TRISTRUCCUCTIONATIOPIC（TRISO）涂层颗粒燃料是强大的核燃料，并确定其可靠性对于先进的核技术的成功至关重要。然而，Triso失效概率很小，相关的计算模型很昂贵。我们使用耦合的主动学习，多尺度建模和子集模拟来估计使用几个1D和2D模型的Triso燃料的故障概率。通过多尺度建模，我们用来自两个低保真（LF）模型的信息融合，取代了昂贵的高保真（HF）模型评估。对于1D TRISO模型，我们考虑了三种多倍性建模策略：仅克里格，Kriging LF预测加克里格校正，深神经网络（DNN）LF预测加克里格校正。虽然这些多尺度建模策略的结果令人满意地比较了从两个LF模型中使用信息融合的策略，但是通常常常称为HF模型。接下来，对于2D Triso模型，我们考虑了两个多倍性建模策略：DNN LF预测加克里格校正（数据驱动）和1D Triso LF预测加克里格校正（基于物理学）。正如所预期的那样，基于物理的策略一直需要对HF模型的最少的呼叫。然而，由于DNN预测是瞬时的，数据驱动的策略具有较低的整体模拟时间，并且1D Triso模型需要不可忽略的模拟时间。
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