Probabilistic safety assessment (PSA) plays a critical role in ensuring the safe operation of nuclear power plants. In PSA, event trees are developed to identify accident sequences that could lead to core damage. These event trees are then transformed into a core-damage fault tree, wherein the accident sequences are represented by usual and complemented logic gates representing failed and successful operations of safety systems, respectively. The core damage frequency (CDF) is estimated by calculating the minimal cut sets (MCSs) of the core-damage fault tree. Delete-term approximation (DTA) is commonly employed to approximately solve MCSs representing accident sequence logics from noncoherent core-damage fault trees. However, DTA can lead to an overestimation of CDF, particularly when fault trees contain many nonrare events. To address this issue, the present study introduces a new zero-suppressed ternary decision diagram (ZTDD) algorithm that averts the CDF overestimation caused by DTA. This ZTDD algorithm can optionally calculate MCSs with DTA or prime implicants (PIs) without any approximation from the core-damage fault tree. By calculating PIs, accurate CDF can be calculated. The present study provides a comprehensive explanation of the ZTDD structure, formula of the ZTDD algorithm, ZTDD minimization, probability calculation from ZTDD, strength of the ZTDD algorithm, and ZTDD application results. Results reveal that the ZTDD algorithm is a powerful tool that can quickly and accurately calculate CDF and drastically improve the safety of nuclear power plants.
This paper describes the work and the results of the final Probabilistic Safety Assessment (PSA) for the Jordan Research and Training Reactor (JRTR). This final PSA was undertaken to assess the level of safety for the design of a research reactor and to evaluate whether it is probabilistically safe to operate and reliable to use. The scope of the PSA described here is a Level 1 PSA, which addresses the risks associated with core damage. After reviewing the documents and its conceptual design, nine typical initiating events were selected regarding internal events during the normal operation of the reactor. AIMS-PSA (Version 1.2c) was used for the accident quantification, and FTREX was used as the quantification engine. 1.0E-15/yr of the cutoff value was used to deliminate the non-effective Minimal Cut Sets (MCSs) when quantifying the JRTR PSA model. As a result, the final result indicates a point estimate of 2.02E-07/yr for the overall Core Damage Frequency (CDF) attributable to internal initiating events in the core damage state for the JRTR. A Loss of Primary Cooling System Flow (LOPCS) is the dominant contributor to the total CDF by a single initiating event (9.96E-08/yr), and provides 49.4% of the CDF. General Transients (GTRNs) are the second largest contributor, and provide 32.9% (6.65E-08/yr) of the CDF.
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.
A new method for injecting cooling water into the Korean research reactor (KRR) in the event of beam tube rupture is proposed in this paper. Moreover, the research evaluates the risk to the reactor core in terms of core damage frequency (CDF). The proposed method maintains the cooling water in the chimney at a certain level in the tank to prevent nuclear fuel damage solely by gravitational coolant feeding from the emergency water supply system (EWSS). This technique does not require sump recirculation operations described in the current procedure for resolving beam tube accidents. The reduction in the risk to the core in the event of beam tube rupture that can be achieved by the proposed change in the cooling water injection design is quantified as follows. 1) The total CDF of the KRR for the proposed design change is approximately 4.17E-06/yr, which is 8.4% lower than the CDF of the current design (4.55E-06/yr). 2) The CDF for beam tube rupture is 7.10E-08/yr, which represents an 84.1% decrease compared with that of the current design (4.49E-07/yr). In addition to this quantitative reduction in risk, the modified cooling water injection design maintains a supply of pure coolant to the EWSS tank. This means that the reactor does not require decontamination after an accident. Thermal hydraulic analysis proves that the water level in the reactor pool does not cause damage to the nuclear fuel cladding after beam tube rupture. This is because the amount of water in the chimney can be regulated by the EWSS function. The EWSS supplies emergency water to the reactor core to compensate for the evaporation of coolant in the core, thus allowing water to cover the fuel assemblies in the reactor core over a sufficient amount of time.
The analysis priority makings the recommendation to reduce the total core damage frequency (CDF) of Wolsong nuclear Power Plant nits 2/3/4 was Performed in this paper. In order to derive the recommendation, the sensitivity analysis of CDF on which major contributors effect m performed based on the accident quantification results during Level 1 Probabilistic safety assessment (PSA). Priorities were ranked in tile way that compares the CDF reduction rate with efforts required to implement those recommendations using risk matrix
Typical probabilistic safety assessment (PSA) results were used to estimate the performance indicator (PI) thresholds of unplanned reactor scram (URS) and safety system unavailability (SSU) for Korean nuclear power plants (NPPs). The changes in core damage frequency (${\Delta}$CDFs) of $10^{-6}/yr$, $10^{-5}/yr$, and $10^{-4}/yr$ were adopted as the risk criteria in setting up the PI thresholds. The PI thresholds for the URS were estimated using information pertaining to the initiating event frequencies, the CDF, and the CDF contribution of each initiating event. The PI thresholds of the SSU were estimated using information on the unavailability, the Fussell-Vesely importance, and the CDF.
This paper describes the work and results of the preliminary Probabilistic Safety Assessment (PSA) for a research reactor in the design phase. This preliminary PSA was undertaken to assess the level of safety for the design of a research reactor and to evaluate whether it is probabilistically safe to operate and reliable to use. The scope of the PSA described here is a Level 1 PSA which addresses the risks associated with core damage. After reviewing the documents and its conceptual design, eight typical initiating events are selected regarding internal events during the normal operation of the reactor. Simple fault tree models for the PSA are developed instead of the detailed model at this conceptual design stage. A total of 32 core damage accident sequences for an internal event analysis were identified and quantified using the AIMS-PSA. LOCA-I has a dominant contribution to the total CDF by a single initiating event. The CDF from the internal events of a research reactor is estimated to be 7.38E-07/year. The CDF for the representative initiating events is less than 1.0E-6/year even though conservative assumptions are used in reliability data. The conceptual design of the research reactor is designed to be sufficiently safe from the viewpoint of safety.
The objective of this paper is to suggest a new quantification method for multi-unit probabilistic safety assessment (PSA) that removes the overestimation error caused by the existing delete-term approximation (DTA) based quantification method. So far, for the actual plant PSA model quantification, a fault tree with negates have been solved by the DTA method. It is well known that the DTA method induces overestimated core damage frequency (CDF) of nuclear power plant (NPP). If a PSA fault tree has negates and non-rare events, the overestimation in CDF drastically increases. Since multi-unit seismic PSA model has plant level negates and many non-rare events in the fault tree, it should be very carefully quantified in order to avoid CDF overestimation. Multi-unit PSA fault tree has normal gates and negates that represent each NPP status. The NPP status means core damage or non-core damage state of individual NPPs. The non-core damage state of a NPP is modeled in the fault tree by using a negate (a NOT gate). Authors reviewed and compared (1) quantification methods that generate exact or approximate Boolean solutions from a fault tree, (2) DTA method generating approximate Boolean solution by solving negates in a fault tree, and (3) probability calculation methods from the Boolean solutions generated by exact quantification methods or DTA method. Based on the review and comparison, a new intersection removal by probability (IRBP) method is suggested in this study for the multi-unit PSA. If the IRBP method is adopted, multi-unit PSA fault tree can be quantified without the overestimation error that is caused by the direct application of DTA method. That is, the extremely overestimated CDF can be avoided and accurate CDF can be calculated by using the IRBP method. The accuracy of the IRBP method was validated by simple multi-unit PSA models. The necessity of the IRBP method was demonstrated by the actual plant multi-unit seismic PSA models.
The Advanced Power Reactor Plus(APR+), which is a GEN III+ reactor based on the APR1400, is being developed in Korea. In order to enhance the safety of the APR+, a passive auxiliary feedwater system(PAFS) has been adopted in the APR+. The PAFS replaces the conventional active auxiliary feedwater system(AFWS) by introducing a natural driving force mechanism while maintaining the system function of cooling the primary side and removing the decay heat. As the PAFS completely replaces the conventional AFWS, it is required to verify the cooling capacity of PAFS for the core damage frequency(CDF) evaluation. For this reason, this paper discusses the cooling performance of the PAFS during transient accidents. The test case and scenarios were picked from the result of the sensitivity analysis in APR+ Probabilistic Safety Assessment(PSA). The analysis was performed by the best estimate thermal-hydraulic code, RELAP5/.MOD3.3. This study shows that the plant maintains the stable state without the core damages under the given test scenarios. The results of PSA considering this analysis' results shows that the CDF values are decreased. The analysis results can be used for more realistic and accurate performance of a PSA.
Calculating the scrutable core damage frequency (CDF) of nuclear power plants is an important component of the seismic probabilistic safety assessment (SPSA). In this work, a simple approach is developed to calculate CDF from minimal cut sets (MCSs) with non-rare events. When conventional calculation methods based on rare event approximations are employed, the CDF of industry SPSA models is significantly overestimated by non-rare events in the MCSs. Recently, quantification algorithms using binary decision diagrams (BDDs) have been introduced to prevent CDF overestimation in the SPSA. However, BDD structures are generated from a small part of whole MCSs due to limited computational memory, and they cannot be reviewed due to their complicated logic structure. This study suggests a simple approach for scrutinizing the CDF calculation based on whole MCSs in the SPSA system analysis model. The proposed approach compares the new results to outputs from existing algorithms, which helps in avoiding CDF overestimation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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