Визначення меж зон умов безпечної експлуатації АЕС.

Властивість групування випадкових величин в околиці їхніх математичних очікувань покладено в основу визначення зон припустимої і неприпустимої експлуатації для всіх параметрів безпеки АЕС. При цьому попередньо обробляються результати експлуатації за останні 5 років по всіх атомних станціях. Якщо відхилення параметра від середніх значень в умовах даної АЕС має випадкове походження, статистичні характеристики парамет­ра практично не змінюються, у випадку стабільних відхилень, робиться висновок про наявність причин відхилень параметра і проводиться їхнє визначення і пошук по спеціальних алгорит мах. Межі зон умов безпечної експлуатації АЕС — ілюстрація застосування принципу закономірності випадкових величин у практичній діяльності по забезпеченню безпечних умов життєд­іяльності суспільства.

Зелена зона (зона нормальної експлуатації) — визначається як така, у якій знаходяться 68% значень параметра (показника), тобто з 16% по 84%>, що відповідає інтервалу [|я - а; ц + а; ] для нормального симетричного розподілу (див. рис.7.8);

Біла зона (припустима)- визначається як область, в яку попа­дають до 26% значень показника, з 3% по 16%> і з 84% по 97%, що, приблизно, відповідає двом інтервалам: (|я - 2о~; [І - а) й (|а і а; ц + 2а;) для нормального симетричного розподілу;

Жовта зона (зона втручання органів регулювання безпеки) — визначається як область, у яку попадають до 4% значень по­казника, з 1% до 3% і з 97% по 99% що, приблизно, відповідає двом інтервалам: (ц — За; (я - 2а) і (й, +2а; (я -1- Зо;) для нормаль­ного симетричного розподілу;

Червона зона (неприпустима) — визначається як область, у кот­ру попадають значення показника менш 2 % усіх його значень, що, приблизно, відповідає інтервалам: [0,(|и - За);] і [(й + За), °°] для нормального симетричного розподілу.

На рис.7.7 прийняті такі позначення: ц — математичне очі­кування, а — стандартне відхилення, тіп, тах — мінімальне і максимальне значення показника, Г(л:) — поточне значення по­хідної ^N/^X змінної величини X (показника).

Зазначимо, що сучасні програми обробки даних підтримують біля двох десятків типів розподілу випадкових величин, наприк­лад: логнормальне, Пуассона, експонентне, Хі-квадрат, Ст^гьюден-та, рівномірне, гама розподіл і т. інш. [9, 41].

При порівнянні випадкових величин, що мають навіть одна­кові типи розподілу імовірностей, обов'язково необхідно вказу­вати значення дисперсії чи параметра, що характеризує розсіян­ня випадкової величини біля її середніх значень.

Можливий варіант, коли при рівних, чи навіть великих зна­ченнях середніх (Імовірностей), але значних дисперсіях, значен­ня довірчих інтервалів істотно відрізняються і твердження про рівність чи великі значення гшзикіб будуть неправомірними.

На підставі вищесказаного можна зробити висновок: порівнян­ня ризиків, у розумінні порівняння випадкових величин, необхі­дно робити з урахуванням невизначеностей.