The safety of a Nuclear Power Plant (NPP) is verified by analyzing the system response under normal and accidental conditions. This is done by resorting to a Best-Estimate (BE) Thermal-Hydraulic (TH) code, whose outcomes (i.e., safety parameters) are compared to prescribed safety thresholds enforced by regulation. The (positive) differences between the postulated safety thresholds and the computed safety parameters values are the so-called safety margins. BE-TH codes offer greater realism in computing the system safety margins as compared to conservative TH codes, but require to quantify and control the uncertainties affecting the estimated safety margins through Uncertainty Analysis (UA) and Sensitivity (SA) techniques. Due to these uncertainties, the system failure boundary, which separates the failure domain from the safe domain becomes stochastic, and, thus, suitable methods need to be developed in order to compute the system safety margins in a probabilistic manner both in the plant design phase and during its operation. The objective of this thesis work is to develop three innovative methods to: i) handle the uncertainties in the SA techniques for a robust design of NPPs, even when the number of BE-TH code runs at hand is very low, ii) define the system probabilistic failure domain along with the plant safest operating conditions and iii) provide the plant operator with the most effective Abnormal Operating Procedure (AOP) to prevent the system from an incipient failure during its operation. Respectively, we propose: i) a Bootstrapped Ensemble-Based Sensitivity Analysis (EBSA) based on Finite Mixture Models (FMMs) to recognize the most important input variables in affecting the system safety parameters while keeping low the computational costs of the BE-TH code used, ii) a novel approach relying on the use of Reduced-Order Models (ROMs) and K-D Tree to identify the farthest point from the system probabilistic failure boundary, which represents the combination of input values corresponding to the plant safest operating conditions, iii) an Expert System (ES) based on a Regional Sensitivity Analysis (RSA) aimed at recognizing the most proper procedure to counteract an incipient failure during the plant operation. The first approach has been tested on a TRACE model of the Zion 1 NPP that simulates a Large Break Loss of Coolant Accident (LBLOCA) and results have been compared to other methods of literature. Two applications of the second approach are provided with reference to an analytical proof of concept and the RELAP5-3D simulation of the Station Black Out Accident (SBO) occurring in a Mark I Boiling Water Reactor (BWR). The third approach has been successfully applied to an analytical case study that reproduces the response of a NPP to a generic accident scenario.

La sicurezza degli impianti nucleari è precondizione fondamentale al loro impiego in qualità di fonte energetica: la dispersione di materiale radioattivo in ambiente, conseguente ad incidenti gravi, può infatti causare numerose vittime umane, danni irreversibili all’ambiente ed onerose perdite finanziarie. In risposta all’esigenza di fronteggiare ed arginare possibili guasti all’interno degli impianti nucleari, specifiche metodologie sono state messe a punto nel tempo per l’analisi di rischio e di affidabilità di questi complessi sistemi; esse si basano sull’utilizzo di codici termo-idraulici che modellizzano il sistema e ne simulano il comportamento fisico in condizioni di operatività normale ed incidentale. Tra le variabili di “output” del codice termo-idraulico sono selezionati alcuni parametri ritenuti significativi per la sicurezza dell’impianto (temperatura delle guaine del combustibile nucleare, pressione dell’involucro di contenimento del reattore, etc.), i quali sono poi confrontati con i rispettivi limiti di sicurezza, stabiliti in base a norme prefissate. Le differenze (positive) tra i limiti prescritti ed i rispettivi parametri di sicurezza costituiscono i margini di sicurezza del sistema. I codici termo-idraulici utilizzati oggi per l’analisi di sicurezza degli impianti nucleari sono detti “Best Estimate” (BE) o “di miglior stima”; essi offrono la possibilità di valutare più realisticamente i margini di sicurezza del sistema rispetto ai codici termo-idraulici deterministici, ma comportano la necessità di sviluppare tecniche di analisi di sensitività (“Sensitivity Analysis”, SA) e di incertezza (“Uncertainty Analysis”, UA) per assicurare che gli stessi margini di sicurezza non siano inficiati (ridotti) né in sede progettuale dell’impianto, né durante il suo funzionamento. L’obiettivo del presente lavoro di tesi consiste nello sviluppo di tre metodi innovativi per: i) gestire efficacemente le incertezze, che influenzano le suddette tecniche di SA, anche nel caso in cui il numero di simulazioni messe a disposizione dal codice termo-idraulico BE sia limitato, ii) definire il dominio di guasto probabilistico del sistema ed individuare le condizioni più sicure di funzionamento dell’impianto, iii) determinare la procedura di emergenza più adeguata da attuare in caso di incidente imminente. Rispettivamente, si propongono: i) un metodo di analisi di sensitività detto “Bootstrapped Ensemble-Based Sensitivity Analysis” basato su “Finite Mixture Models” (FMMs) per individuare le variabili di “input” del modello BE, che influenzano maggiormente i parametri di sicurezza del sistema, e mantenere contenuto il costo computazionale richiesto dal codice termo-idraulico; ii) un approccio basato su “modelli di ordine ridotto” (“Reduced-Order Models”, ROMs) e sul metodo “K-D Tree” per identificare il punto di “input” più distante dal confine probabilistico di guasto del sistema, corrispondente alle condizioni operative più sicure dell’impianto; iii) un sistema esperto (“Expert System”, ES), basato su una tecnica di SA regionale, per determinare la migliore contromisura in caso di guasto funzionale incipiente dell’impianto. Il primo approccio è stato testato su un modello TRACE dell’impianto nucleare Zion 1, attraverso cui si simula la temperatura di picco raggiunta dalle guaine del combustibile nucleare (“Peak Cladding Temperature”, PCT) durante la perdita di fluido refrigerante, dovuta alla rottura “a ghigliottina” di una delle gambe fredde che alimentano il reattore (“Large Break Loss of Coolant Accident”, LBLOCA). Il secondo metodo è stato applicato sia ad un caso analitico artificiale sia al caso studio reale, riguardante una sequenza incidentale di “Loss of Offsite Power” (LOOP) (“disconessione dell’impianto dalla rete elettrica”) e “Station Black Out” (SBO) (“assenza di alimentazione elettrica interna”), riprodotta attraverso codice RELAP5-3D per un impianto ad acqua bollente (“Boiling Water Reactor”, BWR) con contenimento di tipo Mark I. Il terzo approccio è stato testato con successo su un caso analitico, che riproduce il responso di un impianto nucleare ad un generico scenario incidentale.

Innovative computational methods of sensitivity analysis and failure boundary estimation for the risk informed design and operation of nuclear power plants

BANDINI, ALESSANDRO
2013/2014

Abstract

The safety of a Nuclear Power Plant (NPP) is verified by analyzing the system response under normal and accidental conditions. This is done by resorting to a Best-Estimate (BE) Thermal-Hydraulic (TH) code, whose outcomes (i.e., safety parameters) are compared to prescribed safety thresholds enforced by regulation. The (positive) differences between the postulated safety thresholds and the computed safety parameters values are the so-called safety margins. BE-TH codes offer greater realism in computing the system safety margins as compared to conservative TH codes, but require to quantify and control the uncertainties affecting the estimated safety margins through Uncertainty Analysis (UA) and Sensitivity (SA) techniques. Due to these uncertainties, the system failure boundary, which separates the failure domain from the safe domain becomes stochastic, and, thus, suitable methods need to be developed in order to compute the system safety margins in a probabilistic manner both in the plant design phase and during its operation. The objective of this thesis work is to develop three innovative methods to: i) handle the uncertainties in the SA techniques for a robust design of NPPs, even when the number of BE-TH code runs at hand is very low, ii) define the system probabilistic failure domain along with the plant safest operating conditions and iii) provide the plant operator with the most effective Abnormal Operating Procedure (AOP) to prevent the system from an incipient failure during its operation. Respectively, we propose: i) a Bootstrapped Ensemble-Based Sensitivity Analysis (EBSA) based on Finite Mixture Models (FMMs) to recognize the most important input variables in affecting the system safety parameters while keeping low the computational costs of the BE-TH code used, ii) a novel approach relying on the use of Reduced-Order Models (ROMs) and K-D Tree to identify the farthest point from the system probabilistic failure boundary, which represents the combination of input values corresponding to the plant safest operating conditions, iii) an Expert System (ES) based on a Regional Sensitivity Analysis (RSA) aimed at recognizing the most proper procedure to counteract an incipient failure during the plant operation. The first approach has been tested on a TRACE model of the Zion 1 NPP that simulates a Large Break Loss of Coolant Accident (LBLOCA) and results have been compared to other methods of literature. Two applications of the second approach are provided with reference to an analytical proof of concept and the RELAP5-3D simulation of the Station Black Out Accident (SBO) occurring in a Mark I Boiling Water Reactor (BWR). The third approach has been successfully applied to an analytical case study that reproduces the response of a NPP to a generic accident scenario.
ZIO, ENRICO
ING - Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione
29-apr-2015
2013/2014
La sicurezza degli impianti nucleari è precondizione fondamentale al loro impiego in qualità di fonte energetica: la dispersione di materiale radioattivo in ambiente, conseguente ad incidenti gravi, può infatti causare numerose vittime umane, danni irreversibili all’ambiente ed onerose perdite finanziarie. In risposta all’esigenza di fronteggiare ed arginare possibili guasti all’interno degli impianti nucleari, specifiche metodologie sono state messe a punto nel tempo per l’analisi di rischio e di affidabilità di questi complessi sistemi; esse si basano sull’utilizzo di codici termo-idraulici che modellizzano il sistema e ne simulano il comportamento fisico in condizioni di operatività normale ed incidentale. Tra le variabili di “output” del codice termo-idraulico sono selezionati alcuni parametri ritenuti significativi per la sicurezza dell’impianto (temperatura delle guaine del combustibile nucleare, pressione dell’involucro di contenimento del reattore, etc.), i quali sono poi confrontati con i rispettivi limiti di sicurezza, stabiliti in base a norme prefissate. Le differenze (positive) tra i limiti prescritti ed i rispettivi parametri di sicurezza costituiscono i margini di sicurezza del sistema. I codici termo-idraulici utilizzati oggi per l’analisi di sicurezza degli impianti nucleari sono detti “Best Estimate” (BE) o “di miglior stima”; essi offrono la possibilità di valutare più realisticamente i margini di sicurezza del sistema rispetto ai codici termo-idraulici deterministici, ma comportano la necessità di sviluppare tecniche di analisi di sensitività (“Sensitivity Analysis”, SA) e di incertezza (“Uncertainty Analysis”, UA) per assicurare che gli stessi margini di sicurezza non siano inficiati (ridotti) né in sede progettuale dell’impianto, né durante il suo funzionamento. L’obiettivo del presente lavoro di tesi consiste nello sviluppo di tre metodi innovativi per: i) gestire efficacemente le incertezze, che influenzano le suddette tecniche di SA, anche nel caso in cui il numero di simulazioni messe a disposizione dal codice termo-idraulico BE sia limitato, ii) definire il dominio di guasto probabilistico del sistema ed individuare le condizioni più sicure di funzionamento dell’impianto, iii) determinare la procedura di emergenza più adeguata da attuare in caso di incidente imminente. Rispettivamente, si propongono: i) un metodo di analisi di sensitività detto “Bootstrapped Ensemble-Based Sensitivity Analysis” basato su “Finite Mixture Models” (FMMs) per individuare le variabili di “input” del modello BE, che influenzano maggiormente i parametri di sicurezza del sistema, e mantenere contenuto il costo computazionale richiesto dal codice termo-idraulico; ii) un approccio basato su “modelli di ordine ridotto” (“Reduced-Order Models”, ROMs) e sul metodo “K-D Tree” per identificare il punto di “input” più distante dal confine probabilistico di guasto del sistema, corrispondente alle condizioni operative più sicure dell’impianto; iii) un sistema esperto (“Expert System”, ES), basato su una tecnica di SA regionale, per determinare la migliore contromisura in caso di guasto funzionale incipiente dell’impianto. Il primo approccio è stato testato su un modello TRACE dell’impianto nucleare Zion 1, attraverso cui si simula la temperatura di picco raggiunta dalle guaine del combustibile nucleare (“Peak Cladding Temperature”, PCT) durante la perdita di fluido refrigerante, dovuta alla rottura “a ghigliottina” di una delle gambe fredde che alimentano il reattore (“Large Break Loss of Coolant Accident”, LBLOCA). Il secondo metodo è stato applicato sia ad un caso analitico artificiale sia al caso studio reale, riguardante una sequenza incidentale di “Loss of Offsite Power” (LOOP) (“disconessione dell’impianto dalla rete elettrica”) e “Station Black Out” (SBO) (“assenza di alimentazione elettrica interna”), riprodotta attraverso codice RELAP5-3D per un impianto ad acqua bollente (“Boiling Water Reactor”, BWR) con contenimento di tipo Mark I. Il terzo approccio è stato testato con successo su un caso analitico, che riproduce il responso di un impianto nucleare ad un generico scenario incidentale.
Tesi di laurea Magistrale
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