haku: @keyword riskianalyysi / yhteensä: 33
viite: 17 / 33
Tekijä:Laitonen, Janne
Työn nimi:Todennäköisyyspohjainen riskien seuranta ydinvoimalaitosten valvonnassa
Risk Follow-up in Regulatory Control of Nuclear Safety
Julkaisutyyppi:Diplomityö
Julkaisuvuosi:2010
Sivut:viii + 66      Kieli:   fin
Koulu/Laitos/Osasto:Informaatio- ja luonnontieteiden tiedekunta
Oppiaine:Sovellettu matematiikka   (Mat-2)
Valvoja:Salo, Ahti
Ohjaaja:Virolainen, Reino
OEVS:
Sähköinen arkistokappale on luettavissa Aalto Thesis Databasen kautta.
Ohje

Digitaalisten opinnäytteiden lukeminen Aalto-yliopiston Harald Herlin -oppimiskeskuksen suljetussa verkossa

Oppimiskeskuksen suljetussa verkossa voi lukea sellaisia digitaalisia ja digitoituja opinnäytteitä, joille ei ole saatu julkaisulupaa avoimessa verkossa.

Oppimiskeskuksen yhteystiedot ja aukioloajat: https://learningcentre.aalto.fi/fi/harald-herlin-oppimiskeskus/

Opinnäytteitä voi lukea Oppimiskeskuksen asiakaskoneilla, joita löytyy kaikista kerroksista.

Kirjautuminen asiakaskoneille

  • Aalto-yliopistolaiset kirjautuvat asiakaskoneille Aalto-tunnuksella ja salasanalla.
  • Muut asiakkaat kirjautuvat asiakaskoneille yhteistunnuksilla.

Opinnäytteen avaaminen

  • Asiakaskoneiden työpöydältä löytyy kuvake:

    Aalto Thesis Database

  • Kuvaketta klikkaamalla pääset hakemaan ja avaamaan etsimäsi opinnäytteen Aaltodoc-tietokannasta. Opinnäytetiedosto löytyy klikkaamalla viitetietojen OEV- tai OEVS-kentän linkkiä.

Opinnäytteen lukeminen

  • Opinnäytettä voi lukea asiakaskoneen ruudulta tai sen voi tulostaa paperille.
  • Opinnäytetiedostoa ei voi tallentaa muistitikulle tai lähettää sähköpostilla.
  • Opinnäytetiedoston sisältöä ei voi kopioida.
  • Opinnäytetiedostoa ei voi muokata.

Opinnäytteen tulostus

  • Opinnäytteen voi tulostaa itselleen henkilökohtaiseen opiskelu- ja tutkimuskäyttöön.
  • Aalto-yliopiston opiskelijat ja henkilökunta voivat tulostaa mustavalkotulosteita Oppimiskeskuksen SecurePrint-laitteille, kun tietokoneelle kirjaudutaan omilla Aalto-tunnuksilla. Väritulostus on mahdollista asiakaspalvelupisteen tulostimelle u90203-psc3. Väritulostaminen on maksullista Aalto-yliopiston opiskelijoille ja henkilökunnalle.
  • Ulkopuoliset asiakkaat voivat tulostaa mustavalko- ja väritulosteita Oppimiskeskuksen asiakaspalvelupisteen tulostimelle u90203-psc3. Tulostaminen on maksullista.
Sijainti:P1 Ark Aalto  105   | Arkisto
Avainsanat:risk follow-up
precursor study
risk analysis
PRA
nuclear power plant
riskien seuranta
riskianalyysi
PRA
ydinvoimalaitos
Tiivistelmä (fin): Tämä työ tarkastelee ydinvoimalaitosten todennäköisyyspohjaista riskien seurantaa.
Suomessa ydinvoimaloiden turvallisuutta valvova viranomainen on Säteilyturvakeskus, jolle voimayhtiöt raportoivat käyttötapahtumistaan.
Aluksi työssä esitellään ydinturvallisuuden ja todennäköisyyspohjaisen riskien arvioinnin (PRA) keskeisimpiä käsitteitä, joiden ymmärtäminen on riskien seurannan kannalta välttämätöntä.
Työssä keskitytään tason 1 PRA-malleihin.

Riskien seurannassa arvioidaan PRA-perustaisesti sattuneiden käyttötapahtumien aiheuttamaa ehdollisen sydänvauriotodennäköisyyden kasvua.
Seurannan tavoitteena on luokitella tapahtumat niiden vakavuuden perusteella, seurata tapahtumien toistuvuutta laitoksen elinkaaren aikana ja tapahtumia analysoimalla oppia aikaisemmista virheistä ja puutteista.
Työssä käsitellään riskien seurannan teoreettisia perusteita ja ongelmia, jotka liittyvät ehdollisen todennäköisyyden jälkikäteislaskentaan: Ehdollinen onnettomuustodennäköisyys määritetään tilanteelle, jonka tiedetään olleen "läheltä piti" -tilanne.
Tämä ongelma ratkaistaan erottamalla riskien seurannassa alkutapahtumat ja laiteviat laskennallisesti omiin luokkiinsa.
Vuoden 2009 aikana Suomen ydinvoimaloissa ei sattunut ainoatakaan alkutapahtumaa.
Laitevikojen osalta merkittävimmät tapahtumat olivat Loviisan laitosyksiköissä ilmenneet toistuvat ilmastointiviat ja Olkiluodon laitosyksiköissä tapahtuneet dieselgeneraattoreiden viat.

Riskien seuranta on Säteilyturvakeskuksessa keskittynyt riskin mukaan luokiteltujen tapahtumien vuosittaiseen tilastointiin.
Näiden tapahtumien lukumäärät vaihtelevat vuodesta toiseen, sillä käyttötapahtumien voi olettaa noudattavan satunnaisprosessia.
Tästä syystä vikojen lukumäärästä on ollut vaikea tehdä luotettavia päätelmiä tilanteen poikkeuksellisuudesta.
Huomio on kiinnittynyt absoluuttisiin arvoihin ja satunnaisvaihtelun merkitystä ei ole arvioitu.
Kehitetty menetelmä simuloi uusiutumisprosessin avulla vikatapahtumia, joiden riskimerkitys arvioidaan PRA-mallin rakennefunktion avulla.
Näin vikaantumisten lukumäärälle saadaan epävarmuusjakauma tukemaan päätöksentekoa.
Esimerkkinä käytetään Olkiluodon laitosyksiköiden vikatapahtumia.
Tulokset viittaavat odotetusti käytetyn PRA-mallin parametrien konservatiivisuuteen.
Tiivistelmä (eng): This thesis examines risk follow-up in the framework of regulatory control of nuclear safety.
In Finland, the power companies are obliged to report all operational events to the Radiation and Nuclear Safety Authority (STUK).
First, the essential concepts of nuclear safety and probabilistic risk assessment (PRA) are introduced, for they build the foundation of risk follow-up.
The thesis concentrates on level 1 PRA-models.

In risk follow-up, the incremental conditional core damage probability of operational events is evaluated based on a plant specific PRA-model.
The objective of this PRAbased event analysis is to classify the events based on their risk significance, follow the recurrence of the events during the life cycle of the nuclear power plant, and offer lessons learned for future improvements.
The theoretical concepts and methodological problems of risk follow-up are introduced, one issue being retrospective probability assessment.
This means that the probability of an accident is evaluated given the fact that no accident ever occurred.
This problem is handled by separating the operational information into two modes.
The first concerns initiating events and the second component failures.
In 2009, no initiating events occurred at Finnish nuclear power plants.
The most risk significant events at Loviisa site were recurrent failures in ventilation and at Olkiluoto site diesel generator failures.

At STUK, risk follow-up is focused on the yearly risk-based classification of operational events.
The number of these events varies every year depending on the assumed stochastic properties of the events.
Therefore, it has been difficult to make reliable inferences on the abnormality of the yearly result.
Attention has been paid to the absolute number of events and the significance of the stochastic process has not been evaluated.
The method introduced in this thesis simulates component failures through a stochastic process and the risk significance is assessed based on a PRA-model.
This way, an uncertainty distribution for the number of failures is obtained to help the inference and decision-making.
As an example, events at Olkiluoto site are utilized.
The results indicate that the parameters of the PRA-model are conservative, as expected.
ED:2010-06-10
INSSI tietueen numero: 39786
+ lisää koriin
INSSI