INSS JOURNAL Vol. 24 2017 C‑4221

統計的安全評価の歴史的経緯と手法概観
The Historical Process and Method Overview of the Statistical Safety Evaluation
鳥毛俊秀（Toshihide Torige）＊1
山田

木下

郁男（Ikuo Kinoshita）＊1

実（Minoru Yamada）＊2

要約
近年の安全解析に使用されている最適評価には，モデリングに使用される実験データの計測精度やモデリング時の誤差に伴う不確かさが含まれる．安全設計の妥当性を担保するにはこの不確かさを考慮した評価が必要となるため，最適評価を不確かさの統計的処理と組み合わせた
統計的安全評価の開発，導入が進んでいる．統計的安全評価を用いた安全裕度の適正化に係る研究は欧米を中心に進んでおり，日本国内でも統計的安全評価手法のガイドラインが日本原子力学会標準として発行されている．当研究所でも，これまでに原子炉停止時余熱除去系機能喪失事故，
および小破断冷却材喪失時高圧注入系不作動事故に対し，統計的安全評価の適用に係る研究を進めてきた．本稿ではこのような研究経験を交えて，統計的安全評価の歴史的経緯と手法概観を整理している．
キーワード

統計的安全評価，最適評価，BEPU

Abstract
In Best Estimate used for recently safety analysis, uncertainty with measuring
accuracy of experimental data used for modeling and error of modeling are included. Because
evaluation which considered the uncertainty is needed to secure validity of safety design,
statistical safety evaluation which combined the best estimate with statistical procedure of theuncertainty is developed and introduced. Studies with the statistical safety evaluation havebeen progressed centering on America and Europe, and guideline of statistical safety evaluation
method is issued as the Atomic Energy Society of Japan standard in Japan. In our institute,studies with application of the statistical safety evaluation to loss of Residual Heat Removal
event during mid-loop operation and small break loss of coolant accident with high pressure
injection failure have been also progressed. With such study experiences, this article arranges
the historical process and method overview of the statistical safety evaluation.
Keywords

Statistical Safety Evaluation, Best Estimate, BEPU

1. はじめにれ，これには計算機の高度な演算能力は必要なかった．
一方，現象を現実的精度で再現する最適評価コー

安全設計の妥当性を判断するために実施する安全ドの開発がスリーマイル島事故を前後して本格化

解析では，解析結果をあらかじめ定められた判断基

し，近年では計算機能力向上の恩恵にも預かり安全準と比較する．判断基準としては，例えば軽水型動解析に使用されるようになってきた．大型実験装置

力炉の非常用炉心冷却系の性能評価指針において，が世界的規模で廃止されつつあり，事故現象の予測

燃料被覆管最高温度が 1200℃を下回ること等が挙や解明に計算機シミュレーションが用いられることげられる．結果が最も厳しくなるように定めた条件が増えてきたことと併せ，最適評価の担う役割は大における，保守的な結果を導くモデルを用いた解析

きい（2）．その反面，最適評価にはモデル化の際に使結果に対して，これらの判断基準が守られていれば用された実験データの計測精度やモデル化に伴う誤（1）

良く，その際に現象の詳細な再現は問われない ．

差を起因とした不確かさが含まれる．安全設計の妥

このため，現象の表現力は限定的であるが，解析結当性を担保するにはこの不確かさを考慮した評価が果に保守性が担保される保守的評価コードが使用さ必要となるが，最適評価単独での実現は困難である．

＊ 1 （株）原子力安全システム研究所 技術システム研究所＊ 2 MHI ニュークリアシステムズ・ソリューションエンジニアリング（株）

INSS JOURNAL Vol . 24 2017 C‑4222

このような背景のもとで，最適評価を不確かさの統保守的評価（EM）

計的処理と組み合わせた統計的安全評価の開発，導保守的なモデルを持つ単機能の解析コードを組合せて使用．
例：SATAN，WREFLOOD，
BASH，COCO，LOCTA

入が進んでいる．
統計的安全評価に係る研究は欧米を中心に進んでおり，統計的安全評価手法について様々な決定論的評価考え得る最大級の事故を対象とした評価ガ イ ド ラ イ ン が 発 行 さ れ て い る． 日 本 国 内 で最適評価（BE）

も，統計的安全評価に対する関心は日本原子力学

現象を現実的精度で再現するモデルを持つ総合的な解析コードを使 用． 例：RELAP，TRAC，
CATHARE，ATHLET会（AESJ） を 中 心 に 高 ま り，2008 年 に は CodeScaling,
Applicability and Uncertainty（CSAU）
Ṕྐⓗ⤒⦋
手法（3）および Evaluation Model Development and

安全解析

統計的安全評価（BEPU）（4）

Assessment
Process（EMDAP） を拠り所とした⤫ィⓗᏳ඲ホ౯࡜ࡣBE コードとその不確かさを組
み合わせて使用．
例：CSAU，GRS，UMAE，
AESJ 標準

統計的安全評価手法のガイドラインが AESJ 標準（5）として発行されている．当研究所でも，これまでに原子炉停止時余熱除去系機能喪失事故（6） および小破断冷却材喪失（LOCA）時高圧注入系不作動事故（7）数値流体解析（CFD）

に対し，統計的安全評価の適用に係る研究を進めて現象を極力忠実に再現するモデルを持つ解析コードを使用．
例：FLUENT

きた．本稿ではこのような研究経験を交えて，統計的安全評価の歴史的経緯を整理するとともに，その確率論的評価手法について概観を纏めている．

考え得る全ての事故を網羅的に取り扱った評価
図１

安全解析の種類

2. 歴史的経緯
で定量表示できる．しかしながら，保守的評価とは

2.1 統計的安全評価とは異なり保守的なモデルを採用していない．
このため，安全設計の妥当性を担保するには，モデル化の際に統計的安全評価は，安全設計の妥当性を判断する

必ず内包される不確かさ（現象の再現精度）を考慮ために実施する安全解析評価のうちの一つである．

した評価が必要となる．BE コード固有の不確かさ

安全解析手法の一覧を図１に示す．安全解析は決定を考慮して最適評価を行う統計的安全評価（BEPU，論的アプローチおよび確率論的アプローチの相補的Best Estimate Plus Uncertainty）では，これが可な二つの評価に大別でき，決定論的アプローチでは能となる．保守的評価，最適評価および統計的安全

考え得る最大級の事故を対象とした評価を行い，確評価による安全解析結果の模式図を図２に示す．

率論的アプローチでは考え得る全ての事故を網羅的

一方，安全解析とは別に，事故後の現象解明におに取り扱った評価を行う．
統計的安全評価はこのうち決定論的アプローチにᏳ඲ゎᯒ⤖ᯝ

含まれる．決定論的アプローチにおいて，原子力開ࣔࢹࣝ໬࡟క࠺୙☜࠿ࡉࡢࡓࡵᖜࢆᣢࡘЍ☜⋡ᐦᗘ

発初期には知識およびデータが不足していたため，保守的評価（EM，Evaluation Model）が使用されてきた．保守的評価では，現象の再現性は限定的であるものの保守的なモデルが採用されているため，解析結果により安全設計の妥当性を担保できる．安
全解析では想定した最大規模の仮想事故において判断基準が守られてさえいれば良いためである．
一方，
近年は計算機能力や解析手法の発達により，最適評᭱㐺ホ౯(☜⋡ᐦᗘ㠀⪃៖)⤫ィⓗᏳ඲ホ౯(☜⋡ᐦᗘ⪃៖)ಖᏲⓗホ౯

価（BE，Best Estimate）に移行しつつある．最適評価では，現象を現実的精度で再現するモデルが採஦ᨾᚋࡢ⌧㇟ゎ᫂࡟࠾࠸࡚ࡶ฼⏝ྍ

用されており，解析対象の安全余裕を現実的な精度

図２

各評価による安全解析結果の模式図

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223

いても解析シミュレーションは利用される．大型実Electric 社による統計的安全評価を用いた許認可申験の実施と比べれば廉価で研究を進めることができ請が行われた．他にも韓国やスペイン等で，統計的るため，および実験では計測が極めて困難な物理量

安全評価が規制に利用されている．なお，米国の許を比較的容易に求めることができるためである．事

認可申請では確率的表現の確信度（累積確率値およ故後の現象解明では，発生したと思われる現象に肉び信頼水準）として工学的な慣例に沿った 95% を薄した詳細な現象解明が求められる．すなわち，現

使用しており，これは Regulatory Guide l.157（12）に象の詳細な再現力が必要なため，最適評価，ひいておいて認められている．

は統計的安全評価が必要となる．
また，統計的安全評価の推進により付随される恩3. 手法概観

恵として，安全解析に対する影響度の大きい解析モ
デル等の不確かさを個別に定量化することができ

3.1 ガイドライン

る．このため，将来の効率的な安全研究および合理的な原子炉施設の設計を行うためのデータベース作

統計的安全評価手法に係るガイドラインは，海外および国内において作成されてきた．米国では成に資することも期待される．

CSAU 手法（3）が NRC よりガイドライン化されてお2.2 統計的安全評価の発展と導入

り，オリジナルの手法では加圧水型原子炉（PWR）
大破断 LOCA，TRAC-PF1 コードを対象に，解析

最適評価および統計的安全評価は米国におけるコードの適用性検討から統計的安全評価値の導出にスリーマイル島事故を前後して研究が本格化し係る一連の手法が示されている．現在も，不特定のた．BE コードの開発および実験研究の蓄積によ

事故，解析コードへの適用を目指した CSAU 手法

り，1980 年代後半に米国原子力規制委員会（NRC）

として発展している．さらに，「運転時の異常な過で BE コードを安全解析へ適用することが可能と

渡変化および事故解析手法としての計算モデルの開判断され，非常用炉心冷却装置（ECCS）認可基（4）が NRC よりガイドライン
発と評価」（EMDAP）

準 10CFR50.46（8） が 改 訂 さ れ た．BE コ ー ド を 使

化されている．EMDAP は不特定の解析コードの開用する際にはその不確かさを考慮することが要発および改良時における，解析コードの妥当性評価（3）

求され，1989 年には CSAU 手法が開発された．

同分野の研究は米国以外でも進展し，ドイツのに関する手順を示したものであり，最適評価コードが備えるべき要件が明確化されている．

Gesellschaft fur Anlagen- und Reaktorsicherheit

日本でも，CSAU 手法を拠り所に幅広い事例へ適（GRS） 手 法 や イ タ リ ア の Uncertainty Analysis

用できる AESJ 標準として「統計的安全評価の実施

Methodology based on Accuracy Extrapolation（5）
がガイドライン化されている．オリジナル
基準」（UMAE）手法が挙げられる（9）．また，経済協力開の CSAU 手法とは取り扱う解析事象と解析コード

発 機 構 / 原 子 力 機 関（OECD/NEA） の Workingの２点で異なる．AESJ 標準が対象とする事象は大Group on Analysis and Management of Accidents

破断 LOCA 以外の事故や運転時の異常な過渡変化

（10）

，

も含まれ，解析コードについても TRAC-PF1 コー

2004 年からは Best Estimate Methods Uncertainty

ドといった特定の解析コードへの適用は想定していand Sensitivity Evaluation（BEMUSE） プ ロ グ ラ

ない．その他の標準として，不確かさを考慮した（11）．BEMUSE プログラムは２ステッムが実施された予測評価や品質管理を加えたモデリング & シミュプに分かれ，前段では実験，後段では実機プラント

レーションの方法論を纏めた「シミュレーションのを対象とした大破断 LOCA に対する不確かさ解析

（13）
がガイドラ
信頼性確保に関するガイドライン」の研究がなされている．

イン化されている．

（WGAMA）においても統計手法の研究がなされ統計的安全評価の規制への利用について，海外でAESJ 標準に沿った統計的安全評価の実施フローは既に導入または検討が進められている．米国でを図３に示す．まず，（a）解析コードの適用性評価

は，10CFR50.46 において判断基準を超えないことのフェーズにおいて，対象とする解析事象および原を高い確率をもって示すことが要求され，これに子炉施設に対する重要現象を特定するとともに，解伴い Westinghouse 社，Areva NP 社および General

析コードの適用性を評価する．本フェーズは６ス

224

INSS JOURNAL Vol . 24 2017 C‑4

テップに細分化される．次に，（b）パラメータの不確かさ定量化のフェーズにおいて，不確かさを評価(ࢫࢸࢵࣉ 1)ゎᯒ஦㇟ࡢ㑅ᐃ(a)ゎᯒࢥ࣮ࢻ
ࡢ㐺⏝ᛶホ౯

(ࢫࢸࢵࣉ 4)ゎᯒࢥ࣮ࢻࡢ㑅ᐃ

するために選定した実験データを用いて，重要現象に対する解析コードの模擬性能および不確かさを評(ࢫࢸࢵࣉ 2)
ཎᏊ⅔᪋タࡢ㑅ᐃ

価する．本フェーズは４ステップに細分化される．
その後，（c）感度解析および不確かさ評価のフェーズにおいて，不確かさを考慮した解析を実施し，統計的安全評価値を決定する．本フェーズは４ステップに細分化される．最後に，（d）判断基準との比較(ࢫࢸࢵࣉ 3)㔜せᗘࣛࣥࢡࢸ࣮ࣈࣝࡢసᡂ

(ࢫࢸࢵࣉ 5)ゎᯒࢥ࣮ࢻࡢ
᝟ሗ཰㞟

および，
（e）
文書化を行う．
(ࢫࢸࢵࣉ 6)
ゎᯒࢥ࣮ࢻࡢ㐺⏝ᛶホ౯

3.2 コンセプト
統計的安全評価手法のコンセプトを図４に示す．
まず，対象とする事象の評価パラメータに対して影(ࢫࢸࢵࣉ 7)ホ౯࣐ࢺࣜࢵࢡࢫࡢసᡂ(b)ࣃ࣓࣮ࣛࢱࡢ
୙☜࠿ࡉᐃ㔞໬

響の大きい重要現象を同定する．次に，重要現象に係る解析モデル等の不確かさを評価，確率密度分布(ࢫࢸࢵࣉ 8)ゎᯒ࡛⏝࠸ࡿࣀ࣮ࢻศ๭ࡢᐃ⩏として定量化し，これが統計解析における入力の母集団分布となる．統計解析を行うため，この入力母集団分布から，その特徴を保持しかつ所定の確信度(ࢫࢸࢵࣉ 9)ゎᯒࢥ࣮ࢻཪࡣࣔࢹࣝࡢ୙☜࠿ࡉホ౯

を満たすようなサンプルを抽出する．抽出した入力
サンプルを用いて統計解析を行い，評価パラメータについての評価結果のサンプルを得る．最後に，統(ࢫࢸࢵࣉ 10)ࢫࢣ࣮ࣝຠᯝࡢホ౯

計的理論に基づいて評価結果サンプルからその母集
団分布における統計的安全評価値を決定する．これが判断基準と比較し得る評価値となる．

3.3 要素技術の解説(c)ឤᗘゎᯒཬࡧ୙☜࠿ࡉホ౯

(ࢫࢸࢵࣉ 11)ධຊࢹ࣮ࢱࡢ୙☜࠿ࡉࡢᐃ㔞໬

当研究所ではこれまでに原子炉停止時余熱除去系(ࢫࢸࢵࣉ 12)ឤᗘゎᯒ

機能喪失事故（6） および小破断 LOCA 時高圧注入系不作動事故（7） に対し，統計的安全評価の適用に係る研究を実施している．このような研究経験を交え(ࢫࢸࢵࣉ 13) ࣛࣥࢲ࣒࡞୙☜࠿ࡉཬࡧࣂ࢖࢔ࢫࡢ⤌ྜࡏホ౯

て，図４のコンセプトに示す要素技術である重要現象の同定，モデル不確かさ評価および統計解析について述べる．

(ࢫࢸࢵࣉ 14) ඲యࡢ୙☜࠿ࡉホ౯ཬࡧ⤫ィⓗᏳ඲ホ౯್ࡢỴᐃ

3.3.1 重要現象の同定(d)ุ᩿ᇶ‽࡜ࡢẚ㍑

対象とする評価パラメータに対して影響の大きい
重要現象を明確にする．評価パラメータに対する影響度と併せて重要現象を明確にする必要がある(e)ゎᯒ⤖ᯝࡢᩥ᭩ため，重要度ランクテーブル（PIRT，Phenomena
Identiﬁcation and Ranking Table） を 作 成 す る．
PIRT は使用する解析コードやノード分割，収集

図３

統計的安全評価手法の流れ

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㔜せ⌧㇟
ࡢྠᐃ

㔜せ⌧㇟ A㔜せ⌧㇟ B㔜せ⌧㇟ C

225

する実験データの選定等，統計的安全評価におけ͐͐͐㔜せ⌧㇟ Dる様々なプロセスで利用されるため，重要である．
PIRT は CSAU 手法を定めた 1989 年の NUREG/CR-ࣔࢹࣝ୙☜࠿ࡉホ౯

5249 において初めて使用され，PWR 大破断 LOCA

ゎᯒࣔࢹࣝ㹀

た．1998 年にはより広範な対象への適用が可能となるよう汎用化するとともに，合理的な判断を実現͐͐͐するためのロバストな方法論を目指した 15 ステッ
プの作成手法が発表された．2004 年には PIRT の質を損なうことなく作成効率を向上させるため９ᐇ㦂ࢹ࣮ࢱ Bᐇ㦂ࢹ࣮ࢱ Aタィࢹ䤀ࢱ㹂

タィࢹ䤀ࢱ㹁

ࣔࢹࣝ୙☜࠿ࡉ

ゎᯒࣔࢹࣝ㸿

の安全評価を目的に７ステップの手順で作成されステップに単純化された作成手法が提案された．
AESJ 標準では，単純化された PIRT の作成手順を
͐͐͐

一部変更した以下の７ステップが定められている．
（a）目的および対象とする原子炉施設の確認ᐇ ࢹ࣮ࢱ C（b）注目パラメータの設定ᐇ ࢹ࣮ࢱ Dධຊẕ㞟ᅋศᕸ

ᐃ㔞໬(☜⋡ᐦᗘศᕸ໬)（c）時間領域の分割（d）物理領域の設定（e）現象の同定

͐͐͐（f）重要度のランク付け（g）文書化ධຊࢧࣥࣉࣝ

ࢧࣥࣉࣜࣥࢢ
ࢧࣥࣉࣜࣥࢢἲ

3.3.2 モデル不確かさ評価
重要現象に係る解析モデル，入力データおよびス͐͐͐ケール効果について，不確かさを評価する．不確かさの評価に際し，重要現象と関連する実験との対応を纏めた評価マトリックスを作成し，整備した実験ホ౯⤖ᯝࢧࣥࣉࣝ

ィ⟬ᐇ⾜ ィ⟬ἲ

データとモデルの差異を評価する．当研究所が実施した不確かさ評価では，次の３つの手法に大別してモデル不確かさの確率密度分布をデータ化した．
（a）実験計測点のデータをもとに，解析コード組
込みモデルを直接計算し，計算結果と実験ホ౯⤖ᯝẕ㞟ᅋศᕸ⤫ィⓗホ౯ ホ౯ἲ

データを比較する．解析コードを介さず該当
モデル単独での評価が可能な手法である．
（b）実験解析を実施し，解析結果と実験データを比較する．解析コード組込みモデルを直接計算することが困難なパラメータに対する手法であり，幅広いパラメータに適用可能である．

⤫ィⓗᏳ඲ホ౯್（c）解析モデルではなく計測データとして直接データベース化されているパラメータについ図４

統計的安全評価手法のコンセプトては，計測データのばらつきを評価する．

INSS JOURNAL Vol . 24 2017 C‑4226

モデル不確かさの確率密度分布をデータ化するにの実行に係る手法である．解析コードによる１回ああたり，まず実験データとモデルの差異を相関図とたりの解析所要時間が短い場合，解析コードを用いして表現する．不確かさを定量化する．不確かさて直接的に多数回の解析を実行する直接計算法が採は，偏りなくばらつくランダムな不確かさと，ばら用できる．一方で，解析所要時間が長い場合，パラつきが一方向に偏るバイアスとに分けられ，この相メータを限定した簡易プログラムによる多数回の解関図により該当パラメータの不確かさがどちらに分析や，応答曲面法の利用が一考に値する．応答曲面

類されるか判断できる．ランダムな不確かさに分類

法は，事前の感度解析に基づき各不確かさに対するされたものは統計的に扱う必要があるため，相関安全評価パラメータの応答を多項式で近似し，その図を基に実験データとモデルの比を取った度数分

近似式に基づき統計的組合せ評価結果を予測する手布，すなわち確率密度分布をデータ化する．正規分法である（16）．

布や一様分布等の定形的な分布形状ではなく，不定評価法は，統計解析により得られる評価結果サン

形な分布形状とする場合，分割数や分割幅，分割開プルから，統計的理論に基づいてその母集団分布に始点を一定の指標に基づき選択する．分割数に関しおける統計的安全評価値を決定することに係る手法ては Sturges の公式（1926），Doane の公式（1976）

である．評価結果サンプルが多い場合，サンプルを等の研究があり，分割幅に関しては Scott の公式

母集団分布として扱う直接処理法が採用できる．一（1979），Freedman and Diaconis の公式（1981）等

方で，評価結果サンプルが少ない場合はパラメト（14）の研究がある．

リック法（母集団分布に対して正規分布等の特定の分布を仮定する手法）またはノンパラメトリック法

3.3.3 統計解析を使用する．パラメトリック法では，例えば母集団分布を正規分布と見なし，Owen の数表等を使用し全ての重要現象に係るモデル不確かさを統計的にて許容限界の統計理論に基づき統計的安全評価値を組み合わせた統計解析を行い，統計的安全評価値を決定する．ノンパラメトリック法としては順序統計決定する．統計解析において，図４に示すサンプリ法があり，所定の確信度を有する統計的安全評価値

ング法，計算法および評価法の３要素の各々についを得るために必要な評価結果サンプル数を Wilks（17）て，手法を選択する必要がある．

の統計理論等から求める．順序統計法により 95%

サンプリング法は，データ化したモデル不確かさの確信度を有する統計的上限値，すなわち「95% のの確率密度分布を入力母集団分布とし，これからサ予測精度（信頼水準）で解析結果母集団分布の上ンプルを取ることに係る手法である．サンプリング

位 5%（累積確率値）を表現する評価結果サンプル」

はあくまで母集団分布の特性を把握するための手段を求める場合に必要となるサンプル数について述べであるため，母集団分布の特性を保持し，かつ無る．評価結果サンプルの上位１番目（最大値）を統作為なサンプリングが必要となる．主なサンプリ

計的上限値と定める場合，「評価結果サンプルの少ング法としてランダムサンプリング（モンテカル

なくとも１つが，評価結果母集団分布の上位 5% にロ法）があり，母集団分布の全域から均等な確率95% の予測精度で含まれる」ようにサンプル数 N をで，かつ試行ごとに独立した確率でサンプリングを決める必要がある．これを数式で表すと行う．ランダムサンプリングでは母集団分布の特性を保持するため多くの試行回数が必要となり，これ

1 − 0.95N ≥ 0.95

（1）を避ける手法としてラテン超方格法（LHS，Latinとなるため，N 侒 59 が必要なサンプル数である．

Hypercube Sampling）がある．LHS では，母集団

また，評価結果サンプルの上位２番目を統計的上限

分布を等確率かつ重なり合いのない複数のセグメン値と定める場合，「評価結果サンプルの少なくともトに分割し，１つのセグメントから複数回のサンプ

２つが，評価結果母集団分布の上位 5% に 95% の予

リングは実行しないとした上で，セグメント単位で測精度で含まれる」ようにサンプル数 N を決める必（15）

サンプリングする．以上のサンプリングには乱数を用いる必要があり，疑似乱数生成法としてメル
センヌ・ツイスタや線形合同法等が挙げられる．
計算法は，入力サンプルを組み合わせた統計解析

要がある．これを数式で表すと

1−( 0.95N + N × 0.95N−1 × 0.05 ) 侒 0.95（2）となるため，N 侒 93 が必要なサンプル数である．

INSS JOURNAL Vol. 24 2017 C‑4

4. 研究実績表１

重要現象とモデル不確かさ評価方法例

重要現象

原子炉停止時余熱除去系機能喪失事故（6） を対象に，当研究所の研究実績について述べる．原子炉停止時の事故は多くが余熱除去系吸込配管からの空気の巻き込みと関連しており，その重要性が古くから認識された事故である（18）．炉心冷却の代替手段として，原子炉冷却系統閉止状態では蒸気発生器（SG）を用いたリフラックス冷却に，原子炉冷却系統開放

原子炉停止時余熱除去系機能喪失事故における評
価パラメータは，原子炉水位と１次系圧力の２つである．原子炉水位は，炉心露出に直接係る重要なパラメータである．１次系圧力は，リフラックス冷
却では加圧器逃がし弁開放による冷却材流出に係

モデル不確かさ評価方法

加熱鉛直バンドル流動実験（21）加熱鉛直バンドル部気を対象に解析を行い解析結果
泡流，スラグ流相間摩擦と実験データを比較
非加熱鉛直流路流動実験（22）非加熱鉛直流路気泡流，を対象に解析を行い解析結果
スラグ流相間摩擦と実験データを比較
水平層状流化状態では燃料取替用水タンクを水源とした重力注入に期待できる．

227

水平層状流実験（23）~（25）を対象にモデルの直接計算結果と実験データを比較

空気・水縮小モデル実験と三高温側配管気液対向流
次元実機条件解析を行い相関制限（CCFL）
式と不確かさを導出（26）空気存在時 SG 伝熱管凝 空気存在条件下での凝縮伝熱
縮熱伝達実験を行い相関式を導出（27）加圧器サージ管 CCFL

空気・水縮小モデル実験を行い相関式と不確かさを導出（28）り，重力注入では SG 出入口に設置のノズル蓋耐圧に係る重要なパラメータである．これらの評価パラメータに対し，リフラックス冷却のみを想定したシ

統計的安全評価に係る研究は欧米を中心に進んでおナリオと，重力注入のみを想定したシナリオの各々り，日本国内でも統計的安全評価手法のガイドライ（19）．時間領域は炉心沸騰

ンが AESJ 標準として発行されている．当研究所で前，炉心沸騰後および炉心冷却代替手段開始後の３も，これまでに原子炉停止時余熱除去系機能喪失事

フェーズに分割している．物理領域は大破断 LOCA

故および小破断 LOCA 時高圧注入系不作動事故にを対象とした PIRT（20） と同様の領域で分割してい対し，統計的安全評価の適用に係る研究を進めてき

る．解析コードは RELAP5/MOD3.2 を用いており，た．

について PIRT を作成した

PIRT で挙げられた重要現象のうち，感度解析等に

本稿では，統計的安全評価の歴史的経緯を整理しより評価パラメータへの影響度が特に大きいと判断た．また，その手法の概観を纏めるとともに，重要された現象については，そのモデル不確かさを評

現象の同定，モデル不確かさの評価および統計的安価した（表１）．評価対象の原子炉施設は実機 PWR

全評価値の決定について当研究所の研究経験も交え

プ ラ ン ト で あ り，ROSA/LSTF（29） や BETHSY（30）て整理した．

実験装置による原子炉停止時総合効果実験の解析を踏まえ，ノード分割を設定している．全てのモデル

参考文献

不確かさを統計的に組み合わせた統計解析における，サンプリング法，計算法および評価法の３要素（1） 中村秀夫 , “ 熱水力安全解析コードの開発にについては，ランダムサンプリング，直接計算法お関する我が国と海外の動向 ”, RIST ニュース

よび順序統計法を用いている．

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5. おわりにミュレーションの住分け ”, ながれ 27 461‑468,（2008）．

最適評価には，モデル化の際に使用される実験（3） B. Boyack et al., “Quantifying Reactor

データの計測精度やモデル化に伴う誤差を起因としSafety Margins, Application of Code Scaling,

た不確かさが含まれる．安全設計の妥当性を担保す

Applicability, and Uncertainty Evaluation

るにはこの不確かさを考慮した評価が必要となるた

Methodology to a large-break, Loss-of-coolant

め，最適評価を不確かさの統計的処理と組み合わせ

Accident”, NUREG/CR-5249, Dec.（1989）．

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