This dissertation investigated the significance of categorizing and selecting representative leak sizes in the Quantitative Risk Assessment (QRA) for estimating fire risks. In most fire QRA procedures, the full-bore sizes of leaks have been overlooked even though they causes the catastrophic consequences with relatively high frequencies. So, in the present study, the effect of particular leak sizes on the individual risks (IRs) were investigated through the fire risk assessment. As case studies, LNG (Liquefied Natural Gas) fuel gas supply system for a large ship were considered with three different approaches. Approach 1 considers only three categories of leak sizes; small, medium, and large. Approach 2 includes the full-bore leak in addition to categories of Approach 1, and Approach 3 reflects more categories of leak sizes with every 1 mm increment in diameter. Compared with the total IR of Approach 3, the total IR of Approach 1 was two times lower, whereas Approach 2 resulted in the comparable total IR with an approximately 4 % deviation. Admitting that Approach 3 should be close to the exact solution, Approach 2 gave acceptable results, whereas Approach 1 unsatisfactorily underestimated the total IR. The results indicated that full-bore leak accidents are critically important scenarios and omission of them can lead to misjudgment in the risk-informed decision-making process. Taking the full-bore accidents into additional account to the conventional simplified QRA can reduce the time and effort for estimating the leak-related risks without a significant loss of accuracy in the estimated risks.
This dissertation also investigated the critical issues for determining the DAL (Design Accidental Load) fire procedure based on the QRA for offshore installations. Considerable attention was paid to parametric uncertainty in choosing the numerical values used for the frequency and consequence analysis. In particular, selecting the initial leak size was one of the most critical aspects, and inconsistent approaches for selecting this value resulted in different risks for identical systems. Frequency analysis of past investigations also overlooked the inaccuracy and unsuitability of statistical data. Accordingly, the estimated risks were significantly uncertain, and the lack of information about the results increased the risk of making the wrong decision. In this study, the Latin hypercube sampling (LHS) technique was used to treat parametric uncertainty in the QRA. Different fire exceedance curves and DAL fires were demonstrated by selecting different sets of representative values. The distribution and confidence interval of the DAL fires showed a wide distribution with varying uncertain and critical parameters. Therefore, this procedure provided quantitative information on inherent uncertainty, and such additional information regarding DAL fires can lead to better decision making.
본 논문은 해양플랜트에서 발생하는 화재 위험도를 평가하기 위한 정량적 위험도 해석에서 대표 누출 크기 범주화 및 선정이 위험도 평가 결과에 미치는 영향에 대한 연구를 수행하였다. Full-fore leak 시나리오는 상대적으로 높은 발생빈도를 가지며 동시에 치명적인 결과를 초래할 수 있는 사고임에도 대부분의 정량적 화재 위험도 해석에서는 간과되거나 생략되어 왔다. 본 연구는 화재 사고에 대한 개인 위험도를 평가함에 있어서 특정 누출 사고 시나리오가 미치는 영향에 대해 사례연구를 통해 검증하였다. 대상 시스템은 대형 선박용 LNG 연료공급시스템을 선정하였으며 총 세 가지의 서로 다른 대표 누출 크기 범주화 방법을 비교하였다. Approach 1은 small, medium 및 large의 세 가지 대표 누출 크기를 고려하였고, Approach 2는 Approach 1의 세 가지 크기 외에 Full-fore leak를 추가적으로 고려하였다. Approach 3은 매 1 mm 단위로 대표 누출크기를 세분화하여 고려하였다. Approach 3의 개인 위험도 평가 결과와 비교했을 때, Approach 1의 개인 위험도 결과는 두 배 가량 낮게 나왔으며, Approach 2는 약 4 %의 편차를 갖는 유사한 개인 위험도 결과를 도출하였다. Approach 3 결과의 정확도가 가장 높으므로, Approach 2는 수용 가능한 결과를 보인 반면 Approach 1은 개인 위험도를 지나치게 과소평가한 것을 알 수 있었다. 따라서 Full-fore leak 시나리오는 개인 위험도 평가를 위한 화재 위험도 해석에서 매우 중요한 시나리오이며 누락되거나 간과될 경우 위험도 평가 결과의 정확성을 떨어뜨리게 되며 위험도 기반 의사 결정 과정에서 잘못된 결정을 초래할 수 있다. 기존의 개인 위험도에 대한 정량적 화재 위험도 해석에서 Full-fore leak 시나리오를 추가적으로 고려할 경우 평가된 위험도의 정확성을 떨어뜨리지 않으며 해석에 필요한 시간과 노력을 크게 줄일 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 또한 해양플랜트에서의 정량적 위험도 해석을 통한 DAL (Design Accidental Load) fire 선정 과정의 한계점 및 문제점에 대한 연구를 진행하였다. 본 연구에서는 위험도 추산 과정에서의 발생 빈도 및 피해 규모 해석에 존재하는 파라미터 불확실성에 대해 주목하였다. 주요 파라미터 불확실성으로서 일관되지 않은 초기 대표 누출 크기 선정은 동일한 시스템에 대해 서로 다른 위험도를 평가결과를 제공할 수 있음을 알 수 있었다. 또한 기존 발생 빈도 해석에서 사용되는 통계학적 데이터에 대한 부정확성과 부적합성은 DAL fire 선정 과정에서의 불확실성을 증가시킨다는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 이러한 불확실성은 평가된 위험도의 정확성을 감소시키며, 이러한 불확실성에 대한 정보의 누락은 잘못된 의사 결정을 내릴 수 있는 위험을 증가시킨다. 본 연구에서는 Latin hypercube sampling을 기반으로 한 정량적 화재 위험도 해석에서의 불확실성 정량화 방법을 제안하였다. 파라미터 불확실성을 고려함으로써 서로 다른 Fire exceedance curve와 DAL fire를 얻을 수 있었다. DAL fire에 대한 distribution 및 confidence interval은 불확실성을 갖는 주요 파라미터에 따라 넓은 범위에서 분포함을 관찰할 수 있었다. 제시된 방법은 위험도 기반 의사 결정 과정에 불확실성에 대한 정량적 정보를 제공하여 보다 나은 의사 결정을 할 수 있도록 도울 수 있음을 확인하였다.
