Risk caused by safety-critical instrumentation and control (I&C) systems considerably affects overall plant risk. As digitalization of safety-critical systems in nuclear power plants progresses, a risk model of a digitalized safety system is required and must be included in a plant safety model in order to assess this risk effect on the plant. Unique features of a digital system cause some challenges in risk modeling. This article aims at providing an overview of the issues related to the development of a static fault-tree-based risk model. We categorize the complicated issues of digital system probabilistic risk assessment (PRA) into four groups based on their characteristics: hardware module issues, software issues, system issues, and safety function issues. Quantification of the effect of these issues dominates the quality of a developed risk model. Recent research activities for addressing various issues, such as the modeling framework of a software-based system, the software failure probability and the fault coverage of a self monitoring mechanism, are discussed. Although these issues are interrelated and affect each other, the categorized and systematic approach suggested here will provide a proper insight for analyzing risk from a digital system.
In Human Reliability Analysis(HRA), the uncertainties involved in many factors that affect human reliability have to be represented as the quantitative forms. Conventional probability- based human reliability theory is used to evaluate the effect of those uncertainties but it is pointed out that the actual human reliability should be different from that of conventional one. Conventional HRA makes use of error rates, however, it is difficult to collect data enough to estimate these error rates, and the estimates of error rates are dependent only on engineering judgement. In this paper, the error possibility that is proposed by Onisawa is used to represent human reliability, and the error possibility is obtained by use of fuzzy reasoning that plays an important role to clarify the relation between human reliability and human error. Also, assuming these factors are connected to the top event through Fault Tree structure, the influence and correlation of these factors are measured by fuzzy operation. When a fuzzy operation is applied to Fault Tree Analysis, it is possible to simplify the operation applying the logic disjuction and logic conjuction to structure function, and the structure of human reliability can be represented as membership function of the top event. Also, on the basis of the the membership function, the characteristics of human reliability can be evaluated by use of the concept of pattern recognition.
The Reactor Protection System (RPS) is a very important system in a nuclear power plant because the system shuts down the reactor to maintain the reactor core integrity and the reactor coolant system pressure boundary if the plant conditions approach the specified safety limits. This paper describes the unavailability assessment of a digital reactor protection system using the fault tree analysis technique. The fault tree technique can be expressed in terms of combinations of the basic event failures. In this paper, a prediction method of the hardware failure rate is suggested for a digital reactor protection system. and applied to the reactor protection system being developed in Korea.
대부분의 화학공정은 매우 크고 복잡하기 때문에 전체 공정에 대한 진단시스템을 만드는 것은 매우 어렵다. 따라서, 대형공정을 몇 개의 부공정으로 분할하여 진단하는 체계적인 방법이 필요하다. 이 논문에서는 이상-결과 트리모델에 기반하여 정성적 이상진단을 위한 공정분할전략을 제안하였다. 분할기준으로 유연한 진단, 지식베이스의 크기축소, 및 복잡한 지식베이스의 일관된 구축을 사용하였다 부공정간의 인과관계를 연결하기 위해 통로변수를 도입한 다음 오프라인 분석을 통해 통로변수의 이상-결과 트리모델을 구축하였다 계분할이 없는 경우와 같은 진단결과를 얻을 수 있도록 온라인 진단전략을 수립하였다 제안된 방법의 유용성을 대형 보일러 공정에 대한 이상진단시스템을 통해 보였다.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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제5A권2호
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pp.177-185
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2005
This paper proposes an expert system that can enhance the accuracy of real-time bus reconfiguration strategy by adopting the local minimum tree search method and that can minimize the spreading effect of the fault by considering the operating condition when a main transformer fault occurs in an automated substation. The local minimum tree search method is used to expand the best-first search method. This method has the advantage that it can improve the solution performance within the limits of the real-time condition. The inference strategy proposed expert system consists of two stages. The first stage determines the switching candidate set by searching possible switching candidates starting from the main transformer or busbar related to the event. The second stage determines the rational real-time bus reconfiguration strategy based on heuristic rules from the obtained switching candidate set. Also, this paper proposes generalized distribution substation modeling using graph theory, and a substation database based on the study results is designed.
일반적으로 커패시터는 빈번한 충 방전으로 시스템의 수명에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 고전압, 대전류의 HVDC 서브모듈용 필름 커패시터의 핵심 고장원인을 분석하여 커패시터의 설계 및 제조공정의 주의사항을 분석한다. 먼저 커패시터의 FMEA 수행을 통해 고장원인, 고장모드, 고장영향에 대해 분석한다. 커패시터의 고장에 가장 큰 영향을 주는 고장원인과 영향을 정량적으로 평가하기 위해 커패시터에 대한 고장나무(Fault-tree)를 제시하고 설계인자와 구동환경의 조건에 따른 고장률을 분석한다. 커패시터 고장의 핵심 원인이 커패시턴스 변화에 있음을 확인하고, 커패시터의 고장률 저감을 위해서 커패시터의 설계와 제조공정 중 온도상승, 코로나 발생, 전극팽창, 절연거리 감소를 최소화할 필요가 있음을 검증한다.
오늘날 대다수의 안전필수 시스템들(Safety-Critical Systems)에는 컴퓨터, 전기 및 전자 부품이나 장치들에 소프트웨어를 칩에 내장하거나 제어용 소프트웨어 시스템이 탑재되어 구축되고 있다. 이에 따라, 컴퓨터 소프트웨어를 내장하였거나 탑재한 시스템들의 안전성을 평가하기 위한 여러 가지의 결함 분석 기법들이 제안되어져 오고 있다. 이러한 소프트웨어 결함 분석 기법들은 전통적으로는 하나의 안전필수 시스템을 분석하는데 단지 하나의 방법으로만 분석해 왔으나, 시스템의 종류와 특성이 다양해지면서 그 시스템에 가장 알맞은 결함 분석 기법이 동원되어야 함은 필수적이다. 본 연구에서는, 안전필수 시스템에서 소프트웨어의 크기가 비교적 작고, 안전성과 관련한 시스템 제어 반응 시간이 특별히 민감하지 않는 소프트웨어의 안전성을 평가하는 방법으로 결함트리 분석(FTA)과 소프트웨어 고장 유형 및 영향 분석(FMEA)을 결합한 시스템 결함 분석 방법을 제안하고 유비쿼터스 헬스케어 시스템을 이용하여 사례연구를 수행하고자 한다.
CCS (Carbon Capture and Storage) is considered as the most promising interim solution to deal with the greenhouse gas such as $CO_2$ responsible for global warming. Even though carefully chosen geologic formations are known to contain stored gas for a long time period, there are potential risks of leakage. Up to now, applicable risk assessment procedures for the leakage of $CO_2$ are not available. This study presents a basis for risk analysis applicable to a complex geologic storage system. It starts with the classification of potential leakage pathways. Receptors and the leakage effect on them are identified and quantified. Then, a fault tree is constructed, which yields the minimum cut set (i.e., the most vulnerable leakage pathway) and quantifies the probability of the leakage risk through the cut set. The methodology will provide a tool for risk assessment in a CCS project. The outcomes of the assessment will not only ensure the safety of the CCS system but also offer a reliable and efficient monitoring plan.
This paper proposes an expert system which can enhance the accuracy of real-time bus reconfiguration strategy by adopting local minimum tree search method and minimize the spreading effect of the fault by considering totally the operating condition when a main transformer fault occurs in the automated substation. The local minimum tree search method to expand the best-first search method. This method has an advantage which can improve the performance of solution within the limits of the real-time condition. The inference strategy proposed expert system consists of two stages. The first stage determines the switching candidate set by searching possible switching candidates starting from the main transformer or busbar related to the event. And, second stage determines the rational real-time bus reconfiguration strategy based on heuristic rules for the obtained switching candidate set. Also, this paper studies the generalized distribution substation modelling using graph theory and a substation database is designed based on the study result. The inference engine of the expert system and the substation database is implemented in MFC function of Visual C++. Finally, the performance and effectiveness of the proposed expert system is verified by comparing the best-first search solution and local minimum tree search solution based on diversity event simulations for typical distribution substation.
The development of automatic production systems have required inteligent diagnostic and monitoring function to repair system failure and reduce production loss by the failure. In order to perform accurate functions of intelligent system, inferencing about total system failure and fault analysis due to each mechanical component failures are required. Also the solution about repair and maintenance can be suggested from these analysis results. As an essential component of mechanical system, a bearing system is investigated to define the failure behavior. The bearing failure is caused by lubricant system failure, metallurgical defficiency, mechanical condition(vibration, overloading, misalignment) and environmental effect. This study described roller bearing fault train due to stress variation and metallurgical defficiency from lubricant failure by using FTA.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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