search query: @keyword modeling / total: 119
reference: 68 / 119
« previous | next »
Author:Suopajärvi, Atso
Title:Modeling of Phenomenological Uncertainties in Level 2 Probabilistic Safety Assessment of a Nuclear Power Plant
Ilmiöepävarmuuksien mallintaminen ydinvoimalaitoksen tason 2 todennäköisyyspohjaisessa turvallisuusselvityksessä
Publication type:Master's thesis
Publication year:2008
Pages:77      Language:   eng
Department/School:Matematiikan ja systeemianalyysin laitos
Main subject:Sovellettu matematiikka   (Mat-2)
Supervisor:Salo, Ahti
Instructor:Holmberg, Jan-Erik
OEVS:
Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions

Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning Centre

In the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network.

The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/

You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.

Logging on to the customer computers

  • Aalto University staff members log on to the customer computer using the Aalto username and password.
  • Other customers log on using a shared username and password.

Opening a thesis

  • On the desktop of the customer computers, you will find an icon titled:

    Aalto Thesis Database

  • Click on the icon to search for and open the thesis you are looking for from Aaltodoc database. You can find the thesis file by clicking the link on the OEV or OEVS field.

Reading the thesis

  • You can either print the thesis or read it on the customer computer screen.
  • You cannot save the thesis file on a flash drive or email it.
  • You cannot copy text or images from the file.
  • You cannot edit the file.

Printing the thesis

  • You can print the thesis for your personal study or research use.
  • Aalto University students and staff members may print black-and-white prints on the PrintingPoint devices when using the computer with personal Aalto username and password. Color printing is possible using the printer u90203-psc3, which is located near the customer service. Color printing is subject to a charge to Aalto University students and staff members.
  • Other customers can use the printer u90203-psc3. All printing is subject to a charge to non-University members.
Location:P1 Ark TF80     | Archive
Keywords:level 2 PSA
Loviisa
phenomenological uncertainties
hydrogen burns
focusing effect
depressurization
in-vessel retention
severe accident management
SPSA
modeling
tason 2 PSA
Loviisa
ilmiöepävarmuus
vetypalot
lämpövuon keskittyminen
paineenalennus
sydänsulan pidättäminen paineastian sisällä
vakavien onnettomuuksien hallinta
SPSA
mallintaminen
Abstract (eng): This Thesis surveys how phenomenological uncertainties are modeled in level 2 probabilistic safety assessment (PSA).
The methods are then applied to a study case of Loviisa nuclear power plant.
The accident scenario is a small loss-of-coolant accident where in addition the emergency core cooling is lost.

The most important phenomena in severe accidents in Loviisa are hydrogen burns, in-vessel retention, and depressurization of primary circuit.
A dynamic PSA modeling tool, SPSA, is used to modify Loviisa containment event tree.
The dynamic modeling approach is compared to conventional event tree - fault tree modeling.

Severe accident management in Loviisa is based on in-vessel retention.
It can be achieved by ice condenser door opening, depressurization of primary circuit, and neutron shield lowering.
The impact of delay in these actions is studied.
Also the influence of short depressurization valve capacity is examined.

Modeling and parameter uncertainties are expressed as probabilities or probability distributions.
The means of probability quantification in this Thesis are computer simulations, expert judgments, and other studies.

The results show that delay in taking the safety actions has impact in several phenomena.
Probabilistic models are constructed that take the delay into account.
The delay is sampled, and the results are presented as distributions in order to quantify the uncertainty of the results.
The dynamic approach enables more detailed modeling.
Uncertainty analysis is simpler to perform than with the conventional point estimate approach.
Abstract (fin): Tämän diplomityön tarkoitus on tehdä selvitys siitä, kuinka ilmiöepävarmuuksia mallinnetaan tason 2 todennäköisyyspohjaisessa turvallisuusselvityksessä (PSA, probabilistic safety assessment).
Menetelmiä sovelletaan erääseen onnettomuustapaukseen Loviisan ydinvoimalaitoksella.
Tutkittu onnettomuus on pieni vuoto primääripiiristä, minkä lisäksi reaktorisydämen hätäjäähdytys on menetetty.
Tärkeimmät ilmiöt Loviisan ydinvoimalaitoksen vakavien onnettomuuksien hallinnan kannalta ovat vetypalot, primääripiirin paineenalennus ja sydänsulan pidättäminen paineastian sisällä.
Tässä työssä käsitellään erityisesti näitä ilmiöitä.
Loviisan laitoksen tapahtumapuuta muokataan dynaamisella mallinnusvälineellä, SPSA:lla.
SPSA -mallinnustapaa vertaillaan perinteiseen tapahtumapuu-vikapuu -mallinnukseen.
Vakavien onnettomuuksien hallinta Loviisassa perustuu sydänsulan pidättämiseen paineastian sisällä.
Tätä varten tehtävät turvallisuustoimenpiteet ovat primääripiirin paineenalennus, jäälauhdutinovien avaaminen ja neutronikilpien alaslasku.
Tässä työssä tutkitaan näiden toimenpiteiden viivästymisen vaikutusta.
Lisäksi tutkitaan paineenalennusventtiilien vajaatoiminnan vaikutusta.
Epävarmuudet malleissa ja niiden parametreissa esitetään todennäköisyyksinä ja todennäköisyysjakaumina.
Todennäköisyyksien määrittämisen tukena käytetään tietokonesimulaatioita, asiantuntijalausuntoja ja muita aiheesta tehtyjä tutkimuksia.
Työssä selvisi, että turvallisuustoimenpiteiden viivästymisellä on merkitystä useisiin ilmiöihin.
Työssä kehitetään ilmiöille todennäköisyysmalleja, jotka huomioivat mahdollisen viiveen.
Viiveestä generoidaan Monte Carlo - otos, jolloin tulokset (tapahtumapuun ketjujen frekvenssit) saadaan esitettyä jakaumina.
Tällainen dynaaminen mallintaminen mahdollistaa tarkemman epävarmuuksien mallintamisen verrattuna piste-estimaatteihin.
ED:2009-02-17
INSSI record number: 36755
+ add basket
« previous | next »
INSSI