Propagação de incertezas em redes Bayesianas através do Método de Monte Carlo e Lógica Fuzzy para aplicação em análises probabilísticas de segurança de centrais nucleares

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Estevão, Lilian Braga
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRJ
Texto Completo: http://hdl.handle.net/11422/13292
Resumo: Este trabalho investiga a propagação de incertezas em Redes Bayesianas, para o Sistema de Remoção de Calor da Contenção (CHRS), com a utilização de uma modelagem híbrida, contendo o Método de Monte Carlo e a lógica fuzzy, para a propagação dos eventos utilizando a lógica booleana e o erro de ação humana, respectivamente. O CHRS possui a função de resfriar o reservatório de água que está sendo recirculado através do Sistema de Recirculação do Spray da Contenção (CSRS). O CSRS é iniciado automaticamente após um acidente de perda de refrigerante (LOCA) e junto com o CHRS encontra maneiras de remover o calor do reservatório. Os resultados obtidos através da modelagem foram satisfatórios, evidenciando a possibilidade de estimar incertezas, mesmo com escassez de dados.
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Os resultados obtidos através da modelagem foram satisfatórios, evidenciando a possibilidade de estimar incertezas, mesmo com escassez de dados.This work investigates the propagation of uncertainties in Bayesian Networks, for the Containment Heat Removal System (CHRS), using a hybrid modeling, containing the Monte Carlo Method and fuzzy logic, for the propagation of events using Boolean logic and the human error of action, respectively. CHRS has the function of cooling the water tank being recirculated through the Containment Spray Recirculation System (CSRS). CSRS starts automatically after a refrigerant loss accident (LOCA) and along with CHRS finds ways to remove heat from the reservoir. The results obtained through the modeling were satisfactory, evidencing the possibility of estimating uncertainties, even with data shortages.Submitted by Moreno Barros (moreno@ct.ufrj.br) on 2020-10-22T20:58:43Z No. of bitstreams: 1 LilianBragaEstevao.pdf: 2334686 bytes, checksum: e6002926f2e836c33226c07fd254190f (MD5)Made available in DSpace on 2020-10-22T20:58:43Z (GMT). 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