This paper describes design improvement to a research rector for safety enhancement using Probabilistic Safety Assessment (PSA). This PSA under reactor design 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 reported here is a Level 1 PSA, which addresses the risks associated with the core damage. The technical objectives of this study were to identify accident sequences leading to core damage and to derive design improvement from the dominant accident sequences through the sensitivity analysis. The AIMS-PSA and FTREX were used for the this PSA of the research reactor. The criterion for inclusion was all sequences with a point estimate frequency greater than a truncation value of 1.0E-14/yr. The final result indicates a point estimate of 6.79E-05/yr for the overall Core Damage Frequency (CDF) attributable to internal initiating events for the research reactor under design. Based on the dominant accident sequences from the PSA, the seven kinds of sensitivity analysis were performed and some design improvement items were derived. When the five methods to improve the safety were all applied to the reactor design and emergency operating procedure, its risk was reduced to about 1.21E-06/yr from 6.79E-05/yr. The contribution of LOCA and LOEP with high CDF were significantly reduced by the sensitivity analysis. The safety of the research reactor was well improved and the risk was reduced than before adapting the design improvement gotten from the sensitivity analysis. The present study indicated that the research reactor has the well-balanced safety in regard to each initiating event contribution to CDF. The PSA methodology is very effective to improve reactor safety in a conceptual design phase and especially, Risk-informed design(RID) is very nice way to find the deficiencies of research reactor under design and to improve the reactor safety by solving them.
The safety of nuclear power plants is analyzed by a probabilistic risk assessment, and the fault tree analysis is the most widely used method for a risk assessment with the event tree analysis. One of the well-known disadvantages of the fault tree is that drawing a fault tree for a complex system is a very cumbersome task. Thus, several graphical modeling methods have been proposed for the convenient and intuitive modeling of complex systems. In this paper, the reliability graph with general gates (RGGG) method, one of the intuitive graphical modeling methods based on Bayesian networks, is improved for the reliability analyses of dynamic systems that have various operation modes with time. A reliability matrix is proposed and it is explained how to utilize the reliability matrix in the RGGG for various cases of operation mode changes. The proposed RGGG with a reliability matrix provides a convenient and intuitive modeling of various operation modes of complex systems, and can also be utilized with dynamic nodes that analyze the failure sequences of subcomponents. The combinatorial use of a reliability matrix with dynamic nodes is illustrated through an application to a shutdown cooling system in a nuclear power plant.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.6
no.2
s.21
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pp.25-35
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2006
Recently seismic fragility analysis method has been widely used for the seismic probabilistic risk assessment of infrastructures such as nuclear power plants, buildings and bridges because of its probabilistic characteristics. Furthermore, this technique has been applied to large-scale social systems consisted of each infrastructures by combing GIS. In this paper, the applicability of this technique to domestic infrastructural systems was studied. The transportation network was selected as one of these domestic infrastructural systems. Example studies were peformed about Changwon city. Nonlinear time history analysis, with a maximal likelihood approach were conducted to establish the fragility curves of each infrastrucures (bridges). GIS analysis was also applied to the analysis of whole infrastructural systems. The results show that it is very useful to predict seismic probabilistic risk assessment of this domestic transportation network. However, it also shows that further studies such as more suitable damage criterion to domestic structure and precise nonlinear analysis techniques should be developed to predict more precise results.
This study has examined the allocation of risk in Korea's private provided Infrastructure(PPI) with the following contents (1) Developing a quantitative risk allocation model for Korea's PPI and (2) examining the implication of changes in the minimum revenue guarantees (MRG) clause of government legislation using the developed empirical model. The model of this study adopts and extends H. Yamaguchi's model developed in 2002. To investigate Korea's actual risk allocation deals, the author incorporated the MRG framework. The payment related to the MRG is indeterminable. Hence. the average MRG rate was calculated using probabilistic risk analysis. The risk allocation model is applied to the two eases to validate the model and evaluate the project's VFM(Value for Money). As the revenue guarantee rate is lowered, the government subsidies are increased. This in turn worsens VFM. The same relationship is true when the revenue guarantee Period is shortened.
Kim, Sung-yeop;Jung, Yong Hun;Han, Sang Hoon;Han, Seok-Jung;Lim, Ho-Gon
Nuclear Engineering and Technology
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v.50
no.8
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pp.1246-1254
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2018
The importance of performing Level 3 probabilistic safety assessments (PSA) along with a general interest in assessing multi-unit risk has been sharply increasing after the Fukushima Daiichi nuclear power plant (NPP) accident. However, relatively few studies on multi-unit Level 3 PSA have been performed to date, reflecting limited scenarios of multi-unit accidents with higher priority. The major difficulty to carry out a multi-unit Level 3 PSA lies in the exponentially increasing number of multi-unit accident combinations, as different source terms can be released from each NPP unit; indeed, building consequence models for the astronomical number of accident scenarios is simply impractical. In this study, a new approach has been developed that employs the look-up table method to cover every multi-unit accident scenario. Consequence results for each scenario can be found on the table, established with a practical amount of effort, and can be matched to the frequency of the scenario. Preliminary application to a six-unit NPP site was carried out, where it was found that the difference between full-coverage and cut-off cases could be considerably high and therefore influence the total risk. Additional studies should be performed to fine tune the details and overcome the limitations of the approach.
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.
HAQUE, Abdul;RAO, Marriam;QAMAR, Muhammad Ali Jibran
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.9
no.3
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pp.203-215
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2022
Bayesian Networks are multivariate probabilistic factor graphs that are used to assess underlying factor relationships. From January 2005 to December 2018, the study examines how Dynamic Bayesian Networks can be utilized to estimate portfolio risk and return as well as determine inter-factor relationships among reversal profit-generating components in Pakistan's emerging market (PSX). The goal of this article is to uncover the factors that cause reversal profits in the Pakistani stock market. In visual form, Bayesian networks can generate causal and inferential probabilistic relationships. Investors might update their stock return values in the network simultaneously with fresh market information, resulting in a dynamic shift in portfolio risk distribution across the networks. The findings show that investments in low net profit margin, low investment, and high volatility-based designed portfolios yield the biggest dynamical reversal profits. The main triggering aspects related to generation reversal profits in the Pakistan market, in the long run, are net profit margin, market risk premium, investment, size, and volatility factor. Investors should invest in and build portfolios with small companies that have a low price-to-earnings ratio, small earnings per share, and minimal volatility, according to the most likely explanation.
Ship stability prediction is very complex in reality. In this paper, risk based approach is applied to predict the probability of a certified ship, which is effected by the forces of sea especially the wave loading. Safety assessment and risk analysis process are also applied for the probabilistic prediction of ship stability. The survival probability of ships encountering with different waves at sea is calculated by the existed statistics data and risk based models. Finally, ship capsizing probability is calculated according to single degree of freedom(SDF) rolling differential equation and basin erosion theory of nonlinear dynamics. Calculation results show that the survival probabilities of ship excited by the forces of the seas, especially in the beam seas status, can be predicted by the risk based method.
A probabilistic approach for evaluating failure risk is suggested in this paper. Probabilistic fracture analyses were performed for a pressurized pipe of a Cr-Mo steel reflecting variation of material properties at high temperature. A crack was assumed to be located along the weld fusion line. Probability density functions of major variables were determined by statistical analyses of material creep and creep crack growth data measured by the previous experimental studies by authors. Distributions of these variables were implemented in Monte Carlo simulation of this study. As a fracture parameter for characterizing growth of a fusion line crack between two materials with different creep properties, $C_t$ normalized with $C^*$ was employed. And the elapsed time was also normalized with tT, Resultingly, failure probability as a function of operating time was evaluated fur various cases. Conventional deterministic life assessment result was turned out to be conservative compared with that of probabilistic result. Sensitivity analysis for each input variable was conducted to understand the most influencing variable to the analysis results. Internal pressure, creep crack growth coefficient and creep coefficient were more sensitive to failure probability than other variables.
This paper investigates the probability of failure of reinforced concrete beams for limit state of collapse for flexure and shear. The influence of randomness of the variables on the failure probability is also examined. The Indian standard code for plain and reinforced concrete IS456:2000 is used for the design of beams. Probabilistic models are developed for flexure and shear according to IS456:2000. The loads considered acting on the beam are live load and dead load only. Random variables associated with the limit state equation such as grade of concrete, grade of steel, live load and dead load are identified. Probability of failure is evaluated based on the limit state equation using First Order Reliability Method (FORM). Importance of the random variables on the limit state equations are observed and the variables are accordingly reduced. The effect of the reduced parameters is checked on the probability of failure. The results show the role of each parameter on the design of beam. Thus, the Indian standard guidelines for plain and reinforced concrete IS456:2000 is investigated with the probabilistic and risk-based analysis and design for a simple beam. The results obtained are also compared with the literature and accordingly some suggestions are made.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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