以下の論文が一般社団法人日本原子力学会よりThe Journal of Nuclear Science and Technology Most Popular Article Award 2022を受賞しました。

論文名

Bayesian-estimation-based method for generating fragility curves for high-fidelity seismic probability risk assessment
（高精度な確率論的地震リスク評価のためのベイズ推定に基づくフラジリティ曲線評価手法）

著者

中電技術コンサルタント株式会社	片山　吉史
東京都市大学	大鳥　靖樹
一般財団法人電力中央研究所	酒井　俊朗
東京都市大学	牟田　仁

概要

　本研究では、設備の地震に対する脆弱性を表す地震フラジリティ曲線を得るための非線形地震応答解析(NLTHA)の解析回数を軽減することを目的としたベイズ推定に基づくフラジリティ曲線評価手法を開発した。提案手法では、ベイズ推定における尤度関数を従来のフラジリティ曲線から、耐力中央値の確率密度関数に変更するとともに、事前分布は中央値物性値を用いた漸増動的解析により設定する等の工夫をした。本提案手法を原子力発電所における鉄筋コンクリート造の取水設備に適用した結果、日本原子力学会推奨の詳細法を適用して500回のNLTHAで得られたフラジリティ曲線を、12回のNLTHAで得ることができた。