報告書番号

NR25004

タイトル（和文）

レベル2 MUPRA特有の事象に対する評価フレームワーク及びSUM-UP法の提案

タイトル（英文）

Development of an evaluation framework and the SUM-UP method for multi-unit events specific to Level 2 MUPRA

概要 （図表や脚注は「報告書全文」に掲載しております）

背　　景
福島第一原子力発電所事故においては、設備の共用による取り合い、水素爆発及び周辺線量の増加に伴う屋外作業への支障等、事故緩和対策の実施可能性または有効性に影響を与えうる複数の原子炉での事故特有の事象（以下、「マルチユニット（MU）事象」と呼ぶ）が観察された。当所ではレベル1 MUPRAの技術開発を進めており、様々なMU事象の評価手法を開発してきた。レベル2 MUPRAにおいては、さらに原子炉格納容器機能喪失後に生じる物理化学現象を原因として他ユニットに影響を与えるMU事象（以下、「L2 MU事象」と呼ぶ）を考慮する必要がある。L2 MU事象の特徴として、連鎖的な現象で構成され、解析技術・知見の成熟度が異なる現象が混在しうる点が挙げられる。
目　　的
L2 MU事象の特徴を踏まえ、L2 MU事象の生起確率及びその分布を推定できる評価フレームワークを提案する。特に、連鎖的な現象・成熟度の異なる解析技術が混在した場合での不確実さの伝播を体系的に取り扱う手法を提案する。
主な成果
1. L2 MU事象評価フレームワークの提案
L2 MU事象の生起確率及びその分布を推定する評価フレームワークを提案した（図１）。本フレームワークでは、地震PRAの構造物、系統及び機器（SSC）のフラジリティ評価の考え方に倣い、SSC等の損傷を引き起こす物理量（損傷評価指標）に対し、設置場所での事象の影響の強度（応答）と対象が持つ影響への耐性（耐力）を推定・比較することで確率及びその分布を推定する。
2. SUM-UP法の提案
L2 MU事象の評価フレームワークで応答を推定する手法が新たに必要となることから、SUM-UP法（Sequential Uncertainty Modeling for Unfolding Phenomena：連鎖的な現象に対する不確実さ伝播手法）を提案した（図２）。SUM-UP法は、①現象解析を模擬する推定モデルを単純な関数形で置き替えることで、解析技術・知見の成熟度が異なる手段が混在しても統一的な取り扱いができ、②偶然的不確実さと認識論的不確実さを区別して伝播させることで、L2 MU事象の生起確率の点推定と不確実さ解析ができる。点推定では、ベストエスティメイト解析（以下、アンカー値と呼ぶ）とそれに対する偶然的不確実さから求まる応答分布（以下、「アンカー分布」と呼ぶ）を用いることとする。不確実さ解析では、認識論的不確実さは偶然的不確実さから求めたアンカー分布自体のずれとして反映されると仮定し、点推定のアンカー分布を認識論的不確実さに基づき平行移動するとした分布群（以下、「アンカレッジ分布群」と呼ぶ）を用いて評価するとした。

概要 （英文）

During the Fukushima Daiichi Nuclear Power Plant accident (1F accident), various multi-unit (MU) events and inter-unit interactions (hereinafter referred to as MU events) occurred, such as equipment interference, outdoor work hindrance from hydrogen explosions and elevated radiation levels. In Level 2 MUPRA, a new class of MU events - L2 MU events - must be considered, involving physical and chemical phenomena primarily after loss of containment. In conventional Level 2 single-unit PRA, evaluations were limited to the loss of containment vessel function within the same unit, and L2 MU events were largely overlooked. This study proposes an evaluation framework for L2 MU events to allow probabilistic assessment, even with current technological limitations. First, based on an analysis of the 1F accident report, we extracted L2 MU events and organized the attributes of the extracted L2 MU events in terms of PRA. Then, based on the results of the event analysis, we developed an L2 MU event evaluation framework. For L2 MU events composed of multiple physical and chemical phenomena (constituent events), we propose the SUM-UP (Sequential Uncertainty Modeling for Unfolding Phenomena) method to consider uncertainty with dependencies between the constituent events. This method enables probability estimation of L2 MU for both point estimation and uncertainty analysis even when technological maturity varies among the constituent events.

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