Simulation-based dynamic probabilistic risk assessment of an internal flooding-initiated accident in nuclear power plant using THALES2 and RAPID

THALES2及びRAPIDを用いた原子力発電所における内部溢水事象のシミュレーションに基づくダイナミック確率論的リスク評価

久保 光太郎   ; Zheng, X. ; 田中 洋一; 玉置 等史 ; 杉山 智之 ; Jang, S.*; 高田 孝*; 山口 彰*

Kubo, Kotaro; Zheng, X.; Tanaka, Yoichi; Tamaki, Hitoshi; Sugiyama, Tomoyuki; Jang, S.*; Takata, Takashi*; Yamaguchi, Akira*

確率論的リスク評価(Probabilistic Risk Assessment: PRA)は、大規模かつ複雑なシステムのリスクを評価するために用いられる手法である。しかし、従来のイベントツリーやフォールトツリーを用いたPRAでは、原子力発電所の構造物、系統及び機器が損傷するタイミングを考慮することは困難である。そこで、この課題を解決するために、RAPID(Risk Assessment with Plant Interactive Dynamics)を用いて、熱水力解析と外部事象のシミュレーションを組み合わせた手法を提案した。加圧水型原子炉のタービン建屋内での内部溢水を表現するために、ベルヌーイの定理に基づいた溢水伝播モデルを適用した。加えて、溢水源の流量や緩和システムの故障基準などの不確実さを考慮した。シミュレーションでは、運転員がいくつか簡略化を行うことにより、運転員による溢水源の隔離操作と排水ポンプを用いた回復操作をモデル化した。その結果、隔離と排水を組み合わせることで、溢水発生時の条件付炉心損傷確率を約90%低減できることが示された。

Probabilistic risk assessment (PRA) is a method used to assess the risks associated with large and complex systems. However, the timing at which nuclear power plant structures, systems, and components are damaged is difficult to estimate if the risk of an external event is evaluated using conventional PRA based on event trees and fault trees. A methodology coupling thermal-hydraulic analysis with external event simulations using Risk Assessment with Plant Interactive Dynamics (RAPID) is therefore proposed to overcome this limitation. A flood propagation model based on Bernoulli's theorem was applied to represent internal flooding in the turbine building of the pressurized water reactor. Uncertainties were also taken into account, including the flow rate of the floodwater source and the failure criteria for the mitigation systems. The simulated recovery actions included the operator isolating the floodwater source and using a drainage pump; these actions were modeled using several simplifications. Overall, the results indicate that combining isolation and drainage can reduce the conditional core damage probability upon the occurrence of flooding by approximately 90%.