Comparación de Métodos no paramétricos para el Análisis de Accidentes SBLOCA en Centrales Nucleares

Abstract

Dentro del análisis de seguridad de las centrales nucleares (CCNN) se utilizan comúnmente códigos computacionales del tipo Best Estimate (BE). Una primera evaluación de la evolución que se producen en planta frente a un iniciador (accidente) se puede realizar mediante un análisis determinista, pero hoy en día, es necesario aplicar además un análisis probabilista para tener en cuenta las fluctuaciones que pueden haber en la planta y las incertidumbres en los parámetros que influyen en los fenómenos físicos que intervienen durante el transitorio. La mayoría de los métodos empleados en el análisis de incertidumbres utilizan la propagación de incertidumbres en los parámetros de entrada para cuantificar la incertidumbre resultante en los parámetros de salida de interés. Estas salidas se calculan mediante códigos termohidráulicos, y para caracterizarlas correctamente con su incertidumbre, se suele necesitar un número elevado de simulaciones. Cuando esto no es posible, debido al elevado coste computacional, hay que recurrir a métodos que obtengan una buena caracterización de las salidas con un número de simulaciones limitado. Habitualmente, en el campo nuclear, se utilizan métodos no paramétricos como por ejemplo el método de Wilks, para la estimación de intervalos de tolerancia en el caso unidimensinal, o Guba para la estimación regiones de tolerancia en el caso multidimensional. Un problema asociado al uso de estos métodos es la obtención de resultados excesivamente conservadores. En este trabajo se comparan los resultados obtenidos mediante la aplicación de los métodos anteriores y el uso de métodos de regresión en la estimación de regiones de tolerancia asociadas a variables de seguridad de interés, como pueden ser la temperatura máxima de vaina, y la temperatura de fluido a la salida del núcleo con el objetivo de obtener estimaciones más realistas. Se presenta un caso de aplicación a un accidente de pérdida de inventario por rotura pequeña en rama fría en un reactor nuclear de agua a presión.

Within the security analysis of Nuclear Power Plants (NPPs) are commonly used computer codes of the type Best Estimate (BE). A first evaluation of the evolution that occurs after an initiator (accident) can be done through a deterministic analysis, but today, it is necessary to also apply a probabilistic analysis to take into account the fluctuations that can occurs in the plant and the uncertainties in the parameters that influence the physical phenomena that intervene during the transient. Most of the methods used in the analysis of uncertainties use the propagation of uncertainties in the input parameters to quantify the resulting uncertainty in the output parameters of interest. These outputs are calculated by means of thermohydraulic codes, and to characterize them correctly with their uncertainty, a large number of simulations are often needed. When this is not possible, due to the high computational cost, it is necessary to use methods that obtain a good characterization of the outputs with a limited number of simulations. Normally, in the nuclear field, non-parametric methods are used such as the Wilks method, for estimation of tolerance intervals in the one dimensional case, or Guba for the estimation regions of tolerance in the multidimensional case. A problem associated with using these methods is to obtain excessively conservative results. This paper compared the results obtained through the application of the previous methods and the use of regression methods in estimating regions of tolerance associated with safety variables of interest, such as the maximum cladding temperature, and The fluid temperature at the core output in order to obtain more realistic estimations. A case of application is presented to an accident of loss of inventory by small break in cold leg in a nuclear reactor of pressurized water.