本文選題：AP1000　切入點：非能動系統(tǒng)　出處：《華北電力大學(xué)(北京)》2016年碩士論文

【摘要】：在二代、二代加、三代AP1000和華龍一號的壓水堆中均已引入非能動安全系統(tǒng),以保障事故條件下的安全。但是,非能動系統(tǒng)也有相應(yīng)的失效模式。非能動系統(tǒng)的失效應(yīng)包含常規(guī)的部件失效以及物理過程的失效,目前,針對部件失效的研究較多,而針對物理過程失效的研究還比較欠缺,所以針對物理過程失效的研究具有重要的理論意義和應(yīng)用價值。首先,引入拉丁超立方抽樣(LHS),并結(jié)合蒙特卡洛模擬,建立功能可靠性分析(FRPS)方法。利用其研究了AP1000非能動余熱排出系統(tǒng)在喪失正常給水事故時,不同的初始參數(shù)組合對于輸出參數(shù)的影響。其主要的計算流程為：系統(tǒng)功能分析及關(guān)鍵參數(shù)選取；關(guān)鍵參數(shù)分布量化；抽樣得到輸入向量；運行Relap5得到輸出；結(jié)合輸入輸出以及失效準(zhǔn)則建立響應(yīng)面；最后用蒙特卡洛方法進(jìn)行概率計算。FRPS方法計算得到的失效概率,在106次、107次以及5×107次蒙卡計算中,得到的物理過程失效概率分別為9.4304E-7、9.7762E-7和9.7875E-7,可以認(rèn)為FRPS方法計算的AP1000非能動余熱排出系統(tǒng)物理過程失效概率在9E-7量級。同時,利用遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法(GNN)分析了各個輸入?yún)?shù)對輸出參數(shù)的重要度,得到了相應(yīng)的重要度排序。其次,引入根本原因分析方法,用于運行參數(shù)偏離其設(shè)計值的根本原因分析。將運行參數(shù)偏離其設(shè)計值導(dǎo)致的非能動系統(tǒng)物理過程失效歸結(jié)為具體部件的失效,并通過RiskSpectrum軟件建立系統(tǒng)故障樹,計算運行參數(shù)偏離導(dǎo)致的物理過程失效概率。根本原因分析方法的計算結(jié)果表明,其物理過程失效的概率為2.73E-6,與功能可靠性分析(FRPS)方法結(jié)果在同一數(shù)量級。最后,基于AP1000非能動余熱排出系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)布置,借助RiskSpectrum分析軟件建立非能動余熱排出系統(tǒng)(PRHRS)的故障樹,計算得到了PRHRS的部件失效概率。AP1000非能動余熱排出系統(tǒng)部件失效的故障樹分析表明,其部件失效概率為9.559E-6,與物理過程失效概率在同樣的數(shù)量級上,說明了物理失效研究的重要性。綜上,引入拉丁超立方抽樣(LHS),并結(jié)合蒙特卡洛模擬建立功能可靠性方法,并通過根本原因分析方法,對非能動系統(tǒng)物理過程失效進(jìn)行評估。同時通過傳統(tǒng)的PSA方法,計算得到常規(guī)的部件失效概率。對比物理過程失效概率與部件失效概率,為非能動系統(tǒng)物理過程失效研究提供一種可靠的方法。
[Abstract]:In the second generation, the second generation plus, the third generation AP1000 and the Hualong 1 pressurized water reactor, the passive safety system has been introduced to ensure the safety under the accident conditions. The failure of inactive systems should include conventional failure of components and failure of physical processes. At present, there are more researches on failure of components, but less on failure of physical processes. Therefore, the study of physical process failure has important theoretical significance and application value. First of all, the Latin hypercube sampling (LHS) is introduced and combined with Monte Carlo simulation. A functional reliability analysis (FRPS) method was established to study the loss of normal water supply in AP1000 inactive residual heat discharge system. The main calculation flow is as follows: system function analysis and key parameter selection; key parameter distribution quantization; sampling to get input vector; running Relap5 to get output; The response surface is established by combining input and output and failure criterion. Finally, the failure probability calculated by Monte Carlo method. FRPS method is used to calculate the failure probability of 106 times 107 times and 5 脳 107 times of Monka calculation. The failure probabilities of the physical processes obtained are 9.4304E-7 9.7762E-7 and 9.7875E-7 respectively. It can be considered that the failure probability of the AP1000 inactive residual heat removal system calculated by the FRPS method is in the order of 9E-7. The importance of each input parameter to the output parameter is analyzed by using the genetic neural network method (GNN), and the corresponding ranking of importance degree is obtained. Secondly, the fundamental cause analysis method is introduced. It is used to analyze the root cause of running parameter deviating from its design value. The physical process failure of inactive system caused by running parameter deviating from its design value is reduced to the failure of specific parts, and the system fault tree is established by RiskSpectrum software. The calculation results of the fundamental cause analysis method show that the failure probability of the physical process is 2.73E-6, which is the same order of magnitude as that of the FRPS method. Based on the structural arrangement of the passive residual heat removal system (AP1000), the fault tree of the passive residual heat exhaust system (PRHRS) is established by means of the RiskSpectrum analysis software. The failure probability of components of PRHRS. AP1000 is calculated. The failure tree analysis shows that the failure probability of components is 9.559E-6, which is the same order of magnitude as the failure probability of physical process. In this paper, the importance of physical failure research is explained. In summary, the Latin hypercube sampling (LHS) is introduced, and the functional reliability method is established by Monte Carlo simulation, and the fundamental cause analysis method is used. This paper evaluates the failure of the physical process of the inactive system, calculates the failure probability of the conventional components by the traditional PSA method, compares the failure probability of the physical process with the failure probability of the component, and compares the failure probability of the physical process with the failure probability of the component. It provides a reliable method for the study of the failure of non-active system physical process.
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TL364

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本文編號：1679160