Transcript Contents Introduction 연구목표 기존의 방법론 및 개선되어야 할 부분

Preliminary study on
application of BBN to
risk-informed application
Junsu Ha
Dept. of Nuclear & Quantum Engineering
Korea Advanced Institute of Science and Technology
2002. 8. 12
KAIST
NUCLEAR I&C,INFORMATION ENGINEERING LABORATORY
1
Contents
1.
2.
3.
4.
Introduction
연구목표
기존의 방법론 및 개선되어야 할 부분
Conclusion & Further study
KAIST
NUCLEAR I&C,INFORMATION ENGINEERING LABORATORY
2
Introduction
• 기존에 발표되고 있는 Risk Informed Application 방
법보다 합리적인 방법을 찾고자 AHP와 BBN을 적용
한 RIA방법의 유용성 및 적용가능성을 알아본다.
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연구목표
1. 연구목표 :
1. PSA를 통한 순위화 자료(F-V value, 민감도 분석)를 이용
하여 보다 기존방법보다 합리적인 순위화 방법제시.
2. 정성적 자료를 이용하여 기기 순위화를 할 때, 해당 방법론
개발자의 공학적 판단에 의거하여 순위화를 위한 척도들의
가중치를 부여→전문가 의견에 근거한 합리적인 가중치 부
여
3. 전문가 패널에서 최종판단 시 가이드 라인이 될 수 있도록
전문가 의견을 기기순위화 과정에 적용
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기존의 방법론 및 개선되어야 할 부분
2. 기존의 방법론 및 개선 되야 할 부분
1. PSA이용(F-V value, RAW, RRW)
1. 독립적인 기기의 고장률에 기인한 중요도 순위화
2. 민감도 분석을 통한 순위화
•
•
•
•
•
개선되어야 할 사항
•
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데이터의 불확실성 고려(95%값 사용)
회복행위 없이 재분석
공통원인 고장률 고려 재분석
LSSC로 분류된 기기의 고장률을 증가시켜 재분석
독립적인 기기의 고장률에 기인한 중요도 순위화와 민
감도 분석을 통한 중요도 순위화를 종합적으로 고려하
지 않고 있다.
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기존의 방법론 및 개선되어야 할 부분(계속)
Step 1
FV,
RAW
Step 2
민감도 1
Step 2
민감도 2
•
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위와 같은 사항을 개선시키기 위해 AHP를 사용한
방법을 제시.
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기존의 방법론 및 개선되어야 할 부분(계속)
Importance
Ranking (PSA)
General use of
Sensitivity
Sensitivity
Sensitivity
Sensitivity
FV-value, RAW
analysis (1)
analysis (2)
analysis (3)
analysis (4)
Apply AHP
1
2
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4
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• 순위화 하고자 하는 기기 신뢰도DB에 근거해
서 각 기기별로 종합적인 PSA순위화
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기존의 방법론 및 개선되어야 할 부분(계속)
•
1.
기기의 신뢰도 DB
문헌자료
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8.
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12.
13.
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Component group-전기, 계측, 기계, 펌프, 밸브
Failure mode
Operating mode-작동, 대기, 교대
Test period
Component boundary
Engineering characteristics
Function
Source name-자료원 이름
Mean failure rate
Error factor-오류인자 (95%/50%)
5% value-고장률 추정치 분포의 5%값
95% value-고장률 추정치 분포의 95%의 값
variance
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기존의 방법론 및 개선되어야 할 부분(계속)
PSA를 이용한 종
합적인 F-V중요도
개별기기의
Importance
value (PSA)
General use of
Sensitivity
Sensitivity
Sensitivity
Sensitivity
FV-value, RAW
analysis (1)
analysis (2)
analysis (3)
analysis (4)
1
•
•
Component 1, 2, …별로 종합적인 F-V value를 구한다.
그 후에 기준치에 비교하여 순위화를 한다.
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기존의 방법론 및 개선되어야 할 부분(계속)
2. 기존의 방법론 및 개선 되야 할 부분(Cont.)
2. 정성적 자료를 이용하는 경우.
•
판단의 척도가 되는 기준을 정한다.
–
전력연구원 발표 MOV중요도 순위화







계통 (P1) : 보조 급수 계통 > 안전 주입 계통 및 정지 냉각 계통 >
1차 냉각수계통 > 화학 및 체적 제어 계통 > 기타
운전모드 (P2) : 비상시 사용 > 비정상시 사용 > 기타
안전등급 (P3) : 1등급 > 2등급 >3등급
벨브유형 (P4) : 게이트 > 글로브 > 버터플라이 >기타
밸브크기 (P5) : 8” 이상 > 3” 이상> 그 미만
설계압력 (P6) : 2000psig이상 > 500psig이상 > 150psig이상 > 그
미만
설계온도 (P7) : 500℉이상 > 300 ℉이상 > 그 미만
→상기 7개의 고려사항 들에 요소별 가중치를 주어 차별화.
총 중요도P(T) = P1+(1.1ⅹP2)+(1.2ⅹP3)+(1.3ⅹP4)+(1.4ⅹP5)+(1.5ⅹP6)
+(1.6ⅹP7)
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기존의 방법론 및 개선되어야 할 부분(계속)
• 개선되어야 할 부분
– 가중치를 부여하는데 있어서 방법론을 개발하는 개발자의
독자적인 Engineering judgment에 의해서 가중치를 부여
– 방법론 개발자가 아닌 해당분야의 여러 전문가들의 의견을
고려한 합리적인 가중치 부여를 고려하기 위해 AHP의 도
입을 고려.
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쌍대비교를 통한 각
계층에서의 가중치
계산
System
Importance
Ranking (1)
Operation Mode
Valve Type
Safety Grade
Apply AHP
System(계통)
보조급수계통
안전주입/정지냉각
Valve Size
화학/체적제어
1차냉각수
기타
Apply AHP
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기존의 방법론 및 개선되어야 할 부분(계속)
2. 기존의 방법론 및 개선 되야 할 부분(Cont.)
3.
•
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전문가 패널에서 최종판단 시 가이드 라인이 될 수 있도록 전문가
의견을 기기 순위화 과정에 적용
기존방법
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기존의 방법론 및 개선되어야 할 부분(계속)



1.
평가결과에 대한 근거를 제시하기가 용이
1.
2.
KAIST
ASME 코드 케이스의 전문가 패널요건
- PSA의 일반적인 지식을 갖추고 있고 원자력 분야 경험이
최소한 50 MAN-YEAR 이상 되는 적어도 5명 이상으로 구성.
최종 평가시 전문가 패널은 각 기기들의 평가 결과에 대한 근
거를 기술.
전문가 패널 운용은 많은 인력과 시간을 투입, 또한 평가 결과
에 대한 근거를 기술하기 위해서는 전문가들 사이에 많은 의
견조율과 토론이 필요.
앞서 제시한 PSA를 이용한 정량적 평가시 각각의 분석(독립
적인 고장률에 의한 분석, 민감도 분석들)을 해당기기에 대한
신뢰도 DB에 근거하여 종합적으로 함으로써 근거 제시가 용
이.
정성적 분석시 가중치를 전문가들의 의견에 의해 종합함으로
써 근거 제시가 용이.
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기존의 방법론 및 개선되어야 할 부분(계속)
2.

전문가들 사이의 중요도 분석 결과를 조절하거나 최적화
시키기 위한 방법으로 BBN 고려
BBN 적용방법
Ci : I 기기가 중요
P(Ci) : 기기 I가 중요할 확률
P(Ej/Ci) : 기기 I에 있어서의 전문가 j가
Ci
중요하다고 생각할 확률
Ej : 전문가 j가 해당기기 I를
E1
KAIST
E2
E3
E4
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기존의 방법론 및 개선되어야 할 부분(계속)
• Ex) 5개의 기기에 대해서
– 각각의 기기가 초기에 중요할 확률은 동일
P(C1)=0.2, P(C2)=0.2, P(C3)=0.2, P(C4)=0.2, P(C5)=0.2
– P(E1/Ci)
Ci
C1
C2
C3
C4
C5
0.6
0.4
0.54
0.46
0.36
0.64
0.71
0.29
0.80
0.20
E1
Yes
No
0.2  0.6
 0.199
0.2  0.6  0.2  0.54  0.2  0.36  0.2  0.71  0.2  0.80
P(C 2 / E1  yes )  0.179
P(C1 / E1  yes ) 
P(C 3 / E1  yes )  0.120
P(C 4 / E1  yes )  0.236
P(C 5 / E1  yes )  0.266
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기존의 방법론 및 개선되어야 할 부분(계속)
– P(E2/Ci)를 통해서 위와같이 하면 계속해서 다른
전문가들의 의견에 의해서 belief가 쌓이게 된다.
– 그렇다면 최종적으로 4명의 전문가에 의한 기기의
중요할 확률은 P(Ci/E1, E2, E3, E4)이 되어 초기
확률 0.2(1/대상기기의수=5)에서 전문가의 belief
에 의해 최적화된 값으로 변하게 된다.
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Conclusion & Further study
• BBN의 적용은 어떤기준을 따르던지 간에 최종적으로
전문가가 기기의 중요할 확률값을 부여함으로 인해서
belief가 쌓이게 된다.
• BBN을 적용하기 위한 선결요건으로 조건부 확률을
정해 주어야 한다.
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