Innovative methods for prime implicants identification in dynamic nuclear systems

Dynamic reliability methods aim at complementing the capability of traditional static approaches for Probabilistic Safety Assessment (PSA) of Nuclear Power Plants (NPPs) by accounting for the system dynamic behavior and its interactions with the system state transition process. When dynamic effects (e.g. hardware/software/human interactions) render the traditional PSA methods inadequate for minimal cut sets (mcs) identification, resorting to dynamic reliability methods is mandatory for Prime Implicants (PIs) identification. In this thesis work, we have developed an evolutionary technique and a visual interactive method to tackle the issue of PIs identification of dynamic systems. In the evolutionary technique, PIs identification is transformed into an optimization problem, where we look for the minimum set of components failure that lead the system into failure. In the visual interactive method, PIs identification is done resorting to an innovative parallel coordinates data mining tool that integrates the system model with runtime interaction and real-time graphic display for PSA analysts support during decision making. In order to accurately model the behavior of dynamic systems, Multiple-Valued Logic (MVL) is adopted to consider stochastic transitions at discretized times. The proposed methods are applied to an artificial case study particularly tailored for reproducing typical dynamic systems behaviors, to the Airlock System (AS) of a CANDU reactor and to the Reactor Protection System (RPS) of a PWR reactor.

I metodi di affidabilità dinamica mirano a completare gli approcci statici tradizionali tenendo conto del comportamento dinamico e delle sue interazioni con i processi di transizione di stato del sistema. Quando gli effetti dinamici rendono inadeguato il metodo tradizionale dell’identificazione dei minimal cut sets (mcs), l’identificazione dei prime implicants (PIs) diventa il problema rilevante per l’analisi di affidabilità dinamica. Per questo, abbiamo sviluppato una tecnica evolutiva e un metodo visuale interattivo per affrontare il problema dell’identificazione dei PIs esatti. Nella tecnica evolutiva, l’identificazione dei PIs viene trasformata in un problema di ottimizzazione, dove si cerca la minima combinazione di implicants che possa garantire la miglior copertura di tutti i mintermss che portano il sistema a guasto. Il metodo interattivo visuale integra dei modelli matematici e simbolici con l’interazione su un display grafico durante l’esecuzione per supportare l’attività decisionale. La nostra tecnica sfrutta uno strumento innovativo di data mining basato un diagramma a coordinate parallele per l’identificazione dei PIs. I metodi proposti sono applicati a un caso studio artificiale, al Airlock System di un CANDU e al Reactor Protection System di un PWR.