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Estimating the Frequency of Nuclear Accidents

机译：估计核事故的发生频率

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摘要

Bayesian methods are used to compare the predictions of probabilistic risk assessment-the theoretical tool used by the nuclear industry to predict the frequency of nuclear accidents-with empirical data. The existing record of accidents with some simplifying assumptions regarding their probability distribution is sufficient to rule out the validity of the industry's analyses at a very high confidence level. This conclusion is shown to be robust against any reasonable assumed variation of safety standards over time, and across regions. The debate on nuclear liability indicates that the industry has independently arrived at this conclusion. Paying special attention to the case of India, the article shows that the existing operating experience provides insufficient data to make any reliable claims about the safety of future reactors. Finally, policy implications of the article findings are briefly discussed.
机译：贝叶斯方法用于比较概率风险评估的预测（核工业用来预测核事故发生频率的理论工具）和经验数据。现有的事故记录中有一些关于概率分布的简化假设，足以在非常高的置信度下排除行业分析的有效性。事实证明，该结论对于随时间推移以及跨地区的任何合理假设的安全标准变化都具有较强的鲁棒性。关于核责任的辩论表明，核工业已独立得出这一结论。该文章特别关注印度的情况，显示现有的运行经验提供的数据不足，无法对未来反应堆的安全性做出任何可靠的声明。最后，简要讨论了本文发现的政策含义。

著录项

  • 来源
    《Science & global security》 |2016年第3期|37-62|共26页
  • 作者

    Suvrat Raju;

  • 作者单位

    International Centre for Theoretical Sciences, Tata Institute of Fundamental Research, Indian Institute of Science Campus, Bengaluru, India;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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