Jung, Woo Sik;Park, Seong Kyu;Weglian, John E.;Riley, Jeff
Nuclear Engineering and Technology
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v.54
no.1
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pp.110-116
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2022
Human failure event (HFE) dependency analysis is a part of human reliability analysis (HRA). For efficient HFE dependency analysis, a maximum number of minimal cut sets (MCSs) that have HFE combinations are generated from the fault trees for the probabilistic safety assessment (PSA) of nuclear power plants (NPPs). After collecting potential HFE combinations, dependency levels of subsequent HFEs on the preceding HFEs in each MCS are analyzed and assigned as conditional probabilities. Then, HFE recovery is performed to reflect these conditional probabilities in MCSs by modifying MCSs. Inappropriate HFE dependency analysis and HFE recovery might lead to an inaccurate core damage frequency (CDF). Using the above process, HFE recovery is performed on MCSs that are generated with a non-zero truncation limit, where many MCSs that have HFE combinations are truncated. As a result, the resultant CDF might be underestimated. In this paper, a new method is suggested to incorporate HFE recovery into the MCS generation stage. Compared to the current approach with a separate HFE recovery after MCS generation, this new method can (1) reduce the total time and burden for MCS generation and HFE recovery, (2) prevent the truncation of MCSs that have dependent HFEs, and (3) avoid CDF underestimation. This new method is a simple but very effective means of performing MCS generation and HFE recovery simultaneously and improving CDF accuracy. The effectiveness and strength of the new method are clearly demonstrated and discussed with fault trees and HFE combinations that have joint probabilities.
In 2011, an earthquake and subsequent tsunami hit the Fukushima Daiichi Nuclear Power Plant, causing simultaneous accidents in several reactors. This accident shows us that if there are several reactors on site, the seismic risk to multiple units is important to consider, in addition to that to single units in isolation. When a seismic event occurs, a seismic-failure correlation exists between the nuclear power plant's structures, systems, and components (SSCs) due to their seismic-response and seismic-capacity correlations. Therefore, it is necessary to evaluate the multi-unit seismic risk by considering the SSCs' seismic-failure-correlation effect. In this study, a methodology is proposed to obtain the seismic-response-correlation coefficient between SSCs to calculate the risk to multi-unit facilities. This coefficient is calculated from a probabilistic multi-unit seismic-response analysis. The seismic-response and seismic-failure-correlation coefficients of the emergency diesel generators installed within the units are successfully derived via the proposed method. In addition, the distribution of the seismic-response-correlation coefficient was observed as a function of the distance between SSCs of various dynamic characteristics. It is demonstrated that the proposed methodology can reasonably derive the seismic-response-correlation coefficient between SSCs, which is the input data for multi-unit seismic probabilistic safety assessment.
Korea Atomic Energy Research Institute (KAERI) developed a risk monitor called Risk Monster which supports for plant operators and maintenance schedulers to monitor plant risk and to avoid high peak risk by rearranging maintenance work schedule. Risk Monster can update the plant risk continuously according to the change of system/component configuration since Risk Monster reevaluates the plant risk based on the Probabilistic Safety Assessment (PSA) results. A brief description of Risk Monster is provided. The PSA model of UCN 3, 4 nuclear power plant was converted by KAERI to Risk Monster model. Using this Risk Monster model, a feasibility study of the on-line maintenance of an Essential Service Water (ESW) pump was performed. On-line maintenance of one ESW pump has been shown to be acceptably safe, and has economic benefits. In addition, it is not a violation of technical specification to continue plant operation with an out-of-service ESW pump.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.62
no.3
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pp.300-305
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2013
LOOP(Loss of Offsite Power) and SBO(Station Blackout) events have been occurring in nuclear power plants should be reviewed and be controlled on important electrical equipments by professional engineer to prevent and to safety improvement from safety assessment and reliability analysis report. LOOP and SBO occasionally happened by internal or external causes. This paper contained that LOOP frequency in the United States NPPs and in the domestic NPPs have compared and analyzed data by the past lessons and probabilistic statistics. Additionally will be installed MG(Mobile Generator) according to the lessons of Fukushima nuclear accident in Japan, which CDF(Core Damage Frequency) and LOOP frequency have reconsidered. And this paper proposed to reduce reliability criteria using PSA(Probabilistic Safety Analysis).
In terms of an accident management, the cases causing severe core damage need to be analyzed and arranged systematically for an easy access to the results since the Three Mile Island (TMI) accident. The objectives of this paper are to explain how to identify the plant response and cope with its vulnerabilities using the probabilistic safety assessment (PSA) quantified results and severe accident database SARDB(Severe Accident Risk Data Bank) based on sequences analysis results. Although PSA has been performed for the Korean Standard Power Plants (KSNPs), and that it considered the necessary sequences for an assessment of the containment integrity. The developed Database (DB) system includes a graphical display for a plant and equipment status, previous research results by a knowledge-based technique, and the expected plant behaviour. The plant model used in this paper is oriented to the cases of loss of coolant accident (LOCA) is be used as a training simulator for a severe accident management.
With emphasis on safety, this study addresses for better design condition for the cooling system in a wet-type interim spent fuel storage facility, using a probabilistic safety assessment method. To incorporate the design renovation into the design phase, a simple approach is proposed. By taking the cooling system of a reference design, a fault tree analysis was performed to identify the weak point of the considered system, and then basic factors for design renovation were defined. A total of 21 design alternatives were selected through the combination of the basic factors. Finally, the optimum design alternative for the cooling system is derived by means of the cost and effect analysis based on the estimated cost, system reliability and assumed probabilistic safety criteria. With the assumption that the failure frequency of at-reactor spent fuel cooling system compiles with probabilistic safety criteria for the interim spent fuel cooling system, it was shown that the optimum alternative should have l00% cooling loop redundancy with one pump per cooling loop and a cleanup system installed separately from the main loop. Furthermore, it also should be classified into safety system. The result of this study can be used as a useful basis to identify factors of safety concern and to establish design requirements in the future. The method also can be applied for other nuclear facilities.
House load operation (HLO) occurs when the generator supplies power to the house load without triggering reactor trips during grid disturbances. In Korea, the HLO capability of optimized power reactor 1000 (OPR1000) plants has prevented several reactor trips. Operational experiences demonstrate the difference in the reactor trip incidence due to grid disturbances between OPR1000 plants and Westinghouse plants in Korea, attributable to the availability of the HLO capability. However, probabilistic safety assessments (PSAs) for OPR1000 plants have not considered their specific design features in the initiating event analyses. In an at-power PSA, the HLO capability can affect the initiating event frequencies of general transients (GTRN) and loss of offsite power (LOOP), resulting from transients within the grid system. The initiating event frequencies of GTRN and LOOP for an OPR1000 plant are reduced by 17.7% and 78.7%, respectively, compared to the Korean industry-average initiating event frequencies, and its core damage frequency from internal events is reduced by 15.2%. The explicit consideration of the HLO capability in initiating event analyses makes significant changes in the risk contributions of the initiating events. Consequently, for more realistic at-power PSAs in Korea, we recommend incorporating plant-specific HLO-related design features when estimating initiating event frequencies.
Many advanced reactor designs rely on passive systems to fulfill safety functions during accident sequences. These systems depend heavily on boundary conditions to induce a motive force, meaning the system can fail to operate as intended because of deviations in boundary conditions, rather than as the result of physical failures. Furthermore, passive systems may operate in intermediate or degraded modes. These factors make passive system operation difficult to characterize within a traditional probabilistic framework that only recognizes discrete operating modes and does not allow for the explicit consideration of time-dependent boundary conditions. Argonne National Laboratory has been examining various methodologies for assessing passive system reliability within a probabilistic risk assessment for a station blackout event at an advanced small modular reactor. This paper provides an overview of a passive system reliability demonstration analysis for an external event. Considering an earthquake with the possibility of site flooding, the analysis focuses on the behavior of the passive Reactor Cavity Cooling System following potential physical damage and system flooding. The assessment approach seeks to combine mechanistic and simulation-based methods to leverage the benefits of the simulation-based approach without the need to substantially deviate from conventional probabilistic risk assessment techniques. Although this study is presented as only an example analysis, the results appear to demonstrate a high level of reliability of the Reactor Cavity Cooling System (and the reactor system in general) for the postulated transient event.
This paper addresses two types of uncertainty: stochastic uncertainty and subjective uncertainty in probabilistic accident consequence assessments. The off-site consequence assessment code OSCAAR has been applied to uncertainty and sensitivity analyses on the individual risks of early fatality and latent cancer fatality in the population outside the plant boundary due to a severe accident. A new stratified meteorological sampling scheme was successfully implemented into the trajectory model for atmospheric dispersion and the statistical variability of the probability distributions of the consequence was examined. A total of 65 uncertain input parameters was considered and 128 runs of OSCAAR with 144 meteorological sequences were performed in the parameter uncertainty analysis. The study provided the range of uncertainty for the expected values of individual risks of early and latent cancer fatality close to the site. In the sensitivity analyses, the correlation/regression measures were useful for identifying those input parameters whose uncertainty makes an important contribution to the overall uncertainty for the consequence. This could provide valuable insights into areas for further research aiming at reducing the uncertainties.
In a seismic PSA, dependency among seismic failures of components has not been explicitly modeled in the fault tree or event tree. This dependency is separately identified and assigned with numbers that range from zero to unity that reflect the level of the mutual correlation among seismic failures. Because of complexity and difficulty in calculating combination probabilities of correlated seismic failures in complex seismic event tree and fault tree, there has been a great need of development to explicitly model seismic correlation in terms of seismic common cause failures (CCFs). If seismic correlations are converted into seismic CCFs, it is possible to calculate an accurate value of a top event probability or frequency of a complex seismic fault tree by using the same procedure as for internal, fire, and flooding PSA. This study first proposes a methodology to explicitly model seismic dependency by converting correlated seismic failures into seismic CCFs. As a result, this methodology will allow systems analysts to quantify seismic risk as what they have done with the CCF method in internal, fire, and flooding PSA.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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