This paper consists largely of two parts: the first part introduces the revised railway human reliability analysis (R-HRA) method which is to be used under the railway risk assessment framework, and the second part presents the features of a computer software which was developed for aiding the R-HRA process. The revised R-HRA method supplements the original R-HRA method by providing a specific task analysis guideline and a classification of performance shaping factors (PSFs) to support a consistent analysis between analysts. The R-HRA software aids the analysts in gathering information for HRA, qualitative error prediction including identification of external error modes and internal error modes, quantification of human error probability, and reporting the overall analysis results. The revised R-HRA method and software are expected to support the analysts in an effective and efficient way in analysing human error potential in railway event or accident scenarios.
Park, Jinkyun;Jeon, Hojun;Kim, Jaewhan;Kim, Namcheol;Park, Seong Kyu;Lee, Seungwoo;Lee, Yong Suk
Nuclear Engineering and Technology
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v.51
no.5
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pp.1297-1306
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2019
Probabilistic safety assessments (PSA) have been used for several decades to visualize the risk level of commercial nuclear power plants (NPPs). Since the role of a human reliability analysis (HRA) is to provide human error probabilities for safety critical tasks to support PSA, PSA quality is strongly affected by HRA quality. Therefore, it is important to understand the underlying limitations or problems of HRA techniques. For this reason, this study conducted a survey among 14 subject matter experts who represent the HRA community of domestic Korean NPPs. As a result, five significant HRA issues were identified: (1) providing a technical basis for the K-HRA (Korean HRA) method, and developing dedicated HRA methods applicable to (2) diverse external events to support Level 1 PSA, (3) digital environments, (4) mobile equipment, and (5) severe accident management guideline tasks to support Level 2 PSA. In addition, an HRA method to support multi-unit PSA was emphasized because it plays an important role in the evaluation of site risk, which is one of the hottest current issues. It is believed that creating such a catalog of prioritized issues will be a good indication of research direction to improve HRA and therefore PSA quality.
More than twenty methods were suggested for Human Reliability Analysis (HRA) in the field of safety analysis for Nuclear Power Plants (NPPs). However, there is still a high uncertainty on the analysis and a difficulty in performing HRA. New methods and approaches are under studying to overcome such limitations of current HRA. This paper presents some results of study to analysis limitations of current HRA in viewpoint of user, i.e., HRA analyst. The limitation analysis was based on 89 human error events modeled in a Probabilistic Safety Assessment (PSA) project for NPPs in Korea. Total 17 specific limitations were identified and categorized into seven groups. Important analysis has also been undertaken to assess the order of priority among those limitations. Finally, seven requirements with priority ranking were generated for an advanced framework and methodology of HRA.
Kim, Yochan;Chang, Yung Hsien James;Park, Jinkyun;Criscione, Lawrence
Nuclear Engineering and Technology
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v.54
no.3
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pp.896-908
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2022
As a part of probabilistic risk (or safety) assessment (PRA or PSA) of nuclear power plants (NPPs), the primary role of human reliability analysis (HRA) is to provide credible estimations of the human error probabilities (HEPs) of safety-critical tasks. In this regard, it is vital to provide credible HEPs based on firm technical underpinnings including (but not limited to): (1) how to collect HRA data from available sources of information, and (2) how to inform HRA practitioners with the collected HRA data. Because of these necessities, the U.S. Nuclear Regulatory Commission and the Korea Atomic Energy Research Institute independently developed two dedicated HRA data collection systems, SACADA (Scenario Authoring, Characterization, And Debriefing Application) and HuREX (Human Reliability data EXtraction), respectively. These systems provide unique frameworks that can be used to secure HRA data from full-scope training simulators of NPPs (i.e., simulator data). In order to investigate the applicability of these two systems, two papers have been prepared with distinct purposes. The first paper, entitled "SACADA and HuREX: Part 1. The Use of SACADA and HuREX Systems to Collect Human Reliability Data", deals with technical issues pertaining to the collection of HRA data. This second paper explains how the two systems are able to inform HRA practitioners. To this end, the process of estimating HEPs is demonstrated based on feed-and-bleed operations using HRA data from the two systems.
Chang, Yung Hsien James;Kim, Yochan;Park, Jinkyun;Criscione, Lawrence
Nuclear Engineering and Technology
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v.54
no.5
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pp.1686-1697
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2022
As a part of probabilistic risk (or safety) assessment (PRA or PSA) of nuclear power plants (NPPs), the primary role of human reliability analysis (HRA) is to provide credible estimations of the human error probabilities (HEPs) of safety-critical tasks. Accordingly, HRA community has emphasized the accumulation of HRA data to support HRA practitioners for many decades. To this end, it is critical to resolve practical problems including (but not limited to): (1) how to collect HRA data from available information sources, and (2) how to inform HRA practitioners with the collected HRA data. In this regard, the U.S. Nuclear Regulatory Commission (NRC) and Korea Atomic Energy Research Institute (KAERI) independently initiated two large projects to accumulate HRA data by using full-scale simulators (i.e., simulator data). In terms of resolving the first practical problem, the NRC and KAERI developed two dedicated HRA data collection systems, SACADA (Scenario Authoring, Characterization, And Debriefing Application) and HuREX (Human Reliability data EXtraction), respectively. In addition, to inform HRA practitioners, the NRC and KAERI proposed several ideas to extract useful information from simulator data. This paper is the first of two papers to discuss the technical underpinnings of the development of the SACADA and HuREX systems.
Probabilistic risk assessment (PRA) has improved its elemental technologies used for assessing external events since the Fukushima Daiichi Nuclear Power Station Accident in 2011. HRA needs to be improved for analyzing tasks performed under extreme conditions (e.g., different actors responding to external events or performing operations using portable mitigation equipment). To make these improvements, it is essential to understand plant-specific and scenario-specific conditions that affect human performance. The Nuclear Risk Research Center (NRRC) of the Central Research Institute of Electric Power Industry (CRIEPI) has developed an HRA guide that compiles qualitative analysis methods for collecting plant-specific and scenario-specific conditions that affect human performance into "narratives," reflecting the latest research trends, and models for analysis of tasks under extreme conditions.
Since reliability and security of man-machine system increasingly depend on reliability of human, human reliability analysis (HRA) has attracted a lot of attention in many fields especially in nuclear engineering. Dependence assessment among human tasks is a important part in HRA which contributes to an appropriate evaluation result. Most of methods in HRA are based on experts' opinions which are subjective and uncertain. Also, the dependence influencing factors are usually considered to be constant, which is unrealistic. In this paper, a new model based on Dempster-Shafer evidence theory (DSET) and fuzzy number is proposed to handle the dependence between two tasks in HRA under uncertain and dynamic situations. First, the dependence influencing factors are identified and the judgments on the factors are represented as basic belief assignments (BBAs). Second, the BBAs of the factors that varying with time are reconstructed based on the correction BBA derived from time value. Then, BBAs of all factors are combined to gain the fused BBA. Finally, conditional human error probability (CHEP) is derived based on the fused BBA. The proposed method can deal with uncertainties in the judgments and dynamics of the dependence influencing factors. A case study is illustrated to show the effectiveness and the flexibility of the proposed method.
Based on ASME probabilistic risk assessment (PRA) and NEI PRA peer review guidance, we evaluate a human reliability analysis (HRA) in probabilistic safety assessment (PSA) for Korea standard nuclear power plants, Ulchin Unit 3&4, to improve it performed at under design. The HRA for Ulchin Unit 3&4 is assessed as higher than Grade I based on ASME PRA standard and as higher than Grade 2 based on NEI PRA peer review guidance. The major items to be improved identified through the evaluation process are the documentation, the systematic human reliability analysis, the participitation of operators in the works and review of HRA. We suggest the guidance on the identification and qualitative screening analysis for pre-accident human errors and solve some items to be improved using the suggested guidance.
The railway human reliability analysis(R-HRA) plays a role of identifying and assessing human failure events in the framework of the probabilistic risk assessment(PRA) of the railway systems. This study introduces a case study that was performed to select an appropriate R-HRA method. Three HRA methods were considered in the case study: (1) the K-MRA(THERP/ASEP-based) method, (2) the HEART method, (3) the RSSB-HRA method. Two case events were selected based on the review of the railway incidents/accidents, which include (1) a real-end collision event, which occurred on the railway between the Gomo and Kyungsan stations in 2003, (2) the signal passed at danger(SPAD) events, which are caused from a variety of factors. The three HRA methods were applied to both case events, and then the strengths and limitations of each method were derived and compared with each other from the viewpoint of the applicability of a HRA method to the railway industry.
Human reliability analysis (HRA) is a proactive approach to model and evaluate human systematic errors, and has been extensively applied in various complicated systems. Dependence assessment among human errors plays a key role in the HRA, which relies heavily on the knowledge and experience of experts in real-world cases. Moreover, there are ofthen different types of uncertainty when experts use linguistic labels to evaluate the dependencies between human failure events. In this context, this paper aims to develop a new method based on linguistic hesitant fuzzy sets and the technique for human error rate prediction (THERP) technique to manage the dependence in HRA. This method handles the linguistic assessments given by experts according to the linguistic hesitant fuzzy sets, determines the weights of influential factors by an extended best-worst method, and confirms the degree of dependence between successive actions based on the THERP method. Finally, the effectiveness and practicality of the presented linguistic hesitant fuzzy THERP method are demonstrated through an empirical healthcare dependence analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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