Kim, Man Cheol;Seo, Jeongil;Jung, Wondea;Choi, Jong Gyun;Kang, Hyun Gook;Lee, Seung Jun
Nuclear Engineering and Technology
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제51권3호
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pp.692-701
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2019
Recently, instrumentation and control (I&C) systems in nuclear power plants have undergone digitalization. Owing to the unique characteristics of digital I&C systems, the reliability analysis of digital systems has become an important element of probabilistic safety assessment (PSA). In a reliability analysis of digital systems, fault-tolerant techniques and their effectiveness must be considered. A fault injection experiment was performed on a safety-critical digital I&C system developed for nuclear power plants to evaluate the effectiveness of fault-tolerant techniques implemented in the target system. A software-implemented fault injection in which faults were injected into the memory area was used based on the assumption that all faults in the target system will be reflected in the faults in the memory. To reduce the number of required fault injection experiments, the memory assigned to the target software was analyzed. In addition, to observe the effect of the fault detection coverage of fault-tolerant techniques, a PSA model was developed. The analysis of the experimental result also can be used to identify weak points of fault-tolerant techniques for capability improvement of fault-tolerant techniques
Since an eigenvalue problem in structural analysis has been recognized as an important process for the assessment of structural strength, it is usually to be carried out the eigenvalue analysis or buckling analysis of structures when the compression behabiour of the member is dorminant. In general, various variables involved in the eigenvalue problem have also shown their variability. So it is natural to apply the probabilistic analysis into such problem. Since the limit state equation for the eigenvalue analysis or buckling reliability analysis is expressed implicitly in terms of random variables involved, the probabilistic finite element method is combined with the conventional reliability method such as MVFOSM and AFOSM for the determination of probability of failure due to buckling. The accuracy of the results obtained by this method is compared with results from the Monte Carlo simulations. Importance sampling method is specially chosen for overcomming the difficulty in a large simulation number needed for appropriate accurate result. From the results of the case study, it is found that the method developed here has shown good performance for the calculation of probability of buckling failure and could be used for checking the safety of the calculation of probability of buckling failure and could be used for checking the safely of frame structure which might be collapsed by either yielding or buckling.
During the past 25 years, in the context of probabilistic safety assessment, efforts have been directed towards establishment of comprehensive pipe failure event databases as a foundation for exploratory research to better understand how to effectively organize a piping reliability analysis task. The focused pipe failure database development efforts have progressed well with the development of piping reliability analysis frameworks that utilize the full body of service experience data, fracture mechanics analysis insights, expert elicitation results that are rolled into an integrated and risk-informed approach to the estimation of piping reliability parameters with full recognition of the embedded uncertainties. The discussion in this paper builds on a major collection of operating experience data (more than 11,000 pipe failure records) and the associated lessons learned from data analysis and data applications spanning three decades. The piping reliability analysis lessons learned have been obtained from the derivation of pipe leak and rupture frequencies for corrosion resistant piping in a raw water environment, loss-of-coolant-accident frequencies given degradation mitigation, high-energy pipe break analysis, moderate-energy pipe break analysis, and numerous plant-specific applications of a statistical piping reliability model framework. Conclusions are presented regarding the feasibility of determining and incorporating aging effects into probabilistic safety assessment models.
This paper describes the work and results of the preliminary Probabilistic Safety Assessment (PSA) for a research reactor in the design phase. This preliminary PSA 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 described here is a Level 1 PSA which addresses the risks associated with core damage. After reviewing the documents and its conceptual design, eight typical initiating events are selected regarding internal events during the normal operation of the reactor. Simple fault tree models for the PSA are developed instead of the detailed model at this conceptual design stage. A total of 32 core damage accident sequences for an internal event analysis were identified and quantified using the AIMS-PSA. LOCA-I has a dominant contribution to the total CDF by a single initiating event. The CDF from the internal events of a research reactor is estimated to be 7.38E-07/year. The CDF for the representative initiating events is less than 1.0E-6/year even though conservative assumptions are used in reliability data. The conceptual design of the research reactor is designed to be sufficiently safe from the viewpoint of safety.
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.
Jung, Woo Sik;Lee, Hye Rin;Kim, Jae-Ryang;Lee, Gee Man
Nuclear Engineering and Technology
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제52권10호
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pp.2221-2229
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2020
After the Fukushima Daiichi nuclear power plant (NPP) accident, level 3 probabilistic safety assessment (PSA) has emerged as an important task in order to assess the risk level of the multi-unit NPPs in a single nuclear site. Accurate calculation of the radionuclide concentrations and exposure doses to the public is required if a nuclear site has multi-unit NPPs and large number of people live near NPPs. So, there has been a great need to develop a new method or procedure for the fast and accurate offsite consequence calculation for the multi-unit NPP accident analysis. Since the multi-unit level 3 PSA is being currently performed assuming that all the NPPs are located at the same position such as a center of mass (COM) or base NPP position, radionuclide concentrations or exposure doses near NPPs can be drastically distorted depending on the locations, multi-unit NPP alignment, and the wind direction. In order to overcome this disadvantage of the COM method, the idea of a new multiple location (ML) method was proposed and implemented into a new tool MURCC (multi-unit radiological consequence calculator). Furthermore, the MURCC code was further improved for the multi-unit level 3 PSA that has the arbitrary number of multi-unit NPPs. The objectives of this study are to (1) qualitatively and quantitatively compare COM and ML methods, and (2) demonstrate the strength and efficiency of the ML method. The strength of the ML method was demonstrated by the applications to the multi-unit long-term station blackout (LTSBO) accidents at the four-unit Vogtle NPPs. Thus, it is strongly recommended that this ML method be employed for the offsite consequence analysis of the multi-unit NPP accidents.
후쿠시마 원전사고 발생으로 다수기의 지진안전성에 관한 연구의 필요성이 부각되었다. 한 부지에 건설된 원자력발전소의 경우 유사한 지진응답을 보이기 때문에 적게나마 원자력발전소 SSCs간의 지진손상에 대하여 상관성이 존재하므로 합리적 지진안전성 평가를 위하여 지진손상 상관성을 고려하여야 한다. 본 연구에서는 쌍둥이 호기의 필수전원상실사건에 대하여 확률론적 지진안전성 평가를 수행하였다. 적절한 지진손상 상관계수를 도출하기 위하여 확률론적 지진응답해석을 수행하여 적용하였다. External Event Mensuration System 프로그램을 활용하여 다수기의 필수전원상실사건의 고장수목을 구성하여 지진취약도 및 지진리스크를 분석하였다. 또한 SSCs간의 지진손상 상관성을 완전독립 및 완전종속으로 고려하여 비교 분석을 수행하였다.
Round robin analyses for vessel failure probabilities due to PTS events are proposed for plant-specific analyses of all types of reactors developed in Korea. Four organizations, that are responsible for regulation, operation, research and design of the nuclear power plant in Korea, participated in the round robin analysis. The vessel failure probabilities from the probabilistic fracture mechanics analyses are calculated to assure the structural integrity of the reactor pressure vessel during transients that are expected to initiate PTS events. The failure probabilities due to various parameters are compared with each other. All results are obtained based on several assumptions about material properties, flaw distribution data, and transient data such as pressure, temperature, and heat transfer coefficient. The realistic input data can be used to obtain more realistic failure probabilities. The various results presented in this study will be helpful not only for benchmark calculations, result comparisons, and verification of PFM codes developed but also as a contribution to knowledge management for the future generation.
지진에 대한 사면안정 해석은 지진에 의한 관성력을 정적하중으로 고려하는 유사정적해석을 널리 사용하고 있다. 사면과 같은 지반 구조물은 지반정수의 불확실성이 포함되어 있어 확률론적 해석을 이용하여 지반정수의 불확실성을 고려해야 한다. 본 연구에서는 지반의 불확실성을 고려한 확률론적 사면안정해석을 수행하였으며, 구조물이 임의 수준의 지반 운동을 받을 때 파괴상태에 도달하는 확률을 그래프로 나타낸 취약도 곡선을 작성하였다. 유사정적해석으로 확률론적 사면안정해석을 수행하기 위해 Monte Carlo Simulation(MCS)을 시행하였다. MCS의 소요 시간을 단축하기 위하여 인공신경망 기반의 응답면 기법을 이용해 파괴확률을 산출하여 수평지진계수별 취약도 곡선을 작성하는 방법을 제시하였다. 인공신경망을 이용하여 작성한 취약도 곡선을 MCS의 결과와 비교해 본 결과 상당한 시간 절약에 비해 유사한 결과를 얻을 수 있었다.
This study describes structural reliability analysis of actively-controlled structure for which random vibration analysis is incorporated into the first-order reliability method (FORM) framework. The existing approaches perform the reliability analysis based on the RMS response, whereas the proposed study uses the peak response for the reliability analysis. Therefore, the proposed approach provides us a meaningful performance measure of the active control system, i.e., realistic failure probability. In addition, it can deal with the uncertainties in the system parameters as well as the excitations in single-loop reliability analysis, whereas the conventional random vibration analysis requires double-loop reliability analysis; one is for the system parameters and the other is for stochastic excitations. The effectiveness of the proposed approach is demonstrated through a numerical example where the proposed approach shows fast and accurate reliability (or inversely failure probability) assessment results of the dynamical active control system against random seismic excitations in the presence of parametric uncertainties of the dynamical structural system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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