基于離散動(dòng)態(tài)事件樹(shù)的風(fēng)險(xiǎn)指引的安全裕度分析方法研究

陳 妍，李朝君，張 盼，趙傳奇，鄭 潔，韓 治，李 春，依 巖

(生態(tài)環(huán)境部 核與輻射安全中心，北京 102400)

2012年，美國(guó)愛(ài)達(dá)荷國(guó)家實(shí)驗(yàn)室(INL)發(fā)布了輕水堆可持續(xù)發(fā)展項(xiàng)目的綜合計(jì)劃[1]，以響應(yīng)美國(guó)能源部核能辦公室2010年發(fā)布核能研發(fā)路線(xiàn)圖中的目標(biāo)“開(kāi)發(fā)能夠提高可靠性、維持安全性和延長(zhǎng)現(xiàn)有反應(yīng)堆壽命的技術(shù)和其他解決方案”。綜合計(jì)劃中給出4個(gè)研發(fā)方向：核材料老化和退化、先進(jìn)輕水反應(yīng)堆燃料開(kāi)發(fā)、先進(jìn)儀控技術(shù)以及風(fēng)險(xiǎn)指引的安全裕度特性(RISMC)分析技術(shù)。RISMC分析技術(shù)的目的是量化安全裕度，盡可能使安全裕度最優(yōu)化以及不確定性最小化，進(jìn)而保障輕水堆在運(yùn)期間(尤其是延壽期間)的安全性和經(jīng)濟(jì)性都在高的水平。RISMC分析技術(shù)的計(jì)算方法是采用現(xiàn)有知識(shí)產(chǎn)生一系列基于風(fēng)險(xiǎn)的情景，利用系統(tǒng)模型計(jì)算系列情景下的特定安全性能參數(shù)，然后比較分析各情景下安全性能參數(shù)負(fù)載和能力分布的關(guān)系，最后統(tǒng)計(jì)計(jì)算系列情景下安全性能參數(shù)的負(fù)載大于能力的概率。本質(zhì)上，RISMC分析技術(shù)是一種計(jì)算式的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估(CRA)方法[2]，其集成分析一系列概率情景及情景下的物理參數(shù)信息，這種多情景計(jì)算式方法可能對(duì)現(xiàn)有核電站的某些安全問(wèn)題提出新的解決方案。

目前美國(guó)INL已基本建成了RISMC的計(jì)算平臺(tái)，并開(kāi)展了試點(diǎn)案例的分析計(jì)算[3-4]。法國(guó)電力研究所[5]、韓國(guó)原子能研究所等機(jī)構(gòu)陸續(xù)開(kāi)展了有關(guān)風(fēng)險(xiǎn)指引的安全裕度研究，我國(guó)近幾年也開(kāi)展了有關(guān)風(fēng)險(xiǎn)指引的安全裕度分析方法的研究[6-9]。但整體上，風(fēng)險(xiǎn)指引的安全裕度分析的案例尚少，其理論方法及實(shí)踐分析需進(jìn)一步深入研究和完善。離散動(dòng)態(tài)事件樹(shù)(DDET)是RISMC中產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)情景的常用方法之一，本文研究基于DDET的風(fēng)險(xiǎn)指引的安全裕度分析方法，針對(duì)簡(jiǎn)化壓水堆模型下的全廠(chǎng)斷電事故，利用Python和系統(tǒng)熱工水力程序計(jì)算兩種DDET分支規(guī)則下的燃料包殼失效的風(fēng)險(xiǎn)指引的安全裕度及其不確性，然后探討分支規(guī)則、模型參數(shù)分布、系統(tǒng)程序內(nèi)置參數(shù)設(shè)置對(duì)燃料包殼失效的風(fēng)險(xiǎn)指引的安全裕度的影響，進(jìn)一步提出一種改進(jìn)的可變概率閾值的分支方法，以更好地平衡風(fēng)險(xiǎn)指引的安全裕度分析過(guò)程中的計(jì)算精度與計(jì)算資源的匹配問(wèn)題。

1 基于DDET的風(fēng)險(xiǎn)指引的安全裕度分析方法

1.1 風(fēng)險(xiǎn)指引的安全裕度分析方法

裕度有確定性裕度和概率性裕度兩種表征方法。確定性裕度通常定義為安全變量的能力(Capacity)與負(fù)載(Load)的差值或比值，概率性裕度通常定義為負(fù)載超過(guò)能力的概率。目前核電站中的安全分析大多數(shù)采用確定性裕度表征安全裕度，而風(fēng)險(xiǎn)指引的安全裕度分析技術(shù)采用概率性裕度來(lái)量化安全裕度，是近十年來(lái)核工業(yè)界提出的新的安全理念，其期望通過(guò)量化的概率性裕度避免不必要的保守性，為核電站延壽、長(zhǎng)期運(yùn)行以及擴(kuò)展功率等有關(guān)安全裕度的管理決策提供必要的技術(shù)支持。

風(fēng)險(xiǎn)指引的安全裕度分析框架如圖1所示，其利用失效模式、運(yùn)行規(guī)則等信息產(chǎn)生各種情景以及相應(yīng)的情景參數(shù)，然后將各情景參數(shù)傳遞給系統(tǒng)程序(如物理、熱工等系統(tǒng)程序)，系統(tǒng)程序計(jì)算的過(guò)程物理參數(shù)也動(dòng)態(tài)反饋給情景進(jìn)行分支，最后計(jì)算出任務(wù)時(shí)間內(nèi)各種情景下安全變量特性及情景概率，并用統(tǒng)計(jì)計(jì)算安全變量的安全裕度及其不確定度，進(jìn)一步做出管理決策。風(fēng)險(xiǎn)指引的安全裕度的計(jì)算在具體實(shí)現(xiàn)時(shí)，需要通過(guò)搭建計(jì)算平臺(tái)或開(kāi)發(fā)計(jì)算程序，編程自動(dòng)產(chǎn)生各種情景參數(shù)，計(jì)算每個(gè)情景的發(fā)生概率，采用系統(tǒng)程序計(jì)算每個(gè)情景下的重要物理/熱工參數(shù)數(shù)值，并判斷每個(gè)情景下計(jì)算的重要參數(shù)是否失效及計(jì)算每個(gè)情景下條件失效概率，最后統(tǒng)計(jì)計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)指引的安全裕度用于管理決策。需要指出的是，風(fēng)險(xiǎn)指引的安全裕度分析方法中的安全變量需根據(jù)特定問(wèn)題設(shè)置(如燃料包殼溫度、燃料包殼應(yīng)力、燃料包殼氧化物厚度等)。此外，風(fēng)險(xiǎn)指引的安全裕度也稱(chēng)為概率安全裕度[4]。目前風(fēng)險(xiǎn)指引的安全裕度分析方法中常用的情景產(chǎn)生方法有蒙特卡羅抽樣方法、DDET方法、混合蒙特卡羅動(dòng)態(tài)事件樹(shù)等。本文研究基于DDET的風(fēng)險(xiǎn)指引的安全裕度分析方法。

圖1 風(fēng)險(xiǎn)指引的安全裕度的分析框架Fig.1 Framework of risk-informed safety margin analysis

1.2 基于DDET的風(fēng)險(xiǎn)指引的安全裕度的量化

DDET是一種在離散時(shí)間軸上模擬和追蹤系統(tǒng)在其任務(wù)時(shí)間內(nèi)的所有可能的系統(tǒng)狀態(tài)演化軌跡的方法，能夠給出系統(tǒng)的連續(xù)變量與離散變量(硬件狀態(tài)、人因干預(yù)等)之間隨時(shí)間的演變。假設(shè)某系統(tǒng)狀態(tài)由n個(gè)離散變量描述，分別設(shè)為k1，k2，…，kn，同時(shí)系統(tǒng)有m個(gè)連續(xù)參數(shù)變量，分別設(shè)為x1，x2，…，xm，t時(shí)刻系統(tǒng)的狀態(tài)可表示為S(Kt，Xt，t)，其中Kt=(k1，k2，…，kn|t)為t時(shí)刻系統(tǒng)離散變量取值組合，Xt=(x1，x2，…，xm|t)為系統(tǒng)在t時(shí)刻各連續(xù)變量的取值組合，初始時(shí)刻系統(tǒng)的狀態(tài)為S(K0，X0，t)，則連續(xù)變量與離散變量之間的關(guān)系滿(mǎn)足微分方程：

(1)

其中：X為系統(tǒng)的連續(xù)變量；fKτ為τ時(shí)刻離散變量為Kτ的微分方程；Kτ為τ時(shí)刻的系統(tǒng)離散變量。Xt=gKτ(t-τ,Xτ)為式(1)的解，表示τ時(shí)刻系統(tǒng)的離散變量和連續(xù)變量分別為Kτ和Xτ，經(jīng)歷了t-τ時(shí)間后，系統(tǒng)的連續(xù)變量變?yōu)閄t。DDET的工程應(yīng)用建模示意圖如圖2所示，即由離散變量在特定時(shí)刻產(chǎn)生分支，利用系統(tǒng)方程得到在時(shí)刻t系統(tǒng)的連續(xù)變量Xt，同時(shí)利用各分支節(jié)點(diǎn)處的概率可得到Xt的概率。因此，DDET能夠模擬系統(tǒng)在任務(wù)時(shí)間內(nèi)的所有可能的系統(tǒng)狀態(tài)并給出所有系統(tǒng)狀態(tài)概率的特性，滿(mǎn)足風(fēng)險(xiǎn)指引的安全裕度分析的計(jì)算需求。

圖2 DDET工程建模示意圖Fig.2 Schematic diagram of DDET modeling

本文研究基于DDET的壓水堆燃料包殼溫度這一連續(xù)安全變量的風(fēng)險(xiǎn)指引的安全裕度。假設(shè)DDET方法下任務(wù)時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生n個(gè)事故情景，每個(gè)事故情景的概率為pi，每個(gè)事故情景下燃料包殼溫度的計(jì)算值為xi，則每個(gè)情景下的燃料包殼失效概率yi為：

(2)

(3)

燃料包殼失效概率的樣本標(biāo)準(zhǔn)差s為：

(4)

式(3)計(jì)算的燃料包殼失效概率均值即為一系列事故情景下的燃料包殼溫度的風(fēng)險(xiǎn)指引的安全裕度，燃料包殼失效概率的樣本標(biāo)準(zhǔn)差定量表征了燃料包殼失效概率的不確定性。值得注意的是，在風(fēng)險(xiǎn)指引的安全裕度分析方法中，研究對(duì)象和問(wèn)題不同，安全變量的風(fēng)險(xiǎn)指引的安全裕度數(shù)學(xué)表達(dá)式也會(huì)有差異，具體分析中需要根據(jù)特定的研究問(wèn)題給出特定的風(fēng)險(xiǎn)指引的安全裕度計(jì)算方法。

2 全廠(chǎng)斷電事故的風(fēng)險(xiǎn)指引的安全裕度分析計(jì)算

2.1 熱工模型及計(jì)算假設(shè)

參考INL在RISMC研究中有關(guān)簡(jiǎn)化壓水堆模型下全廠(chǎng)斷電事故(SBO)參數(shù)[10]，本文建立了簡(jiǎn)化核電站的熱工水力模型節(jié)點(diǎn)圖，如圖3所示，其?；朔磻?yīng)堆壓力容器的下降通道、下封頭、堆芯和上腔室，堆芯部分的3個(gè)平行的燃料通道和1個(gè)旁通通道，兩個(gè)主環(huán)路(每個(gè)環(huán)路由熱管段、1個(gè)熱交換器及其二次側(cè)管段、冷管段和1個(gè)主泵組成)以及穩(wěn)壓器。本文建模假設(shè)與INL的建模假設(shè)存在不同：1) 本文假設(shè)主泵惰轉(zhuǎn)，而INL假設(shè)電站發(fā)生SBO后主泵轉(zhuǎn)速立即為0，應(yīng)急柴油機(jī)(DG)恢復(fù)后，主泵又有一定轉(zhuǎn)速；2) 冷卻劑流量、換熱器面積少量參數(shù)不同。

圖3 簡(jiǎn)化核電站的節(jié)點(diǎn)示意圖Fig.3 Node diagram of simplified nuclear power plant

在此簡(jiǎn)化壓水堆模型下，SBO事故的情景是200 s的瞬態(tài)開(kāi)始，201 s廠(chǎng)外電喪失，核電站立即停堆，隨后主泵惰轉(zhuǎn)，DG失效，造成冷卻系統(tǒng)不可用，喪失熱阱。假設(shè)DG的恢復(fù)時(shí)間(單位為s)服從正態(tài)分布Normal(2 900，200)，若DG在t時(shí)刻恢復(fù)，冷卻系統(tǒng)可用。此外，假設(shè)燃料包殼失效溫度(單位為K)服從Triangular(1 255.37，1 477.59，1 699.82)的三角分布[11]以及任務(wù)時(shí)間為3 600 s。

2.2 計(jì)算流程

為計(jì)算一系列事故情景下核燃料包殼失效的風(fēng)險(xiǎn)指引的安全裕度，本文提出基于DDET的風(fēng)險(xiǎn)指引的安全裕度的計(jì)算流程，如圖4所示，其中關(guān)鍵參數(shù)是DG的恢復(fù)時(shí)間t，用于產(chǎn)生不同的事故情景，采用Python程序及樹(shù)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生事故情景分支，并調(diào)用系統(tǒng)熱工水力程序計(jì)算每個(gè)情景下的燃料包殼溫度，最后統(tǒng)計(jì)計(jì)算核燃料包殼溫度超過(guò)燃料包殼失效溫度的概率及其不確定度。鑒于本文關(guān)注DDET方法對(duì)計(jì)算結(jié)果的影響，因此選擇了簡(jiǎn)化的事故情景進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)指引的安全裕度分析，即計(jì)算中只考慮DG在不同恢復(fù)時(shí)間的需求失效，暫不考慮外電網(wǎng)和輔助電網(wǎng)在不同恢復(fù)時(shí)間的需求失效，也不考慮核電站其他系統(tǒng)的隨機(jī)失效以及人誤事件等。

圖4 基于DDET方法的風(fēng)險(xiǎn)指引的安全裕度計(jì)算流程Fig.4 Calculation process of risk-informed safety margin based on DDET

2.3 兩種常用DDET分支規(guī)則下的風(fēng)險(xiǎn)指引的安全裕度分析

采用DDET常用的等時(shí)間步長(zhǎng)分支和等概率閾值分支兩種分支規(guī)則進(jìn)行DDET分支計(jì)算，其中等時(shí)間步長(zhǎng)分支是指以特定時(shí)間步長(zhǎng)等間隔分支，等概率閾值分支是指每個(gè)分支概率相同。本實(shí)例采用DG的恢復(fù)時(shí)間分布產(chǎn)生不同的事故情景，即在DDET分支規(guī)則中的分支概率由DG的恢復(fù)時(shí)間分布的累積分布給出，等時(shí)間步長(zhǎng)分支和等概率閾值分支示意圖如圖5所示，計(jì)算中不考慮概率截?cái)?，終態(tài)規(guī)則是運(yùn)行到任務(wù)時(shí)間結(jié)束。

在等時(shí)間步長(zhǎng)分支規(guī)則下，假設(shè)DDET等時(shí)間步長(zhǎng)為100 s(圖5a)，即DDET在DG恢復(fù)時(shí)間(單位為s)為[2 600.0，2 700.0，2 800.0，2 900.0，3 000.0，3 100.0，3 200.0，3 300.0，3 400.0]的時(shí)間節(jié)點(diǎn)分支，各分支節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的累積分布概率為[0.067，0.158，0.308，0.5，0.691，0.841，0.933，0.977，0.994]，則各分支的情景概率P(ti-1

a——等時(shí)間步長(zhǎng)分支；b——等概率閾值分支圖5 DDET常用的兩種分支方法Fig.5 Two branch methods of DDET

圖6 各情景下的燃料包殼溫度Fig.6 Fuel cladding temperature under each scenario

3 影響因素分析

3.1 等時(shí)間步長(zhǎng)分支規(guī)則

在等時(shí)間步長(zhǎng)分支規(guī)則計(jì)算中考慮如下因素影響：1) 將DDET中DG恢復(fù)的等時(shí)間步長(zhǎng)縮短至80 s，即DG恢復(fù)時(shí)間(單位為s)為[2 600，2 680，2 760，2 840，2 920，3 000，3 080，3 160，3 240，3 320，3 400，3 480]；2) 將DDET中DG恢復(fù)的等時(shí)間步長(zhǎng)延長(zhǎng)至150 s，即DG恢復(fù)時(shí)間(單位為s)為[2 600，2 750，2 900，3 050，3 200，3 350，3 500]；3) DG恢復(fù)時(shí)間分布變?yōu)镹ormal(3 000，200)；4) DDET根節(jié)點(diǎn)計(jì)算中的系統(tǒng)熱工水力程序的最大時(shí)間步長(zhǎng)修改為5×10-3s，各種不同因素下的燃料包殼失效概率均值列于表1。

表1 等時(shí)間步長(zhǎng)分支規(guī)則下燃料包殼失效概率均值的影響因素分析Table 1 Analysis of factor affecting mean value of fuel cladding failure probability under equal time step branching rule

上述計(jì)算表明，DDET的分支時(shí)間步長(zhǎng)越小，計(jì)算的分支越多，計(jì)算的燃料包殼失效概率均值越小，運(yùn)行時(shí)間越長(zhǎng)及存儲(chǔ)需求越大。同時(shí)，關(guān)鍵參數(shù)分布和系統(tǒng)程序設(shè)置不同對(duì)燃料包殼失效概率均值有顯著影響，因此也需要關(guān)注關(guān)鍵分布及系統(tǒng)程序參數(shù)設(shè)置的合理性。

3.2 等概率閾值分支規(guī)則

在等概率閾值分支規(guī)則計(jì)算中考慮如下因素影響：1) DDET等概率間隔置為0.2，即累積概率閾值為[0.2，0.4，0.6，0.8]；2) 增加累積概率為0.05和0.95的概率閾值，即DDET分支處的累積概率閾值為[0.05，0.1，0.2，0.3，0.4，0.5，0.6，0.7，0.8，0.9，0.95]；3) DG恢復(fù)時(shí)間分布變?yōu)镹ormal(3 000，200)；4) DDET根節(jié)點(diǎn)計(jì)算中系統(tǒng)熱工水力程序最大時(shí)間步長(zhǎng)修改5×10-3s。各種不同因素下的燃料包殼失效概率均值列于表2。

表2 等概率閾值分支規(guī)則下燃料包殼失效概率均值的影響因素分析Table 2 Analysis of factor affecting mean value of fuel cladding failure probability under equal probability threshold branching rule

等概率閾值分支規(guī)則計(jì)算表明，DDET的等概率間隔越小，計(jì)算的分支越多，計(jì)算的燃料包殼失效概率均值越小，運(yùn)行時(shí)間越長(zhǎng)及存儲(chǔ)需求越大。關(guān)鍵參數(shù)分布和系統(tǒng)程序設(shè)置的影響，與等時(shí)間分支規(guī)則下的計(jì)算結(jié)果類(lèi)似，兩者也對(duì)燃料包殼失效概率均值有顯著影響。

3.3 改進(jìn)的分支規(guī)則方法

可以看到，DDET的分支規(guī)則不同，燃料包殼失效概率均值的計(jì)算結(jié)果不同，分支越細(xì)致，計(jì)算結(jié)果越小，但需要的運(yùn)行時(shí)間越長(zhǎng)和存儲(chǔ)空間越大。本文嘗試尋找一種更好平衡風(fēng)險(xiǎn)指引的安全裕度計(jì)算中計(jì)算精度與計(jì)算資源匹配的分支規(guī)則方法。風(fēng)險(xiǎn)指引的安全裕度在數(shù)學(xué)上是計(jì)算負(fù)載分布與能力分布的重合概率，即負(fù)載上限分布對(duì)概率安全裕度的影響更大，負(fù)載下限對(duì)概率安全裕度的影響相對(duì)較小。本文提出一種可變的概率閾值分支方法，即在關(guān)鍵參數(shù)的DDET分支過(guò)程中，低概率累積分布區(qū)間的分支概率間隔相對(duì)大，高概率累積分布區(qū)間的分支概率間隔相對(duì)小。此外，本文特定問(wèn)題下，若事故情景下計(jì)算的燃料包殼溫度低于燃料包殼失效能力分布中的溫度下限值，此情景下的燃料包殼失效概率為0，則在計(jì)算燃料包殼失效均值時(shí)，其對(duì)均值的貢獻(xiàn)也是0。因此，可以采用DDET根節(jié)點(diǎn)(DG一直未恢復(fù))燃料包殼溫度信息和燃料包殼失效能力分布中的溫度下限值確定溫度下限值對(duì)應(yīng)的DG恢復(fù)時(shí)間，再用DG恢復(fù)時(shí)間和DG恢復(fù)時(shí)間分布，計(jì)算此DG恢復(fù)時(shí)間下的累積概率。選擇比此累積概率略小的概率作為DDET計(jì)算的概率閾值起點(diǎn)，這樣可適當(dāng)減少不必要的DDET分支計(jì)算及相應(yīng)的計(jì)算資源。

可變的概率閾值分支方法下，設(shè)累積概率閾值為[0.2，0.3，0.4，0.5，0.6，0.7，0.8，0.9，0.95，0.99]，概率閾值對(duì)應(yīng)的DG恢復(fù)時(shí)間(單位為s)為[2 732，2 795，2 849，2 900，2 951，3 005，3 068，3 156，3 229，3 365]，計(jì)算得到平均燃料包殼失效概率及標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.086和0.118，運(yùn)行時(shí)間和存儲(chǔ)需求分別為327 min和60.3 GB。若設(shè)累積概率閾值為[0.2，0.3，0.4，0.5，0.6，0.7，0.8，0.9，0.95，0.99，0.999]，概率閾值對(duì)應(yīng)的DG恢復(fù)時(shí)間(單位為s)為[2 732，2 795，2 849，2 900，2 951，3 005，3 068，3 156，3 229，3 365，3 518]，計(jì)算得到平均燃料包殼失效概率及標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.085和0.116，運(yùn)行時(shí)間和存儲(chǔ)需求分別為350 min和72.4 GB?？梢钥吹?，恰當(dāng)?shù)姆种б?guī)則可以提高計(jì)算效率，更好地平衡風(fēng)險(xiǎn)指引的安全裕度分析過(guò)程中的計(jì)算精度與計(jì)算資源的匹配問(wèn)題。

4 結(jié)論與建議

本文研究了基于DDET的風(fēng)險(xiǎn)指引的安全裕度計(jì)算方法，針對(duì)簡(jiǎn)化壓水堆模型下的SBO事故，利用Python程序計(jì)算了兩種DDET分支規(guī)則下燃料包殼失效的風(fēng)險(xiǎn)指引的安全裕度及其不確定性，分析了分支規(guī)則、模型參數(shù)分布、系統(tǒng)熱工水力程序內(nèi)置參數(shù)設(shè)置對(duì)風(fēng)險(xiǎn)指引的安全裕度的影響。計(jì)算結(jié)果表明：1) 基于DDET的風(fēng)險(xiǎn)指引的安全裕度計(jì)算方法能夠通過(guò)計(jì)算機(jī)編程自動(dòng)大量的分支方法給出不同的事故情景后果和概率，進(jìn)而定量統(tǒng)計(jì)給出特定問(wèn)題的風(fēng)險(xiǎn)指引的安全裕度；2) 計(jì)算關(guān)鍵參數(shù)分布和系統(tǒng)程序設(shè)置不同對(duì)燃料包殼失效概率均值有顯著影響；3) 分支規(guī)則不同，燃料包殼失效概率均值的計(jì)算結(jié)果不同，分支越細(xì)致，計(jì)算的燃料包殼失效概率均值越小，需要的運(yùn)行時(shí)間越長(zhǎng)和存儲(chǔ)空間越大；4) 可變的概率閾值分支方法能夠更好地平衡風(fēng)險(xiǎn)指引的安全裕度計(jì)算中的計(jì)算精度與計(jì)算資源的匹配問(wèn)題。

隨著計(jì)算機(jī)軟硬件的快速發(fā)展以及先進(jìn)算法的持續(xù)改進(jìn)，核電安全分析中計(jì)算式的風(fēng)險(xiǎn)指引的安全裕度分析方法可能會(huì)更深入的實(shí)踐，但在廣泛應(yīng)用此方法之前，需要更深入地研究此方法的不確定性評(píng)估、計(jì)算結(jié)果的驗(yàn)證以及能夠有效提高計(jì)算效率的算法等問(wèn)題，以更客觀(guān)的輔助核電站在安全裕度方面的科學(xué)管理決策。