Aportaciones al modelado de la indisponibilidad de componentes y la fiabilidad humana para la mejora de la seguridad de las centrales nucleares informada en el riesgo

Abstract

[ES] La seguridad ha sido, es y seguirá siendo una prioridad en la operación de las centrales nucleares para la producción de energía eléctrica. Uno de los grandes retos a los que se enfrenta la industria nuclear es el envejecimiento de las estructuras, sistemas y componentes (ESC) de seguridad. Actualmente, este hecho cobra especial relevancia porque un gran número de reactores está alcanzando el fin de su vida de diseño, debiendo afrontar próximamente una Revisión Periódica de Seguridad (RPS), que garantice el funcionamiento seguro de la central durante un periodo adicional denominado Opera-ción a Largo Plazo (OLP). El Análisis Probabilista de Seguridad (APS) es una herramienta fundamental para la gestión integral de la seguridad de una planta, tanto en el marco de la RPS como en la Toma de Decisiones Informada en el Riesgo (TDIR), siendo capaz de evaluar el incremento o disminución en el riesgo producido por un cambio determinado. Sin embargo, los modelos y datos actuales que lo integran no tienen en cuenta factores que influyen de forma determinante en el riesgo de una central. Por un lado, no tienen en cuenta el envejecimiento o la estrategia de pruebas y mantenimiento, en el caso del modelado de la fiabilidad e indisponibilidad de componentes. Por otro lado, no con-templan la imprecisión en el modelado de las acciones humanas, ni la inexactitud en la cuantificación de sus probabilidades de error. La presente tesis doctoral pretende actualizar y mejorar los modelos del APS, con vistas a su aplicación en el contexto de la RPS y de la TDIR. En este sentido, se establecen dos objetivos principales. En primer lugar, el desarrollo de un modelo RAM (fiabilidad, mantenibilidad y disponibilidad) dependiente del tiempo para componentes de seguridad, ajustado con datos reales de planta y con un nivel de detalle suficiente para recoger explícitamente en la edad del mismo, el efecto de las pruebas y el mantenimiento. En segundo lugar, mostrar las aplicaciones del APS para la TDIR. En primer término, se define un modelo de riesgo dependiente de la edad, a partir del mode-lo RAM previamente formulado, con el que seleccionar la mejor estrategia de pruebas y mantenimiento en un horizonte temporal dado. En segundo término, para mejorar el modelado del APS y la cuantificación de las probabilidades de error humano (PEH), se propone una metodología de evaluación de impacto en el riesgo para cambios en las acciones humanas y las Especificaciones Técnicas de Funcionamiento, que aprovecha los resultados del uso conjunto de los análisis de seguridad determinista y probabilista. Las aportaciones que conforman esta tesis doctoral se integran en la línea de investigación financiada por el Ministerio de Economía y Empresa en el proyecto ENE2016-80401-R, "Armonización de requisitos de vigilancia y mantenimiento en centrales nucleares con información en el riesgo" y la ayuda para contratos predoctorales para la formación de doctores BES-2014-067602.

[CA] La seguretat ha sigut, és i continuarà sent una prioritat en l'operació de les centrals nuclears par a la producció d'energia elèctrica. Un del grans reptes als que s'enfronta la industria nuclear es l'envelliment de les estructures, sistemes i components de seguretat. Actualment, aquest fet té especial rellevància perquè un gran nombre de reactors està arribant a la fi de la seua vida de disseny, havent d'afrontar pròximament una Revisió Periòdica de Seguretat (RPS), que garantirà el funcionament segur de la central durant un període addicional conegut com Operació a Llarg Termini (OLP). L'Anàlisi Probabilista de Seguretat es una ferramenta fonamental per a la gestió integral de la seguretat d'una planta, tant en el marc de la RPS com en la presa de decisions informades en el risc (TDIR), sent capaç d'avaluar l'increment o disminució en el risc produït per un canvi determinat. No obstant això, els models i dades actuals que ho integren no tenen en compte factors que influeixen de forma determinant en el risc d'una central. Per una banda, no consideren l'envelliment o l'estratègia de proves i manteniment, en el cas del modelat de la fiabilitat i indisponiblitat de components. Per altra banda, no contemplen la imprecisió en el modelat de les acciones humanes, ni la inexactitud en la quantificació de la probabilitat d'error de les mateixes. La present tesi doctoral pretén actualitzar i millorar els models APS, amb la intenció d'aplicar-los en el context de la RPS y la TDIR. En aquest sentit, s'estableixen dos objectius principals. En primer lloc, el desenvolupament d'un model RAM (fiabilitat, mantenibilitat i disponibilitat) dependent del temps per a components de seguretat, ajustat amb dades reals de planta i amb un nivell de detall suficient per a recollir explícitament en l'edat del mateix, la política de proves i manteniment a la que es sotmès. En segon lloc, mostrar les aplicacions de l'APS per a la TDIR. En primer terme, es defineix un model de risc dependent de l'edat, a partir del model RAM prèviament formulat, amb el qual seleccionar la millor estratègia de proves i manteniment en un horitzó temporal determinat. En segon terme, per a millorar el modelat de l'APS i la quantificació de les probabilitats d'error humà (PEH), es proposa una metodologia d'avaluació d'impacte en el risc per a canvis en les accions humanes i en les Especificacions Tècniques de Funcionament, que aprofita els resultats de l'ús conjunt dels anàlisis determinista i probabilista. Les aportacions que formen part d'aquesta tesi doctoral s'integren en la línia d'investigació finançada pel Ministeri d'Economia i Empresa en el projecte ENE2016-80401-R, "Armonización de requisitos de vigilancia y mantenimiento en centrales nucleares con información en el riesgo" i l'ajuda per a contractes predoctorals per a la formació de doctors BES-2014-067602.

[EN] Safety always has been and always will be a priority in nuclear power plant operation to generate electricity. One of the major challenges of nuclear industry is the ageing of safety-related structures, systems and components (SSC). Presently, this fact gains relevance due to several reactors are reaching their design life, having to conduct a Periodic Safety Review (PSR) that assures safety operation for an additional period better-known as Long Term Operation (LTO) Probabilistic Safety Assessment (PSA) is an essential tool in an integral NPP safety management, both PSR framework and Risk Informed Decision Making (RIDM), being able to evaluate a risk increase or decrease for any specific change on the plant. However, current PSA models and data do not consider factors, which have an impact in the overall risk of the plant. On the one hand, they do not take into account the effect of ageing nor maintenance and testing program, in the case of reliability and unavailability modelling. On the other hand, human actions modelling and their associated error probabilities are characterized by its inaccuracy and uncertainty. This Ph. Dissertation aims to update and improve PSA models, in order to apply with-in the framework of PSR and RIDM. In this sense, two main objectives are established. Firstly, the development of a time dependent RAM (reliability, availability and maintainability) for safety-related components, fitted with a historical plant data and with enough level of detail to include the effects of testing and maintenance activities in the age of the component. Secondly, it shows PSA applications of new models in RIDM. In the first place, it defines an age-dependent risk model based on the RAM model previously formulated, which helps to select the best approach of maintenance and testing activities for a specific timeline. In the second place, to improve PSA modelling and human error probabilities (HEP) quantification, a methodology is pro-posed to evaluate the risk impact of human actions and TS changes, taking advantage of combining DSA and PSA insights. The work of this thesis is part of the research supported by the Ministry of Economy and Business in the project ENE2016-80401-R, "Risk Informed Harmonization of Surveillance Requirements and Maintenance in Nuclear Power Plants", and in the Doctoral Fellowship BES-2014-067602.