An earthquake in 2011 caused the Fukushima nuclear accident in Japan, which had a significant impact on the global nuclear industry, and aroused attention to severe accident management. Severe accident management guidelines (SAMGs), a guideline describing strategies for mitigating severe accidents that melt fuel, should be credible and verifiable to ensure the effectiveness of severe accident management. In addition, unlike for emergency operation procedures, the SAMGs require iteration to achieve their goals, because there are uncertainties in severe accidents, uncertainties in implementation of strategies, and uncertainties in available components. This complicates the implementation paths, making it difficult to validate the workflow of the guidance.
As a method for validating severe accident management guidelines, three methods have been used so far: a full scope simulator, a tabletop drill, and a severe accident code. It is impossible to validate all the paths precisely due to the limitations of human capacity, and in particular, the time required for the implementation of the strategy cannot be verified. Therefore, we propose a validation method using a computer that can compensate for such limitations and reflect the time required for strategic implementation.
To validate the severe accident management guidelines based on the computer, we needed a computer program that models the workflow of the severe accident management guidelines. There are many programs that can model workflows, such as CPNs (Colored Petri Nets) UML AD (Unified Modeling Language Activity Diagrams) and BPMN (Business Process Management Notation). The CPN tool was chosen because with it, it is easy to construct models and it is able to find workflow errors.
To validate by computer, we developed a model that simulates the workflows of the guidelines. The severe accident management guidelines include the Emergency-01 guide used by the operator in the main control room, the Control-01 guide for determining whether to implement the strategies for mitigating accidents, the seven mitigation guidelines for implementing the severe accident mitigation strategies, the Monitoring-01 guide to monitor long-term concerns, and finally the Termination-01 guide to identify termination criteria. The CPN model was developed to integrate and operate all the guidelines, and the developed model was verified to be simulated as the execution path of the SAMGs.
Based on the developed CPN model, the items derived for the validation of guidelines are the method using the simulation function of the CPN tool, the method using the State Space Analysis function, and the method using both functions simultaneously. The method using the simulation function 1) simulates and assigns various initial values with a combination of seven variables to simulate various situations at the time of application of the severe accident management guidelines, 2) takes into account the uncertainty of equipment used in the severe accident strategy, and 3) changes the existing order to confirm whether the order of the severe accident mitigation strategy is appropriate.
As the CPN model verified that the execution paths of the CPN model and the SAMGs were confirmed to be consistent, the workflows of the SAMGs were indirectly validated by verifying the workflows of the CPN model. The CPN State Space Analysis (SSA) function was used to validate that the execution paths of the guidelines proceeded to the intended path without any blockages, and to find errors in the workflows. State Space Analysis can know the behavior of the model, but if the model is too large or the path includes infinite repetition, the State Space Analysis cannot be performed due to the state explosion problem. In order to solve this problem, the first step analyzed SSA by each guideline model, and when the analysis was completed, the second step performed SSA of the merged model to simplify the model size. The severe accident management guidelines go through the validation process at the time of initial development, but it must go through the validation process even when the guideline is modified after development. Therefore, the validation method to find the errors using the simulation and State Space Analysis function was presented and the validation was performed.
In this study, we developed a computer-based new validation method and verified the severe accident management guidelines using the developed CPN model. The results of the validation confirmed that the severe accident management guideline reached the termination criteria for severe accident management even with various initial values, minimum strategic implementation devices, and changes in the order of strategic implementation. Most of the workflow validation using the State Space Analysis function found that the guidelines were appropriate but an error as a duplication of measures was found in the Emergency-01 guidelines. After reviewing the Emergency-01, we found that this error should be reflected.
This study confirmed that the proposed new validation method can verify the uncertainty of severe accidents and action time, which cannot be verified by the existing validation method, and can find errors in the complex execution path. The validation of the severe accident management guidelines is expected to improve the capability of responding to severe accident management in power plants. In addition, the developed CPN model is expected to be effective in the training of severe accident management guidelines as it can visually see the progress of the execution paths.
2011년 일본의 대지진으로 인해 후쿠시마 원전사고가 발생하였으며, 이 사고는 전세계 원자력 산업계에 많은 영향을 미쳤고, 그 중에도 중대사고관리에 대한 경각심을 갖게 된 계기가 되었다. 연료가 용융되는 중대사고를 완화하기 위한 전략을 기술한 지침서인 중대사고관리지침서는 중대사고관리의 실효성을 확보하기 위해 신뢰성 있고 사용성이 검증되어야 한다.
또한 중대사고관리지침서는 비상운전절차서와 다르게 불확실성이 존재하는 중대사고를 다루고 있기 때문에 중대사고 현상의 불확실성, 전략이행여부의 불확실성, 및 완화전략 이행기기의 사용여부의 불확실성에 의해 지침서의 목표를 달성하기 위해서 반복수행이 필수적이다. 이는 지침서의 수행경로를 복잡하게 만들어 지침서 수행경로 검증을 어렵게 만든다.
중대사고관리지침서의 검증을 위한 방법으로 지금까지 3가지 방법인, 전규모(Full scope) 시뮬레이터, 토의식 검증법(Table top drill) 및 중대사고코드를 이용하고 있으며, 현 검증 방법은 결국 사람을 의존하는 방법으로 인간능력의 한계로 말미암아 정확하게 모든 경로를 기억하여 검증할 수 없고, 특히 전략이행의 소요시간을 확인할 수 없다. 따라서 이와 같은 한계성을 보완하고 전략이행 소요시간을 반영할 수 있는 컴퓨터를 이용한 검증방법을 제안하였다.
컴퓨터를 기반으로 중대사고관리지침서를 검증하기 위해서는 중대사고관리지침서의 업무흐름도를 모델링할 수 있는 전산 프로그램이 필요하였다. 업무흐름도를 모델링할 수 있는 프로그램은 CPNs (Colored Petri Nets) UML AD (Unified Modeling Language Activity Diagrams), BPMN(Business Process Management Notation) 등 여러가지가 있지만 모델개발이 쉽고 시간을 고려할 수 있으며, 수행경로의 오류를 찾을 수 있는 기능이 포함된 CPN 도구를 선택하였다.
컴퓨터를 이용하여 검증하기 위해서는 지침서의 업무흐름도 특성을 정확히 모사할 수 있는 모델이 필요하다. 중대사고관리지침서는 주제어실 운전원이 사용하는 응급-01 지침서, 중대사고완화를 위한 전략을 이행할 지를 결정하는 제어-01 지침서, 중대사고 완화전략을 수행하기 위한 7개의 완화지침서, 장기관심사항을 감시하는 감시-01 지침서, 마지막으로 종료기준을 확인하는 종료-01 지침서로 구성되어 있다. 모든 지침서를 통합하여 운용할 수 있도록 CPN모델을 개발하고, 개발된 CPN모델이 SAMG의 수행 경로대로 적절히 모사할 수 있는지 확인하였다.
개발된 CPN모델을 기반으로 지침서 검증을 위해 도출한 항목은 CPN 도구의 시뮬레이션 기능을 이용한 방법과 상태공간분석 (State Space Analysis) 기능을 이용한 방법과 두 가지 기능을 동시에 이용하는 방법으로 지침서 검증을 수행하였다. 시뮬레이션 기능을 이용한 방법은 1) 중대사고관리지침서 적용시점에서 다양한 상황을 모의하도록 7가지 변수의 조합으로 다양한 모델 초기값을 지정하여 모의하는 방법, 2) 중대사고전략에 사용되는 기기의 불확실성을 고려하기 위해 모델에 기기 가용여부를 지정하여 모의하는 방법, 3) 중대사고 완화전략의 순서가 적절한지 확인하기 위해 기존 순서를 변경하여 모의하는 방법으로 검증을 수행하였다.
또한 CPN모델의 수행경로와 SAMG의 수행경로가 일치함을 확인하였기 때문에 CPN모델의 수행경로에 오류를 확인함으로써 간접적으로 SAMG의 수행경로를 검증하였다. 상태공간분석 기능은 오류를 찾거나 의도한 경로를 막힘없이 진행하는지 검증하는 데 사용했다. 상태공간분석은 모델의 거동특성을 알 수 있지만 모델 크기가 크거나 무한 반복으로 모델을 구성하면 상태폭발(State Explosion) 문제로 상태공간분석을 할 수 없기 때문에 본 연구에서는 상태공간분석을 수행하기 위해 먼저 하나의 지침서별로 상태공간분석을 수행하였고, 지침서 개별 상태공간분석이 완료된 후 모든 지침서를 통합하고 각 지침서의 경로모델을 축약하여 상태공간분석을 수행하였다.
중대사고관리지침서는 최초 개발시에도 검증과정을 거치지만 개발 후 지침서가 수정된 경우에도 검증과정을 거쳐야 한다. 따라서 이때를 위해 시뮬레이션 및 상태공간분석 기능을 이용하여 오류를 찾을 수 있는 검증방법을 제시하였고 검증을 수행하였다.
본 연구에서는 컴퓨터 기반 신검증방법을 개발하였고 개발된 CPN모델로 중대사고관리지침서를 검증하였다. 검증수행결과로 중대사고관리지침서는 다양한 초기값, 최소한의 전략이행기기, 전략이행 순서의 변경상황에도 모의결과는 최종 중대사고관리 종료기준에 도달하였다. 또한 상태공간분석 기능을 이용한 모든 수행경로 검증에서도 대부분 지침서는 적절하며 응급-01 지침서에 조치의 중복을 찾아냈고, 중복되지 않도록 지침서 수정이 필요함을 확인하였다.
본 연구수행 결과로 제안한 신검증방법은 기존의 검증방법에서 확인할 수 없는 중대사고의 불확실성 요소와 조치시간를 확인할 수 있고, 복잡한 수행경로에 오류를 찾을 수 있어 기존 검증방법을 보완하여 검증을 수행하면 중대사고관리지침서의 신뢰성을 높이게 되어 발전소 중대사고관리 대응능력을 향상시킬 것으로 기대한다. 또한 개발된 CPN모델은 시각적으로 수행경로 진행상황을 볼 수 있어 중대사고관리지침서 교육훈련에도 효과가 있을 것으로 기대한다.
