A nuclear power plant (NPP) is a highly complex system-of-systems as manifested through its internal systems interdependence. The negative impact of such interdependence was demonstrated through the 2011 Fukushima Daiichi nuclear disaster. As such, there is a critical need for new strategies to overcome the limitations of current risk assessment techniques (e.g. the use of static event and fault tree schemes), particularly through simulation of the nonlinear dynamic feedback mechanisms between the different NPP systems/components. As the first and key step towards developing an integrated NPP dynamic probabilistic risk assessment platform that can account for such feedback mechanisms, the current study adopts a system dynamics simulation approach to model the thermal dynamic processes in: the reactor core; the secondary coolant system; and the pressurized water reactor. The reactor core and secondary coolant system parameters used to develop system dynamics models are based on those of the Palo Verde Nuclear Generating Station. These three system dynamics models are subsequently validated, using results from published work, under different system perturbations including the change in reactivity, the steam valve coefficient, the primary coolant flow, and others. Moving forward, the developed system dynamics models can be integrated with other interacting processes within a NPP to form the basis of a dynamic system-level (systemic) risk assessment tool.
Since 2000, the frequency of earthquakes beyond the 5.0 magnitude quake has been increasing in the Korean peninsula. For instance, the 5.0-magnitude earthquake in Baekryong-do in 2003 has occurred, and recent earthquake with Gyeongju(2016) and Pohang(2017) measured respectively magnitude of 5.2 and 5.8 on the Richter scale. As results, the public concern and anxiety about earthquakes are increasing, and therefore it is necessarily required for social infrastructure to reinforce seismic design and energy production facilities directly related to the national economy and security. This study represents the analysis of seismic performance evaluation methodology such as Seismic Margin Assessment (SMA), Seismic Probabilistic Risk Assessment (SPRA), High Confidence Low Probability Failure (HCLPF) in nuclear power plants in order to develop optimal seismic performance improvement. Current methodologies to evaluate nuclear power plants are also addressed. Through review of the nuclear structure evaluation past and current trend, it contributes to be the basis for the improvement of evaluation techniques on the next generation of nuclear power plants.
Recent earthquakes, measuring over a magnitude of 5.0, on the eastern coast of Korea, have aroused interest in earthquake analyses and the seismic design of caisson-type breakwaters. Most earthquake analysis methods, such as equivalent static analysis, response spectrum analysis, nonlinear analysis, and capacity analysis, are deterministic and have been used for seismic design and performance evaluation of coastal structures. However, deterministic methods are difficult for reflecting on one of the most important characteristics of earthquakes, i.e. the uncertainty of earthquakes. This paper presents results of probabilistic seismic hazard assessment(PSHA) of an actual caisson-type breakwater, considering uncertainties of earthquake occurrences and soil properties. First, the seismic vulnerability of a structure and the seismic hazard of the site are evaluated, using earthquake sets and a seismic hazard map; then, the seismic risk of the structure is assessed.
A comprehensive probabilistic seismic hazard analysis was carried out in Istanbul to examine the seismotectonic features of the region. The results showed that earthquakes can trigger one another, resulting in the grouping of earthquakes in both time and space. The hazard analysis utilized the Poisson model and a conventional integration technique to generate the hazard curve, which shows the likelihood of ground motion surpassing specific values over a given period. Additionally, the study evaluated the impact of seismic hazard on the structural integrity of an existing masonry tower by simulating its seismic response under different ground motion intensities. The study's results emphasize the importance of considering the seismotectonic characteristics of an area when assessing seismic hazard and the structural performance of buildings in seismic-prone regions.
원자력발전소 지진 확률론적 안전성 평가인 PSA(Probabilistic Safety Assessment)는 오랜 기간에 걸쳐 확고히 구축되어 왔다. 반면에 다양한 공정 기반의 산업시설물의 경우 화재, 폭발, 확산(유출) 재난에 대해 주로 연구되어 왔으며, 지진에 대해서는 상대적으로 연구가 미미하였다. 하지만, 플랜트 설계 당시와 달리 해당 부지가 지진 영향권에 들어갈 경우 지진 PSA 수행은 필수적이다. 지진 PSA를 수행하기 위해서는 확률론적 지진 재해도 해석(Probabilistic Seismic Hazard Analysis), 사건수목 해석(Event Tree Analysis), 고장수목 해석(Fault Tree Analysis), 취약도 곡선 등을 필요로 한다. 원자력 발전소의 경우 노심 손상 방지라는 최우선 목표에 따라 많은 사고 시나리오 분석을 통해 사건수목이 구축되었지만, 산업시설물의 경우 공정의 다양성과 최우선 손상 방지 핵심설비의 부재로 인해 일반적인 사건수목 구축이 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 산업시설물 지진 PSA를 수행하기 위해 고장수목을 바탕으로 확률론적 시각도구인 베이지안 네트워크(Bayesian Network, BN)로 변환하여 리스크를 평가하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 이용하여 임의로 생성된 가스플랜트 Plot Plan에 대해 최종 BN을 구축하고, 다양한 사건 경우에 대한 효용성있는 의사결정과정을 보임으로써 그 우수성을 확인하였다.
Reliable long-term streamflow forecasting is invaluable for water resource planning and management which allocates water supply according to the demand of water users. It is necessary to get probabilistic forecasts to establish risk-based reservoir operation policies. Probabilistic forecasts may be useful for the users who assess and manage risks according to decision-making responding forecasting results. Probabilistic forecasting of seasonal inflow to Andong dam is performed and assessed using selected predictors from sea surface temperature and 500 hPa geopotential height data. Categorical probability forecast by Piechota's method and logistic regression analysis, and probability forecast by conditional probability density function are used to forecast seasonal inflow. Kernel density function is used in categorical probability forecast by Piechota's method and probability forecast by conditional probability density function. The results of categorical probability forecasts are assessed by Brier skill score. The assessment reveals that the categorical probability forecasts are better than the reference forecasts. The results of forecasts using conditional probability density function are assessed by qualitative approach and transformed categorical probability forecasts. The assessment of the forecasts which are transformed to categorical probability forecasts shows that the results of the forecasts by conditional probability density function are much better than those of the forecasts by Piechota's method and logistic regression analysis except for winter season data.
Quantitative Risk Assessment (QRA) has been used in shipping and offshore industries for many years, supporting the decision-making process to guarantee safe running at different stages of design, fabrication and throughout service life. The assessments of a risk perspective are informed by the frequency of events (probability) and the associated consequences. As the number of offshore platforms increases, so does the length of subsea pipelines, thus there is a need to extend this approach and enable the subsea industry to place more emphasis on uncertainties. On-board operations can lead to objects being dropped on subsea pipelines, which can cause leaks and other pipeline damage. This study explains how to conduct hit frequency analyses of subsea pipelines, using historical data, and how to obtain a finite number of scenarios for the consequences analysis. An example study using probabilistic methods is used.
최근 원자력 지진 PSA(Probabilistic Safety Assessment)를 토대로 산업시설물의 지진 PSA를 수행하는 연구가 진행되었다. 해당 연구는 원자력 발전소와 산업시설물의 차이를 파악하고, 최종적으로 운영정지를 목표로 하는 고장수목(Fault Tree)를 구축한 후 시각적 확률도구인 베이지안 네트워크(Bayesian Network, BN)으로 변환하였다. 본 연구는 선행연구를 기반으로 지진으로 유발된 구조손상으로 인해 발생 가능한 화재・폭발에 대해 PSA를 수행하고자 하였다. 이를 위해 화재・폭발을 사건수목(Event Tree)으로 표현하고, BN으로 변환하였다. 변환된 BN은 화재・폭발 모듈로서 선행연구에서 제시된 고장수목 기반 BN과 연계되어 최종적으로 지진 유발 화재・폭발 PSA를 수행할 수 있는 BN 기반 방법론이 개발되었다. 개발된 BN을 검증하기위해 수치예제로서 가상의 가스플랜트 Plot Plan을 생성하였고, 가스플랜트의 설비 종류가 구체적으로 반영된 대규모 BN을 구축하였다. 해당 BN을 이용하여 지진 규모에 따른 전체시스템의 운영정지 확률 및 하위시스템들의 고장확률 산정과 더불어 역으로 전체시스템이 운영 정지되었을 때 하위시스템들의 영향도 분석과 화재・폭발 가능성을 산정하여 다양한 의사결정을 수행할 수 있음을 제시함으로써 그 우수성을 확인하였다.
허용응력설계법과 강도설계법으로 설계된 강합성 플레이트 보강형과 콘크리트 보강형으로 구성된 장대교량인 복합사장교의 확률적 위험도 평가를 수행하였다. 최대 축력, 전단력 및 정 부모멘트 발생단면에 기초한 위험단면에 대해 AFOSM 알고리즘과 시뮬레이션기법을 사용하여 케이블, 주탑, 보강형 및 강-콘크리트 접합부의 요소신뢰성을 평가하였다. 체계신뢰성해석을 위해, 케이블, 주탑 및 콘트리트와 강합성 보강형으로 구성된 복합사장교의 시스템을 조합 파괴모드로 모델링하였으며, 이를 통해 전체 구조시스템의 파괴확률과 신뢰성지수를 산출하였다. 본 연구를 통해 복합사장교의 거동특성에 기초한 파괴모드를 제안하였고 위험도평가 방법으로서 부분 ETA기법의 효용성을 확인하였다.
This study evaluated Campylobacter jejuni risk in ground meat products. The C. jejuni prevalence in ground meat products was investigated. To develop the predictive model, survival data of C. jejuni were collected at $4^{\circ}C-30^{\circ}C$ during storage, and the data were fitted using the Weibull model. In addition, the storage temperature and time of ground meat products were investigated during distribution. The consumption amount and frequency of ground meat products were investigated by interviewing 1,500 adults. The prevalence, temperature, time, and consumption data were analyzed by @RISK to generate probabilistic distributions. In 224 samples of ground meat products, there were no C. jejuni-contaminated samples. A scenario with a series of probabilistic distributions, a predictive model and a dose-response model was prepared to calculate the probability of illness, and it showed that the probability of foodborne illness caused by C. jejuni per person per day from ground meat products was $5.68{\times}10^{-10}$, which can be considered low risk.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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