Диссертация (1137167), страница 12
Текст из файла (страница 12)
―Моделирование отказов попричинамбезопасностиприобъектовпроведенииатомнойвероятностногоэнергетики‖,анализаИзвестияРАНЭергетика, 2001, №2.74.Islamov R., Ustinov V. Uncertainty analysis and stochasticapproximation ― //Proc. Int. Conf." Best-Estimate" Methods in NuclearInstallation Safety Analysis (BE-2000), Washington, USA, November.
–2000. – С. 13-17.75.IslamovR.RussianNuclearSubmarineUtilizationProbabilistic Risk Assessment //Analysis of Risks Associated with NuclearSubmarine Decommissioning, Dismantling and Disposal. – SpringerNetherlands, 1999. – С. 17-18.76.Islamov R. T. Tendency of method development andapplication of probabilistic safety and risk assessment in nuclear industry//safety science and technology.
– С. 923-928.77.Islamov R. T. et al. Comparison of two methods fordetermining defects in technical systems //Atomic energy. – 2011. – Т. 110.– №. 6. – С. 369-375.9978.Islamov R. Uncertainty analysis of deterministic model inprobabilistic risk assessment //Proceedings of the Second InternationalSymposium on Safety Science and Technology (2000 ISSST) Part A. –2000.79.Islamov R., Ustinov V. Computer program praise. Uncertaintyanalysis of heat exchanger three-dimensional flow speed model //SafetyEngineering and Risk Analysis.
– 2000. – С. 177.80.Islamov R. T. Tendency of method development andapplication of probabilistic safety and risk assessment in nuclear industry//Safety science and technology. – С. 923-928.81.Исламов Р.Т. Аналитические и статистические методыанализа надежности систем и безопасности объектов атомнойэнергетики: дис. доктора физ.-мат. наук. — М., 1995.82.Исламов Р.Т., Деревянкин А.А., Жуков И.В., БербероваМ.А., Глухов И.В., ИсламовД.Р. Оценка риска для АЭС // Атомнаяэнергия. — Декабрь-2010. — Т. 109, вып. 6.
—С. 307.83.Волков А.А. Разработка математических моделей иметодик стохастического моделирования для вероятностного анализабезопасности и надежности объектов энергетики. Диссертация насоискание ученой степени кандидата физико-математических наук. М.2004.84.Коротин В.Ю., Петров Д.А. Исламов Р.Т.,. Дмитриев А.В.,Тепло гидравлические расчеты кода RELAP5 в поддержку анализанеопределенности аварийных последовательностей (Large LOCA,Surry, Unit1). б.м. : «Проблемы снижения риска при использованииатомной энергии»‖ М., Изд-во ИБРАЭ РАН, 2004, стр. 163.85.АнализКоротин В.Ю., Петров Д.А. Исламов Р.Т.,.
Дмитриев А.В.,неопределенностиаварийныхпоследовательностейнапримере аварии с потерей теплоносителя (Large LOCA, Surry, Unit1) .100б.м. : «Проблемы снижения риска при использовании атомнойэнергии»‖ М., Изд-во ИБРАЭ РАН, 2004, стр. 163.86.Кошовкин И. Н. и др. Анализ неопределенностей примоделировании водогазового воздействия на нефтяной пласт сприменениемнейронныхсетей//ИзвестияТомскогополитехнического университета.
– 2010. – Т. 316. – №. 1.87.способовСидельников К. А., Васильев В. В. Анализ современныхувеличенияэффективностимоделированиянефтяныхместорождений //ТРУДЫ МЕЖДУНАРОДНОГО СИМПОЗИУМАНАДЕЖНОСТЬ И КАЧЕСТВО. – 2005. – Т. 1.88.Пинус О. В. и др. Применение комплексного подхода длягеологического моделирования трещиноватых коллекторов ЗападноСибирского фундамента (на примере Малоичского месторождения)//Геология нефти и газа.
– 2006. – №. 6. – С. 38-42.89.Черкас Е. О., Антоненко Д. А., Ставинский П. В.Определение рисков при бурении скважин и учет неопределенностейгеологических моделей (на примере Ванкорского месторождения)//Научно-технический вестник ОАО «НК «Роснефть. – 2008. – №. 3. –С. 6-10.90.Бобылев О. А., Леви В. Б., Назметдинов Р. М. Опытмноговариантного моделирования и анализа неопределенностей напримере одного из месторождений западной сибири //Нефтяноехозяйство. – 2009.
– №. 12. – С. 37-40.91.Степанов А.В., Cурков А.Ю., Басыров М.А., Кундин А.С.Анализ неопределенностей на примере адаптации модели реальногоместорождения //нефтепромысловое дело. – 2013. – №. 2. – С. 8-12.92.Е.Д.Солженцев,«Сценарноелогико-вероятностноеуправление риском в бизнесе и технике» Спб: Бизнес-Пресса, 2004.10193.Morgan M. G., Henrion M. Uncertainty: a Guide to dealingwith uncertainty in quantitative risk and policy analysis CambridgeUniversity Press //New York, New York, USA.
– 1990.94.Martz, H. F. and Waller, R. A. 1982. Bayesian ReliabilityAnalysis. John Wiley & Sons, New York.95.InternationalAtomicEnergyAgency(IAEA).1989.Evaluating the Reliability of Predictions Made Using EnvironmentalTransfer Models. IAEA Safety Series 100. Vienna, Austria.96.Hoffman, F. O. and Gardner, R. H. 1983. Evaluation ofUncertainties in Radiological Assessment Models. Chapter 11 ofRadiological Assessment: A textbook on Environmental Dose Analysis.Edited by Till, J. E. and Meyer, H.
R. NRC Office of Nuclear Reactor R.97.Hoffman, F. O. and Gardner, R. H. 1983. Evaluation ofUncertainties in Radiological Assessment Models. Chapter 11 ofRadiological Assessment: A textbook on Environmental Dose Analysis.Edited by Till, J. E. and Meyer, H. R. NRC Office of Nuclear Reactor R.98.J. S. Hammonds, F. O. Hoffman, S. M. Bartell, AnIntroductory Guide to Uncertainty Analysis in Environmental and HealthRisk Assessment, Oak Ridge National Laboratory, 1994.99.Cukier, R.I., C.M. Fortuin, K.E. Shuler, A.G.
Petschek, andJ.H. Schailby (1973), ―Study of the Sensitivity of the Coupled ReactionSystems to Uncertainties in Rate Coefficients: I.Theory,‖ Journal ofChemical Physics, 59(8):3873-3878.100.Saltelli, A., and R. Bolado (1998), ―An Alternative Way toCompute Fourier Amplitude Sensitivity Test (FAST),‖ ComputationalStatistics and Data Analysis, 26(4):445-460.101.Chan K. S. Tarantola, A. Saltelli, I.
M. Sobol', Variance basedmethods, in A. Saltelli, K. Chan, M. Scott (Editors), Sensitivity Analysis,Wiley. 2000, 167-197.102102.Karen Chan, Andrea Saltelli, Stefano Tarantola. Sensitivityanalysis of model output: variance-based methods make the differenceEnvironment Institute, European Commission Joint Research CentreTP272, 21020I spra (VA), ITALY, 1997.103.Xiaoping Du and Wei Chen Raman Garimella Propagation andManagement of Uncertainties in Simulation-Based Collaborative SystemsDesign, University of Illinois at Chicago, Chicago, IL 60607-7022, 1999.104.McRae, G.J., J.W.
Tilden, and J.H. Seinfeld (1982), ―GlobalSensitivity Analysis – A Computational Implementation of the FourierAmplitude Sensitivity Test,‖ Computers and Chemical Engineering,6(1):15-25.105.Iman, R.L., M.J. Shortencarier, and J.D. Jhonson. "AFORTRAN 77 Program and Users Guide for the Calculation of PartialCorrelation and Standardized Regression Coefficients." Report No.SAND85-0044, Sandia National Laboratories, Albuquerque, NM, 1985.106.Neter, J., M.H.
Kutner, C.J. Nachtsheim, and W. Wasserman.Applied Linear Statistical Models. Fourth Edition. McGraw-Hill: Chicago,IL, 1996.107.Sen, A., and M. Srivastava. Regression Analysis: Theory,Methods, and Applications. Springer-Verlag: New York, 1990.108.Steel, R.G.D., J.H. Torrie, and D.A. Dickey (1997). Principalsand Procedures of Statistics A Biometric Approach. 3 rd Edition. WCBMcGraw-Hill: Boston, Massachusetts.109.Draper, N.R., and H. Smith. Applied Regression Analysis.Second Edition.
John Wiley and Sons: New York, 1981.110.Hosmer,D.W.,andS.Lemeshow.AppliedLogisticRegression. John Wiley: New York, 1989.111.Xiaoping Du and Wei Chen. An efficient approach toprobabilistic uncertainty analysis in Simulation-based multidisciplinary103design. Department of Mechanical Engineering University of Illinois atChicago, Chicago, Illinois 60607.112.B.D.Hall,Calculatinguncertaintyautomaticallyininstrumentation systems. Measurement Standards Laboratory of NewZealand, Lower Hutt, New Zealand, 2002.113.Barry N. Taylor and Chris E.
Kuyatt. Guidelines forEvaluating and Expressing the Uncertainty of NIST Measurement Results.Physics Laboratory National Institute of Standards and TechnologyGaithersburg, MD 20899-0001, 1994.114.Rubinstein, R. Y. 1981. Simulation and the Monte CarloMethod. 278 pgs. Wiley, New York.115.Mckay, M.D.;Beckman,R.J. & Conover, W.J., A Comparisonof three Methods for Selecting Values of Imput Variables in Analysis ofOutput from a Computer Code –Technometrics V.21-N.2 pp.239-245.1979.116.Stein, M. Large sample properties of simulations using Latinhypercube sampling.
Technometrics, 29(2):143–151, 1987.117.Tietjen, G. L. A Topical Dictionary of Statistics. Chapman andHall, New York, 1986.118.Myers, R.H., and D.C. Montgomery. Response SurfaceMethodology: Process and Product Optimization Using DesignedExperiments. Wiley and Sons Ltd.: New York, 1995.119.Khuri, A.J., and J.A. Cornell. Response Surfaces. MarcelDekker, Inc.: New York, 1987.120.Ronald L.
Iman and Jon C. Helman. An Investigation ofUncertainty and Sensitivity Analysis Techniques for Computer Models,1986.104121.Vidmar, T.J., and J.W. McKean, ―A Monte Carlo Study ofRobust and Least Squares Response Surface Methods,‖ Journal ofStatistical Computation and Simulation, 54(1):1-18. 1996.122.Bobba, A.G., V.P. Singh, and L. Bengtsson. Application ofFirst-Order and Monte Carlo Analysis in Watershed Water Quality Models.Water Resources Management. 10: 219-240, 1996.123.Yen, B.C., S.-T. Cheng, and C.S.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
