After the Tohoku earthquake and tsunami (Japan, 2011), regulatory efforts to mitigate external hazards have increased both the safety requirements and the total capital cost of nuclear power plants (NPPs). In these circumstances, identifying not only disaster robustness but also cost-effective capacity setting of NPPs has become one of the most important tasks for the nuclear power industry. A few studies have been performed to relocate the seismic capacity of NPPs, yet the effects of multiple hazards have not been accounted for in NPP capacity optimization. The major challenges in extending this problem to the multihazard dimension are (1) the high computational costs for both multihazard risk quantification and system-level optimization and (2) the lack of capital cost databases of NPPs. To resolve these issues, this paper proposes an effective method that identifies the optimal multihazard capacity of NPPs using a multi-objective genetic algorithm and the two-stage direct quantification of fault trees using Monte Carlo simulation method, called the two-stage DQFM. Also, a capacity-based indirect capital cost measure is proposed. Such a proposed method enables NPP to achieve safety and cost-effectiveness against multi-hazard simultaneously within the computationally efficient platform. The proposed multihazard capacity optimization framework is demonstrated and tested with an earthquake-tsunami example.
In performance-based seismic design procedures Peak Ground Acceleration (PGA) and pseudo-Spectral acceleration ($S_a$) are commonly used to predict the response of structures to earthquake. Recently, research has been carried out to evaluate the predictive capability of these standard Intensity Measures (IMs) with respect to different types of structures and Engineering Demand Parameter (EDP) commonly used to measure damage. Efforts have been also spent to propose alternative IMs that are able to improve the results of the response predictions. However, most of these IMs are not usually employed in probabilistic seismic demand analyses because of the lack of reliable Ground Motion Prediction Equations (GMPEs). In order to define seismic hazard and thus to calculate demand hazard curves it is essential, in fact, to establish a GMPE for the earthquake intensity. In the light of this need, new GMPEs are proposed here for the elastic input energy spectra, energy-based intensity measures that have been shown to be good predictors of both structural and non-structural damage for many types of structures. The proposed GMPEs are developed using mixed-effects models by empirical regressions on a large number of strong-motions selected from the NGA database. Parametric analyses are carried out to show the effect of some properties variation, such as fault mechanism, type of soil, earthquake magnitude and distance, on the considered IMs. Results of comparisons between the proposed GMPEs and other from the literature are finally shown.
Earthquake induced hysteretic energy demand for a structure can be used as a limiting value of a certain performance level in seismic design of structures. In cases where it is larger than the hysteretic energy dissipation capacity of the structure, failure will occur. To be able to select the limiting value of hysteretic energy for a particular earthquake hazard level, it is required to define the variation of hysteretic energy in terms of probabilistic terms. This study focuses on the probabilistic evaluation of earthquake induced worst failure probability and approximate confidence intervals for inelastic single-degree-of-freedom (SDOF) systems with a typical steel moment connection based on hysteretic energy. For this purpose, hysteretic energy demand is predicted for a set of SDOF systems subject to an ensemble of moderate and severe EQGMs, while the hysteretic energy dissipation capacity is evaluated through the previously published cyclic test data on full-scale steel beam-to-column connections. The failure probability corresponding to the worst possible case is determined based on the hysteretic energy demand and dissipation capacity. The results show that as the capacity to demand ratio increases, the failure probability decreases dramatically. If this ratio is too small, then the failure is inevitable.
The seismicity of the Korean Peninsula shows a very irregular pattern of strain release typical of the intraplate seismicity. The Korean Peninsula may be divided into several tectonic provinces of differing tectonics. In this analysis, seismicity parameters for each tectonic province are evaluated from historical as well as instrumental earthquake data of the Korean Peninsula to examine the differences in seismic characteristics among tectonic provinces. Statistical analysis of the earthquake data made of incomplete data before the Choseon Dynasty and complete data afterwards reveals that there exist no significant differences in seismic characteristics between the tectonic provinces. It turns out the b-value in the intensity-frequency relation for the whole peninsula is about 0.6 and the maximum earthquake is about MMI X. The results of this study may be used in the probabilistic seismic hazard analysis of the Korean Peninsula and in estimating the design earthquake in earthquake engineering.
This study suggests a method for deriving earthquake response based on log-normal distribution in order to obtain realistic and reliable probability and statistical seismic response of structures. The development of three earthquake suites were presented, with a brief description of 2%, 10%, and 50% in 50 years probability of exceedance according the USGS Los Angeles probabilistic seismic hazard maps. In order to analyze the basic dynamic behavior, a Single-Degree-of-Freedom (SDOF) structure was selected and the seismic response spectrum representing the response of each natural period was plotted. Overall, the mean response values presented through the log-normal distribution is lower than the standard normal distribution. Thus, it is considered that the former method can be provided as the effective cost on performance-based seismic design more than the latter one.
Earthquakes are natural disasters that cause serious social disruptions and economic losses. In particular, they have a significant impact on critical lifeline infrastructure such as urban water transmission networks. Therefore, it is important to predict network performance and provide an alternative that minimizes the damage by considering the factors affecting lifeline structures. This paper proposes a probabilistic reliability approach for post-hazard flow analysis of a water transmission network according to earthquake magnitude, pipeline deterioration, and interdependency between pumping plants and 154 kV substations. The model is composed of the following three phases: (1) generation of input ground motion considering spatial correlation, (2) updating the revised nodal demands, and (3) calculation of available nodal demands. Accordingly, a computer code was developed to perform the hydraulic analysis and numerical modelling of water facilities. For numerical simulation, an actual water transmission network was considered and the epicenter was determined from historical earthquake data. To evaluate the network performance, flow-based performance indicators such as system serviceability, nodal serviceability, and mean normal status rate were introduced. The results from the proposed approach quantitatively show that the water network is significantly affected by not only the magnitude of the earthquake but the interdependency and pipeline deterioration.
Ground motion scaling techniques are actively debated in the earthquake engineering community. Considerations such as what amplitude, over what period range and to what target spectrum are amongst the questions of practical importance. In this paper, the effect of various ground motion scaling approaches are explored using three reinforced concrete prototypical building models of 8, 12 and 20 stories designed to respond nonlinearly under a design level earthquake event in the seismically active Southern California region. Twenty-one recorded earthquake motions are selected using a probabilistic seismic hazard analysis and subsequently scaled using four different strategies. These motions are subsequently compared to spectrally compatible motions. The nonlinear response of a planar frameidealized building is evaluated in terms of plasticity distribution, floor level acceleration and uncorrelated acceleration amplification ratio distributions; and interstory drift distributions. The most pronounced response variability observed in association with the scaling method is the extent of higher mode participation in the nonlinear demands.
Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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1996.05d
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pp.405-409
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1996
본 연구는 일정 지역의 확률론적 지진위험도 (Probabilistic Seismic Hazard) 평가와 관련하여 전문가가 제시한 제1차 입력자료를 이용하여 제2차 입력자료를 도출할 때 입력자료의 다단계화를 통하여 각 단계별 구간의 입력자료가 확률론적 지진위험도 불확실성에 미치는 상대적 영향을 분석하였다. 확률론적 지진위험도 분석을 위하여 미국지질조사연구소 (USGS) 및 미국 로렌스리버모어 연구소(LLNL)가 개발한 전산코드를 각각 이용하였고 또한 전문가가 제시한 제 1차 입력자료는 기존 연구보고서에서 주어진 자료를 이용하였다. 분석결과 지진활동도 변수 특히 지진규모의 각 단계 및 감쇠특성함수의 진앙거리 단계에 따라서 확률론적 지진위험도의 절대값 및 불확실성에 미치는 영향의 차이가 상대적으로 크다는 것이 확인되었다. 또한 부지별로 이러한 분석을 함으로서 확률론적 지진 위험도 곡선에 영향을 미치는 임의 부지에 고유한 임계 지진규모 및 임계 진앙거리에 대한 분석을 통하여 전반적으로 불확실성을 감소시킬 수 있다.
Soil liquefaction is one of the types of major seismic damage. Soil liquefaction is a phenomenon that can cause enormous human and economic damages, and it must be examined before designing geotechnical structures. In this study, we proposed a practical method of developing a multi-hazard fragility surface for liquefaction of levee considering earthquake magnitude and water level. Limit state for liquefaction of levee was defined by liquefaction potential index (LPI), which is frequently used to assess the liquefaction susceptibility of soils. In order to consider the uncertainty of soil properties, Monte Carlo Simulation based probabilistic analysis was performed. Based on the analysis results, a 3D fragility surface representing the probability of failure by soil liquefaction as a function of the ground motion and water level has been established. The prepared multi-hazard fragility surface can be used to evaluate the safety of levees against liquefaction and to assess the risk in earthquake and flood prone areas.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.39
no.6
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pp.821-831
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2019
The 9.12 earthquake (2016.9.12., ML=5.8) and Pohang (2017.11.15., ML=5.4) caused social and economic damage, resulting in a greater public interest in earthquakes than in the past. In the U.S., Japan and Chile, which have high frequency of earthquakes, infrastructure facilities are already managed based on probabilistic seismic hazard analysis (PSHA) and ground motion prediction equation (GMPE) to prepare for and respond to seismic disasters. In South Korea, the aforementioned PSHA and GMPE models have been developed independently through individual researchers. However, the limited disclosure of basic data, calculation methods, and final results created during the model development poses a problem of deploying new data without updating the earthquake that occurs every year. Therefore, this paper describes how to create flatfile, which is the basic data of GMPE, and how to process for seismic waves, and how to create intensity measures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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