In the development of a Risk Monitor probabilistic safety assessment (PSA) model from the basic PSA model of a nuclear power plant, the modeling of common-cause failure (CCF) is very important. At present, some approximate modeling methods are widely used, but there lacks criterion of modeling accuracy and error analysis. In this paper, aiming at ensuring the accuracy of risk assessment and minimizing the Risk Monitor PSA models size, we present three basic issues of CCF model resulted from the changes of a nuclear power plant configuration, put forward corresponding modeling methods, and derive accuracy criteria of CCF modeling based on minimum cut sets and risk indicators according to the requirements of risk monitoring. Finally, a nuclear power plant Risk Monitor PSA model is taken as an example to demonstrate the effectiveness of the proposed modeling method and accuracy criteria, and the application scope of the idea of this paper is also discussed.
To assess the collapse risk of transmission line structures subject to natural hazards, it is important to identify what hazard may cause the structural collapse. In Australia and many other countries, a large proportion of failures of transmission line structures are caused by severe thunderstorms. Because the wind loads generated by thunderstorms are not only random but time-variant as well, a time-dependent structural reliability approach for the risk assessment of transmission line structures is essential. However, a lack of appropriate stochastic models for thunderstorm winds usually makes this kind of analysis impossible. The intention of the paper is to propose a stochastic model that could realistically and accurately simulate wind loading due to severe thunderstorms. With the proposed thunderstorm model, the collapse risk of transmission line structures under severe thunderstorms is assessed numerically based on the computed failure probability of the structure.
This study shows risk-based evaluation results of casualty accidents for passengers, railway staffs and MOP(Member of public) on the national railway in South Korea. To evaluate risk of these accidents, the hazardous events and the hazardous factors were identified by the review of the accident history and engineering interpretation of the accident behavior. A probability evaluation model for each hazardous event which was based on the accident appearance scenario was developed by using the Fault Tree Analysis (FTA) technique. The probability for each hazardous event was evaluated from the historical data and structured expert judgment. In addition, the severity assessment model utilized by the Event Tree Analysis (ETA) technique was composed of the accident progress scenarios. And the severity for the hazardous events was estimated using fatalities and weighted injuries. The risk assessment model developed can be effectively utilized in defining the risk reduction measures in connection with the option analysis.
Kim, Kyungmi;Lee, Heeyoung;Lee, Soomin;Kim, Sejeong;Lee, Jeeyeon;Ha, Jimyeong;Yoon, Yohan
한국축산식품학회지
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제37권4호
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pp.579-592
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2017
This study assessed the quantitative microbial risk of non-enterohemorrhagic Escherichia coli (EHEC). For hazard identification, hazards of non-EHEC E. coli in natural and processed cheeses were identified by research papers. Regarding exposure assessment, non-EHEC E. coli cell counts in cheese were enumerated, and the developed predictive models were used to describe the fates of non-EHEC E. coli strains in cheese during distribution and storage. In addition, data on the amounts and frequency of cheese consumption were collected from the research report of the Ministry of Food and Drug Safety. For hazard characterization, a doseresponse model for non-EHEC E. coli was used. Using the collected data, simulation models were constructed, using software @RISK to calculate the risk of illness per person per day. Non-EHEC E. coli cells in natural- (n=90) and processed-cheese samples (n=308) from factories and markets were not detected. Thus, we estimated the initial levels of contamination by Uniform distribution ${\times}$ Beta distribution, and the levels were -2.35 and -2.73 Log CFU/g for natural and processed cheese, respectively. The proposed predictive models described properly the fates of non-EHEC E. coli during distribution and storage of cheese. For hazard characterization, we used the Beta-Poisson model (${\alpha}=2.21{\times}10^{-1}$, $N_{50}=6.85{\times}10^7$). The results of risk characterization for non-EHEC E. coli in natural and processed cheese were $1.36{\times}10^{-7}$ and $2.12{\times}10^{-10}$ (the mean probability of illness per person per day), respectively. These results indicate that the risk of non-EHEC E. coli foodborne illness can be considered low in present conditions.
It has come to attention that a risk-assessing organization, that will benchmark a company's safety department, is imperative, following an increase in large-scale SOC-business project, construction of higher-raised buildings, development of underground space; all that have increase accident rates. Having faced problems that arise in firms that demand diversity, complexity and instantaneity, the purpose of the thesis is to arrive at efficient and practical problem-solving means. In order to solve the problems that would surface theoretically during an actual risk assessment, the state of the operation systems of the top five national construction firms having a hazard rate of 0.25 times less than the average rate have been analyzed, while a hierarchal recognition research of the employees who not only function at the operating level but are the practice subjects of a firm, has also been conducted, bringing the main text.
This study has proposed the development procedure of 'railway accident risk assessment model' by as a common approach. The risk assessment procedure is following the requirements of the common safety methods (CSM) suggested in EU and was developed based on the accident scenarios. Various hazardous events, which have the potential to lead directly to casualties, were defined. Then, for each hazardous event, the railway accident appearance scenarios and railway accident progress scenarios were developed. The developed procedure will provide a generic model of the safety risk on the Korea railway.
In recent years, the natural damage associated with flood disaster has been dramatically increased. However, there is no rational method which reflects urban characteristics to estimate the regional safety assessment for flood disaster. The purpose of this study is to develop the regional safety assesment model for urban flood. Flood risk and reduction assesment were estimated by using the linear sum of the Z score of the assessment factors and the weight value of each factor from the expert survey data. And then the regional safety assessment was estimated by subtracting reduction factor value from risk factor value. GIS tool was used to estimate the factor assesment and integrated regional safety. This study can be used to determine the priority of flood protection project, execute the flood insurance and establish the urban plans and the flood mitigate plan.
In this paper, we propose a method for mitigating for mitigating the effect of voltage of voltage sag in radial power distribution systems using load transfer switching (LTS). The term of LTS is defined that the weakness load points for voltage sag transfer to the alternative source during the fault clearing practices. The sequenced of proposed LTS method is divided into the search of weakness points for voltage sag using the risk assessment model and transfer behavior of weakness points. The search of weakness point is carried out using the risk assessment model of voltage sag and Monte Carlo simulation method and the historical reliability data in Korea Electric Power Corporation (KEPCO) are also used. Through the case studies, we verify the effectiveness of proposed LTS method and present the searching method of effective application points of LTS method using the risk assessment model.
Mercurio, Davide;Andersen, Vincent M.;Wagner, Kenneth C.
Nuclear Engineering and Technology
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제50권5호
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pp.627-638
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2018
This article describes an integrated Level 1-Level 2 probabilistic risk assessment (PRA) methodology to evaluate the radiological risk during postulated accident scenarios initiated during the decommissioning phase of a typical Mark I containment boiling water reactor. The fuel damage scenarios include those initiated while the reactor is permanently shut down, defueled, and the spent fuel is located into the spent fuel storage pool. This article focuses on the integrated Level 1-Level 2 PRA aspects of the analysis, from the beginning of the accident to the radiological release into the environment. The integrated Level 1-Level 2 decommissioning PRA uses event trees and fault trees that assess the accident progression until and after fuel damage. Detailed deterministic severe accident analyses are performed to support the fault tree/event tree development and to provide source term information for the various pieces of the Level 1-Level 2 model. Source terms information is collected from accidents occurring in both the reactor pressure vessel and the spent fuel pool, including simultaneous accidents. The Level 1-Level 2 PRA model evaluates the temporal and physical changes in plant conditions including consideration of major uncertainties. The goal of this article is to provide a methodology framework to perform a decommissioning Probabilistic Risk Assessment (PRA), and an application to a real case study is provided to show the use of the methodology. Results will be derived from the integrated Level 1-Level 2 decommissioning PSA event tree in terms of fuel damage frequency, large release frequency, and large early release frequency, including uncertainties.
Although animal studies have been used most often for quantitative risk assessment, it is generally recognized that well-conducted epidemiologic studies would provide the best basis for estimating human risk. However, there are several features related to the design and analysis of epidemiologic studies that frequently limit their usefulness for quantitating risks. The lack of accurate information on exposure in epidemiologic studies is perhaps the most frequently cited limitation of these studies for risk assessment. However. other features of epidemiologic study design, such as statistical power, length of follow-up, confounding, and effect modification, may also limit the inferences that can be drawn from these studies. Furthermore, even when the aforementioned limitations are overcome, substantial uncertainty exists concerning the choice of an appropriate statistical (or biologic) model for extrapolation beyond the range of exposures observed in a particular study. This paper focuses on presenting a review and discussion of the methodologic issues involved in using epidemiologic studies for risk assessment. This review concentrates on the use of retrospective, cohort, mortality studies of occupational groups for assessing cancer risk because this is the most common application of epidemiologic data for quantitative risk assessment (QRA). Epidemiologic data should not be viewed as a panacea for the problems inherent in using animal bioassay data for QRA. Rather, information that can be derived from epidemiologic and toxicologic studies complement one another, and both data sources need to be used to provide the best characterization of human risk.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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