Propagação de incertezas em redes Bayesianas através do Método de Monte Carlo e Lógica Fuzzy para aplicação em análises probabilísticas de segurança de centrais nucleares

Estevão, Lilian Braga

Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11422/13292

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Frutuoso e Melo, Paulo Fernando Ferreira	-
dc.contributor.author	Estevão, Lilian Braga	-
dc.date.accessioned	2020-10-22T20:58:43Z	-
dc.date.available	2023-12-21T03:02:22Z	-
dc.date.issued	2019-04	-
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11422/13292	-
dc.description.abstract	This work investigates the propagation of uncertainties in Bayesian Networks, for the Containment Heat Removal System (CHRS), using a hybrid modeling, containing the Monte Carlo Method and fuzzy logic, for the propagation of events using Boolean logic and the human error of action, respectively. CHRS has the function of cooling the water tank being recirculated through the Containment Spray Recirculation System (CSRS). CSRS starts automatically after a refrigerant loss accident (LOCA) and along with CHRS finds ways to remove heat from the reservoir. The results obtained through the modeling were satisfactory, evidencing the possibility of estimating uncertainties, even with data shortages.	en
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal do Rio de Janeiro	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	Propagação de incertezas	pt_BR
dc.subject	Redes Bayesianas	pt_BR
dc.subject	Lógica Fuzzy	pt_BR
dc.subject	Análise de risco	pt_BR
dc.title	Propagação de incertezas em redes Bayesianas através do Método de Monte Carlo e Lógica Fuzzy para aplicação em análises probabilísticas de segurança de centrais nucleares	pt_BR
dc.type	Tese	pt_BR
dc.contributor.advisorLattes	http://lattes.cnpq.br/1187896035778213	pt_BR
dc.contributor.authorLattes	http://lattes.cnpq.br/0608005163622553	pt_BR
dc.contributor.referee1	Nicolau, Andressa dos Santos	-
dc.contributor.referee2	Lapa, Celso Marcelo Franklin	-
dc.contributor.referee3	Vaz Junior, Carlos André	-
dc.contributor.referee4	Lima, Gilson Brito Alves	-
dc.description.resumo	Este trabalho investiga a propagação de incertezas em Redes Bayesianas, para o Sistema de Remoção de Calor da Contenção (CHRS), com a utilização de uma modelagem híbrida, contendo o Método de Monte Carlo e a lógica fuzzy, para a propagação dos eventos utilizando a lógica booleana e o erro de ação humana, respectivamente. O CHRS possui a função de resfriar o reservatório de água que está sendo recirculado através do Sistema de Recirculação do Spray da Contenção (CSRS). O CSRS é iniciado automaticamente após um acidente de perda de refrigerante (LOCA) e junto com o CHRS encontra maneiras de remover o calor do reservatório. Os resultados obtidos através da modelagem foram satisfatórios, evidenciando a possibilidade de estimar incertezas, mesmo com escassez de dados.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.department	Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenharia	pt_BR
dc.publisher.program	Programa de Pós-Graduação em Engenharia Nuclear	pt_BR
dc.publisher.initials	UFRJ	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA NUCLEAR::TECNOLOGIA DOS REATORES	pt_BR
dc.embargo.terms	aberto	pt_BR
Appears in Collections:	Engenharia Nuclear

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