Volumen II - SAM

embargo, el costo computacional representado por el método de Monte-Carlo puede ser reducido a partir del
conocimiento de la influencia relativa de los parámetros involucrados.
Un análisis probabilístico puede ser efectuado sin necesidad de las etapas anteriores de análisis de casos
extremos y análisis paramétrico. Sin embargo, el costo computacional de un cálculo Monte-Carlo puede ser
reducido cuando los extremos de comportamiento y la influencia individual de los parámetros son conocidos
Para ilustrar este tratamiento y los resultados que pueden esperarse, incluimos el análisis estadístico de las
barras combustibles MOX (“Mixed Oxide Fuel”, (U,Pu)O2 como material combustible) fabricadas en la
Facilidad α (CAC-CNEA) en 1985 y posteriormente irradiadas en el HFR Petten, Holanda [6]. Utilizando las
mediciones realizadas durante la fabricación y control de calidad de las BC efectuamos una completa
estadística de algunos parámetros de interés (ver Figuras 3 y 4). Por tratarse de una planta piloto (Facilidad
α, CAC-CNEA), y que el lote de pastilla utilizado fue rigurosamente seleccionado y controlado, la dispersión
es algo menor que la que se espera en procesos de producción masivos.
Counts (%)
25
20
15
10
5
0
10
Diameter of Pellets
0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0
Diameter Pellet Range
Figura 3. Histograma del diámetro de pastilla. Las
columnas están entre los valores máximo y mínimo
de especificación [Øp = (1.040 ± 0.001) mm]. La
curva corresponde a la distribución de Gauss.
Figura 5. Presión de gases libres para la BC de la
experiencia BU15 (barra A.1.3).
Figura 7. “Hoop stress” de la zona que
presentó una falla inducida por PCI-SCC de la
BC MOX fabricada en CNEA.
1
1
1
0
0
0
1314
Counts (%)
70
60
50
40
30
20
10
0
Height of Pellets
11.00 11.20 11.40 11.60 11.80 12.00 12.20 12.40 12.60 12.80 13.00
11.00 11.07 11.11 11.14 11.17 11.20 11.23 11.27 11.30 11.33
Height Pellet Range
Figura 4. Histograma de la altura de la pastilla. Las
diez columnas están entre los valores especificados
máximo y mínimo [hp = (11. ± 1.) mm]. La curva
corresponde a la distribución de Gauss.
Counts (%)
18
16
14
12
10
8
6
4
2
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Gas Pressure Range
Figura 6. Histograma de los gases libres. Las
columnas están entre los valores máximo y mínimo
calculados a EOL (1.60-2.07 MPa).
Counts (%)
18
16
14
12
10
8
6
4
2
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Hoop Stress Range
Figura 8. Histograma del “hoop stress” a EOL. Las
columnas están entre los valores máximo y mínimo
calculados (292-302 MPa).
0
0
0