Quantitative Method for Seismic PSA Optimization Based on Binary Decision Diagrams

doi:10.1007/978-981-95-3417-3_31

Quantitative Method for Seismic PSA Optimization Based on Binary Decision Diagrams

2026-01-01

0

PRE

AI

DOI：10.1007/978-981-95-3417-3_31

原文链接

原文求助

摘要

En 中文

地震PSA是评估核电站抗震韧性的关键工具，其准确性直接影响核设施的设计和运行安全。在地震PSA中，对SRC50产生的最小割集（MCS）进行量化是一项关键技术。传统方法如最小割上界（MCUB）算法或多阶近似算法虽能快速近似，但在高地震强度区域可能产生显著误差。为提高地震PSA的准确性，本文提出了一种基于二元决策图（BDD）的优化量化算法。作为一种非近似方法，BDD算法理论上能精确量化最小割集，但其计算复杂度随模型规模呈指数增长，限制了实际应用。为解决此问题，提出了两种优化策略：1. 计算过程优化：通过将基本事件概率信息集成到BDD数据结构中，并在递归过程中实时计算割集概率，显著降低计算工作量；2. 路径截断优化：设定阈值提前终止极低概率割集的计算，进一步提升计算效率。实验结果表明，优化后的BDD算法不仅保持高精度，还显著提升计算速度，为地震PSA提供了更高效、准确的解析工具。

Keyword:

Seismic PSA

Binary Decision Diagrams

Minimal Cut Sets

Quantification Algorithm

Computational Optimization

Quantitative Method for Seismic PSA Optimization Based on Binary Decision Diagrams

摘要

期刊

机构

引用论文