Развитие методологии анализа поведения топлива легководных реакторов в проектных авариях

Размещено на http://www.allbest.ru/

Развитие методологии анализа поведения топлива легководных реакторов в проектных авариях

А.В. Салатов,

А.А. Гончаров,

А.С. Еременко,

В.И. Кузнецов,

А.В. Кумачев,

О.А. Нечаева,

В.В. Новиков,

М.В. Сыпченко,

П.В. Федотов

В.А. Болнов,

А.С. Гусев,

О.Б. Самойлов,

А.А. Фальков

А.Б. Долгов,

А.В. Угрюмов

Аннотация

В докладе сделана попытка проанализировать имеющийся опыт обоснований безопасности топлива легководных энергетических реакторов в проектных авариях с точки зрения его соответствия международным требованиям лицензирования эксплуатации АЭС.

Рассмотрены компоненты методологии анализа поведения топлива легководных энергетических реакторов в проектных авариях, включающие классификацию проектных аварий, феноменологию поведения топлива в проектных авариях и механизмов его повреждения, систему топливных критериев безопасности и их экспериментальную поддержку, квалификацию используемых компьютерных кодов и входных данных для расчетных анализов поведения топлива в авариях, способ учета неопределенностей расчетных моделей и входных данных.

Дан краткий обзор истории развития вероятностной методологии анализа безопасности АЭС за рубежом.

Приведены примеры реализации консервативного подхода к анализу безопасности топлива ВВЭР и вероятностного подхода к анализу безопасности топлива ТВС-КВАДРАТ.

С учетом текущего состояния отдельных составных элементов методологии анализа поведения топлива ВВЭР в проектных авариях сформулированы актуальные задачи ее развития, состоящие, по мнению авторов, в следующем: топливо энергетический реактор

1) Систематизация и документирование используемой в настоящее время методологии анализа поведения топлива ВВЭР в проектных авариях, реализующей консервативный подход, с участием проектных организаций отрасли, разрабатывающих ТОБ РУ. Аттестация методологии в Ростехнадзоре;

2) Разработка методологии анализа поведения топлива ВВЭР в проектных авариях, реализующей реалистический подход с анализом неопределенностей - в перспективе необходимо для лицензирования эксплуатации РУ с ВВЭР за рубежом;

3) Экспериментально-аналитическая поддержка методологии:

- экспериментальные исследования с целью определения и обоснования характеристик неопределенностей ключевых расчетных моделей топлива и оболочки твэла,

- развитие расчетных моделей ключевых явлений в твэльных кодах,

- валидация кодов на базе интегральных экспериментов.

Цели анализа поведения топлива в проектных авариях

Анализ поведения топлива (твэлов, ТВС) ядерного реактора является необходимым элементом обоснования безопасности АЭС.

Цели анализа поведения топлива в проектных авариях заключаются в определении степени повреждения топливной системы с точки зрения:

- обеспечения сохранения охлаждаемой геометрии активной зоны,

- обеспечения послеаварийной выгрузки ТВС,

- оценки радиационных последствий аварий.

Степень повреждения топливной системы в проектных авариях оценивается по системе топливных критериев безопасности, выполнение которых является необходимым условием сохранения стержневой геометрии твэлов, т.е. отсутствия их плавления или фрагментации.

Для анализа радиационных последствий аварии определяется консервативная оценка количества разгерметизировавшихся твэлов.

Компоненты методологии анализа поведения топлива в проектных авариях

Методология анализа поведения топлива в проектных авариях включает в себя следующие компоненты:

1) Перечень проектных аварий, подлежащих анализу, экспертное обоснование выбора определяющих аварий различных типов (LOCA, non-LOCA, RIA) по степени воздействия на топливо,

2) Феноменология поведения топлива в проектных авариях, экспертный выбор ключевых явлений, влияющих на критериальные характеристики топлива,

3) Критерии, регламентирующие состояние топлива в проектных авариях:

- перечень критериев,

- экспериментальное обоснование критериев,

4) Квалификация компьютерных кодов (нейтронно-физических, теплогидравлических и термомеханических), используемых в расчетной методике:

- задание и обоснование характеристик неопределенностей расчетных моделей ключевых явлений,

- валидация кодов на соответствие области применимости основным проектным характеристикам топлива,

5) Квалификация входных данных:

- задание и обоснование характеристик неопределенностей технологических параметров топлива,

- задание и обоснование характеристик неопределенностей условий нормальной эксплуатации,

- задание и обоснование характеристик неопределенностей условий нагружения топлива в проектных авариях,

6) Интерфейсы между кодами, участвующими в расчетной методике,

7) Выбор и обоснование расчетной методики оценки критериальных характеристик топлива в проектных авариях:

- консервативная методика - требует обоснования выбора консервативных наборов модельных параметров кодов и входных данных для определения консервативной оценки каждой критериальной характеристики топлива для каждой определяющей проектной аварии,

- реалистическая методика с анализом неопределенностей - требует реализации алгоритма проведения необходимого количества расчетов участвующими в методике кодами с использованием в качестве исходных данных случайных векторов модельных параметров и входных данных с последующей статистической обработкой результатов.

История развития методологии анализа безопасности АЭС за рубежом

Атомная отрасль может оказывать существенное воздействие на жизнь и здоровье людей и на состояние окружающей среды, и поэтому она строго регулируется надзорными органами и специальными нормативными документами. Различные виды аварий на атомных станциях (АЭС) изучаются для обоснования их безопасности с 50-х годов ХХ века. В то время еще не существовало компьютеров, и основу для анализа безопасности реактора составляли эксперименты, тепло-гидравлические модели и инженерные оценки.

Более систематизированные тепло-гидравлические исследования и эксперименты были проведены в 60-х годах, тогда начинали рассматриваться такие отдельные явления как двухфазный критический поток, критический тепловой поток, разгерметизация и др. Данные этих исследований использовались при обосновании безопасности реакторов в лицензирующих документах.

Широкое использование компьютеров для расчетов безопасности ядерных реакторов началось в 70-х годах. Анализ аварий включал в себя примитивные численные коды и результаты так называемых "интегральных" экспериментов. Точка зрения на вопрос ядерного регулирования была представлена комитетом по ядерному регулированию США (US NRC Nuclear Regulatory Commission) в 1971 г. [1]. Затем был проведен ряд исследований, направленных на оценку границ безопасности для величины максимальной температуры оболочки твэла в аварии с потерей теплоносителя LB-LOCA (Large Break Loss of Coolant Accident). В 1974 г. в Кодексе Федерального Регулирования 10 CFR-50.46, Приложение К [2] сформулирован критерий, ограничивающий максимальную температуру и степень окисления оболочки, для определения которых предписано применение консервативного подхода, когда при анализе безопасности технологических систем для параметров и их характеристик принимаются значения и пределы, заведомо приводящие к наиболее неблагоприятным результатам

Робастные версии систем тепло-гидравлических кодов стали доступны в 80-х годах. Вскоре стала очевидной важность проведения верификации и валидации кодов [3] на заключительном этапе лицензирования в области безопасности. Для этого организацией CSNI (Committee on the Safety of Nuclear Installations of OECD/NEA) были созданы базы данных для решения задач масштабирования (т.е. применимость моделей и результатов отдельных экспериментов в масштабе целого реактора), проводились международные мероприятия по выработке оптимальных путей верификации и валидации, для исследования влияния так называемого эффекта пользователя (т.е. конкретного ученого, проводящего расчет), экспертного мнения. Приложение K документа 10 CFR 50.46 также использовалось в 80-х годах для целей лицензирования.

В начале 90-х годов стала очевидной необходимость развития методов оценки неопределенностей в результатах расчетов системных тепло-гидравлических кодов. Стимулом к развитию методов оценки неопределенности было решение US NRC 1989 г. об использовании реалистических моделей с оценкой неопределенностей при лицензировании систем аварийного охлаждения аварийной зоны. Первые варианты таких методов были предложены организациями US NRC [4], GRS [5] и университетом г. Пиза [6]. US NRC выпустила нормативное руководство (Regulatory Guide (RG) 1.157) [7], где было намечено использование системы теплогидравлических кодов с консервативными моделями. Эти модели должны были применяться в феноменологических областях, в которых не хватало сведений. Требования документа RG 1.157 задали направляющие принципы по наилучшей оценке кода при лицензировании. Документ 10 CFR 50.46 открыл возможность использования кодов "наилучшей оценки" с анализом неопределенности для анализа аварий LOCA в лицензировании. В обиход вошло сокращение BEPU (best estimate plus uncertainty).

Применение подходов BEPU при лицензировании началось в 00-х годах. Этому послужили некоторые ключевые события:

1) US NRC выпустила документ RG 1.203 [8], открывший возможность применения подхода BEPU в лицензировании,

2) CSNI начал и завершил шестилетний проект BEMUSE [9], посвященный демонстрации применимости методов оценки неопределенности для аварий типа LBLOCA. Цель проекта была достигнута, однако слишком большие расхождения результатов расчетов участников программ требуют тщательной интерпретации.

В настоящее время методы BEPU используются и продолжают развиваться.

Методология CSAU

Целью методологии CSAU является исследование неопределенности важных с точки зрения безопасности АЭС выходных параметров, например, пиковой температуры оболочки PCT (Peak Cladding Temperature). Методология CSAU состоит из трех этапов:

1) проверка применимости кода при расширении изучаемого явления с небольшого объекта до масштаба всей атомной станции (эффект масштабирования);

2) применимость кода к конкретному сценарию аварии и атомной станции;

3) неопределенность основных вычисляемых результатов.

Эксперты определяют все значимые явления, на основе экспериментальных данных и предварительных расчетов выделяют наиболее важные и помечают "высоким статусом". На основе этих данных создают таблицы идентификации и ранжирования явлений PIRT. На основе PIRT и документации кода оценивается применимость кода к конкретному сценарию аварии. Выбор количества варьируемых параметров основывается на компромиссе между достаточной точностью оценки и стоимостью проведения экспериментов для изучения отдельных явлений и интегральных экспериментов и количеством расчетов. Никаких специальных методов или критериев для решения данной задачи не предлагается.

В качестве неопределенных входных параметров рассматриваются только параметры с "высоким статусом". Выбор основывается на экспертном мнении о влиянии конкретного параметра на выходные данные. Информация с заводов-изготовителей, экспериментальные данные и данные предыдущих расчетов используются для определения среднего значения, плотности распределения и стандартного отклонения неопределенных параметров. На сегодняшний день в качестве закона распределения неопределенных параметров используются равномерные и нормальные распределения. Выходная неопределенность является результатом распространения входных неопределенностей через серию расчетов с помощью кода.

Неопределенность входных параметров может иметь случайную природу или являться следствием недостаточных знаний о значении параметра. В методологии CSAU используется не статистический метод для оценки неопределенности, а метод "поверхности отклика" [10], которая соответствует результатам расчета кода для выбранных параметров, и используется вместо оригинального компьютерного кода. Такой подход влечет использование ограниченного количества неопределенных параметров для уменьшения количества расчетов и стоимости анализа.

Метод GRS

Метод GRS [11] разработан в рамках CSAU подхода и имеет некоторые особенности, не упомянутые выше.

a) Пространство неопределенности входных параметров (определяемое их границами неопределенности) генерируется случайным образом в соответствии с плотностью распределения неопределенных параметров. Расчеты производятся с использованием сгенерированных наборов входных данных.

б) Количество расчетов определяется из требования к оценке доверительного и толерантного интервалов, необходимых для обеспечения требуемой точности. В методе GRS для определения количества расчетов используется формула Уилкса [12], [13].

(c) Для определения чувствительности неопределенности ключевых результатов к неопределенности входных параметров используются статистические оценки (анализ значимости параметров).

Минимальное количество расчетов n для одного рассматриваемого выходного параметра определяется в соответствии с формулами Уилкса [12] для одностороннего и двустороннего толерантного интервала:

1 - n и 1 - n - n (1 - ) n-1 соответственно,

где б - квантиль (вероятность не превысить предельно допустимое значение), в - уровень доверия, т.е. вероятность того, что вероятность попадания выходного параметра в толерантный интервал будет больше б. Квантиль и уровень доверия (в/б) называют уровнем надежности полученной оценки.

Максимальное из n расчетов значение рассматриваемого выходного параметра и является верхней границей толерантного интервала, которая сравнивается с критерием.

Значения входных параметров генерируются с помощью метода Монте-Карло в соответствии с выбранными плотностями распределения и зависимостями между ними. Число наборов входных параметров соответствует вычисленному n - количеству расчетов.

Необходимое количество расчетов для обеспечения (в/б) уровня надежности представлено в таблице 1. При лицензировании применяются односторонние толерантные интервалы для оценки верхних границ критериальных характеристик.

Таблица 1

Необходимое количество расчетов для обеспечения (в/б) уровня надежности

	Односторонний толерантный интервал	Двусторонний толерантный интервал
в/б	0.90	0.95	0.99	0.90	0.95	0.99
0.90	22	45	230	38	77	388
0.95	29	59	299	46	93	473
0.99	44	90	459	64	130	662

Эксперты определяют значимые неопределенности, рассматриваемые при анализе, включая модельные неопределенности, и определяют численно зависимости между неопределенными параметрами. В качестве численных характеристик неопределенностей входных параметров используются плотности распределения вероятности. Неопределенности модельных параметров определяются на основе валидационных экспериментов. Эффект масштабирования учитывается как модельная неопределенность.

Анализы чувствительности выходного параметра к входным параметрам позволяют:

- ранжировать входные параметры по вкладу в общую выходную неопределенность результата;

- помогают определить дальнейшее направление развития кода;

- помогают определить наиболее важные экспериментальные исследования, которые стоит провести для получения более подробной информации.

Эта информация позволяет понять, неопределенности каких входных параметров (плотности распределения и диапазоны) следует определить более точно. С помощью регрессионного анализа и вычисления корреляции можно определить вклад каждого входного параметра в общую неопределенность. Таким образом, сортировка параметров по степени важности является результатом анализа, а не мнения экспертов.

Существуют аналогичные статистические методы, использующие формулу Уилкса для определения необходимого количества расчетов: метод компании AREVA [14], ASTRUM - метод компании Westinghouse [15], KREM в Корее, и несколько других. Метод AREVA лицензировался USNRC в 2003 году, метод ASTRUM - 2004.

Использованию той или иной методики анализа безопасности для лицензирования топливных загрузок энергоблока АЭС предшествует документирование и лицензирование этой методики в регулирующем органе страны, эксплуатирующей данную АЭС.

Текущее состояние разработок методологии анализа поведения топлива в проектных авариях в России

Топливо ВВЭР

До настоящего времени для обоснования безопасного поведения топлива ВВЭР в проектных авариях используется детерминистский консервативный подход.

Впервые и единственный раз в российской практике методология проектирования и анализов безопасности была системно изложена в рамках работ по контракту ОАО "ТВЭЛ" с CEZ a.s. с целью лицензирования топлива ТВСА-Т для АЭС Темелин в надзоре Чешской Республики.

В работе участвовали: РНЦ "Курчатовский институт", ОКБМ, ВНИИНМ. Используемые коды: нейтронно-физические коды РНЦ КИ, теплогидравлические коды ТИГР-1, RELAP5/mod3.2, термомеханические коды СТАРТ-3, РАПТА-5 [16 - 19].

Методология разработки проекта ТВСА-Т для АЭС Темелин была документирована в виде комплекта отчетов с описаниями проектных основ, методик разработки нейтронно-физического проекта активной зоны, теплогидравлического проекта ТВСА-Т, термомеханического проекта твэла, анализа аварий типа LOCA, анализа аварий типа non-LOCA и RIA, анализа поведения твэлов в проектных авариях.

Методология была рассмотрена, проанализирована экспертами Заказчика, переработана с учетом их замечаний и предложений и в итоге одобрена надзорным органом Чешской Республики. Наиболее сложными оказались вопросы, касающиеся оценок неопределенностей свойств материалов, расчетных моделей, входных данных и обоснования консерватизма оценок критериальных характеристик топлива в рассмотренных вариантах проектных аварий.

Детерминистский консервативный подход позволяет обосновать выполнение топливных критериев безопасности для РУ с ВВЭР с достаточно большим запасом до их предельных значений, что можно видеть на примере обоснования топлива ТВСА-Т, основные результаты которого приведены в таблице 2.

Таблица 2

Критериальные характеристики твэлов ВВЭР-1000 в проектных авариях

Параметр Режим	Максимальная температура топлива, оС	Пиковая энтальпия топлива, кал/г	PCT, оС	ECR, %	Доля окис-ленного циркония, %	Кол-во разгерм. твэлов, %
	твэл	твэг	50 МВт* сут/кгU	50 МВт* сут/кгU		ПА	ПА + НЭ
Разрыв ГЦТ	1876	1904	-	-	1059	1.7	3.06	0.17	12.05
Выброс ОР СУЗ при полной мощности РУ	2164	2026	107.5	100.5	517	0	3.06	0	0
Выброс ОР СУЗ при МКУ мощности РУ	2066	1623	120,4	94,9	715,2	0,03	3,06	-	0
Критерий	2790	2360	230	165	1200	18	1	Нет критерия

Топливо ТВС-КВАДРАТ

Методики анализов безопасности для лицензирования топлива ТВС-КВАДРАТ были разработаны в рамках проектов ОАО "ТВЭЛ", направленных на продвижение топлива российского производства на рынок PWR.

В работах участвовали: ФЭИ, ОКБМ, ВНИИНМ, ИПМ им. Келдыша.

Используемые коды: RELAP/SCDAPSIM/MOD3.4 [20], СТАРТ-3, РАПТА-5.2 [21], код CaPpaPI [22].

Использовались файлы интерфейсных данных от Оператора (в частности, для LOCA - референсные граничные условия и распределение энерговыделения в активной зоне).

Принципиальное отличие этих методик от методик анализов безопасности проекта ТВСА-Т для АЭС Темелин состоит в том, что в них использовался реалистический подход с оценкой неопределенностей критериальных характеристик.

Необходимость использования реалистического подхода с анализом неопределенностей обусловлена следующими причинами:

1) реалистический подход с анализом неопределенностей принят регулирующими органами стран, эксплуатирующих PWR,

2) консервативный подход не позволяет обосновать выполнение топливных критериев безопасности для PWR в связи с более высокой энергонапряженностью PWR по сравнению с ВВЭР.

Разрабатываемая статистическая методика включает следующие элементы:

1) Идентификация важных явлений и соответствующих ключевых параметров для каждого из кодов START-RELAP-RAPTA.

2) Количественная оценка неопределенностей индивидуальных моделей и ключевых параметров (задание диапазонов изменения и плотности распределения вероятности).

3) Генерация случайных наборов входных параметров, имеющих неопределенность (случайные векторы), методом Монте-Карло в соответствии с заданными плотностями распределения.

4) Выполнение необходимого числа расчетов с использованием случайных векторов входных данных;

5) Обработка полученных результатов: из результатов N расчетов выбираются максимальные значения критериальных параметров (PCT, ECR, CWO, …), которые являются их верхними оценками с заданной вероятностью при уровне доверия .

Блок-схема методики расчета твэлов в аварии LOCA показана на рисунке 1.



Рисунок 1 - Блок-схема методики расчета твэлов в аварии LOCA

Идентификация ключевых параметров и моделей твэла TVS-K для анализа LOCA проведена с использованием таблиц PIRT (NUREG/CR-6744 Phenomenon Identification and Ranking Tables (PIRTs) for Loss-of-Coolant Accidents in Pressurized and Boiling Water Reactors Containing High Burnup Fuel). В результате определены ключевые параметры твэла конструкционного и технологического характера, модельные параметры для условий NO и LOCA, параметры условий NO и нагружения в LOCA - см. таблицу 3. Анализы чувствительности показывают, что наибольшее влияние на величину PCT оказывают отклонения такого ключевого параметра как теплопроводность топлива.

На данном этапе разработки методики были заданы предварительные или имитационные функции распределения плотностей вероятностей для ключевых параметров, которые в дальнейшем будут уточняться.

Проведены расчеты демонстрационного примера аварии LB LOCA с использованием файла граничных условий для энергоблока PWR для вариантов выгорания топлива 0, 30, 50 МВт*сут/кгU. Результаты приведены в таблице 4 и проиллюстрированы для варианта 50 МВт*сут/кгU на рисунках 2 - 4. Показано выполнение критериев безопасности с запасами по PCT и ECR, аналогичными запасам, полученным для ВВЭР-1000 (см. таблицу 2).

Таблица 3

Перечень ключевых параметров твэла для анализа LOCA

Тип параметра	№№	Параметр
Конструкционные и технологические	1	Внешний радиус оболочки твэла
	2	Внутренний радиус оболочки твэла
	3	Радиус топливной таблетки
	4	Плотность топлива
	5	Доспекаемость топлива
	6	Начальное давление газа под оболочкой твэла
	7	Длина газосборника
	8	Открытая пористость топлива
Модельные	9	Теплопроводность топлива
	10	Термическое расширение топлива
	11	Теплопроводность оксида циркония
	12	Теплопроводность материала оболочки твэла
	13	Теплопроводность внутритвэльного газа
	14	Газовыделение из топлива
	15	Коррозия оболочки
	16	Распухание топлива
	17	Ползучесть оболочки
	18	Термическое расширение оболочки
	19	Высокотемпературное окисление оболочки
	20	Напряжение течения сплава Э 110
	21	Критерий разрушения оболочки
Эксплуатационные NO	22	История мощности до аварии
Нагружение в LOCA	23	Исходное распределение линейной мощности
	24	Теплоотдача от оболочки (коэффициенты теплоотдачи и температура теплоносителя)

Таблица 4

Результаты расчетов критериальных параметров твэла в демонстрационном примере аварии LB LOCA

№	Вариант по выгоранию, МВт*сут/кгU	Критериальная характеристика	Базовое значение	Верхняя граница с уровнем надежности (95/95)
1	0	Максимальная температура топлива, °С	1669.8	1833.6
2	30		1729.5	1925.9
3	50		1893.3	2027.9
4	0	Максимальная температура оболочки (PCT),°С	964.3	1028.4
5	30		966.2	1023.1
6	50		1110.2	1136.5
7	0	Максимальное локальное окисление оболочки (ECR),%	0.5402	0.9249
8	30		1.8413	1.9725
9	50		2.3362	2.4812
10	0	Окисление циркония в активной зоне (CWO), %	0.2178	0.2945
11	30		0.0395	0.0603
12	50		0.1296	0.1691

Рисунок 2 - Температура оболочки в процессе аварии в расчетах с реализацией max, nom, min PCT при выгорании 50 МВт/сут*кгU



Рисунок 3 - Гистограмма распределения результатов 93 расчетов PCT при выгорании 50 МВт/сут*кгU

Рисунок 4 - Гистограмма распределения результатов 93 расчетов ECR при выгорании 50 МВт/сут*кгU

Актуальные задачи развития методологии анализа поведения топлива ВВЭР в проектных авариях

Суммируя сказанное, можно назвать следующие актуальные задачи развития анализа поведения топлива в проектных авариях:

1) Систематизация, обоснование и документирование используемой в настоящее время методологии анализа поведения топлива ВВЭР в проектных авариях, реализующей консервативный подход, с участием проектных организаций отрасли, разрабатывающих ТОБ РУ. Аттестация методологии в Ростехнадзоре;

2) Разработка методологии анализа поведения топлива ВВЭР в проектных авариях, реализующей реалистический подход с анализом неопределенностей - в перспективе необходимо для лицензирования эксплуатации РУ с ВВЭР за рубежом;

3) Экспериментально-аналитическая поддержка методологии:

- экспериментальные исследования с целью определения и обоснования характеристик неопределенностей ключевых расчетных моделей топлива и оболочки твэла,

- развитие расчетных моделей ключевых явлений в твэльных кодах,

- валидация кодов на базе интегральных экспериментов.

Список сокращений

АЭС	Атомная электростанция
AREVA	Французская компания, занимающаяся разработкой и производством оборудования для атомной энергетики
ASTRUM	Automatic Statistical TReatment of Uncertainty
BEMUSE	Best Estimate Method - Uncertainty and Sensitivity Evaluation
BEPU	Best Estimate Plus Uncertainty
CIAU	Capability of Internal Assessment of Uncertainty
CSAU	Code Scalling Applicablity and Uncertainty
CSNI	Committee on the Safety of Nuclear Installation
GRS	Gesellschaft fьr Anlagen- und Reaktorsicherheit
KREM	KEPRI (Korea Electric Power Institute) Realistic Evaluation Model
LB LOCA	Large Break Loss of Coolant Accident
LOCA	Loss of Coolant Accident
OECD	Organization for Economic Co-operation and Development
PIRT	Phenomena Identification and Ranking Table
PCT	Peak Cladding Temperature
RIA	Reactivity Initiated Accident
RG	Regulatory Guide
US NRC	United States Nuclear Regulatory Commission
V&V	Verification & Validation
UMAE	Uncertainty Methodology based on Accuracy Extrapolation

Список использованных источников

1 US AEC Interim Acceptance Criteria (IAC) for ECCS. US AEC, Washington, DC, USA, 1971

2 USNRC, "Code of Federal Regulations" 10CFR50.46 Appendix K, United States Office of the Federal Register, National Archives and Records Administration, Washington DC, 1974

3 D'Auria F., Galassi G.M., 1998. Code Validation and Uncertainties in System Thermal-hydraulics. Progress in Nuclear Energy, Vol 33 No 1/2, 175-216

4 USNRC. Quantifying Reactor Safety Margins: Application of CSAU to a LBLOCA, NUREG/CR-5249. USNRC, Washington, DC, USA, 1989

5 Hofer E. The GRS programme package for uncertainty and sensitivity analysis. Seminar on Methods and Codes for assessing the off-site consequences of Nuclear Accidents, EUR 13013, CEC, Bruxelles (Belgium), 1990

6 D'Auria, F., Debrecin, N., Galassi, G.M., 1995. Outline of the uncertainty methodology based on accuracy extrapolation (UMAE). Nuclear Technology 109 (1), 21-38

7 USNRC, 1989b. Best-Estimate Calculations of Emergency Core Cooling System Performance, USNRC Regulatory Guide1.157

8 USNRC, 2005. Transient and Accident Analysis Methods. RG 1.203. US NRC, Washington DC, USA

9 Glaeser, H., 2010. BEMUSE Phase 6 Report - Status Report on the area, Classification of the Methods, Conclusions and Recommendations, CSNI Report, Paris (F)

10 Boyack, B.E., Catton, I., Duffey, R.B., Griffith, P., Katsma, K.R., Lellouche, G.S., Levy, S., May, R., Rohatgi, U.S., Shaw, R.A., Wilson, G.E., Wulff, W., Zuber, N.: "Quantifying Reactor Safety Margins"; Nuclear Engineering and Design 119 (1990) 1-117

11 Hofer E. Probabilistisch Unsicherheisanalys von Ergebnissen umfangreicher Rechenmodelle. GRS-A-2002, January, 1993

12 L. Pal, M. Makai Remarks on statistical aspects of safety analysis of complex systems, KFKI Atomic Energy Research Institute, 2002, 61 p.

13 С. Уилкс. Математическая статистика. М., Наука, Физматлит. 1967. 632 с.

14 Martin, R. P. and Dunn, B. M.: "Application and Licensing Requirements of the Framatome ANP RLBLOCA Methodology"; International Meeting on Updates in Best Estimate Methods in Nuclear Installation Safety Analysis (BE-2004), Washington, D.C., November 14-18, 2004

15 Muftuoglu, K., Ohkawa, K., Frepoli, C., Nissley, M.: "Comparison of Realistic Large Break LOCA Analyses of a 3-Loop Westinghouse Plant Using Response Surface and Sta-tistical Sampling Techniques"; Proceedings of ICONE12, April 25-29, 2004, Arlington, Virginia, USA

16 Программное средство ТИГР-1. Ростехнадзор, НТЦ ЯРБ, паспорт аттестации ПС № 169 от 23.12.2003.

17 SCDAP/RELAP5/MOD3.2 Code Manual, Vol. 1-5, NUREG/CR-6150, INEL-96/0422, July 1998.

18 Программное средство СТАРТ-3. ФНР НТЦ ЯРБ, паспорт аттестации ПС № 76 от 22.09.97.

19 Программное средство РАПТА-5. ФНР НТЦ ЯРБ, паспорт аттестации ПС №60 от 17.10.96.

20 RELAP5/MOD3.3 Code Manual, Vol.1-8. NUREG/CR-5535/Rev.1, December 2001.

21 Программное средство РАПТА-5.2. Ростехнадзор, НТЦ ЯРБ, паспорт аттестации ПС № 299 от 29.09.2011.

22 С.М. Богатырь, М.П. Галанин, М.М. Горбунов-Посадов, А.С. Гусев, А.С. Еременко, А.В. Ермаков, В.И. Кузнецов, В.В. Лукин, В.В. Новиков, А.С. Родин, А.В. Салатов, М.В. Сыпченко, А.А. Фальков, К.Л. Шаповалов. Комплекс программ CaPpaPI для проведения вероятностных расчетов термомеханики тепловыделяющих элементов /

Размещено на Allbest.ru

...