This paper presents the results of an initiating event analysis as part of a Level 1 probabilistic safety assessment (PSA) for at-power internal events for the Korea Research Reactor (KRR). The PSA methodology is widely used to quantitatively assess the safety of research reactors (RRs) in the domestic nuclear industry. Initiating event frequencies are required to conduct a PSA, and they considerably affect the PSA results. Because there is no domestic database for domestic trip events, the safety of RRs is usually assessed using foreign databases. In this paper, operating experience data from the KRR for trip events were collected and analyzed in order to determine the frequency of specific initiating events. These frequencies were calculated using two approaches according to the event characteristics and data availability: (1) based on KRR operating experience or (2) using generic data.
The purpose of this research is to introduce the technical standard of accident sequence precursor (ASP) analysis, and to propose a case study using the dynamic-probabilistic safety assessment (D-PSA) approach. The D-PSA approach can aid in the determination of high-risk/low-frequency accident scenarios from all potential scenarios. It can also be used to investigate the dynamic interaction between the physical state and the actions of the operator in an accident situation for risk quantification. This approach lends significant potential for safety analysis. Furthermore, the D-PSA approach provides a more realistic risk assessment by minimizing assumptions used in the conventional PSA model so-called the static-PSA model, which are relatively static in comparison. We performed risk quantification of a steam generator tube rupture (SGTR) accident using the dynamic event tree (DET) methodology, which is the most widely used methodology in D-PSA. The risk quantification results of D-PSA and S-PSA are compared and evaluated. Suggestions and recommendations for using D-PSA are described in order to provide a technical perspective.
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.
Se-Hyeok Lee;Changuk Mun;Sangki Park;Jeong-Rae Cho;Junho Song
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.36
no.4
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pp.273-282
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2023
Probabilistic safety assessment (PSA) has been widely used to evaluate the seismic risk of nuclear power plants (NPPs). However, studies on seismic PSA for process plants, such as gas plants, oil refineries, and chemical plants, have been scarce. This is because the major disasters to which these process plants are vulnerable include explosions, fires, and release (or dispersion) of toxic chemicals. However, seismic PSA is essential for the plants located in regions with significant earthquake risks. Seismic PSA entails probabilistic seismic hazard analysis (PSHA), event tree analysis (ETA), fault tree analysis (FTA), and fragility analysis for the structures and essential equipment items. Among those analyses, ETA can depict the accident sequence for core damage, which is the worst disaster and top event concerning NPPs. However, there is no general top event with regard to process plants. Therefore, PSA cannot be directly applied to process plants. Moreover, there is a paucity of studies on developing fragility curves for various equipment. This paper introduces PSA for gas plants based on FTA, which is then transformed into Bayesian network, that is, a probabilistic graph model that can aid risk-informed decision-making. Finally, the proposed method is applied to a gas plant, and several decision-making cases are demonstrated.
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.
Micro reactors are increasingly being considered for utilization as distributed power sources. Hence, the probabilistic safety assessment (PSA) of a direct supercritical-CO2-cooled fast reactor, called micro modular reactor (MMR), was performed in this study; this reactor was developed using innovative design concepts. It adopted a modular design and passive safety systems to minimize site constraints. As the MMR is in its conceptual design phase, design weaknesses and valuable safety insights could be identified during PSA. Level 1 internal event PSA was carried out involving literature survey, system characterization, identification of initiating events, transient analyses, development of event trees and fault trees, and quantification. The initiating events and scenarios significantly contributing to core damage frequency (CDF) were determined to identify design weaknesses in MMR. The most significant initiating event category contributing to CDF was the transients with the power conversion system initially available category, owing to its relatively high occurrence frequency. Further, an importance analysis revealed that the safety of MMR can be significantly improved by improving the reliability of reactor trip and passive decay heat removal system operation. The findings presented in this paper are expected to contribute toward future applications of PSA for assessing unconventional nuclear reactors in their conceptual design phases.
One fundamental element of probabilistic safety assessment (PSA) is the initiating event (IE) analysis. Since IE frequencies can change over time, time-trend analysis is required to obtain optimized IE frequencies. Accordingly, such time-trend analyses have been employed to estimate industry-average IE frequencies for use in the PSAs of U.S. nuclear power plants (NPPs); existing PSAs of Korean NPPs, however, neglect such analysis in the estimation of IE frequencies. This article therefore provides the method for and results of estimating Korean industry-average IE frequencies using time-trend analysis. It also examines the effects of the IE frequencies obtained from this study on risk insights by applying them to recently updated internal events Level 1 PSA models (at-power and shutdown) for an OPR-1000 plant. As a result, at-power core damage frequency decreased while shutdown core damage frequency increased, with the related contributions from each IE category changing accordingly. These results imply that the incorporation of time-trend analysis leads to different IE frequencies and resulting risk insights. The IE frequency distributions presented in this study can be used in future PSA updates for Korean NPPs, and should be further updated themselves by adding more recent data.
Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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1997.05a
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pp.611-616
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1997
The Level 1 probabilistic safety assessment(PSA) for Wolsong(WS) 2/3/4 nuclear power plant(NPPs) in design stage is performed using the methodologies being equivalent to PWR PSA. Accident sequence evaluation program(ASEP) human reliability analysis(HRA) procedure and technique for human error rate prediction(THERP) are used in HRA of WS 2/3/4 NPPs PSA. The purpose of this paper is to introduce the procedure and methodology of HRA in WS 2/3/4 NPPs PSA. Also, this paper describes the interim results of importance analysis for human actions modeled in WS 2/3/4 PSA and the findings and recommendations of administrative control of secondary control area from the view of human factors.
This paper describes an attempt to improve and optimize the operational safety level of a domestic research reactor by conducting a probabilistic safety assessment (PSA) under full-power operating conditions. The PSA was undertaken to assess the level of safety at an operating research reactor in Korea, to evaluate whether it is probabilistically safe and reliable to operate, and to obtain insights regarding the requisite procedural and design improvements for achieving safer operation. The technical objectives were to use the PSA to identify the accident sequences leading to core damage, and to conduct sensitivity analyses based thereon to derive insights regarding potential design and procedural improvements. Based on the dominant accident sequences identified by the PSA, eight types of sensitivity analysis were performed, and relevant insights for achieving safer operation were derived. When these insights were applied to the reactor design and operating procedure, the risk was found to be reduced by approximately ten times, and the safety was significantly improved. The results demonstrate that the PSA methodology is very effective for improving reactor safety in the full-power operating phase. In particular, it is a highly suitable approach for identifying the deficiencies of a reactor operating at full power, and for improving the reactor safety by overcoming those deficiencies.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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