KR102003696B1 - 원전 다수기 리스크 평가를 위한 2단계 psa 방법. - Google Patents

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Abstract

원전 다수기 리스크 평가를 위한 2단계 PSA 방법이 소개된다.
이를 위해 본 발명은 (a)노심손상 사고 확장 단계; (b)상기 (a)단계에 의해 도출된 노심손상 사고를 기초로 발전소 손상 상태에 따라 그룹화하는 발전소 손상군 할당 단계; (c)기저장된 매핑테이블을 기초로 고장수목으로 변환해주는 단계; 및 (d)선원항 방출군 분율을 계산하는 단계를 포함하되, 상기 기저장된 매핑테이블은 상기 각각의 발전소 손상군이 상기 선원항 방출군에 분기되는 분기확률테이블인 것을 특징으로 한다.

Description

원전 다수기 리스크 평가를 위한 2단계 PSA 방법.{LEVEL 2 PROBABILISTIC SAFETY ASSESSMENT METHOD FOR EVALUATING RISK OF MULTIPLE NUCLEAR POWER PLANT}
본 발명은 원전 다수기 리스크 평가를 위한 2단계 PSA 방법에 관한 것으로 더욱 상세하게는 종래 단일 호기의 확률론적안전성평가를 보완하여 동일 부지 안에 여러 호기의 사고에 대해서도 안전성을 평가할 수 있는 2단계 PSA 방법론을 제시함에 그 목적이 있다.
PSA는 공중의 보건과 안전을 해칠 가능성이 있는 원전의 잠재적 사건을 도출하고, 각 사건의 발생 빈도 및 사건의 영향을 평가하는 체계적인 분석 작업으로, 최종적으로는 원자력시설의 리스크(risk)를 계산하여 발전소 계통 및 기기의 이용 불능 발생 등의 사고로 인한 원전 설비의 취약점을 평가하는 것이다.
이러한 PSA를 사용한 원자력안전에 대해 특허문헌의 기술이 제안되어 있고, 이 문헌에는 원자로 정지를 유발시키는 지진, 화재 또는 침수 등의 외부사건에 대해서 구역별로 관리되는 특정 방, 사건 발생 빈도, 초기사건, 외부사건 발생시 손상될 수 있는 기기 및 관련 케이블 등의 입력 자료를 포함하는 매핑(Mapping) 테이블을 생성하고, 이를 바탕으로 각 정점사건에 대해 외부사건 PSA에 따라 작성된 고장수목을 사용하여 노심 손상 빈도 값을 산출하는 정량화를 일괄적으로 수행함으로써, 구역별 별도 계산에 따른 정량화 방법에 비해 데이터 처리 및 정량화 과정을 단순화하여 그에 따른 시간과 비용을 절감하는 기술이 제안되고 있다.
본 발명에서 제안하는 사항을 구체적으로 설명하면 다음과 같다.
이미 설명한 바와 같이 원자력발전소의 안전성을 분석하기 위한 확률론적안전성평가 (PSA)는 3단계로 구성되어 있다. 1단계는 사고가 발생하여 노심이 손상되기까지의 과정을, 2단계는 노심이 손상된 이후부터 격납건물 경계가 손상되기까지의 과정을, 3단계는 격납건물 경계가 손상되어 누출된 방사선원항들이 외부 환경 및 인간에 미치는 영향을 분석한다.
한편, 한국을 포함한 대부분의 국가들은 한 부지에 2기 이상의 원자력발전소가 나란히 위치해 있으며, 특히 한국의 고리부지(새울부지 포함)에는 7기의 원자력발전소가 한 부지에 위치한다 (고리 1호기 퇴역, 신고리 5, 6호기 제외). 또한, 2011년 후쿠시마 대지진 및 이에 의해 유발된 쓰나미에 의하여 후쿠시마 원전 다수기 사고가 발생하였다. 이러한 이유로 다수의 원자력발전소가 한 부지에 있을 때의 안전성 평가에 대한 수요가 대폭 증가하였다.
그러나 기존 PSA 연구는 원자력발전소 단일 호기(1개 호기)에서 일어날 사고들에 대한 분석만을 수행해 왔기 때문에, 동일 부지의 여러 호기(여러 호기의 각각의 호기가 다른 호기에 영향을 주기 때문, 예를 들어 지진이 발생하는 경우 단일 호기만을 판단할 수는 있으나, 이 지진에 의해 다른 호기에도 영향을 주기 때문에 종래의 방법으로는 동일 부지의 다수호기에 대해서는 적용하기 어려움)에 대한 PSA 방법론이 없으므로 다수기의 안전성을 평가할 수가 없다.
이에 본 발명에서는 다수기 1단계 PSA 방법론 및 그에 따른 결과가 있다는 가정 하에, 다수기 2단계 PSA를 수행하기 위한 방법론을 개시함에 그 목적이 있다.
KR 10-2017-0016588(2017.02.14 공개)
본 발명은 상기와 같이 동일 부지의 여러 호기에 대한 PSA 방법론이 종래에는 부재한바 이를 해결할 수 있는 원전 다수기 리스크 평가를 위한 2단계 PSA 방법을 제공함에 그 목적이 있다.
원전 다수기 리스크 평가를 위한 2단계 PSA 방법이 소개된다.
이를 위해 본 발명은 (a)노심손상 사고 확장 단계; (b)상기 (a)단계에 의해 도출된 노심손상 사고를 기초로 발전소 손상 상태에 따라 그룹화하는 발전소 손상군 할당 단계; (c)기저장된 매핑테이블을 기초로 고장수목으로 변환해주는 단계; 및 (d)선원항 방출군 분율을 계산하는 단계를 포함하되, 상기 기저장된 매핑테이블은 상기 각각의 발전소 손상군이 상기 선원항 방출군에 분기되는 분기확률테이블인 것을 특징으로 한다.
상기 기저장된 매핑테이블은 하기의 식을 기초로 산출되는 것을 특징으로 한다.
Figure 112017094313552-pat00001
(fx,y는 x번을 초기조건으로 하여 격납건물사건수목(EVENT TREE) 분석수행시 y번째 격납건물 사고경위가 발행할 조건부 확률을 의미함)
Figure 112017094313552-pat00002
(fn,g(k)는 발전소손상군 n번을 초기조건으로 하여 격납건물사건수목(EVENT TREE) 분석을 수행하였을때, 선원항방출군 k번에 해당하는 격납건물 사고경위들이 발생할 조건부확률을 의미함. g(k)={m|m은 선원항방출군 k번에 해당하는 격납건물 사고경위 번호)
상기 (a)단계에서 노심손상 사고 시나리오가 도출된 경우 각각에 대해 상기 기저장된 매핑테이블의 고장수목을 연결하여 그 분율만 도출하는 것을 특징으로 한다.
상기 (a)단계에서 확장 노심손상 사고시나리오를 도출한 뒤 각각에 대해 발전소손상군을 할당해준 후, 추출한 매핑테이블 고장수목을 연결해줌으로써 각각의 확장 노심손상 사고시나리오들의 방사선원항 방출군 분율이 도출하는 것을 특징으로 한다.
상기와 같은 단계로 이루어진 본 발명에 의한다면,
첫째, 다수기의 리스크 평가, 특히 2단계 PSA를 짧은 시간 내에 수행함으로써 원자력발전소의 안전성에 대한 척도를 빠르게 계산해내어 원자력발전소 및 부지 리스크에 대한 평가가 가능하다.
둘째, 이를 바탕으로 보다 안전한 설계 및 절차 진행에 있어서 개선사항 등의 제안이 가능하게 되는 등 다양한 효과가 구현된다.
도 1은 본 발명에 의해 구현되는 전체 순서도,
도 2은 종래 원자력발전소 단일호기 2단계 PSA 기술을 도시한 도면,
도 3은 본 발명의 전체 구성 시스템과 종래 기술을 비교한 도면,
도 4는 발전소손상군-격납건물 사고경위-선원항방출군의 흐름도,
도 5는 본 발명을 통해 매핑테이블을 추출한 예제 결과,
도 6은 도출된 PDS-STC 분율 매핑 테이블을 고장수목으로 변환한 도면,
도 7은 발전소손상군-선원항방출군 분율 매핑테이블을 이용하여 결과를 도출한 도면이다.
이하 첨부된 도면을 참조로 본 발명인 원전 다수기 리스크 평가를 위한 2단계 PSA 방법의 바람직한 실시 예를 설명한다.
본 발명을 설명하기에 앞서 본 발명의 이해를 돕기 위해 종래 원자력발전소 단일호기 2단계 PSA 기술을 도 2를 참조로 설명하면 다음과 같다.
도면에 도시된 바와 같이 이른바 과정 1로서 노심손상 사고 시나리오 확장 단계가 수행된다.
1단계 PSA에서 도출된 노심손상 사고 시나리오(실제로 생길 수 있는 노심손상 사고 또는 실제로 생긴 노심손상 사고, 초기사건(파이프 고장, 밸브 고장 등)에 의해 노심손상이 일어나는 사건, 도 3의 Level 1 단계)에 대해서 중대사고 관점에서 필요한 계통들을 고려해서, 확장된 노심손상 사고 시나리오(도 7의 GTRN, LOUHS 등의 초기사건이 복수개로 분기됨, 도출된 노심손상 사고 시나리오를 포함한 예상 혹은 실제 생길 수 있는 노심손상 사고)를 도출한다.
예를 들어 기존 1단계 PSA 사고 시나리오에는 격납건물 격리밸브의 성공 여부가 노심손상에 영향을 미치지 않으므로 모델링하지 않으나, 2단계 PSA에서는 격납건물 격리밸브의 성공 여부에 따라 방사성물질의 누출 시점 및 누출 양이 달라지므로 이를 고려하며, 이 경우 1단계 PSA 사고 시나리오들이 격납건물 격리밸브의 성공/실패로 추가 분기되어 사고 시나리오의 수가 증가하게 된다.
실제로 한국표준형원전의 경우, 1단계 PSA 노심손상 사고 시나리오 176개, 확장 노심손상 사고 시나리오 524개로 구성된다.
그 다음으로 이른바 과정 2로 발전소손상군 분류 단계(PDS, 확장 노심손상 사고 시나리오를 개별적으로 판단하는 것은 현실적으로 불가능한바 이를 일정한 기준으로 GROUPING 하는 단계, 효율적으로 수행하기 위함)가 수행된다.
일반적으로 이미 설명한 과정 1에서 도출된 확장 노심손상 사고 시나리오의 수가 너무 많아 각각에 대해 중대사고 분석(노심손상이 일어난 후의 발생하는 사고경위를 의미)을 수행하기는 어려우므로 확장 노심손상 사고 시나리오들을 발전소 손상 상태에 따라 그룹화 한다.
이때, 정의된 각각의 발전소 손상상태를 발전소손상군이라고 하며, 이를 통해 각각의 노심손상 사고 시나리오는 확장된 노심손상 사고 시나리오를 거쳐 특정한 발전소손상군으로 분류된다.
각각의 발전소손상군은 발전소 손상상태의 특성과 함께 노심손상 사고 시나리오들로부터 계산된 연간 발생빈도 정보를 가진다.
실제로 한국표준형원전의 경우, 발전소손상군 총 39개로 구성된다.
그 다음으로 이른바 과정 3으로 격납건물 사건수목(EVENT TREE)분석 단계가 수행된다.
발전소손상군 분류가 끝나면 각 발전소손상군에 대해 중대사고 진행을 고려한다.
즉, 도출된 각 발전소손상군은 중대사고 시나리오의 초기조건이 된다.
중대사고 시나리오는 사건수목(EVENT TREE) 형태로 개발되며, 이를 격납건물 사건수목(EVENT TREE)이라고 지칭한다.
격납건물 사건수목(EVENT TREE)에서는 시간 순서대로 진행될 중대사고 현상들에 대해서 차례대로 나열하고, 각 현상들에 영향을 주는 인자들에 대한 조건 또는 확률값과 함께 분기된다.
실제로 한국표준형원전 기준으로는 격납건물 사건수목(EVENT TREE)으로 10개의 현상들이 모델링되고, 최종 분기 개수는 100개이다.
즉, 각각의 발전소손상군 초기조건들은 각각 확률적으로 100개로 분기된다. 이것은 각 발전소손상군이 특정 연간발생빈도를 가지고 발생한 후, 특정 중대사고경위가 발생할 가능성이 조건부확률로 할당되는 것이다.
그 다음으로 도면에 도시된 바와 같이 이른바 과정 4로 선원항방출군 단계(LEVEL 3단계, 환경에 미치는 영향을 분석하기 위한 과정)가 수행된다.
도출된 격납건물 사건수목(EVENT TREE)의 최종 분기는 설명한 바와 같이 100개 정도의 개수를 가져 추후 분기 별로 각각 방사선원항 누출량 및 시점을 계산함에 있어서 효율적 수행이 힘들다.
따라서 최종분기들을 비교적 같은 성격을 지닌 분기들로 그룹화한다.(발전소손상군을 GROUPING 하는 것처럼 이 단계에서도 효율성을 위해 GROUPING한다.)
실제로 한국표준형원전의 경우, 21개의 선원항 방출군(도 2에서 k가 21이라는 의미)이 개발되어, 100개의 분기가 21개로 할당된다.
한편, 위와 같은 단일호기용 2단계 PSA는 한국원자력연구원에서 개발된 CONPAS 컴퓨터 코드를 이용하여 정량화를 수행한다.
이러한 방법을 다수기 상황에 적용해 보면(n기의 발전소가 한 부지에 있고, 각 호기의 확장 노심손상 사고 시나리오의 수가 x라고 가정), 부지 전체에 영향을 줄 수 있는 사고가 발생했을 경우, 확장 노심손상 사고시나리오의 조합은
Figure 112017094313552-pat00003
의 경우로 증가한다.
n기 중 1기에서만 노심손상이 발생하는 경우의 수는 x개, 2기에서만 노심손상이 발생하는 경우의 수는 x2개, n기 모두 노심손상이 발생하는 경우의 수는 xn개이다.
CONPAS 컴퓨터 코드는 한 호기의 2단계 PSA를 수행하는 목적으로 개발되었으므로, 이러한 구조를 계산할 수 없을 뿐만 아니라, 추가 모듈을 구성하더라도 계산 양의 지수함수성 증가에 의하여 계산의 효율이 굉장히 떨어질 수 있다.
즉, 종래 사용되었던 코드는 동일 부지의 단일 호기에 대한 것으로 동일 부지의 여러 호기에 대한 계산을 거의 불가능하였다.
고리 원자력발전소 부지에 총 7개 호기(고리 2~4호기 신고리 1~4호기)가 있고 x를 524개로 가정하는 경우, 총 경우의 수는 약 1.0E+19개가 나온다. 따라서 이를 계산하기 위한 새로운 방법론 혹은 계산방식이 요구되어 졌다.
이에 본 발명은 동일부지의 다수기에서 동시에 노심 손상이 발생하는 경우에 2단계 PSA를 수행하는 방법을 제공함에 그 목적이 있다.
도 1은 본 발명이 시간 순서대로 구현되는 순서도이다.
도시된 바와 같이 본 발명은 크게 (a)노심손상 사고 확장 단계, (b)상기 (a)단계에 의해 도출된 노심손상 사고를 기초로 발전소 손상 상태에 따라 그룹화하는 발전소 손상군 할당 단계, (c)기저장된 매핑테이블을 기초로 고장수목으로 변환해주는 단계 및 (d)선원항 방출군 분율을 계산하는 단계를 포함하되, 기저장된 매핑테이블은 각각의 발전소 손상군이 선원항 방출군에 분기되는 분기확률테이블인 것을 특징으로 한다.
한편, 상기 (a)노심손상 사고 확장 단계이전에는 이미 개별적인 초기 사건(도 2 참조)을 기초로 노심손상사고 시나리오가 도출된 상태이며, 이를 기초로 상기 (a)노심손상 사고 확장 단계가 수행된다.
이하 구체적으로 설명하겠지만, 기저장된 매핑테이블은 하기의 식을 기초로 기 저장되는 것을 특징으로 한다.
Figure 112017094313552-pat00004
이때, fx,y는 x번을 초기조건으로 하여 격납건물 사건수목(EVENT TREE) 분석수행시 y번째 격납건물 사고경위가 발행할 조건부 확률을 의미한다.
Figure 112017094313552-pat00005
이때, fn,g(k)는 발전소손상군 n번을 초기조건으로 하여 격납건물사건수목(EVENT TREE) 분석을 수행하였을때, 선원항방출군 k번에 해당하는 격납건물 사고경위들이 발생할 조건부확률을 의미함. g(k)={m|m은 선원항방출군 k번에 해당하는 격납건물 사고경위 번호를 의미한다.
이에 (a)단계에서 노심손상 사고 시나리오가 도출된 경우 각각에 대해 기저장된 매핑테이블의 고장수목을 연결하여 그 분율만 도출하는 것을 특징으로 하는데, 구체적으로 보면 (a)단계에서 확장 노심손상 사고시나리오를 도출한 뒤 각각에 대해 발전소손상군을 할당해준 후, 추출한 매핑테이블 고장수목을 연결해줌으로써 각각의 확장 노심손상 사고시나리오들의 방사선원항 방출군 분율이 도출하는 것을 특징으로 한다.
이하 각각의 과정 및 수행되는 논리를 도면 2 내지 7을 참조로 설명하면 다음과 같다.
본 발명에서 각각의 발전소는 각각의 발전소손상상태 및 중대사고 현상이 서로 영향을 주지 않는다고 가정하였다.
이 가정은 예를 들어서 1호기, 2호기에서 노심손상이 발생하여 다양한 중대사고 현상 및 격납건물 손상이 발생하는 경우, ‘이를 통해 가정할 수 있는 극한적인 상황’에 의하여 나머지 호기의 발전소 상태에 영향을 미치지 않음을 의미한다.
한편, 도 3은 본 발명의 전체 구성 시스템과 종래 기술을 비교한 도면이다.
도면상 왼쪽이 종래 기술이며, 오른쪽이 본 발명을 설명하는 기술이다.
본 발명의 기술적 특징은 다수기 PSA를 수행하기 위한 PDS-STC 분율 매핑테이블 추출함에 있다.
여기서 PDS (Plant Damage State)는 발전소손상군, STC (Source Term Category)는 선원항방출군을 의미한다.
또한, 도 4는 발전소손상군-선원항방출군 분율 매핑테이블 추출 과정의 이해를 돕기 위한 발전소손상군-격납건물 사고경위-선원항방출군의 흐름도이다.
fx,y는 발전소손상군 x번을 초기조건으로 하여 격납건물사건수목(EVENT TREE) 분석을 수행했을 때, y번째 격납건물 사고경위가 발생할 조건부 확률을 의미한다.
따라서 각 발전소손상군을 초기사건으로 하여 격납건물사건수목(EVENT TREE)을 분석하게 되면, 사고시나리오는 1번째에서 m번째 사고경위 중에서 무조건 발생하게 되므로,
Figure 112017094313552-pat00006
을 만족하게 된다.
또한 각 격납건물사고경위는 특정 선원항방출군에 해당되기 때문에, g(k)={m|m은 선원항방출군 k번에 해당하는 격납건물 사고경위 번호}라고 가정하면,
Figure 112017094313552-pat00007
을 만족하게 된다.
여기서,
Figure 112017094313552-pat00008
발전소손상군 n번을 초기조건으로 하여 격납건물사건수목(EVENT TREE) 분석을 수행했을 때, 선원항방출군 k번에 해당하는 격납건물 사고경위들이 발생할 조건부확률의 합을 의미한다.
위와 같은 논리를 통해 단일호기 2단계 PSA의 결과에서 fx,y (x=1:n, y=g(1):g(k)) 의 값, 즉 각 발전소손상군이 선원항방출군에 분기되는 분기확률 테이블을 도출할 수 있다. 이것을 도출하기 위해서 별도의 컴퓨터 계산 모듈을 본 발명에서는 도출하였다.
한편, 도 5는 본 발명을 통해 매핑테이블을 추출한 예제 결과이다.
종래의 PSA는 이러한 매핑테이블이 구비되지 않은 채 분석을 하였으며, 이러한 매핑테이블은 도면에는 도시되어 있지 않지만 별도의 저장부 혹은 제어부에 저장되어 있다.
이미 설명한 바와 같이 PDS는 발전소손상군, CET는 격납건물 사건수목(EVENT TREE), STC는 선원항방출군이다.
예를 들어 발전소손상군 11번의 경우가 초기조건인 상태에서 격납건물 사건수목(EVENT TREE) 분석을 수행하면 1번 사고경위의 조건부확률은 8.839478e-5이며, 10번 사고경위의 조건부확률은 1.733236e-5이다.
1번과 10번 사고경위는 각각 18번, 13번의 선원항방출군에 해당한다.
11번과 14번의 사고경위는 모두 2번의 선원항방출군에 매핑된다.
또한, 도 6은 도출된 PDS-STC 분율 매핑 테이블을 고장수목으로 변환한 도면이다.
도 6을 통해서도 알 수 있듯이 추후 사고시나리오들이 고장수목의 형태로 구성이 되는데, 이때 결합을 하여 사고시나리오들을 선원항방출군까지 확장하기 위해서이다.
도 6에 도시된 바와 같이 발전소손상군 50번은 다양한 격납건물사고경위로 분기되는데 13번 사고경위로 분기될 조건부 확률이 2.325E-3이며, 이 사고경위는 선원항방출군 12번에 해당한다는 것을 보여주고 있다.
따라서 다수기 1단계 PSA시에 확장 노심손상 사고시나리오를 도출하고, 이에 대해 각각의 발전소손상군을 할당해준 후, 추출한 매핑테이블 고장수목을 연결해주면, 각각의 확장 노심손상 사고시나리오들의 방사선원항 방출군 분율이 도출된다.
이렇게 되면 다수기 PSA를 위한 여러 호기들이 각각의 확장 노심손상 사고시나리오가 도출되었을 때, 각각에 대해서 매핑테이블 고장수목을 연결하여 분율만 도출함으로써 다수기 2단계 PSA 결과를 얻을 수 있다.
이해를 돕기 위해 예를 들어 설명하면 다음과 같다.
다수기 1단계 PSA에서 지진이 발생하여 3기의 발전소에서 각각 아래와 같이 일반과도사건 28번 사고경위, 최종열제거원상실사건 1번 사고경위, 최종열제거원상실사건 1번 사고경위가 발생했다는 결과가 도출되었다고 가정하여 설명한다.
GIE-GTRN_S-28 (일반과도사건 28번 사고경위)
GIE-LOUHS_S-1 (최종열제거원상실사건 1번 사고경위)
GIE-LOUHS_S-1 (최종열제거원상실사건 1번 사고경위)
이 경우, 각 확장 노심손상 사고경위들은 특정 발전소손상군에 해당되고 아래와 같이 도시된다.
1. GIE-GTRN_S-28 (일반과도사건 28번 사고경위) → 발전소손상군 33번
2. GIE-LOUHS_S-1 (열침상실사건 1번 사고경위) → 발전소손상군 34번
3. GIE-LOUHS_S-1 (열침상실사건 1번 사고경위) → 발전소손상군 34번
여기에 발전소손상군-선원항방출군 분율 매핑테이블을 이용하여 결과를 도출하면 도 7과 같다.
도 7은 동일 부지의 6개의 호기 중 3개의 호기(Top1, 2, 3)의 사고 정보를 나타내는 도면이다.(GTRN, LOUHS 등은 초기사건을 의미하고, 30개 정도가 존재함, CDF는 당해 사건이 일어날 확률을 의미함, 28은 28번째의 분기를 의미함.P는 발전소손상군을 의미하며 P33은 발전소손상군 33번째를 의미하며, S는 선원항방출군을 의미하고 S2는 선원항방출군 2번째를 의미함)
PXX는 발전소손상군 XX번, SXX는 선원항방출군 XX번을 의미한다.
이와 같이 하나의 다수기 사고 시나리오가 다양한 조합의 선원항방출군으로 분기됨으로써 다수기 2단계 PSA 결과를 얻을 수 있는 효과가 구현된다.

Claims (4)

  1. (a)노심손상 사고 확장 단계;
    (b)상기 (a)단계에 의해 도출된 노심손상 사고를 기초로 발전소 손상 상태에 따라 그룹화하는 발전소 손상군 할당 단계;
    (c)기저장된 매핑테이블을 기초로 고장수목으로 변환해주는 단계; 및
    (d)선원항 방출군 분율을 계산하는 단계를 포함하되,
    상기 기저장된 매핑테이블은 상기 각각의 발전소 손상군이 상기 선원항 방출군에 분기되는 분기확률테이블인 것을 특징으로 하고,
    상기 기저장된 매핑테이블은 하기의 식을 기초로 산출된 것을 특징으로 하는, 원전 다수기 리스크 평가를 위한 2단계 PSA 방법.
    Figure 112019503164216-pat00009

    (fn,t는 n번을 초기조건으로 하여 격납건물 사건수목(EVENT TREE) 분석수행시 t번째 격납건물 사고경위가 발행할 조건부 확률을 의미함)
    Figure 112019503164216-pat00010

    (fn,g(k)는 발전소손상군 n번을 초기조건으로 하여 격납건물 사건수목(EVENT TREE) 분석을 수행하였을때, 선원항방출군 k번에 해당하는 격납건물 사고경위들이 발생할 조건부확률을 의미함. g(k)={m|m은 선원항방출군 k번에 해당하는 격납건물 사고경위 번호)
  2. 삭제
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 (a)단계에서 노심손상 사고 시나리오가 도출된 경우 각각에 대해 상기 기저장된 매핑테이블의 고장수목을 연결하여 그 분율만 도출하는 것을 특징으로 하는, 원전 다수기 리스크 평가를 위한 2단계 PSA 방법.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 (a)단계에서 확장 노심손상 사고시나리오를 도출한 뒤 각각에 대해 발전소손상군을 할당해준 후, 추출한 매핑테이블 고장수목을 연결해줌으로써 각각의 확장 노심손상 사고시나리오들의 방사선원항 방출군 분율이 도출하는 것을 특징으로 하는, 원전 다수기 리스크 평가를 위한 2단계 PSA 방법.



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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102299231B1 (ko) 2020-04-07 2021-09-08 경희대학교 산학협력단 동적이산사건수목에 기반한 공정 안전성 평가 장치 및 그 동작 방법
KR102558695B1 (ko) * 2022-11-21 2023-07-25 주식회사 미래와도전 확률론적 안전성평가를 이용한 중대사고 대표 사고경위 선정방법

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102347163B1 (ko) * 2020-03-19 2022-01-04 한양대학교 산학협력단 격납건물 손상확률 평가 프로그램
KR102321553B1 (ko) * 2020-10-14 2021-11-03 한국수력원자력 주식회사 확률론적 안전성 평가를 이용한 원자력발전소 중대사고 평가 시나리오 선정 방법
KR102676409B1 (ko) * 2021-09-30 2024-06-19 주식회사 미래와도전 원자력발전소 외부사건에 대한 2단계 확률론적 안전성평가 시스템 및 방법
KR20230111421A (ko) 2022-01-18 2023-07-25 한국수력원자력 주식회사 Psa 모델에 대한 원전의 설계변경사항의 영향을 분석하는 방법

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100856500B1 (ko) * 2007-03-23 2008-09-04 한국원자력연구원 원자력 발전소의 외부 사건에 의한 노심 손상 빈도를 평가 정량화하는 방법
KR101498521B1 (ko) * 2013-09-16 2015-03-04 한국수력원자력 주식회사 소외결말분석을 위한 방사선원항 자료의 입력/결과 데이터 생성 시스템 및 그 방법

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101788387B1 (ko) 2015-08-04 2017-11-15 한국수력원자력 주식회사 원자력발전소에서 확률론적 안전성 평가 고장수목을 이용한 핵심구역 평가 시스템 및 방법

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100856500B1 (ko) * 2007-03-23 2008-09-04 한국원자력연구원 원자력 발전소의 외부 사건에 의한 노심 손상 빈도를 평가 정량화하는 방법
KR101498521B1 (ko) * 2013-09-16 2015-03-04 한국수력원자력 주식회사 소외결말분석을 위한 방사선원항 자료의 입력/결과 데이터 생성 시스템 및 그 방법

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102299231B1 (ko) 2020-04-07 2021-09-08 경희대학교 산학협력단 동적이산사건수목에 기반한 공정 안전성 평가 장치 및 그 동작 방법
KR102558695B1 (ko) * 2022-11-21 2023-07-25 주식회사 미래와도전 확률론적 안전성평가를 이용한 중대사고 대표 사고경위 선정방법

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