Cho, Jaehyun;Han, Sang Hoon;Kim, Dong-San;Lim, Ho-Gon
Nuclear Engineering and Technology
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제50권8호
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pp.1234-1245
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2018
The risk of multi-unit nuclear power plants (NPPs) at a site has received considerable critical attention recently. However, current probabilistic safety assessment (PSA) procedures and computer code do not support multi-unit PSA because the traditional PSA structure is mostly used for the quantification of single-unit NPP risk. In this study, the main purpose is to develop a multi-unit Level 2 PSA method and apply it to full-power operating six-unit OPR1000. Multi-unit Level 2 PSA method consists of three steps: (1) development of single-unit Level 2 PSA; (2) extracting the mapping data from plant damage state to source term category; and (3) combining multi-unit Level 1 PSA results and mapping fractions. By applying developed multi-unit Level 2 PSA method into six-unit OPR1000, site containment failure probabilities in case of loss of ultimate heat sink, loss of off-site power, tsunami, and seismic event were quantified.
This paper presents the results of an initiating event analysis as part of a Level 1 probabilistic safety assessment (PSA) for at-power internal events for the Korea Research Reactor (KRR). The PSA methodology is widely used to quantitatively assess the safety of research reactors (RRs) in the domestic nuclear industry. Initiating event frequencies are required to conduct a PSA, and they considerably affect the PSA results. Because there is no domestic database for domestic trip events, the safety of RRs is usually assessed using foreign databases. In this paper, operating experience data from the KRR for trip events were collected and analyzed in order to determine the frequency of specific initiating events. These frequencies were calculated using two approaches according to the event characteristics and data availability: (1) based on KRR operating experience or (2) using generic data.
The purpose of this research is to introduce the technical standard of accident sequence precursor (ASP) analysis, and to propose a case study using the dynamic-probabilistic safety assessment (D-PSA) approach. The D-PSA approach can aid in the determination of high-risk/low-frequency accident scenarios from all potential scenarios. It can also be used to investigate the dynamic interaction between the physical state and the actions of the operator in an accident situation for risk quantification. This approach lends significant potential for safety analysis. Furthermore, the D-PSA approach provides a more realistic risk assessment by minimizing assumptions used in the conventional PSA model so-called the static-PSA model, which are relatively static in comparison. We performed risk quantification of a steam generator tube rupture (SGTR) accident using the dynamic event tree (DET) methodology, which is the most widely used methodology in D-PSA. The risk quantification results of D-PSA and S-PSA are compared and evaluated. Suggestions and recommendations for using D-PSA are described in order to provide a technical perspective.
Kim, Dong-San;Han, Sang Hoon;Park, Jin Hee;Lim, Ho-Gon;Kim, Jung Han
Nuclear Engineering and Technology
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제50권8호
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pp.1217-1233
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2018
Following a surge of interest in multi-unit risk in the last few years, many recent studies have suggested methods for multi-unit probabilistic safety assessment (MUPSA) and addressed several related aspects. Most of the existing studies though focused on two-unit nuclear power plant (NPP) sites or used rather simplified probabilistic safety assessment (PSA) models to demonstrate the proposed approaches. When considering an NPP site with three or more units, some approaches are inapplicable or yield very conservative results. Since the number of such sites is increasing, there is a strong need to develop and validate practical approaches to the related MUPSA. This article provides several detailed approaches that are applicable to multi-unit Level 1 PSA for sites with up to six or more reactor units. To validate the approaches, a multi-unit Level 1 PSA model is developed and the site core damage frequency is estimated for each of four representative multi-unit initiators, as well as for the case of a simultaneous occurrence of independent single-unit initiators in multiple units. For this purpose, an NPP site with six identical OPR-1000 units is considered, with full-scale Level 1 PSA models for a specific OPR-1000 plant used as the base single-unit models.
A single fire event within a fire area can cause multiple initiating events considered in internal events probabilistic safety assessment (PSA). For an example, a fire event in turbine building fire area can cause a loss of the main feed-water and loss of off-site power initiating events. This fire initiating event could result in special plant responses beyond the scope of the internal events PSA model. One approach to address a fire initiating event is to develop a specific fire event tree. However, the development of a specific fire event tree is difficult since the number of fire event trees may be several hundreds or more. Thus, internal fire events PSA model has been generally constructed by modifications of the pre-developed internal events PSA model. New accident sequence logics not covered in the internal events PSA model are separately developed to incorporate them into the fire PSA model. Recently, many fire PSA models have fire induced initiating event fault trees not shown in an internal event PSA model. Up to now, there has been no analytical comparative study on the constructions of fire events PSA model using internal events PSA model with and without fault trees of initiating events. In this study, the changing process of internal events PSA model to fire events PSA model is analytically presented and discussed.
The PSA (Probabilistic Safety Assessment) is presented as a method of comprehensively evaluating the types of accidents that can occur at nuclear power plants. One of the key components to obtain technical success was the introduction of event tree analysis, and its strength and weakness has been reviewed and enhanced with the term, for instance, Integrated Deterministic-Probabilistic Safety Assessment (IDPSA) since 1980s. However, the technical and policy maturity of IDPSA appears to have room for improvement: the terminologies need to be arranged internationally, and there are no official standards or guidelines for the method itself. Due to a misperception of IDPSA, there are even concerns that appropriate contribution in risk assessment cannot be made. For this reason, surveys and focus group interviews, sharing development experiences, and the direction of regulation and R&D on IDPSA were conducted targeting PSA experts in Korea. In order to support such process, authors have structured an overview of the development history and technical features of IDPSA. Finally, we will explore the ways to achieve synergy between the deterministic safety analysis and PSA, which may the origin of motivation how to deal with dynamic variability more properly such that an undue risk can be minimized.
The spent fuel pool (SFP) of a nuclear power plant functions to store the spent fuel. The spent fuel pool is designed to properly remove the decay heat generated from the spent fuel. If the cooling function is lost and proper operator action is not taken, the spent fuel in the storage pool can be damaged. Probabilistic safety assessment (PSA) is a safety evaluation method that can evaluate the risk of a large and complex system. So far, the probabilistic safety assessment of nuclear power plants has been mainly performed on the reactor. This study defined the requirements and the functional architecture for the probabilistic safety assessment of the spent fuel pool (SFP-PSA) by applying the systems engineering process. And, a systematic and efficient methodology was defined according to the architecture.
This paper quantitatively presents the effects of important factors of the probabilistic safety assessment (PSA) of safety-critical digital systems. The result which is quantified using fault tree analysis methodology shows that these factors remarkably affect the system safety. In this paper we list the factors which should be represented by the model for PSA. Based on the PSA experience, we select three important factors which are expected to dominate the system unavailability. They are the avoidance of common cause failure, the coverage of fault tolerant mechanisms and software failure probability. We Quantitatively demonstrate the effect of these three factors. The broader usage of digital equipment in nuclear power plants gives rise to the safety problems. Even though conventional PSA methods are immature for applying to microprocessor-based digital systems, practical needs force us to apply it because the result of PSA plays an important role in proving the safety of a designed system. We expect the analysis result to provide valuable feedback to the designers of digital safety- critical systems.
In general, an internal fire events probabilistic safety assessment (PSA) model is quantified by modifying the pre-existing internal event PSA model. Because many pieces of equipment or cables can be damaged by a fire, a single fire event can lead to multiple internal events PSA initiating events (IEs). Consequently, when the fire events PSA model is quantified, inappropriate minimal cut sets (MCSs), such as duplicate MCSs, may be generated. This paper shows that single quantification of a hypothetical single-top fire event PSA model may generate the following four types of inappropriate MCSs: duplicate MCSs, MCSs subsumed by other MCSs, nonsense MCSs, and MCSs with over-counted fire frequencies. Among the inappropriate MCSs, the nonsense MCSs should be addressed first because they can interfere with the right interpretation of the other MCSs and prevent the resolution of the issues related to the other inappropriate MCSs. In addition, we propose a resolution process for each of the issues caused by these inappropriate MCSs and suggest an overall procedure for resolving them. The results of this study will contribute to the understanding and resolution of the inappropriate MCSs that may appear in the quantification of fire events PSA models.
This report documents the results of an at-power internal events Level 1 Probabilistic Safety Assessment (PSA) for a Korea research reactor (KRR). The aim of the study is to determine the accident sequences, construct an internal level 1 PSA model, and estimate the core damage frequency (CDF). The accident quantification is performed using the AIMS-PSA software version 1.2c along with a fault tree reliability evaluation expert (FTREX) quantification engine. The KRR PSA model is quantified using a cut-off value of 1.0E-15/yr to eliminate the non-effective minimal cut sets (MCSs). The final result indicates a point estimate of 4.55E-06/yr for the overall CDF attributable to internal initiating events in the core damage state for the KRR. Loss of Electric Power (LOEP) is the predominant contributor to the total CDF via a single initiating event (3.68E-6/yr), providing 80.9% of the CDF. The second largest contributor is the beam tube loss of coolant accident (LOCA), which accounts for 9.9% (4.49E-07/yr) of the CDF.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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