[发明专利]基于蒙特卡洛和最大-最小法的地震PSA定量化算法

权利要求书

1.基于蒙特卡洛和最大-最小法的地震PSA定量化算法，其特征在于，它包括如下步骤：

(1)最小割集定量化：

由于地震PSA定量化的特殊性，需要考虑以下三种最小割集类型：1)包含的基本事件均为地震导致的失效模式，且不含成功逻辑基本事件；2)包含的基本事件均为地震导致的失效模式，且至少有一个基本事件为成功逻辑；3)包含的基本事件含有地震导致的失效模式和随机失效；

(2)序列定量化：

地震PSA中事故序列定量化需要考虑所有最小割集，通过计算得到序列发生频率。

2.如权利要求1所述的基于蒙特卡洛和最大-最小法的地震PSA定量化算法，其特征在于，最小割集类型1)通常出现在地震前置树(SET)的最小割集中。假设最小割集形式为{B1,B2}，其中，B1和B2都是地震导致失效的基本事件，可以代表设备或者构筑物，且易损度三参数分别为：

采用MC计算最小割集失效概率时，需要首先给出抽样方法。割集{B1,B2}表示的物理意义是发生某一地震水平(地面峰值加速度，PGA)时，B1和B2同时失效则最小割集发生失效。

3.如权利要求1所述的基于蒙特卡洛和最大-最小法的地震PSA定量化算法，其特征在于，最小割集类型2)也通常出现在地震前置树的最小割集中，区别在于类型2)所属事故序列一定含有成功逻辑；假设最小割集形式为{B1,B2}，B1和B2的易损度参数与类型1)相同；割集{B1,B2}的物理意义是，发生某一地震水平(PGA)时，B1失效且B2未失效(成功)则最小割集发生。

4.如权利要求1所述的基于蒙特卡洛和最大-最小法的地震PSA定量化算法，其特征在于，最小割集类型3)通常出现在故障树/事件树模型含有地震失效模式的序列最小割集中；假设最小割集形式为{B1,B2,R1}，其中R1表示某设备的随机失效基本事件；计算时可将最小割集分为纯地震失效{B1,B2}和随机失效{R1}两部分。首先采用类型1)介绍的方法计算{B1,B2}部分，然后将每个PGA对应的累积失效概率与R1对应的失效概率相乘，即可得到{B1,B2,R1}的累积条件失效概率。

5.如权利要求1所述的基于蒙特卡洛和最大-最小法的地震PSA定量化算法，其特征在于，对于最小割集类型1)和最小割集类型2)组成的最小割集集合，采用基于蒙特卡洛抽样和最大-最小法的地震PSA定量化算法进行计算时，首先需要将割集集合分为两个子集，第一个子集包含的最小割集全部属于类型1)，另一个子集包含的最小割集全部属于类型2)；

对第一个子集进行定量化，对于第二个子集，可以采用上述介绍的方法计算其中的每个最小割集，然后利用MCUB方法计算该子集的易损度曲线，MCUB方法公式为

其中，P表示事故序列失效概率，P(MCS_i)表示第i个最小割集失效概率，

最后将第一和第二个子集形成的易损度曲线相加即可得到最小割集类型1)和最小割集类型2)组成的最小割集集合的易损度曲线。

6.如权利要求1所述的基于蒙特卡洛和最大-最小法的地震PSA定量化算法，其特征在于，对于最小割集类型1)和最小割集类型3)组成的最小割集集合，采用基于蒙特卡洛抽样和最大-最小法的地震PSA定量化算法计算时，也需要将其分为两个子集，第一个子集包含的最小割集全部属于最小割集类型1)，另一个子集包含的最小割集全部属于最小割集类型3)；第一个子集的计算方法同上，第二个子集的计算方法可以参考上述对最小割集类型3)计算方法，首先对每个最小割集进行抽样计算，然后利用MCUB方法计算该子集的易损度曲线，最后将第一和第二个子集形成的易损度曲线相加即可得到最小割集类型1)和最小割集类型3)组成的最小割集集合的易损度曲线。

7.如权利要求1所述的基于蒙特卡洛和最大-最小法的地震PSA定量化算法，其特征在于，如果事故序列中仅包括最小割集类型1)的最小割集，则事故序列的定量化可不依赖MCUB方法，采用基于蒙特卡洛抽样和最大-最小法的地震PSA定量化算法时，结果精度高；如果事故序列中包括多种类型的最小割集的组合，在最终的定量化中仅部分最小割集组合成序列时需要用到MCUB方法，相比现有的地震PSA序列定量化方法，仍然提升了一定精确度。