Uncertainty quantification methodology for seismic fragility curves of mechanical structures : Application to a piping system of a nuclear power plant
Méthodologie de quantification des incertitudes pour courbes de fragilité sismique de structures mécaniques : Application à un système de tuyauterie d'une centrale nucléaire
Résumé
Nuclear power plants are complex engineering systems for which reliability has to be guaranteed during its operational lifetime due to the hugely negative consequences provoked by nuclear accidents to human health or to the environment. The effects of natural hazards such as earthquakes on these facilities are included in the risk analysis but are difficult to estimate because of their randomness. Since the 1980s, a probabilistic seismic risk assessment framework has been developed to evaluate the reliability of structures, systems and components (SSC) of nuclear facilities against seismic risk. This framework is relying on a specific quantity of interest: the seismic fragility curve. At the scale of these facilities, these curves represent the conditional probabilities of failure of the SSCs given a scalar value derived from a seismic loading indicating its "strength" and which is called seismic intensity measure. The management of the various sources of uncertainty inherent to the problem to be addressed is often divided into two categories: (i) the so-called random uncertainties that arise from the natural variability of physical phenomena that are difficult to measure or control, and (ii) the so-called epistemic uncertainties that are associated with the lack of knowledge of the system under study and that can be reduced, in the short term, by means of experimental campaigns for example. In seismic probabilistic risk assessment studies for the nuclear industry, the main source of random uncertainty is the seismic loading and the sources of epistemic uncertainties are attributed to the mechanical parameters of the structure considered. In this framework, this thesis aims at understanding the effect of epistemic uncertainties on a seismic fragility curve by using an uncertainty quantification methodology. However, as numerical mechanical models are often computationally expensive, a metamodeling step, based on Gaussian process regression, is proposed. In practice, the sources of epistemic uncertainties are first modeled using a probabilistic framework. After establishing a Gaussian process metamodel of the numerical mechanical model, they are then propagated through the surrogate model. The propagation of epistemic uncertainties as well as the sensitivity analysis are then carried out on the seismic fragility curve via the metamodel, using a reduced number of calls to the mechanical computer code. This methodology thus allows both propagating and ranking the most influential epistemic sources of uncertainty on the fragility curve itself, at a reduced numerical cost. In addition, several procedures for planning numerical experiments are proposed to lighten the computational load, while ensuring the best possible estimation accuracy on the seismic fragility curve. The methodologies presented in this thesis are finally tested and evaluated on an industrial test case from the nuclear industry, namely a section of piping equipping French pressurized water reactors.
Les centrales nucléaires sont des systèmes complexes dont la fiabilité doit être garantie tout au long de leur durée de vie opérationnelle en raison des conséquences négatives des accidents nucléaires sur la santé humaine et l’environnement. Les effets des risques naturels tels que les séismes sur ces installations sont intégrés à l’analyse des risques mais sont difficiles à estimer en raison de leur caractère aléatoire. Depuis les années 1980, un cadre d’évaluation probabiliste des risques sismiques a été développé pour évaluer la fiabilité des structures, systèmes et équipements (SSE) des installations nucléaires face au risque sismique. Ce cadre s’appuie sur une quantité d’intérêt spécifique: la courbe de fragilité sismique. A l’échelle de ces installations, ces courbes représentent les probabilités conditionnelles de défaillance des SSE sachant une valeur scalaire dérivée d’un chargement sismique indiquant sa « force » et qui est appelée intensité de mesure sismique. La gestion des diverses sources d’incertitudes inhérentes au problème à traiter est souvent divisée en deux catégories : (i) les incertitudes dites aléatoires qui proviennent de la variabilité naturelle des phénomènes physiques difficiles à mesurer ou à contrôler et (ii) les incertitudes dites épistémiques que l’on associe au manque de connaissance du système étudié et qui peuvent être réduites, à court terme, par le biais de campagnes expérimentales par exemple. Dans les études d’évaluation probabiliste du risque sismique pour l’industrie nucléaire, la principale source d’incertitude aléatoire est le chargement sismique et les sources d’incertitudes épistémiques sont attribuées aux paramètres mécaniques de la structure considérée. Dans ce cadre, cette thèse vise à appréhender l’effet des incertitudes épistémiques sur une courbe de fragilité sismique en utilisant une méthodologie de quantification des incertitudes. Toutefois, comme les modèles mécaniques numériques sont souvent coûteux en temps de calcul, une étape de métamodélisation, basée sur la régression par processus Gaussien, est proposée. En pratique, les sources d’incertitudes épistémiques sont en premier lieu modélisées en utilisant un cadre probabiliste. Après l'établissement d'un métamodèle par processus Gaussien du modèle mécanique numérique, elles sont ensuite propagées à travers celui-ci. La propagation des incertitudes épistémiques ainsi que l’analyse de sensibilité sont alors menées sur la courbe de fragilité sismique via le métamodèle, à partir d’un nombre réduit d’appels au code de calculs mécaniques. Cette méthodologie permet donc à la fois de propager et de classer les sources d’incertitudes épistémiques les plus influentes sur la courbe de fragilité elle-même, à un coût numérique réduit. En outre, plusieurs procédures de planification d’expériences numériques sont proposées pour alléger la charge de calcul, tout en garantissant la meilleure précision d’estimation possible sur la courbe de fragilité sismique. Les méthodologies présentées dans cette thèse sont finalement testées et évaluées sur un cas test industriel issu de l’industrie nucléaire, à savoir un tronçon de tuyauterie équipant des réacteurs à eau pressurisée français.
Origine : Version validée par le jury (STAR)