Recently KAERI has developed the severe accident management guidance to establish Korea standard severe accident management system. On the other hand the PC-based severe accident training simulator SATS has been developed, and the MELCOR code is used as the simulation engine. SATS graphically displays and simulates the severe accidents with interactive user commands. The control capability of SATS could make a severe accident training course more interesting and effective. In this paper the development and functions of the electrical hypertext guidance module HyperKAMG and the SATS-HyperKAMG linkage system for the severe accident management are described.
After the Fukushima Daiichi nuclear power plant (NPP) accident, new regulatory requirements were enforced in July 2013 and a backfit was required for all existing nuclear power plants. It is required to take measures to prevent severe accidents and mitigate their radiological consequences. The Regulatory Standard and Research Department, Secretariat of Nuclear Regulation Authority (S/NRA/R) has been conducting numerical studies and experimental studies on relevant severe accident phenomena and countermeasures. This article highlights fission product (FP) release and hydrogen risk as two major areas. Relevant activities in the S/NRA/R are briefly introduced, as follows: 1. For FP release: Identifying the source terms and leak mechanisms is a key issue from the viewpoint of understanding the progression of accident phenomena and planning effective countermeasures that take into account vulnerabilities of containment under severe accident conditions. To resolve these issues, the activities focus on wet well venting, pool scrubbing, iodine chemistry (in-vessel and ex-vessel), containment failure mode, and treatment of radioactive liquid effluent. 2. For hydrogen risk: because of three incidents of hydrogen explosion in reactor buildings, a comprehensive reinforcement of the hydrogen risk management has been a high priority topic. Therefore, the activities in evaluation methods focus on hydrogen generation, hydrogen distribution, and hydrogen combustion.
Industrial radiography practice is usually employed in public domain. Over the years there are several radiation accidents reported in this practice. The accidents often result in severe or fatal exposures to occupational workers and public. The number of radiation accidents is also significant when compared with other industrial accidents. This paper describes practice specific training as one of the measures to the improve radiation safety and reduce the accidents. The efforts by International Atomic Energy Agency (IAEA) to disseminate information and to improve the radiation safety status in industrial radiography are also discussed.
Nuclear power plants contain several monitoring systems that can identify the in-vessel phenomena of a severe accident (SA). Though a lot of analysis and research is carried out on SA, right from the development of the nuclear industry, not all the possible circumstances are taken into consideration. Therefore, to improve the efficacy of the safety of nuclear power plants, additional analytical studies are needed that can directly monitor severe accident phenomena. This paper presents an interacting multiple model (IMM) based fault detection and diagnosis (FDD) approach for the identification of in-vessel phenomena to provide the accident propagation information using reactor vessel (RV) out-wall temperature distribution during severe accidents in a nuclear power plant. The estimation of wall temperature is treated as a state estimation problem where the time-varying wall temperature is estimated using IMM employing three multiple models for temperature evolution. From the estimated RV out-wall temperature and rate of temperature, the in-vessel phenomena are identified such as core meltdown, corium relocation, reactor vessel damage, reflooding, etc. We tested the proposed method with five different types of SA scenarios and the results show that the proposed method has estimated the outer wall temperature with good accuracy.
Level 3 PSA(사고결말분석)는 원자력 발전소의 사고 시 누출된 방사성 핵종으로 인해 야기되는 환경 및 인체에 미치는 영향(공중위험도)을 평가하는 것이다. 본 논문에서는 원자력 발전소의 중대사고시 환경으로 방출되는 방사성물질의 방출특성과 그 결과로 인체에 미치는 영향에 대하여 확률론적 사고영향분석코드인 MACCS를 이용하여 평가하였다. 이러한 평가는 관련 변수들의 상대적 중요도를 파악하는데 유용할 뿐만 아니라 소외리스크(Offsite Risk)를 최소화시키기 위한 대책개발에 있어 중요한 지표가 될 수 있다. 특히 방출고도, 열 함량, 방출기간의 3가지 중요 변수를 선정하여, 이들 변수들의 변화에 따라 영향을 받는 조기사망자 수와 암 사망자 수의 변화를 분석하였다. 또한, 참조원전의 위험성 평가를 위하여 IPE(Individual Plant Examination)에서 제시된 STC(Source Term Category) 19가지 시나리오에 대한 각 사고별 빈도와 MACCS코드를 수행한 결과값을 이용하여 참조원전의 위험성 평가를 수행하였다.
One of the most widely used methods to estimate core damage during a nuclear power plant accident is containment radiation measurement. The evolution of severe accidents is extremely complex, leading to uncertainty in the containment dose rate (CDR). Therefore, it is difficult to accurately determine core damage. This study proposes to conduct uncertainty analysis of CDR for core damage assessment. First, based on source term estimation, the Monte Carlo (MC) and point-kernel integration methods were used to estimate the probability density function of the CDR under different extents of core damage in accident scenarios with late containment failure. Second, the results were verified by comparing the results of both methods. The point-kernel integration method results were more dispersed than the MC results, and the MC method was used for both quantitative and qualitative analyses. Quantitative analysis indicated a linear relationship, rather than the expected proportional relationship, between the CDR and core damage fraction. The CDR distribution obeyed a logarithmic normal distribution in accidents with a small break in containment, but not in accidents with a large break in containment. A possible application of our analysis is a real-time core damage estimation program based on the CDR.
The correlations between Large Early Release Frequency (LERF) and Early Fatality need to be investigated for risk-informed application and regulation. In Regulatory Guide (RG) -1.174, while there are decision-making criteria using the measures of Core Damage Frequency (CDF) and LERF, there are no specific criteria on LERF. Since there are both huge uncertainties and large costs needed in off-site consequence calculation, a LERF assessment methodology needs to be developed, and its correlation factor needs to be identified, for risk-informed decision-making. A new method for estimating off-site consequence has been presented and performed for assessing health effects caused by radioisotopes released from severe accidents of nuclear power plants in this study. The MACCS2 code is used for validating the source term quantitatively regarding health effects, depending on the release characteristics of radioisotopes during severe accidents. This study developed a method for identifying correlations between LERF and Early Fatality and validates the results of the model using the MACCS2 code. The results of this study may contribute to defining LERF and finding a measure for risk-informed regulations and risk-informed decision-making.
The containment filtered venting system (CFVS) filters the atmosphere of the containment building and discharges a part of it to the outside environment to prevent containment overpressure during severe accidents. The Korean CFVS has a tank that filters fission products from the containment atmosphere by pool scrubbing, which is the primary decontamination process; however, prediction of its performance has been done based on researches conducted under mild conditions than those of severe accidents. Bubble behavior in a pool is a key parameter of pool scrubbing. Therefore, the bubble behavior in the pool was analyzed under various injection flow rates observed at the venturi nozzles used in the Korean CFVS using a wire-mesh sensor. Based on the experimental results, void fraction model was modified using the existing correlation, and a new bubble size prediction model was developed. The modified void fraction model agreed well with the obtained experimental data. However, the newly developed bubble size prediction model showed different results to those established in previous studies because the venturi nozzle diameter considered in this study was larger than those in previous studies. Therefore, this is the first model that reflects actual design of a venturi scrubbing nozzle.
Implementing Severe Accident Management (SAM) strategies is crucial for enhancing a nuclear power plant's resilience and safety against severe accidents conditions represented in the analysis of Station Blackout (SBO) event. Among these critical approaches, the In-Vessel Retention (IVR) through External Reactor Vessel Cooling (IVR-ERVC) strategy plays a key role in preventing vessel failure. This work is designed to evaluate the efficacy of the IVR strategy for a high-power density reactor APR1400. The APR1400's plant is represented and simulated under steady-state and transient conditions for a station blackout (SBO) accident scenario using the computer code, ASYST. The APR1400's thermal-hydraulic response is analyzed to assess its performance as it progresses toward a severe accident scenario during an extended SBO. The effectiveness of emergency operating procedures (EOPs) and severe accident management guidelines (SAMGs) are systematically examined to assess their ability to mitigate the accident. A group of associated key phenomena selected based on Phenomenon Identification and Ranking Tables (PIRT) and uncertain parameters are identified accordingly and then propagated within DAKOTA Uncertainty Quantification (UQ) framework until a statistically representative sample is obtained and hence determine the uncertainty bands of key system parameters. The Systems Engineering methodology is applied to direct the progression of work, ensuring systematic and efficient execution.
Integrated severe accident codes should be capable of simulating not only specific physical phenomena but also entire plant behaviors, and in a sufficiently fast time. However, significant uncertainty may exist owing to the numerous parametric models and interactions among the various phenomena. The primary objectives of this study are to present best-practice uncertainty and sensitivity analysis results regarding the evolutions of severe accidents (SAs) and fission product source terms and to determine the effects of mitigation measures on them, as expected during a short-term station blackout (STSBO) of a reference pressurized water reactor (optimized power reactor (OPR)1000). Three reference scenarios related to the STSBO accident are considered: one base and two mitigation scenarios, and the impacts of dedicated severe accident mitigation (SAM) actions on the results of interest are analyzed (such as flammable gas generation). The uncertainties are quantified based on a random set of Monte Carlo samples per case scenario. The relative importance values of the uncertain input parameters to the results of interest are quantitatively evaluated through a relevant sensitivity/importance analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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