The purpose of this study is to analyze the effects of nuclear power plant workers and organizational characteristics on accidents, and seek the combination of policies for reducing accidents. For this purpose, it grasped, by using System Dynamics and Causal Loop Diagram, how various factors that cause accidents in nuclear plants are interrelated, and performed simulations after building simulation models. As a result of the analysis, first, the fundamental cause of safety accidents in nuclear power plants turned out to be the time constraint on the workload. Second, it turned out that as the workload of workers increases, physical and mental stresses increase, thereby increasing accidents due to errors and violations. Third, it turned out that as the levels of educational training and compliance with regulations and procedures are enhanced, accidents are reduced. Lastly, it turned out that as the combination of policies (reliance level + working environment + educational training + compliance with regulations and procedures) is increased, accidents are reduced. Especially, it turned out that if the combination of policies is increased by 30%, more than 10 cases of accidents are reduced.
Hyunjin Lee;Chang-Lak Kim;Sang-Rae Moon;Sun-Kee Lee
방사성폐기물학회지
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제21권2호
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pp.247-253
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2023
According to NSSC Notice No. 2021-10, safety analysis needs to be introduced in the decommissioning plan. Public and occupational dose analyses should be conducted, specifically for unexpected radiological accidents. Herein, based on the risk matrix and analytic hierarchy process, the method of selecting accident scenarios during the decommissioning of nuclear power plants has been proposed. During decommissioning, the generated spent resin exhibits relatively higher activity than other generated wastes. When accidents occur, the release fraction varies depending on the conditioning method of radioactive waste and type of radioactive nuclides or accidents. Occupational dose analyses for 2 (fire and drop) among 11 accident scenarios have been performed. The radiation doses of the additional exposures caused by the fire and drop accidents are 1.67 and 4.77 mSv, respectively.
KIM, DONG YEONG;KIM, JU HYUN;YOO, KWAE HWAN;NA, MAN GYUN
Nuclear Engineering and Technology
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제47권2호
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pp.139-147
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2015
Recently, severe accidents in nuclear power plants (NPPs) have become a global concern. The aim of this paper is to predict the hydrogen buildup within containment resulting from severe accidents. The prediction was based on NPPs of an optimized power reactor 1,000. The increase in the hydrogen concentration in severe accidents is one of the major factors that threaten the integrity of the containment. A method using a fuzzy neural network (FNN) was applied to predict the hydrogen concentration in the containment. The FNN model was developed and verified based on simulation data acquired by simulating MAAP4 code for optimized power reactor 1,000. The FNN model is expected to assist operators to prevent a hydrogen explosion in severe accident situations and manage the accident properly because they are able to predict the changes in the trend of hydrogen concentration at the beginning of real accidents by using the developed FNN model.
Modern risk management philosophy emphasizes the invulnerability of human beings to cope with all kinds of emergencies. The Nuclear Accidents Emergency Response Organization (NAERO) of Nuclear Power Plant (NPP) is the primary body responsible for nuclear accidents emergency response. The invulnerability of the organization to disturbance or attack from internal and external sources is crucial in the completion of its response missions, reduction of severity of accidents, and assurance of public and environmental safety. This paper focused on the NAERO of a certain NPP in China, and applied the complex network theory to construct the network model of the organization. The topological characteristics of the network were analyzed. Four importance evaluation indexes of network nodes including Degree Centrality (DC), Betweeness Centrality (BC), Closeness Centrality (CC) and Eigenvector Centrality (EC), along with Pearson coefficient correlation among the indexes were calculated and analyzed. Size of the Largest Connected Component (LCC) and Network Efficiency were used as measures regarding the invulnerability of the network. Simulation experiments were conducted to assess the invulnerability of network against various attack strategies. These experiments were conducted both in the absence of node protection measures and under protection measures with different node protection rates. This study evaluated the invulnerability of the NAERO network, and provided significant decision-making basis for the enhancement of the network's invulnerability.
Koo, Young Do;An, Ye Ji;Kim, Chang-Hwoi;Na, Man Gyun
Nuclear Engineering and Technology
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제51권3호
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pp.723-730
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2019
Acquiring instrumentation signals generated from nuclear power plants (NPPs) is essential to maintain nuclear reactor integrity or to mitigate an abnormal state under normal operating conditions or severe accident circumstances. However, various safety-critical instrumentation signals from NPPs cannot be accurately measured on account of instrument degradation or failure under severe accident circumstances. Reactor vessel (RV) water level, which is an accident monitoring variable directly related to reactor cooling and prevention of core exposure, was predicted by applying a few signals to deep neural networks (DNNs) during severe accidents in NPPs. Signal data were obtained by simulating the postulated loss-of-coolant accidents at hot- and cold-legs, and steam generator tube rupture using modular accident analysis program code as actual NPP accidents rarely happen. To optimize the DNN model for RV water level prediction, a genetic algorithm was used to select the numbers of hidden layers and nodes. The proposed DNN model had a small root mean square error for RV water level prediction, and performed better than the cascaded fuzzy neural network model of the previous study. Consequently, the DNN model is considered to perform well enough to provide supporting information on the RV water level to operators.
Fichot, F.;Marchand, O.;Drai, P.;Chatelard, P.;Zabiego, M.;Fleurot, J.
Nuclear Engineering and Technology
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제38권8호
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pp.733-752
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2006
Severe accidents in PWRs are characterized by a continuously changing geometry of the core due to chemical reactions, melting and mechanical failure of the rods and other structures. These local variations of the porosity and other parameters lead to multi-dimensionnal flows and heat transfers. In this paper, a comprehensive set of multi-dimensionnal models describing heat transfers, thermal-hydraulics and melt relocation in a reactor vessel is presented. Those models are suitable for the core description during a severe accident transient. A series of applications at the reactor scale shows the benefits of using such models.
Kurihara, O.;Tsujimura, N.;Takasaki, K.;Momose, T.;Maruo, Y.
Journal of Radiation Protection and Research
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제26권3호
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pp.249-253
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2001
Neutron dose assessment in criticality accidents using Whole Body Counter (WBC) was proved to be an effective method as rapid neutron dose estimation at the JCO criticality accident in Tokai-mura. The 1.36MeV gamma-ray of $^{24}Na$ in a body can be detected easily by a germanium detector. The Minimum Detectable Activity (MDA) of $^{24}Na$ is approximately 50Bq for 10miniute measurement by the germanium-type whole body counter at JNC Tokai Works. Neutron energy spectra at the typical shielding conditions in criticality accidents were calculated and the conversion factor, whole body activity-to-organ mass weighted neutron absorbed dose, corresponding to each condition were determined. The conversion factor for uncollied fission spectrum is 7.7 $[(Bq^{24}Na/g^{23}Na)/mGy]$.
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.
After several significant nuclear accidents, public attitudes toward nuclear energy technologies and facilities are considered to be one of the essential factors in the national energy and electricity policy-making process of several nations that employ nuclear energy as their key energy resource. However, it is difficult to explore and capture such an attitude, because the majority of prior studies analyzed public attitudes with a limited number of respondents and fragmentary opinion polls. In order to supplement this point, this study suggests a big data analyzing method with K-LIWC (Korean-Linguistic Inquiry and Word Count), sentiment and query analysis methods, and investigates public attitudes, positive and negative emotional statements about nuclear energy with the collected data sets of well-known social media and network services in Korea over time. Results show that several events and accidents related to nuclear energy have consistent or temporary effects on the attitude and ratios of the statements, depending on the kind of events and accidents. The presented methodology and the use of big data in relation to the energy industry is suggested as it can be helpful in addressing and exploring public attitudes. Based on the results, implications, limitations, and future research areas are presented.
The core catcher is used as a passive safety system in new generation nuclear power plants to create a space in the containment for the placing and cooling of the molten corium under various severe accidents. This research investigates the role of the core catcher in the VVER-1000 reactor containment system in mitigating the effects of core meltdown under various severe accidents within the context of the Ex-vessel Melt Retention (EVMR) strategy. Hence, a comparison study of three severe accidents is conducted, including Station Black-Out (SBO), SBO combined with the Large Break Loss of Coolant Accident (LB-LOCA), and SBO combined with the Small Break Loss of Coolant Accident (SB-LOCA). Numerical comparative simulations are performed for the aforementioned scenario with and without the EX-vessel core-catcher. The results showed that considering the EX-Vessel core catcher reduces the amount of hydrogen by about 18.2 percent in the case of SBO + LB-LOCA, and hydrogen production decreases by 12.4 percent in the case of SBO + SB-LOCA. Furthermore, in the presence of an EX-Vessel core-catcher, the production of gases such as CO and CO2 for the SBO accident is negligible. It was revealed that the greatest decrease in pressure and temperature of the containment is related to the SBO accident.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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