Background: Any real application of Bayesian inference must acknowledge that both prior distribution and likelihood function have only been specified as more or less convenient approximations to whatever the analyzer's true belief might be. If the inferences from the Bayesian analysis are to be trusted, it is important to determine that they are robust to such variations of prior and likelihood as might also be consistent with the analyzer's stated beliefs. Materials and Methods: The robust Bayesian inference was applied to atmospheric dispersion assessment using Gaussian plume model. The scopes of contaminations were specified as the uncertainties of distribution type and parametric variability. The probabilistic distribution of model parameters was assumed to be contaminated as the symmetric unimodal and unimodal distributions. The distribution of the sector-averaged relative concentrations was then calculated by applying the contaminated priors to the model parameters. Results and Discussion: The sector-averaged concentrations for stability class were compared by applying the symmetric unimodal and unimodal priors, respectively, as the contaminated one based on the class of ${\varepsilon}$-contamination. Though ${\varepsilon}$ was assumed as 10%, the medians reflecting the symmetric unimodal priors were nearly approximated within 10% compared with ones reflecting the plausible ones. However, the medians reflecting the unimodal priors were approximated within 20% for a few downwind distances compared with ones reflecting the plausible ones. Conclusion: The robustness has been answered by estimating how the results of the Bayesian inferences are robust to reasonable variations of the plausible priors. From these robust inferences, it is reasonable to apply the symmetric unimodal priors for analyzing the robustness of the Bayesian inferences.
Level 3 Probabilistic Safety Assessment (PSA) is performed for the risk assessment that calculates radioactive material dispersion to the environment. This risk assessment is performed with a tool of MELCOR Accident Consequence Code System (MACCS2 or WinMACCS). For the off-site consequence analysis of multi-unit nuclear power plant (NPP) accident, the single location (Center Of Mass, COM) method has been usually adopted with the assumption that all the NPPs in the nuclear site are located at the same COM point. It was well known that this COM calculation can lead to underestimated or overestimated radionuclide concentration. In order to overcome this underestimation or overestimation of radionuclide concentrations in the COM method, Multiple Location (ML) method was developed in this study. The radionuclide concentrations for the individual NPPs are separately calculated, and they are summed at every location in the nuclear site by the post-processing of radionuclide concentrations that is based on two-dimensional Gaussian Plume equations. In order to demonstrate the efficiency of the ML method, radionuclide concentrations were calculated for the six-unit NPP site, radionuclide concentrations of the ML method were compared with those by COM method. This comparison was performed for conditions of constant weather, yearly weather in Korea, and four seasons, and the results were discussed. This new ML method (1) improves accuracy of radionuclide concentrations when multi-unit NPP accident occurs, (2) calculates realistic atmospheric dispersion of radionuclides under various weather conditions, and finally (3) supports off-site emergency plan optimization. It is recommended that this new method be applied to the risk assessment of multi-unit NPP accident. This new method drastically improves the accuracy of radionuclide concentrations at the locations adjacent to or very close to NPPs. This ML method has a great strength over the COM method when people live near nuclear site, since it provides accurate radionuclide concentrations or radiation doses.
North Korea's uranium enrichment facility is a matter of international concern. It is of particular alarming to South Korea with regard to the security and safety of the country. This situation requires continuous monitoring of the DPRK and emergency preparedness on the part of the ROK. To assess the detectability of an undeclared uranium enrichment plant in North Korea, uranium concentrations in the air at both a short and a long distance from the enrichment facility were estimated. $UF_6$ source terms were determined by using existing information on North Korean facility and data from the operation experience of enrichment plants from other countries. Using the calculated source terms, two atmospheric dispersion models (Gaussian Plume Model and HYSPLIT models) and meteorological data were used to estimate the uranium particle concentrations from the Yongbyon enrichment facility. A maximum uranium concentration and its location are dependent upon the meteorological conditions and the height of the UF6 release point. This study showed that the maximum uranium concentration around the enrichment facility was about $1.0{\times}10^{-7}g{\cdot}m^{-3}$. The location of the maximum concentration was within about 0.4 km of the facility. It has been assumed that the uranium sample of about a few micrograms (${\mu}g$) could be obtained; and that few micrograms of uranium can be easily measured with current measurement instruments. On the contrary, a uranium concentration at a distance of more than 100 kilometers from the enrichment facility was estimated to be about $1.0{\times}10^{-13}{\sim}1.0{\times}10^{-15}g{\cdot}m^{-3}$, which is less than back-ground level. Therefore, based on the results of our paper, an air sample taken within the vicinity of the Yongbyon enrichment facility could be used to determine as to whether or not North Korea is carrying out an undeclared nuclear program. However, the air samples taken at a longer distance of a few hundred kilometers would prove difficult in detecting a clandestine nuclear activities.
Ammonia is used primarily as a refrigerant in refrigeration facility and SCR of a plant, and is frequently involved in leakage accidents. This study was conducted by selecting ammonia, a material with a wide influence range when evaluated, as a material with higher vapor pressure and lighter than air. In this study, the influence ranges were computed using KORA(Korea Off-site Risk Assessment supporting tool) with four different environmental factors : ground roughness, sealing, operating temperature, pressure, and leakage hole size. As a result, the difference in the influence range of ground roughness is approximately 4.62 times, while the ammonia storage tank shows a difference in the reduction rate of 0.64 when sealed. The extent of impact increased with increasing leakage depending on storage temperature and pressure, and when storing higher than the saturation vapor pressure, the impact range showed an average growth rate of 3.45 % per 0.1 Mpa($45^{\circ}C$). The influence ranges based on the size of the leakage holes is shown to be proportional to the area of the leakage zone.
Kim, Sora;Min, Byung-Il;Park, Kihyun;Yang, Byung-Mo;Suh, Kyung-Suk
Journal of Nuclear Fuel Cycle and Waste Technology(JNFCWT)
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v.14
no.4
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pp.423-434
/
2016
The importance of severe nuclear accidents and probabilistic safety assessment (PSA) were brought to international attention with the occurrence of severe nuclear accidents caused by the extreme natural disaster at Fukushima Daiichi nuclear power plant in Japan. In Korea, studies on level 3 PSA had made little progress until recently. The code systems of level 3 PSA, MACCS2 (MELCORE Accident Consequence Code System 2, US), COSYMA (COde SYstem from MAria, EU) and OSCAAR (Off-Site Consequence Analysis code for Atmospheric Releases in reactor accidents, JAPAN), were reviewed in this study, and the disadvantages and limitations of MACCS2 were also analyzed. Experts from Korea and abroad pointed out that the limitations of MACCS2 include the following: MACCS2 cannot simulate multi-unit accidents/release from spent fuel pools, and its atmospheric dispersion is based on a simple Gaussian plume model. Some of these limitations have been improved in the updated versions of MACCS2. The absence of a marine and aquatic dispersion model and the limited simulating range of food-chain and economic models are also important aspects that need to be improved. This paper is expected to be utilized as basic research material for developing a Korean code system for assessing off-site consequences of severe nuclear accidents.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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