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Daten zur probabilistischen Sicherheitsanalyse für Kernkraftwerke ...

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lichkeit da<strong>für</strong> an, dass man k Ausfälle während der Beobachtungszeit T beobachtet unter der<br />

Bedingung, dass λ der zutreffende Parameter ist.<br />

( λ)<br />

LE⏐ =<br />

( λT)<br />

k !<br />

k<br />

e<br />

−λT<br />

Gl. 3-8<br />

In <strong>probabilistischen</strong> <strong>Sicherheitsanalyse</strong>n sollen grundsätzlich anlagenspezifische Kenngrößen<br />

verwendet werden, um die Gegebenheiten der spezifischen Anlage möglichst realistisch zu<br />

erfassen. Bei un<strong>zur</strong>eichender anlagenspezifischer <strong>Daten</strong>basis <strong>für</strong> einzelne Komponenten oder<br />

auslösende Ereignisse kann auf generische <strong>Daten</strong> <strong>zur</strong>ückgegriffen werden. Bei Verwendung<br />

generischer <strong>Daten</strong> sind die Anforderungen des Abschnittes 5 zu beachten.<br />

Im folgenden werden in Abhängigkeit des vorliegenden Umfangs der anlagenspezifischen<br />

Beobachtungen 4 Fälle unterschieden, <strong>für</strong> die unterschiedliche Verfahren <strong>zur</strong> Anwendung des<br />

Ansatzes von Bayes empfohlen werden:<br />

Fall 1: Es liegen ausreichende oder nur anlagenspezifische Beobachtungen vor.<br />

Fall 2, Fall 3: Die anlagenspezifischen Beobachtungen sind nicht ausreichend und es liegen<br />

Beobachtungen aus vergleichbaren Anlagen vor. Die Verfahren <strong>für</strong> Fall 2 und Fall 3 unterscheiden<br />

sich hinsichtlich der Bewertung der Vergleichbarkeit.<br />

Fall 4: Es liegen keine anlagenspezifische Beobachtungen, aber Beobachtungen aus<br />

vergleichbaren anderen Anlagen vor.<br />

Diese unterschiedlichen Fälle sind sowohl bei der Ermittlung von Ausfallraten bzw.<br />

Eintrittshäufigkeiten als auch bei der Ermittlung einer Ausfallwahrscheinlichkeit bei Anforderung zu<br />

beachten.<br />

3.3.1 Ausfallraten<br />

° Fall 1: Das einstufige Verfahren mit nicht-informativer a-priori-Verteilung<br />

In diesem Fall wird eine nicht informative a-priori-Verteilungsdichtefunktion zugrundegelegt; sie ist<br />

proportional zu λ -½ /MAR 81/, d.h.<br />

f( λ)<br />

∝ λ<br />

− 1 2<br />

Gl. 3-9<br />

Setzt man Gl. 3-8 und f(λ) aus Gl. 3-9 in Gl. 3-7 ein, so ergibt sich:<br />

k +<br />

2<br />

T<br />

( ⏐ E) =<br />

1<br />

Γ( k + )<br />

1<br />

k − 1<br />

( > )<br />

2 −λT<br />

f λ λ e , λ 0<br />

Gl. 3-10<br />

2<br />

wobei Γ die Gammafunktion bedeutet (vgl. z.B. /ABR 84/).<br />

Die Integration <strong>zur</strong> Bestimmung des Erwartungswertes der als Zufallsgröße λ aufgefassten<br />

Ausfallrate lässt sich analytisch durchführen; sie führt auf<br />

[ k]<br />

E λ ⏐ =<br />

2k<br />

+ 1<br />

2T<br />

Gl. 3-11<br />

Die Verteilungsfraktile lassen sich unter Nutzung der Beziehung zwischen der unvollständigen<br />

Gammafunktion und der χ²-Verteilung /ABR 84/ ermitteln und ergeben:<br />

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