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Common cause failure estimation with no CCF observation

机译:没有CCF观察的共因故障估计

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摘要

Modeling and quantification method for estimating the frequency of common cause failurern(CCF) events have been studied in the context of probabilistic safety assessment (PSA). Thernestimation methods classically used are based on information about each type of common-causernfailures. The main aim of this paper is to study alternative solutions when no failure event is observed.rnA case study using Bayesian framework is presented in order to illustrate which type of results couldrnbe obtained for the particular MGL CCF model.
机译:在概率安全评估(PSA)的背景下,研究了用于估计常见原因故障(CCF)事件发生频率的建模和量化方法。传统上使用的重新评估方法是基于有关每种常见原因失败的信息。本文的主要目的是研究没有观察到故障事件时的替代解决方案。提出了一个使用贝叶斯框架的案例研究,以说明对于特定的MGL CCF模型可以获得哪种类型的结果。

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