원자력발전소를 비롯한 위험 시설물의 확률론적 안전성 평가(Probabilistic Safety Assessment: PSA)는 고장수목(Fault Tree) 및 사건수목(Event Tree) 분석으로 이루어지며, 분석 결과로 그 시설물의 위험도(Risk)는 최소단절집합(Minimal Cutsets)들의 합으로 구성 된다.(중략)
Event trees are widely used graphical tool to denote the accident inintiation and escalation to more severe accident. But they have some drawbacks in that they do not have efficient way of updating model parameters and also they can not contain the information about dependency or independency among model parameters. A tool that can cure such drawbacks is an influence diagram. We introduce influence diagrams and explain how to update model parameters and obtain predictive distributions. We show that an event tree can be converted to a statistically equivalent influence diagram, and bayesian prediction can be made more effectively through the use of influence diagrams.
원자력발전소 지진 확률론적 안전성 평가인 PSA(Probabilistic Safety Assessment)는 오랜 기간에 걸쳐 확고히 구축되어 왔다. 반면에 다양한 공정 기반의 산업시설물의 경우 화재, 폭발, 확산(유출) 재난에 대해 주로 연구되어 왔으며, 지진에 대해서는 상대적으로 연구가 미미하였다. 하지만, 플랜트 설계 당시와 달리 해당 부지가 지진 영향권에 들어갈 경우 지진 PSA 수행은 필수적이다. 지진 PSA를 수행하기 위해서는 확률론적 지진 재해도 해석(Probabilistic Seismic Hazard Analysis), 사건수목 해석(Event Tree Analysis), 고장수목 해석(Fault Tree Analysis), 취약도 곡선 등을 필요로 한다. 원자력 발전소의 경우 노심 손상 방지라는 최우선 목표에 따라 많은 사고 시나리오 분석을 통해 사건수목이 구축되었지만, 산업시설물의 경우 공정의 다양성과 최우선 손상 방지 핵심설비의 부재로 인해 일반적인 사건수목 구축이 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 산업시설물 지진 PSA를 수행하기 위해 고장수목을 바탕으로 확률론적 시각도구인 베이지안 네트워크(Bayesian Network, BN)로 변환하여 리스크를 평가하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 이용하여 임의로 생성된 가스플랜트 Plot Plan에 대해 최종 BN을 구축하고, 다양한 사건 경우에 대한 효용성있는 의사결정과정을 보임으로써 그 우수성을 확인하였다.
In this paper, from making an electrical fire which is thought to be the most damaging among potential dangers as a top event, minimal cut sets (MCS) about it were analyzed. For this, components of a power substation were classified into 15 items. Failure rates and modes were extracted based on Korea Electrical Safety Corporation, IEEE Gold Book, and RAC. To analyze the top event (an electrical fire), main events were assorted into "safety devices for overcurrent" and "ampere meter of detecter". Failure of components was divided into failure of VCB, COS, and MCCB. A fault tree was composed of 3 AND gate, 5 OR gates and 17 basic events. Overlapped events among the basic events are things which occur from relevant components. They were attached to the tree by distinguishing identifiers. In case of FT, two minimal cut sets of "IO_METER", "MF_METER", "DO_MCCB" and "IO_METER", "MF_METER", "DO_VCB" take 46% of electrical fires. Therefore, about basic events which are included in the top two minimum cut sets, strict control is necessary.
In Human Reliability Analysis(HRA), the uncertainties involved in many factors that affect human reliability have to be represented as the quantitative forms. Conventional probability- based human reliability theory is used to evaluate the effect of those uncertainties but it is pointed out that the actual human reliability should be different from that of conventional one. Conventional HRA makes use of error rates, however, it is difficult to collect data enough to estimate these error rates, and the estimates of error rates are dependent only on engineering judgement. In this paper, the error possibility that is proposed by Onisawa is used to represent human reliability, and the error possibility is obtained by use of fuzzy reasoning that plays an important role to clarify the relation between human reliability and human error. Also, assuming these factors are connected to the top event through Fault Tree structure, the influence and correlation of these factors are measured by fuzzy operation. When a fuzzy operation is applied to Fault Tree Analysis, it is possible to simplify the operation applying the logic disjuction and logic conjuction to structure function, and the structure of human reliability can be represented as membership function of the top event. Also, on the basis of the the membership function, the characteristics of human reliability can be evaluated by use of the concept of pattern recognition.
첨단 디지털기술이 적용된 자율운항선박과 같이 인간의 개입을 획기적으로 줄인 첨단 시스템의 운용은, 대상 시스템의 운용 중 시스템에 영향을 미치는 다양한 변수들의 변화를 실시간으로 검토하여 안전한 시스템 운용을 위한 의사결정을 지원할 수 있는 위험도평가 방법론의 적용이 요구된다. 본 논문은, 자율운항선박의 충돌 사고 위험도를 실시간으로 분석하기 위한 위험도 모델의 개발을 목적으로, 자율운항선박 충돌 사고 시나리오에 대한 위험도분석 작업 수행 내용과 실시간 충돌 위험도를 표현하기 위하여 검토한 간략한 위험도 모델 개념들을 제시하고 있다. 위험도 모델 개발을 위하여, 먼저 자율운항선박의 항해, 통신, 비상대응 기능들을 분석하고, 기능분석 결과를 바탕으로 충돌 사고 빈도 산출을 위한 Fault Tree Analysis와 충돌 사고로 인한 영향 산출을 위한 Event Tree Analysis를 수행하였다. 또한, Fault Tree와 Event Tree의 입력값 중 외부 조건에 따라 변화하는 변수들을 식별하였고, 각 변수들에 입력값은 자율운항선박의 운항 조건에서 발생할 수 있는 가상 데이터를 만들어 사용하였으며, 식별된 각 변수들의 변화로 인한 자율운항선박 충돌 위험도 변화량을 검토하였다.
Station blackout (SBO) risk is one of the most significant contributors to nuclear power plant risk. In this paper, the sequence probability formulas derived by the convolution approach are compared with those derived by the conventional event tree/fault tree (ET/FT) approach for the SBO situation in which emergency diesel generators fail to start. The comparison identifies what makes the ET/FT approach more conservative and raises the issue regarding the mission time of a turbine-driven auxiliary feedwater pump (TDP), which suggests a possible modeling improvement in the ET/FT approach. Monte Carlo simulations with up-to-date component reliability data validate the convolution approach. The sequence probability of an alternative alternating current diesel generator (AAC DG) failing to start and the TDP failing to operate owing to battery depletion contributes most to the SBO risk. The probability overestimation of the scenario in which the AAC DG fails to run and the TDP fails to operate owing to battery depletion contributes most to the SBO risk overestimation determined by the ET/FT approach. The modification of the TDP mission time renders the sequence probabilities determined by the ET/FT approach more consistent with those determined by the convolution approach.
A module or independent subtree is a part of a fault tree whose child gates or basic events are not repeated in the remaining part of the fault tree. Modules are necessarily employed in order to reduce the computational costs of fault tree quantification. This quantification generates fault tree solutions such as minimal cut sets, minimal path sets, or binary decision diagrams (BDDs), and then, calculates top event probability and importance measures. This paper presents a new linear time algorithm to detect modules of large fault trees. It is shown through benchmark tests that the new method proposed in this study can very quickly detect the modules of a huge fault tree. It is recommended that this method be implemented into fault tree solvers for efficient probabilistic safety assessment (PSA) of nuclear power plants.
본 연구에서는 다양한 위험성 평가 방법중에서 사고의 발생 경위를 연역적으로 추론해 나가는 이상 트리 분석 방법을 이용하여 정상사상을 일으킬 수 있는 시스템 요소들의 파악으로부터 화학공장의 사고 발생 가능성을 산정하였다. Gate-by-gate 방법과 최소 컷 ? 방법을 이용하여 공장내 존재하는 잠재위험에 대하여 정성적 및 정량적 위험성 평가를 수행하였다. 정량적인 위험성 평가 단계에서는 시스템 요소의 고장률 또는 신뢰율 자료로부터 정상사상의 사고 발생 확률 및 빈도를 계산하였다 결론적으로 이상 트리 분석방법을 이용하여 시스템/공정의 사고 발생확률을 논리 방식으로 계산할 수 있었으며, 중요도 분석을 이용하여 정상 사상이 발생하는데 가장 큰 영향을 미치는 손실 경로를 확인하여 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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