In a pressurized heavy water reactor, following loss of the primary coolant, severe core damage would begin with the depletion of the liquid moderator, exposing the top row of internally-voided fuel channels to steam cooling conditions on the inside and outside. The uncovered fuel channels would heat up, deform and disassemble into core debris. Large inventories of water passively reduce the rate of progression of the accident, prolonging the time for complete loss of engineered heat sinks. The efficacy of available backup and ultimate heat sinks, available in a CANDU 6 reactor, in mitigating the consequences of a prolonged station blackout scenario was analysed using the MAAP4-CANDU code. The analysis indicated that the steam generator secondary side water inventory is the most effective heat sink during the accident. Additional heat sinks such as the primary coolant, moderator, calandria vault water and end shield water are also able to remove decay heat; however, a gradually increasing mismatch between heat generation and heat removal occurs over the course of the postulated event. This mismatch is equivalent to an additional water inventory estimated to be 350,000 kg at the time of calandria vessel failure. In the Enhanced CANDU 6 reactor ~2,040,000 kg of water in the reserve water tank is available for prolonged emergencies requiring heat sinks.
Since the Fukushima nuclear accident in 2011, the public were concerned about the safety of Nuclear Power Plants (NPPs) in extreme natural disaster situations, such as earthquakes, flooding, heavy rain and tsunami, have been increasing around the world. Accordingly, the Stress Test was conducted in Europe, Japan, Russia, and other countries by reassessing the safety and response capabilities of NPPs in extreme natural disaster situations that exceed the design basis. The extreme natural disaster can put the NPPs in beyond-design-basis conditions such as the loss of the power system and the ultimate heat sink. The behaviors and capabilities of NPPs with losing their essential safety functions should be measured to find and supplement weak areas in hardware, procedures and coping strategies. The Loss of Ultimate Heat Sink (LUHS) accident assumes impairment of the essential service water system accompanying the failure of the component cooling water system. In such conditions, residual heat removal and cooling of safety-relevant components are not possible for a long period of time. It is therefore very important to establish coping strategies considering all available equipment to mitigate the consequence of the LUHS accident and keep the NPPs safe. In this study, thermal hydraulic behavior of the LUHS event was analyzed using RELAP5/Mod3.3 code. We also performed the sensitivity analysis to identify the effects of the operator recovery actions and operation strategy for charging pumps on the results of the LUHS accident.
In a CANDU (CANada Deuterium Uranium) reactor, fuel channel integrity depends on the coolability of the moderator as an ultimate heat sink under transient conditions such as a loss of coolant accident (LOCA) with coincident loss of emergency core cooling (LOECC), as well as normal operating conditions. This study presents assessments of moderator thermal-hydraulic characteristics in the normal operating conditions and one transient condition for CANDU-6 reactors, using a general purpose three-dimensional computational fluid dynamics code. First, an optimized calculation scheme is obtained by many-sided comparisons of the predicted results with the related experimental data, and by evaluating the fluid flow and temperature distributions. Then, using the optimized scheme, analyses of real CANDU-6 in normal operating conditions and the transition condition have been performed. The present model successfully predicted the experimental results and also reasonably assessed the thermal-hydraulic characteristics of a real CANDU-6 with 380 fuel channels. A flow regime map with major parameters representing the flow pattern inside a calandria vessel has also proposed to be used as operational and/or regulatory guidelines.
Passive safety systems are integrated into the latest generation of Light Water Reactors (LWRs), including small modular reactors. This paper employs the US-NRC TRACE thermal hydraulic code to examine the performance of a passive safety condenser known as SACO, designed to serve as the ultimate heat sink for dissipating decay heat during accident scenarios. The TRACE model is constructed with reference to the PKL/SACO test facility. The safety condenser (SACO) is interconnected with the PKL facility via the secondary side of steam generator 1, effectively serving as a third natural circulation cooling loop during accident scenarios. In the present research, the thermal-hydraulic behavior of the PKL facility is investigated in the presence of the SACO passive safety system during an extended SBO with Loss of AC Power accident scenario. This SBO can be categorized into three distinct phases depending on the activation of the SACO system and the refilling process of the SACO pool. The first phase is depressurizing using primary and secondary relief valves, the second phase is cooling down using SACO system, and the third phase is the refilling of SACO pool. The findings indicate that the SACO system effectively manages to dissipate all decay heat, even though there is temporary evaporation of the SACO water pool. Furthermore, this study provides sensitivity analysis for the assessments of system codes on the selection of maximum time step.
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.
On March 11, 2011, an earthquake followed by a tsunami caused an extended station blackout (SBO) at the Fukushima Dai-ichi NPP Units. The accident was initiated by a total loss of both onsite and offsite electrical power resulting in the loss of the ultimate heat sink for several days, and a consequent core melt in some units where proper mitigation strategies could not be implemented in a timely fashion. To enhance the plant's coping capability, the Diverse and Flexible Strategies (FLEX) were proposed to append the Emergency Operation Procedures (EOPs) by relying on portable equipment as an additional line of defense. To assess the success window of FLEX strategies, all sources of uncertainties need to be considered, using a physics-based model or system code. This necessitates conducting a large number of simulations to reflect all potential variations in initial, boundary, and design conditions as well as thermophysical properties, empirical models, and scenario uncertainties. Alternatively, data-driven models may provide a fast tool to predict the success window of FLEX strategies given the underlying uncertainties. This paper explores the applicability of Artificial Intelligence (AI) to identify the success window of FLEX strategy for extended SBO. The developed model can be trained and validated using data produced by the lumped parameter thermal-hydraulic code, MARS-KS, as best estimate system code loosely coupled with Dakota for uncertainty quantification. A Systems Engineering (SE) approach is used to plan and manage the process of using AI to predict the success window of FLEX strategies under extended SBO conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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