Description du projet
Identifier les incertitudes dans la gestion des accidents graves
Les efforts continus ayant été déployés pour atteindre le niveau le plus élevé possible en matière de sûreté nucléaire ont montré qu’il était nécessaire d’évaluer les méthodes utilisées pour la simulation des accidents graves. L’objectif global du projet MUSA consiste à évaluer les capacités des codes relatifs aux accidents graves lors de la modélisation des scénarios d’accidents concernant les réacteurs et les SFP (piscines de stockage du combustible usagé) pour les conceptions de réacteur de génération II et III. Pour y parvenir, il convient d’utiliser des méthodologies UQ (quantification de l’incertitude) en mettant l’accent sur l’effet des mesures de gestion des accidents, éprouvées ou nouvelles, sur le déroulement de ces derniers, en particulier en ce qui concerne les mesures liées à l’atténuation des ST (termes sources). Les FOM (facteurs de mérite) relatifs aux ST doivent donc être utilisés quand on applique la méthodologie UQ. Compte tenu de l’importance centrale des ST dans les FOM, le projet identifiera les variables régissant les incertitudes relatives aux ST qui mériteraient d’être étudiées de manière plus approfondie.
Objectif
In the current state of maturity of severe accident codes in terms of phenomena addressed and extensive validation conducted, the time has come to foster BEPU,Best Estimate Plus Uncertainties, application in the severe accident (SA) domain, and accident management (AM). The advantages with respect to deterministic analysis are known: avoid adopting conservative assumptions in the model and allow identifying safety margins, quantify likelihood of reaching specific values and, through the distribution variance provide insights into dominating uncertain parameters.The overall objective of the Management and Uncertainties of Severe Accident (MUSA) project is to assess the capability of SA codes when modelling reactor and SFP (Spent Fuel Pool) accident scenarios of Gen II and III. To do so UQ (Uncertainty Quantification) methods are to be used, with emphasis on the effect of already-set and innovative accident management measures on accident unfolding, particularly those related to ST (Source Term) mitigation. Therefore, ST related Figures Of Merit (FOM) are to be used in the UQ application. The MUSA project proposes an innovative research agenda in order to move forward the predictive capability of SA analysis codes by combining them with the best available/improved UQ tools and embedding accident management as an intrinsic aspect of SA analyses.MUSA develops through key activities which also describe the main outcomes foreseen from the project: identification and quantification of uncertainty sources in SA analyses; review and adaptation of UQ methods; and testing such methods against reactor and SFP accident analyses, including AM. Given the focus of FOM on source term, the project will identify variables governing ST uncertainties that would be worth investigating further. All the ingredients necessary to conduct the project are already available: analytical tools, experimental data, postulated reactor and SFP scenarios and, technical and scientific competences.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN.
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Programme(s)
Régime de financement
RIA - Research and Innovation actionCoordinateur
28040 MADRID
Espagne
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Participants (29)
Entité juridique établie dans un pays tiers non associé qui n’est pas éligible au financement en vertu de l’article 10 du Règlement (UE) No 51290/2013 établissant les règles de participation et de diffusion à Horizon 2020.
20555-0001 Rockville
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1070 Bruxelles / Brussel
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75015 PARIS 15
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518026 SHENZHEN FUTIAN DISTRICT
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00196 Roma
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03148 Kyiv
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94304 1395 Palo Alto
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50667 Koln
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1784 Sofia
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92260 Fontenay Aux Roses
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319 1184 Ibaraki
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305 353 DAEJEON
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76131 Karlsruhe
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LT-44403 Kaunas
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75011 Paris
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55100 Lucca
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5232 Villigen Psi
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56126 Pisa
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LT-44248 KAUNAS
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