供不同任務的切換功能。導航區采用樹形視圖的模式，來展示計算文件所屬的服務器以及根目錄文件夾信息，以便用于任務跟蹤和結果分析。

在DAKOTA不確定性任務流程中，在計算完成之后，會自動生成不確定性分析報告。報告中包含流程的輸入參數、變量信息、結果散點圖以及59個算例的輸入輸出匯總表格。DAKOTA會對結果進行簡單的分析，給出類似于最小值、最大值、中間值、結果的標準差等統計結果，同時DAKOTA還能夠給出各個參數的響應相關性的大小。

2.3結果分析

通過資料調研等方法，選出反應堆衰變熱系數、安注箱水溫、系統壓力、安注箱初始液位、導熱率、CMT管線阻力、安注箱管線阻力、安注箱壓力等8個參數進行不確定性分析，參數的取值范圍如表1中所示。

表1　敏感參數取值范圍表Table 1 Sensitive parameter range

在SNAP平臺中，RELAP5程序可以直接與繪圖軟件Apt Plot相連，通過讀取再啟動文件，可以直接在圖形界面輸入參數名，即可自動生成參數曲線圖。

圖7中給出了多組參數條件下的燃料元件包殼峰值溫度的對比情況，從圖中可以清晰的看出會造成最大的包殼峰值溫度的參數條件組，還可以從多組曲線所形成的不確定區域分析參數不確定性對不同時間段的包殼峰值溫度所造成的主要影響。從圖7可以看出在包殼峰值的最高包殼峰值溫度（Reak Cladding Temperature，簡稱PCT）為1221.2 K，最低包殼峰值溫度為1 082.8 K。均低于大破口事故的法規限值。

圖7　燃料元件包殼峰值曲線圖（59組數據）Fig.7 Result of peak cladding temperature（59 groups of data）

3　總結

通過對某大型壓水堆大破口事故的模擬，可以發現SNAP程序可以極大程度上的簡化核電廠事故不確定性分析過程，同時還能夠全面直觀的展示計算結果。SNAP-DOKATO-RELAP5程序耦合可以有效的進行反應堆事故最佳估算程序的不確定性分析計算與研究，能夠有效的減少程序員的工作量，降低人因錯誤的發生幾率和模型修改時間，為事故分析工作提供了極大的便利和支持。

參考文獻

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Application of DAKOTA-RELAP Method in the Uncertainty Analysis of LB-LOCA

GAOXinli，JINGJianping，WENShuang，SUNHui，WANGKunpeng
（Nuelearand Radiation Safety Center，Bejing100082，China）

Abstract:With the development of computational methods，increasingly importance has been attached to uncertainty analysis method in the nuclear power field. However，uncertainty analysis need large amount of sample calculation，which makes process very cumbersome. In this paper，DAKOTA-RELAP method is introduced in details，a LB-LOCA accident of typical PWR is simulated，and the application specialty of the DAKOTA-RELAP method is discussed. Research shows，DAKOTA-RELAP method can efficiently simplify the model building and data processing，and it makes result processing more convenient.

Keywords:DAKOTA；RELAP；Uncertainty Analysis；LB-LOCA

中圖分類號：TL333

文章標志碼：A

文章編號：1672-5360（2016）01-0066-05

收稿日期：2016-01-03修回日期：2016-02-28

基金項目：CAP1400安全審評關鍵技術研究，課題編號2013ZX06002001

作者簡介：高新力（1988—），男，陜西西安人，工程師，現主要從事核安全工作方面研究的工作

*通訊作者：溫爽，E-mail：wenshuang840426@hotmail.com