Vital area identification (VAI) is an essential procedure for the design of physical protection systems (PPSs) for nuclear power plants (NPPs). The purpose of PPS design is to protect vital areas. VAI has been improved continuously to overcome the shortcomings of previous VAI generations. In first-generation VAI, a sabotage fault tree was developed directly without reusing probabilistic safety assessment (PSA) results or information. In second-generation VAI, VAI model was constructed from all PSA event trees and fault trees. While in third-generation VAI, it was developed from the simplified PSA event trees and fault trees. While VAIs have been performed for NPPs in full-power operations, VAI for NPPs in low-power and shutdown (LPSD) operations has not been studied and performed, even though NPPs in LPSD operations are very vulnerable to sabotage due to the very crowded nature of NPP maintenance. This study is the first to research and apply VAI to LPSD operation of NPP. Here, the third-generation VAI method for full-power operation of NPP was adapted to the VAI of LPSD operation. In this study, LPSD VAI for a few plant operational states (POSs) was performed. Furthermore, the operation strategy of vital areas for both full-power and LPSD operations was discussed. The LPSD VAI method discussed in this paper can be easily applied to all POSs. The method and insights in this study can be important for future LPSD VAI that reflects various LPSD operational states. Regulatory bodies and electric utilities can take advantage of this LPSD VAI method.
인접 국가인 일본의 후쿠시마 원전에서 극한 자연재해로 인한 중대사고가 발생하면서, 국내에서 중대사고 및 확률론적 안전성 평가 (PSA, Probabilistic Safety Assessment)에 대한 중요성이 재인식되었다. 국내에서는 원전의 소외결말을 평가하는 3단계 PSA에 대한 연구개발이 최근까지 거의 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 국외 3단계 PSA 전산코드 중, 미국의 MACCS2 (MELCORE Accident Consequence Code System 2), 유럽의 COSYMA (COde SYstem from Maria) 그리고 일본의 OSCAAR (Off-Site Consequence Analysis code for Atmospheric Releases in reactor accidents)에 대한 간략한 분석과 미국의 MACCS2에 대한 단점 및 한계점 분석을 수행하였다. 국내 외 전문가들에 의해 공통적으로 지적되어 온 MACCS2의 한계점은 다수호기사고와 사용후핵연료 저장조로부터의 방출 모사의 불가능, 그리고 대기확산모델을 단순 가우시안 플륨모델을 기본으로 한다는 것이며, 이중 일부는 MACCS2업데이트 버전을 통해 개선되어 왔다. Food chain 모델의 모사의 제한, 해양 및 수계 확산모델의 부재, 제한된 범위의 경제영향평가 등 또한 개선되어야 할 사항이다. 기술보고의 결과는 국내 3단계 PSA 관련 기술 개발을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Operator's action time is evaluated from MAAP4 analysis used in conventional probabilistic safety assessment(PSA) of a nuclear power plant. MAAP4 code which was developed for severe accident analysis is too conservative to perform a realistic PSA. A best-estimate code such as RELAP5/MOD3, MARS has been used to reduce the conservatism of thermal hydraulic analysis. In this study, operator's action time of core cooling recovery operation is evaluated by using the MARS code, which its Fussell-Vessely(F-V) value was evaluated as highly important in a small break loss of coolant(SBLOCA) event and loss of component cooling water(LOCCW) event in previous PSA. The main conclusions were elicited : (1) MARS analysis provides larger time window for operator's action time than MAAP4 analysis and gives the more realistic time window in PSA (2) Sufficient operator's action time can reduce human error probability and core damage frequency in PSA.
We performed an importance analysis of In-Service Testing (157) components for Ulchin Unit 3 using the integrated evaluation method for categorizing component safety significance developed in this study. The developed method is basically aimed at having a PSA expert perform an importance analysis using PSA and its related information. The importance analysis using the developed method is initiated by ranking the component importance using quantitative PSA information. The importance analysis of the IST components not modeled in the PSA is performed through the engineering judgment, based on the expertise of PSA, and the quantitative and qualitative information for the 157 components. The PSA scope for importance analysis includes not only Level 1 and 2 internal PSA but also Level 1 external and shutdown/low power operation PSA. The importance analysis results of valves show that 167 (26.55%) of the 629 IST valves are HSSCs and 462 (73.45%) are LSSCs. Those of pumps also show that 28 (70%)of the 40157 pumps are HSSCs and 12 (30%) are LSSCs.
Motivated by learning from experience and exploiting existing knowledge in civil nuclear operations, we have developed in-house generic Probabilistic Safety Assessment (PSA) models for pressurized and boiling water reactors. The models are computationally light, handy, transparent, user-friendly, and easily adaptable to account for major plant-specific differences. They cover the common internal initiating events, frontline and support systems reliability and dependencies, human-factors, common-cause failures, and account for new factors typically overlooked in many PSAs. For quantification, the models use generic US reliability data, precursor analysis reports, the ETHZ Curated Nuclear Events Database, and experts' opinions. Moreover, uncertainties in the most influential basic events are addressed. The generated results show good agreement with assessments available in the literature with detailed PSAs. We envision the models as an unbiased framework to measure nuclear operational risk with the same "ruler", and hence support inter-plant risk comparisons that are usually not possible due to differences in plant-specific PSA assumptions and scopes. The models can be used for initial risk screening, order-of-magnitude precursor analysis, and other research/pedagogic applications especially when no plant-specific PSAs are available. Finally, we are using the generic models for large-scale precursor analysis that will generate big picture trends, lessons, and insights.
This paper introduces a method to establish performance criteria of the in-house power supply system in nuclear power plants. The performance criteria of the system is presented in terms of the number of function failures and amount of the out-of-service time that can be allowed commensurate with the probabilistic safety assessment results of the nuclear power plants. To obtain the performance criteria such as reliability and availability, the functions of the system were analyzed and probabilistic assessment results were utilized. This method provides quantitative guidelines in selecting and monitoring system functions to determine an adequate level of maintenance quality in order to ensure the probabilistic goals for the safety of the nuclear power plants.
Periodic safety reviews (PSRs) are conducted on operating nuclear power plants (NPPs) and have been mandated also for research reactors in Korea, in response to the Fukushima accident. One safety review tool, the probabilistic safety assessment (PSA), aims to identify weaknesses in the design and operation of the research reactor, and to evaluate and compare possible safety improvements. However, the PSA for research reactors is difficult due to scarce data availability. An important element in the analysis of research reactors is the reactor protection system (RPS), with its functionality and importance. In this view, we consider that of the AGN-201K, a zero-power reactor without forced decay heat removal systems, to demonstrate a risk-informed safety improvement study. By incorporating risk- and safety-significance importance measures, and sensitivity and uncertainty analyses, the proposed method identifies critical components in the RPS reliability model, systematically proposes potential safety improvements and ranks them to assist in the decision-making process.
원자력발전소의 정량적 위험성 평가를 위해서 확률론적 안정성 평가 기법이 이용되고 있는데, 이를 위해서는 여러 가지 분야의 다양한 신뢰도 데이터가 필요하다. 이러한 신뢰도 자료 중에 인간의 지각 행위 및 수행 행위로부터 발생하는 인적 오류 확률은 그 특성상 실제 오류 확률을 얻기가 매우 어렵다. 따라서 인적 오류 확률을 구하기 위해서는 인간 신뢰도 분석 분야의 전문가들이 제안한 인간 신뢰도 분석 방법을 이용하여 인적 오류 확률을 추정한다. 한국 원자력 연구소에서는 이를 위해 인간의 지각 및 수행 행위에서 야기되는 인간 오류 사건을 관리하고 인적 오류 확률을 추정하기 위한 인간 신뢰도 분석 시스템을 개발하고 있다. 본 연구에서는 인간 신뢰도 분석 방법론 개발 및 이를 이용한 인간 신뢰도 분석 전산 지원 시스템의 개발 과정에 관하여 기술하였다.
지금까지 수행되었던 원자력발전소의 확률론적 안전성 평가 (Probabilistic Safety Assessment; PSA) 결과, 노심손상 빈도의 30% - 70%가 인간행위와 관련이 있는 것으로 밝혀져 PSA에서 인간행위를 적절히 다루는 것은 매우 중요하다. 특히 원자력발전소의 정지운전인 경우에는 자동으로 작동하는 계통이 거의 없어 고장수목(fault tree)과 사건수목(event tree)의 모델링에 많은 운전인 행위가 포함되기 때문에 노심손상 빈도와 관련이 있는 인간행위는 전출력 운전(full power operation)에 대한 PSA 결과의 경우보다 많은 것으로 나타났다. PSA에서 인간신뢰도분석(human reliability analysis)은 PSA의 논리구조인 고장수목과 사건수목에 모델링될 인간행위를 파악하고 정량화하는 것이다. 현재 인간신뢰도분석은 인간행위에 대한 데이타의 부족과 인간행위 자체의 다변성(variability)으로 인해 분석에 어려움이 있고 분석자의 주관성이 개입될 여지가 많은 실정이며, 이에 따라 분석 결과에는 많은 불확실성을 내포하게 된다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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