※一部、英文及び仏文を自動翻訳した日本語訳を使用しています。
序章
ISO 18213 のこの部分では、核物質計量タンクのタンク校正および容量測定データの処理に適した統計手順について説明しています。これは、説明責任を果たす目的でプロセス タンク内の液体量を決定するための校正データの取得、分析、標準化、および使用を扱う、6 つの部分からなる国際規格の一部であり、ISO 18213 の他の部分と組み合わせて使用することを目的としています。 ISO 18213 の他の部分とそのトピックは、ISO 18213-, ISO 18213-, ISO 18213-, ISO 18213-, および ISO 18213 です。 -6 (液体密度のタンク内測定)
正式な統計トレーニングを受けていない人にとって、ISO 18213-3 の方法は不必要に複雑に見えるかもしれません。ただし、ISO 18213 の他の部分で示されているデータ標準化モデルのコンテキスト内では、で示されている統計手法は可能な限り単純に保たれています。データ収集、データ標準化、統計分析は密接に関連しています。説明責任のために設定された目標の不確実性の限界を満たすためには、データ標準化モデルが測定 (機器) 能力と一致し、統計誤差モデルも同様にデータ標準化モデルと互換性があることが必要です。高度に洗練されたデータ標準化モデルを粗雑な測定機器で使用しても意味がありません。逆に、その後の分析で大雑把なデータ標準化モデルが使用されると、高度に洗練された正確な測定機器の利点が失われます。たとえば、データ標準化モデルが温度変化の影響を適切に考慮していない場合、より洗練された測定機器を使用しても結果は改善されません。
同様に、大雑把な測定値または大雑把なデータ標準化モデルのいずれかで洗練された統計モデルを使用しても意味がありません。逆に、過度に単純な統計モデル、または基礎となるデータ標準化モデルと矛盾する統計モデルは、高品質の機器と洗練されたデータ標準化モデルを使用した場合でも、悪い結果をもたらします。全体的なアカウンタビリティ プログラムにおいて容量測定が果たす重要な役割のため、施設は通常、タンクのキャリブレーションと容量測定のための計装にかなりのリソースを費やします。しかし、洗練された最先端の測定機能だけでは、目標の不確実性の限界を満たすには不十分です。プラントの測定能力に匹敵する品質のデータ標準化モデルと統計手法を開発するためのリソースも必要です。通常、データ分析に必要なリソースは、インストルメンテーションに割り当てられるリソースよりもはるかに少ないですが、同じくらい重要です。いずれにせよ、適用される測定に匹敵する洗練された計算および統計手法の開発と適用を導くために必要なトレーニングを誰かに従事させるには、適切なリソースが必要です。
ISO 18213 のこの部分で示されている統計手法は、ISO 18213 の他の部分で示されている包括的な最先端のデータ標準化方法論と密接に結びついており、したがって、幅広い測定システムと動作条件に適用できるように設計されています。 . ISO 18213-1 の導入部で述べたように、オペレーターが特定の施設内のすべてのタンクの完全なモデルを開発することは必ずしも必要ではなく、可能でさえありません。これらの状況下で、 に示されている方法は、特定のタンク用に開発された「縮小された」標準化モデルと一致する、不確実性の適切な推定を含む「縮小された」キャリブレーション モデルを開発するためのフレームワークを提供します。
Introduction
This part of ISO 18213 describes statistical procedures suitable for the treatment of tank calibration and volume measurement data for nuclear materials accountancy tanks. It is one part of a six-part International Standard that deals with the acquisition, analysis, standardization and use of calibration data to determine liquid volumes in process tanks for accountability purposes, and is intended for use in conjunction with other parts of ISO 18213. Other parts of ISO 18213 and their topics are ISO 18213-1 (procedural overview), ISO 18213-2 (data standardization), ISO 18213-4 (slow bubbling rate), ISO 18213-5 (fast bubbling rate), and ISO 18213-6 (in-tank determination of liquid density).
To someone without formal statistical training, the methods of ISO 18213-3 might appear to be unnecessarily complex. However, within the context of the data standardization model presented in other parts of ISO 18213, the statistical methods presented herein have been kept as simple as possible. Data collection, data standardization and statistical analysis go hand-in-hand. In order for one to meet the target uncertainty limits established for accountability purposes, it is necessary that the data standardization model be consistent with the measurement (instrument) capability and that the statistical error model likewise be compatible with the data standardization model. It makes no sense to use a highly refined data standardization model with crude measurement instruments. Conversely, the advantage of highly refined and precise measurement instruments is lost if a crude data standardization model is used in the subsequent analysis. Using a more refined measurement instrument, for example, does not improve results if the data standardization model fails, for example, to take proper account of the effects of temperature variation.
Similarly, it makes no sense to use a sophisticated statistical model with either crude measurements or a crude data standardization model. Conversely, an overly simple statistical model, or one that is inconsistent with the underlying data standardization model, yields poor results even when used with high-quality instrumentation and a refined data standardization model. Because of the important role volume determinations play in its overall accountability program, a facility typically devotes significant resources to instrumentation for tank calibration and volume determination. However, refined state-of-the-art measurement capability by itself is not sufficient to meet target uncertainty limits. Resources are also required to develop a data standardization model and statistical methods with quality comparable to that of the plant’s measurement capability. The resources required for data analysis are typically much fewer than those allocated for instrumentation, but they are equally as important. In any event, adequate resources are required to engage someone with the necessary training to guide the development and application of computational and statistical methods that are comparable in sophistication to the measurements to which they are applied.
The statistical methods presented in this part of ISO 18213 are closely tied to the comprehensive state-of-the-art data standardization methodology presented in other parts of ISO 18213 and are therefore designed to be applicable over a wide range of measurement systems and operating conditions. As noted in the introduction to ISO 18213-1, it is not always necessary, or even possible, for the operator to develop the full model for all tanks in a given facility. Under these circumstances, the methods presented herein provide the framework for developing a “reduced” calibration model, including suitable estimates of uncertainty, that is consistent with the “reduced” standardization model developed for a particular tank.