A novel conceptual framework of Probabilistic Safety Assessment (PSA) is developing, based on the possibility of gathering information on the components conditions during operation from sensors and/or inspections. The main benefit of this Condition-Based Probabilistic Safety Assessment (CB-PSA) is the capability to dynamically update the PSA with the available information, thus obtaining a more precise and locally tailored risk evolution with reduced uncertainty on the risk measures quantified. In this thesis, we demonstrate CB-PSA with reference to a Steam Generator Tube Rupture (SGTR) accident scenario in a Pressurized Water Reactor (PWR). Firstly, we consider the Spontaneous SGTR as the Initiating Event (IE) of the related accident scenario and we update the failure frequency of such event, proposing then a plugging optimization methodology for limiting the occurrences of a spontaneous SGTR accidental event. Then, we take in to account the induced SGTR that may follow to a Steam Line Break (SLB) accident scenario and we show the outcome of the related CB-PSA, pointing out the likelihood that the SG (along its lifetime) can fail and lead to a SGTR following the occurrence of a SLB, that can be seen as a shocking event along the aging and degradation stochastic evolution of the SG tubes. Results show that the dynamically updated risk measures are capable of reflecting the actual state of the SG, improving the confidence on the risk assessment of critical components of Nuclear Power Plants (NPPs).
Una nuova struttura concettuale di “Probabilistic Safety Assessment” (PSA) è in via di sviluppo, basata sulla possibilità di raccogliere informazioni sullo stato dei componenti da sensori e/o ispezioni durante il normale funzionamento del sistema. Il maggior beneficio di questo “Condition-Based Probabilistic Safety Assessment” (CB-PSA) è la capacita di effettuare dinamicamente un aggiornamento del PSA attraverso le informazioni disponibili, così da ottenere una più precisa valutazione del rischio, caratterizzata da un’incertezza ridotta rispetto ai metodi convenzionali. In questa tesi, illustreremo il CB-PSA attraverso lo studio dello scenario accidentale relativo alla rottura dei tubi del generatore di vapore (Steam Generator Tube Rupture (SGTR)) di un impianto nucleare “Pressurized Water Reactor“ (PWR). Innanzitutto, considereremo lo SGTR spontaneo, che risulta essere l’evento iniziatore dello scenario accidentale (Initiating Event (IE)) che porta al danneggiamento del core (core damage). Quindi, attraverso uno studio basato sulle condizioni del sistema, andremo ad aggiornare la frequenza di guasto relativa a questo evento. Successivamente, sulla base dell’analisi effettuata attraverso il CB-PSA, proporremo un metodo di ottimizzazione del “plugging” dei tubi, di modo da limitare il verificarsi della rottura spontanea dei tubi del generatore di vapore (Steam Generator (SG)). Di seguito, prenderemo in considerazione lo SGTR indotto che può derivare dall’evento di “Steam Line Break” (SLB). Andremo cosi ad analizzare i risultati del CB-PSA, valutando la probabilità che il generatore di vapore si guasti a seguito di questo evento di shock. Focalizzeremo dunque le nostre analisi sulle conseguenze di uno SLB che, perturbando il normale processo di degrado e invecchiamento dei tubi del generatore di vapore, influisce sulla probabilità di uno SGTR. I risultati mostrano come l’aggiornamento dinamico delle misure di rischio sia in grado di riflettere lo stato attuale del generatore di vapore, migliorando l’affidabilità della stima del rischio dei componenti critici di un impianto nucleare.
Condition-based probabilistic safety assessment : application to steam generator tube rupture accident scenarios
ANTONELLO, FEDERICO
2015/2016
Abstract
A novel conceptual framework of Probabilistic Safety Assessment (PSA) is developing, based on the possibility of gathering information on the components conditions during operation from sensors and/or inspections. The main benefit of this Condition-Based Probabilistic Safety Assessment (CB-PSA) is the capability to dynamically update the PSA with the available information, thus obtaining a more precise and locally tailored risk evolution with reduced uncertainty on the risk measures quantified. In this thesis, we demonstrate CB-PSA with reference to a Steam Generator Tube Rupture (SGTR) accident scenario in a Pressurized Water Reactor (PWR). Firstly, we consider the Spontaneous SGTR as the Initiating Event (IE) of the related accident scenario and we update the failure frequency of such event, proposing then a plugging optimization methodology for limiting the occurrences of a spontaneous SGTR accidental event. Then, we take in to account the induced SGTR that may follow to a Steam Line Break (SLB) accident scenario and we show the outcome of the related CB-PSA, pointing out the likelihood that the SG (along its lifetime) can fail and lead to a SGTR following the occurrence of a SLB, that can be seen as a shocking event along the aging and degradation stochastic evolution of the SG tubes. Results show that the dynamically updated risk measures are capable of reflecting the actual state of the SG, improving the confidence on the risk assessment of critical components of Nuclear Power Plants (NPPs).File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/10589/133275