Park Kyo-Shik;Lee Jin-Han;Jo Young-Do;Park Jin-Hee
Journal of the Korean Institute of Gas
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v.7
no.2
s.19
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pp.14-21
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2003
Frequency analysis of city gas pipeline was studied and then the method to give frequencies of failure by the third-party digging, corrosion, ground movement, and equipment failure which were known to be the major cause of risk of city gas pipeline. The failure by the third-party digging was analyzed by fault tree analysis and the failure by corrosion was analyzed by applying equation calculating remaining strength with time. The failure by ground movement was evaluated by applying modified model which was induced through weighing factors with basic failure rate model. The failure rate of equipment was calculated with both generic and specific data
In a railway bridge, the CRTS II slab ballastless track is subjected to interlayer connection failures, such as void under slab, mortar debonding, and fastener fracture. This study investigates the influences of interlayer connection failure on the safe operation of high-speed trains. First, a train-track-bridge coupled vibration model and a bridge-track deformation model are established to study the running safety of a train passing a deformed bridge with interlayer connection failure. For each type of the interlayer connection failure, the effects of the failure locations and ranges on the track irregularity are studied using the deformation model. Under additional bridge deformation, the effects of interlayer connection failure on the dynamic responses of the train are investigated by using the track irregularity as the excitation to the vibration model. Finally, parametric studies are conducted to determine the thresholds of additional bridge deformations considering interlayer connection failure. Results show that the interlayer connection failure significantly affects the running safety of high-speed train and must be considered in determining the safety thresholds of additional bridge deformation in the asset management of high-speed railway bridges.
The industrial induction motor is widely used in the rotating electrical machine for the transmission of power. It is very reliable equipment, but it could lead to the loss of production and lift when failure occurs. Therefore, the failure data is acquired and analyzed by attaching an exclusive instrument to existing induction motor. However, these instruments could lead to side effects, increasing the production costs, because they are very expensive. The purpose of this study is the development of an induction motor bearing failure diagnosis system constructed using LabVIEW which can be supplied the kernelled function, process monitoring and current signature analysis. In addition, the availability and reasonability of the constructed system was examined for an induction motor with failure defects in outer raceway and ball bearing. From the results, it shows that failure diagnosis system constructed is useful for real-time monitoring with detection of bearing defects over the web.
Woo, Jeong Jae;Kim, Min Hwan;Chu, Chang Yeop;Baek, Jong Bae
Journal of the Korean Society of Safety
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v.35
no.1
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pp.79-86
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2020
Failure data that has systematically managed for a long time has high reliability to an estimated volume. But since much cost and effort are needed to secure reliability data, data from overseas country is used in quantitative risk analysis in many workplaces. Reliability of the data that can be collected in workplaces can be dropped because of insufficient sample or lack of observation time. Therefore, estimated data is difficult to use as it is and environment and characteristic of the workplace cannot be reflected by using data from overseas country. So this study used Bayesian method that can be used reflecting both reliability data from overseas country and workplace failure data that has less samples. As a setting toward difficult situation that securing sufficient failure data cannot be achieved, we composed workplace failure data equivalent to mass observation time 20%(t=17000), 40%(t=24000), 60%(t=31000), 80%(t=38000) and IEEE data by using Bayesian method.
A seismic event caused an accident at the Fukushima Nuclear Power Plant, which further resulted in simultaneous accidents at several units. Consequently, this incident has aroused great interest in the safety of nuclear power plants worldwide. A reasonable safety evaluation of such an external event should appropriately consider the correlation between SSCs (structures, systems, and components) and the probability of failure. However, a probabilistic safety assessment in current nuclear industries is performed conservatively, assuming that the failure correlation between SSCs is independent or completely dependent. This is an extreme assumption; a reasonable risk can be calculated, or risk-based decision-making can be conducted only when the appropriate failure correlation between SSCs is considered. Thus, this study analyzed the effect of the failure correlation of SSCs on the safety of the system to realize rational safety assessment and decision-making. Consequently, the impact on the system differs according to the size of the failure probability of the SSCs and the AND and OR conditions.
This study presents a prediction of a failure rate in a safety required system that consists of a embedded control system, requiring a satisfaction of a quantitative safety requirement. International Standards are employed to achieve a regular procedures in the whole life cycle of a system, for the purpose of a prediction and a evaluation of a fault that might be able to be happened in a system. This International Standards uses SIL (Safety Integrity Level) to evaluate a safety level of a system. SIL is divided into 4 levels, from level 1 to level 4, and each level has functional failure rate and dangerous failure rate of a system. In this paper we describe the conventional method to predict the dangerous failure rate and propose a method using hazard analysis to predict the dangerous failure rate. The conventional method and the technique using hazard analysis to predict the dangerous failure rate are made a comparison through the control modules of the interlocking system in KTX. The proposed method verify better effectiveness for the prediction of the dangerous failure rate than that of the conventional method.
A hybrid safety injection tank (H-SIT) can enhance the capability of an advanced power reactor plus (APR+) during a station black out (SBO) that is accompanied by a severe accident. It may a useful alternative to an electric motor. The operations strategy of the H-SIT has to be investigated to achieve maximum utilization of its function. In this study, the master logic diagram (i.e., an analysis for identifying the differences between an H-SIT and a safety injection pump) and an accident case classification were used to determine the parameters of the H-SIT operation. The conditions that require the use of an H-SIT were determined using a decision-making process. The proper timing for using an H-SIT was also analyzed by using the Multi-dimensional Analysis of Reactor Safety (MARS) 1.3 code (Korea Atomic Energy Research Institute, Daejeon, South Korea). The operation strategy analysis indicates that a H-SIT can mitigate five types of failure: (1) failure of the safety injection pump, (2) failure of the passive auxiliary feedwater system, (3) failure of the depressurization system, (4) failure of the shutdown cooling pump (SCP), and (5) failure of the recirculation system. The results of the MARS code demonstrate that the time allowed for recovery can be extended when using an H-SIT, compared with the same situation in which an H-SIT is not used. Based on the results, the use of an H-SIT is recommended, especially after the pilot-operated safety relief valve (POSRV) is opened.
The failure probabilities of the reactor pressure vessel (RPV) for low temperature over-pressurization (LTOP) and cool-down transients are calculated in this study. For the cool-down transient, a pressure-temperature limit curve is generated in accordance with Section XI, Appendix G of the American Society of Mechanical Engineers (ASME) code, from which safety margin factors are deliberately removed for the probabilistic fracture mechanics analysis. Then, sensitivity analyses are conducted to understand the effects of some input parameters. For the LTOP transient, the failure of the RPV mostly occurs during the period of the abrupt pressure rise. For the cool-down transient, the decrease of the fracture toughness with temperature and time plays a main role in RPV failure at the end of the cool-down process. As expected, the failure probability increases with increasing fluence, Cu and Ni contents, and initial reference temperature-nil ductility transition ($RT_{NDT}$). The effect of warm prestressing on the vessel failure probability for LTOP is not significant because most of the failures happen before the stress intensity factor reaches the peak value while its effect reduces the failure probability by more than one order of magnitude for the cool-down transient.
This paper quantitatively presents the effects of important factors of the probabilistic safety assessment (PSA) of safety-critical digital systems. The result which is quantified using fault tree analysis methodology shows that these factors remarkably affect the system safety. In this paper we list the factors which should be represented by the model for PSA. Based on the PSA experience, we select three important factors which are expected to dominate the system unavailability. They are the avoidance of common cause failure, the coverage of fault tolerant mechanisms and software failure probability. We Quantitatively demonstrate the effect of these three factors. The broader usage of digital equipment in nuclear power plants gives rise to the safety problems. Even though conventional PSA methods are immature for applying to microprocessor-based digital systems, practical needs force us to apply it because the result of PSA plays an important role in proving the safety of a designed system. We expect the analysis result to provide valuable feedback to the designers of digital safety- critical systems.
Process safety technology has developed from qualitative methods such as HAZOP (hazard and operability study) to semi-quantitative methods such as LOPA (layer of protection analysis), and quantitative methods are actively studied these days. Quantitative risk assessment (QRA) is often based on fault tree analysis (FTA). FTA is efficient, but difficult to apply when failure events are not independent of each other. This problem can be avoided using a Markov process (MP). MP requires definition of all possible states, and thus, generally, is more complicated than FTA. A method is proposed in this work that uses an MP model and a Weibull distribution model in order to construct a reliability model for multiple dependent failures. As a case study, a pressure safety valve (PSV) is considered, for which there are three kinds of failure, i.e. open failure, close failure, and gas tight failure. According to recently reported inspection results, open failure and close failure are dependent on each other. A reliability model for a PSV group is proposed in this work that is to reproduce these results. It is expected that the application of the proposed method can be expanded to QRA of various systems that have partially dependent multiple failure states.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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