search query: @instructor Jänkälä, Kalle / total: 13
reference: 3 / 13
« previous | next »
Author:Biese, Mikael
Title:Merkittävien epävarmuuksien tarkastelu Loviisan ydinvoimalaitoksen todennäköisyyspohjaisessa riskitutkimuksessa
Examination of Major Uncertainties in Probabilistic Risk Assessment of Loviisa Nuclear Power Plant
Publication type:Master's thesis
Publication year:2014
Pages:(9) + 102 s. + liitt. 21      Language:   fin
Department/School:Insinööritieteiden korkeakoulu
Main subject:Energiatalous ja voimalaitostekniikka   (Ene-59)
Supervisor:Lahdelma, Risto
Instructor:Jänkälä, Kalle
Electronic version URL: http://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-201411022968
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 Aalto  4848   | Archive
Keywords:uncertainties
heavy load
lift
drop
sea water
water level
extreme value
PRA
epävarmuudet
nosto
raskas taakka
pudotus
merivesi
pinnankorkeus
ääriarvo
Abstract (eng):Probabilistic Risk Assessment (PRA) is an important tool in assessing the safety of a nuclear power plant.
Probabilistic approach allows the selection of plant modifications which efficiently decrease the plant total risk.
Optimal decision making requires that the plant is modelled as accurately as possible.
A single risk factor should not be under- or overestimated.

This thesis presents general uncertainties related to a risk study of a nuclear power plant.
Challenges associated with the PRA model of Loviisa nuclear power plant are identified.
The risk significance of drops of heavy loads is substantial, but on the other hand, the modelling is partially based on conservative assumptions.
Risks associated with high sea water level have been predicted to become a significant risk factor due to the increase in frequencies of extreme values.

The load drop frequency and the frequency of high sea water levels are re-evaluated in this thesis.The load drop frequency is quantified with the parametric robust empirical Bayes-method by utilizing crane operating experience of U.S. nuclear power plants as well.
As a result the probability distribution of the load drop frequency is obtained.
Because proper drops of heavy loads haven't occurred, the load drop frequency was assessed by utilizing abnormal lift events with weight coefficients.
The effect of the weight coefficients to the load drop frequency is investigated with Monte Carlo simulation.
The load drop frequency decreases by roughly 22,1 %, which cuts the risks associated with heavy load drops significantly.

The methods of maximum likelihood estimation and least mean squares are exploited to extrapolate frequency estimations of extreme water levels.
A gumbel, exponential and generalized extreme value distribution are fitted into the observed water levels.
The modelling is performed both with regard to the mean sea water level as well as the N2000-reference level.
As the observation time is relatively short the uncertainties remain in the modelling.
However, it can be with great probability aggregated that the event frequencies of high sea levels increase multifold with respect to the present model estimations.
More accurate evaluation would require a longer observation time, which would then require a time-dependent model in order to extrapolate the extreme values.
The available sea level heights on the Finnish coast covered only the years from 1971 onward.
Abstract (fin):Todennäköisyyspohjainen riskianalyysi (PRA) on merkittävä työkalu ydinvoimalaitoksen turvallisuustutkimuksessa.
PRA:n avulla voidaan arvioida, mitkä laitosmuutokset pienentävät kokonaisriskiä mahdollisimman tehokkaasti.
Optimaalisen päätöksenteon kannalta on tärkeää, että malli kuvaa laitosta mahdollisimman tarkasti, eikä yksittäisiä riskitekijöitä ali- tai yliarvioida.

Tässä diplomityössä pohditaan yleisiä ydinvoimalaitoksen PRA-mallintamiseen liittyviä epävarmuuksia ja tunnistetaan Loviisan riskimalliin liittyviä haasteita.
Raskaiden taakkojen pudotusten vaikutus kokonaisriskiin on merkittävä, mutta toisaalta niiden mallintaminen on perustunut osittain konservatiivisiin oletuksiin.
Korkean meriveden pinnan on puolestaan ennakoitu nousevan merkittäväksi riskitekijäksi ilmastonmuutoksen aiheuttamien kasvavien ääri-ilmiöiden taajuusarvioiden vuoksi.
Tässä työssä raskaiden taakkojen pudotustaajuus ja korkean meriveden pinnan tapahtumataajuudet arvioidaan uudelleen.

Raskaiden taakkojen pudotustaajuus määritetään parametrisellä empiirisellä Bayes -menetelmällä hyödyntämällä nostokokemuksia myös Yhdysvaltojen ydinvoimalaitoksilta.
Tuloksena saadaan pudotustaajuuden todennäköisyysjakauma.
Koska varsinaisia taakan pudotuksia ei ole tapahtunut, hyödynnetään pudotustaajuuden määrityksessä poikkeavia nostotapahtumia painokertoimin.
Painokertoimien vaikutusta saatavaan pudotustaajuuteen tutkitaan Monte Carlo simulaatiolla.
Pudotustaajuus pienenee noin 22,1 %, mikä pienentää pudotuksiin liittyvää riskiä merkittävästi.

Korkean meriveden pinnan taajuusarvioinnissa hyödynnetään suurimman uskottavuuden ja pienimmän neliösumman menetelmää ekstrapoloitaessa taajuusarvioita harvinaisille pinnankorkeuksille.
Havaintoaineistoon sovitetaan niin gumbel-, eksponentti- kuin yleistetty ääriarvojakauma.
Mallinnus suoritetaan sekä teoreettisen keskiveden suhteen että N2000-korkeusjärjestelmässä.
Havain-toaineiston ollessa lyhyt ovat epävarmuudet suuria, mutta korkeiden pinnantaajuuksien arvioidaan olevan suurella todennäköisyydellä moninkertaiset nykyisen mallin arvioihin nähden.
Tarkempien arvioiden tekeminen edellyttäisi laajempaa tarkasteluaikaa, mikä taas vaatisi ajasta riippuvaa mallia ääriarvojen ekstrapolointiin.
Meriveden korkeuden havainnot Suomen rannikolla oli saatavilla ainoastaan vuodesta 1971 eteenpäin.
ED:2014-11-02
INSSI record number: 49997
+ add basket
« previous | next »
INSSI