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[3J08] CMMC法を用いたマルチユニット動的PRAに適用可能なレアイベント検出効率化に関する検討
キーワード:動的PRA、統計的不確実さ、連続マルコフ過程、レアイベント、モンテカルロ法
連続マルコフ過程モンテカルロ(CMMC)法を用いた動的PRAでは、発生確率が小さいレアイベント事象の評価結果の信頼性を担保するために、モンテカルロ計算において膨大な試行回数を必要とすることが大きな課題である。本研究では、少数の試行回数のモンテカルロ計算で、多数の試行回数による結果を再現する手法を検討した。具体的には、モンテカルロ計算の試行における事象生起側の分岐比を増大させ、代わりに分岐比の増大に応じて試行の信頼度を調整することで、レアイベントの評価結果の正確さを担保しつつ、評価結果における統計的不確実さを低減することが可能となる。 提案手法をマルチユニット動的PRA試評価に適用し、その適用範囲を検討した。