[发明专利]核电厂大破口事故不确定性分析方法

权利要求书

1.一种核电厂大破口事故不确定性分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)选择大破口事故的初始不确定性输入参数和输出参数；

(2)将所述初始不确定性输入参数作为输入参数进行第一次敏感性分析以得到所述输出参数的第一次分析结果；

(3)通过预设的敏感性分析方法对所述第一次分析结果进行分析以从所述初始不确定性输入参数中筛选出重要不确定性输入参数；

(4)将所述重要不确定性输入参数作为输入参数进行第二次敏感性分析以得到所述输出参数的第二次分析结果；

(5)根据分布拟合检验法对所述第二次分析结果进行检验以判断所述输出参数是否符合正态分布，若符合，则执行步骤(6)，反之，执行步骤(7)；

(6)根据欧文因子统计方法对所述第二次分析结果进行统计分析以得到95％置信度下95％概率的所述输出参数的容许限值；

(7)根据Wilks公式统计方法对所述第二次分析结果进行统计分析以得到95％置信度下95％概率的所述输出参数的容许限值。

2.如权利要求1所述的核电厂大破口事故不确定性分析方法，其特征在于，所述初始不确定性输入参数包括破口流量、燃料热工行为、泵行为、稳压器、初始条件、流量分配、反向流极限、相间传热系数、对流传热系数、临界热流密度以及燃料热行为这些大破口事故中关键物理现象所对应的47个输入参数。

3.如权利要求2所述的核电厂大破口事故不确定性分析方法，其特征在于，步骤(2)具体包括：

(21)对47个所述初始不确定性输入参数进行随机抽样，得到N组抽样结果；

(22)将N组所述抽样结果分别作为N个敏感性计算工况的输入参数并进行第一次敏感性分析以得到所述输出参数的N个第一次分析结果，其中N为自然数。

4.如权利要求3所述的核电厂大破口事故不确定性分析方法，其特征在于，所述敏感性分析方法为基于人工神经网络的敏感性分析方法。

5.如权利要求4所述的核电厂大破口事故不确定性分析方法，其特征在于，步骤(3)具体包括：

(31)根据人工神经网络建立所述初始不确定性输入参数与所述输出参数的虚拟函数关系并获取层间神经元间的连接权重；

(32)根据所述虚拟函数关系和所述连接权重计算所述初始不确定性输入参数对所述输出参数的敏感性因子；

(33)根据所述敏感性因子的排序从所述初始不确定性输入参数中筛选出所述重要不确定性输入参数。

6.如权利要求3所述的核电厂大破口事故不确定性分析方法，其特征在于，步骤(4)具体包括：

对所述筛选出的重要不确定性输入参数进行随机抽样，得到M组抽样结果；

将所述M组抽样结果分别作为M个所述敏感性计算工况的输入参数并进行第二次敏感性分析以得到所述输出参数的M个第二次分析结果，其中M为自然数。

7.如权利要求6所述的核电厂大破口事故不确定性分析方法，其特征在于，所述分布拟合检验法为χ²分布拟合检验法。

8.如权利要求6所述的核电厂大破口事故不确定性分析方法，其特征在于，步骤(6)具体包括：

(61)从欧文因子表中查找95％概率下欧文因子的数值；

(62)根据所述第二次分析结果和所述欧文因子计算95％置信度下95％概率的所述输出参数的容许限值，计算公式为：Y_95％/95％＝x+kS，其中x表示M个所述第二次分析结果的均值，k表示所述欧文因子，S表示M个所述第二次分析结果的方差，Y_95％/95％表示95％置信度下95％概率的所述输出参数的容许限值。