A process-oriented simulation model for common cause failures

H.-P. Berg; R. Görtz; E. Schimetschka

doi:10.1515/kern-2002-0035

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Article

A process-oriented simulation model for common cause failures

H.-P. Berg , R. Görtz and E. Schimetschka

Published/Copyright: March 17, 2022

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From the journal Kerntechnik Volume 67 Issue 2-3

Abstract

A process-oriented simulation model (POS-model) for common cause failures (CCF) is presented. This model consists of the following sequence of stochastic variables: time of CCF impact, number of components in the group affected by the impact, times of failure of the impacted components, time of detection of the CCF-process. As compared to the considerable number of modeling approaches that directly yield expressions for the probability of the number of failed components the POS-model seems more complicated but – thanks to a variety of interesting properties – might be useful as a complementary analytical tool. The results of a couple of applications to available field data are presented. In these exploratory examples, the adaptability of the POS-model is demonstrated and results are compared with various other modeling approaches. Finally, further planned development steps for the POS-model are addressed, primarily the optimization of parameter estimation.

Abstract

Zur quantitativen Beschreibung gemeinsam verursachter Ausfälle (GVA) wird ein prozessorientiertes Simulationsmodell (POS) vorgeschlagen. Es beinhaltet die folgende Sequenz von Zufallsvariablen: Zeitpunkt des Einwirkens der gemeinsamen Ausfallursache, Zahl der betroffenen Komponenten, Ausfallzeitpunkte der betroffenen Komponenten aufgrund der gemeinsamen Ursache, Entdeckungszeitpunkt des GVA-Prozesses. Die überwiegende Mehrzahl der in der Praxis der probabilistischen Sicherheitsanalyse (PSA) eingesetzten GVA-Modelle stellt unmittelbar Ansätze für die-Wahrscheinlichkeit von Ausfallkombinationen dar. Demgegenüber ist das POS-Modell von einer komplexeren Struktur, die andererseits interessante Eigenschaften zur Folge hat, die diesem Modell Potenzial als ergänzendes analytisches Instrument verleihen. Für eine Reihe von Anwendungsfällen werden POS-Modellergebnisse vorgelegt, in denen der Vergleich mit bereits vorliegenden Resultaten auf der Basis etablierter Modelle möglich ist. Abschließend wird kurz auf die vorgesehene Weiterentwicklung eingegangen, bei der die Optimierung der Parameterschätzung im Vordergrund steht.

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Received: 2002-03-12

Published Online: 2022-03-17

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https://doi.org/10.1515/kern-2002-0035