For over 30 years, investigations of the thermohydraulic behavior of pressurized-water reactors under accident conditions have been carried out in the PKL test facility at AREVA NP in Erlangen, Germany. The PKL facility models the entire primary side and significant parts of the secondary side of a of pressurized water reactor at a height scale of 1:1. Volumes, power ratings and mass flows are scaled with a ratio of 1:145. The experimental facility consists of four primary loops with circulation pumps and steam generators (SGs) arranged symmetrically around the reactor pressure vessel (RPV). The investigations carried out encompass a very broad spectrum from accident scenario simulations with large, medium, and small breaks, over the investigation of shutdown procedures after a wide variety of accidents, to the systematic investigation of complex thermohydraulic phenomena. The PKL tests began in the mid 1970s with the support of the German Research Ministry. Since the mid 1980s, the project has also been significantly supported by the German PWR operators. Since 2001, 25 partner organizations from 15 countries have taken part in the PKL investigations with the support and mediation of the OECD/ NEA (Nuclear Energy Agency). After an overview of PKL history and a short description of the facility, this paper focuses on the investigations carried out since the beginning of the international cooperation, and shows, by means of some examples, what insights can be derived from the tests.
This paper deals with break size estimation of loss of coolant accidents (LOCA) using a nonlinear autoregressive with exogenous inputs (NARX) neural network. Previous studies used static approaches, requiring time-integrated parameters and independent firing algorithms. NARX neural network is able to directly deal with time-dependent signals for dynamic estimation of break sizes in real-time. The case studied is a LOCA in the primary system of Bushehr nuclear power plant (NPP). In this study, number of hidden layers, neurons, feedbacks, inputs, and training duration of transients are selected by performing parametric studies to determine the network architecture with minimum error. The developed NARX neural network is trained by error back propagation algorithm with different break sizes, covering 5% -100% of main coolant pipeline area. This database of LOCA scenarios is developed using RELAP5 thermal-hydraulic code. The results are satisfactory and indicate feasibility of implementing NARX neural network for break size estimation in NPPs. It is able to find a general solution for break size estimation problem in real-time, using a limited number of training data sets. This study has been performed in the framework of a research project, aiming to develop an appropriate accident management support tool for Bushehr NPP.
There are trying to reduce damage from automobile accident in many countries. In many automobile companies, there have been active study on development of ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) for commercialization, in order to reduce damage from automobile accident. ADAS is the system providing convenience and safeness for drivers. Generally, ADAS is composed of ACC (Adaptive Cruise Control), LKAS (Lane Keeping Assist System), and AEB (Autonomous Emergency Braking). AEB of the ADAS, it is an autonomous emergency braking system and it senses potential collide and avoids or degrades it. Therefore AEB plays a significant role in reducing automobile accident rate. However, AEB safety evaluation method is not established not yet. For this reason, this study suggests safety evaluation scenarios with adding cut-in, sensor malfunctioning scenario that scenario domestic street conditions considered as well as original standard AEB scenario of Euro NCAP for establishment of safety evaluation method of AEB. And verifying validity of suggested scenario by comparing the calculated values of the theoretical formulas presented in the previous study with results of the actual vehicle test.
Defects in the vehicle itself were considered the biggest risk factor for traffic accidents as the electrical and electronic components of vehicles, which were not there before, increase. Therefore, the vehicles have been developed based on ISO 26262 (an international functional safety standard) which is focusing on functional defect safety evaluation of electrical and electronic component systems. However, in the future, as autonomous driving technology is applied, even vehicles without functional defects must be prepared for the dangerous traffic situation that may arise from exceptional or external factors. SOTIF (Safety Of The Intended Functionality) is a concept to prevent exceptional or external factors. The main objective of SOTIF is to decrease Unknown & Unsafe factors as much as possible by finding Known factors and Unsafe factors. In this study, Prescan provided SIEMENS, one of the autonomous driving simulators, is used to make scenarios of IGLAD traffic accident cases. From the simulation results, Unsafe & Safe cases were classified and analyzed to derive unsafe factors.
This paper presents a hybrid algorithm to solve the multi-objective path planning (MOPP) problem for mobile robots in a static nuclear accident environment. The proposed algorithm mimics a real nuclear accident site by modeling the environment with a two-layer cost grid map based on geometric modeling and Monte Carlo calculations. The proposed algorithm consists of two steps. The first step optimizes a path by the hybridization of improved ant colony optimization algorithm-modified A* (IACO-A*) that minimizes path length, cumulative radiation dose and energy consumption. The second module is the high radiation dose rate avoidance strategy integrated with the IACO-A* algorithm, which will work when the mobile robots sense the lethal radiation dose rate, avoiding radioactive sources with high dose levels. Simulations have been performed under environments of different complexity to evaluate the efficiency of the proposed algorithm, and the results show that IACO-A* has better path quality than ACO and IACO. In addition, a study comparing the proposed IACO-A* algorithm and recent path planning (PP) methods in three scenarios has been performed. The simulation results show that the proposed IACO-A* IACO-A* algorithm is obviously superior in terms of stability and minimization the total cost of MOPP.
Research on the safety of autonomous vehicle is being conducted in various countries, including the European Union, and computer simulation techniques so called 'Virtual Tool Chain' are mainly used. As part of the crash safety study of autonomous vehicle, 25 car to car collision scenarios were provided as a result of a real accident-based accident reproduction analysis study conducted by a domestic research institution, and a vehicle crash analysis was performed using the FE car to car model of the Honda Accord. In order to analyze the results of the car to car simulation and to construct a database, major crash parameters were selected as impact speed, angle, location, and overlap, and a method of defining them in an indexed form was presented. In order to compare the crash severity of each scenario, a value obtained by integrating the resultant acceleration measured by the ACU of the vehicle was applied. The equivalent collision test mode was derived by comparing the crash severity of the regulation test mode, 30 deg rigid barrier mode, in the same way.
Eui-Kyun Park;Jun-Won Park;Yun-Jae Kim;Kukhee Lim;Eung-Soo Kim
Nuclear Engineering and Technology
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제56권7호
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pp.2859-2874
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2024
This paper presents the finite element deformation and failure simulation of a typical Korean high-power reactor vessel under a severe accident characterized by large break loss of coolant (LBLOCA) with in-vessel retention of molten corium through external reactor vessel cooling (IVR-ERVC) conditions. Temperature distributions calculated using Modular Accident Analysis Program Version 5 (MAAP5) as thermal boundary conditions were used, and ABAQUS thermal and structural analyses were performed. After full ablation, the temperature of the inner surface in the thinnest section remained high (920 ℃), but the stress remained relatively low (less than 6 MPa). At the outer surface, the stress was as high as 250 MPa; however, the resulting plastic strain was small owing to the low temperature of 200 ℃. Variations in stress, inelastic strain, and temperature with time in the thinnest section suggest that the plastic and creep strains are saturated owing to stress relaxation, resulting in low cumulative damage. Thus, the lower head of the vessel can maintain its structural integrity under LBLOCA with IVR-ERVC conditions. The sensitivity analysis of internal pressure indicates the occurrence of failure in the thinnest section at an internal pressure >9.6 MPa via local necking followed by failure due to high stresses.
본 연구의 목적은 조건부 운전면허 발급에 필요한 평가 시나리오 개발 프레임워크를 제안하는 것이다. 이를 위해 프레임워크는 5단계로 구성하였다. 1단계에서는 고령 운전자에 의한 충돌사고의 주요 요인을 사고빈도와 심각도 측면에서 교통사고 특성에 대한 문헌을 검토하였다. 2단계는 도로교통공단 교통사고분석시스템 사고 자료를 활용하여 비고령, 초기 고령, 후기 고령 집단별 교통사고 특성에 대한 분석을 수행하였다. 이를 통해 고령 운전자 등 고위험군 교통사고 유형을 도출하였다. 3단계는 고위험군 교통사고 유형에 해당하는 블랙박스 영상을 분석하여 사고가 발생한 상황에 대해 기술한 교통사고 스토리를 도출하였다. 4단계는 다양한 시나리오 개발을 위해 도출된 사고 스토리의 유형을 분류하여 여러 가지 사고 상황을 구분하였다. 5단계는 최근 다양한 자율주행차량 평가 시나리오 개발에 활용되고 있는 PEGASUS 5-Layer 형식을 적용하여 시나리오를 제시하였다. 본 연구의 결과는 향후 조건부 운전면허 발급을 위한 운전능력 평가시나리오 개발의 기반으로 활용될 것으로 기대된다.
In the present study, the frequency of the undesired accident was estimated for a quantitative risk assessment of a large-scale hydrogen liquefaction plant. As a representative example, the hydrogen liquefaction plant located in Ingolstadt, Germany was chosen. From the analysis of the liquefaction process and operating conditions, it was found that a $LH_2$ storage tank was one of the most dangerous facilities. Based on the accident scenarios, frequencies of possible accidents were quantitatively evaluated by using both fault tree analysis and event tree analysis. The overall expected frequency of the loss containment of hydrogen from the $LH_2$ storage tank was $6.83{\times}10^{-1}$times/yr (once per 1.5 years). It showed that only 0.1% of the hydrogen release from the $LH_2$ storage tank occurred instantaneously. Also, the incident outcome frequencies were calculated by multiplying the expected frequencies with the conditional probabilities resulting from the event tree diagram for hydrogen release. The results showed that most of the incident outcomes were dominated by fire, which was 71.8% of the entire accident outcome. The rest of the accident (about 27.7%) might have no effect to the population.
본 연구에서는 여러 사업장에서 많이 사용되는 대표적 독성 물질인 염소를 누출 물질로 선정하여 화학사고 통계자료에 따라 사고 발생 빈도가 높은 여름철 기상조건을 인자로 한 대안의 시나리오와 기존의 시행방법인 연평균 기상조건을 인자로 한 대안의 시나리오 비교분석을 통해 개선방안을 제시하고자 하였다. 2014년 1월부터 2016년 12월까지 발생한 총 296건의 화학 사고를 분석한 결과 사계절 중 여름에 가장 많은 사고가 발생하는 것으로 조사되었으며 전체 사고 발생건수의 35.81%를 차지하였다. 실제 염소를 취급하는 사업장을 대상으로 위험성 평가 결과 2016년의 경우 연평균 기상조건하에서 산출된 영향범위는 발생원으로부터 반경 712.4 m, 영향범위 내 주민 수는 20,090 명이였으며, 여름철 평균 기상조건하에서 산출된 영향범위는 발생원으로부터 반경 796.2 m, 영향범위 내 주민 수는 27,143 명으로 나타났다. 이와 같은 결과는 특정 조건하에서 현 대안의 시나리오 상의 영향범위가 포괄할 수 없는 부분이 존재함을 의미한다. 따라서 화학 물질별 특성을 고려한 Case Risk Assessment가 이루어져야 한다는 위험성 평가 제도의 발전방향을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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