Filtern
Dokumenttyp
- Beitrag zu einem Tagungsband (11)
- Vortrag (7)
- Zeitschriftenartikel (5)
- Posterpräsentation (5)
- Dissertation (1)
- Sonstiges (1)
- Forschungsbericht (1)
Schlagworte
- POD (10)
- Reliability (4)
- Human factors (3)
- Zuverlässigkeit (3)
- Eddy current testing (2)
- NDT (2)
- NDT reliability (2)
- ROC (2)
- RT (2)
- Radiographic testing (2)
Organisationseinheit der BAM
Eingeladener Vortrag
- nein (7)
Die statistische Qualitätskennzahl 'Probability of Detection (POD)' hängt von der Anzahl der zugrunde liegenden, brauchbaren Ergebnisse ab. Ist die Datenmenge niedrig, so ist auch die Aussage der POD eher beschränkt. Dennoch heißt eine große Zahl von Daten, nicht gleichzeitig, dass die POD für den realen Einsatz in der Produktion genügt. Es muss unterschieden werden, auf welcher Basis unter welchen konkreten Bedingungen - die Daten erhoben wurden. Als wichtigste Ergebnisse zählen die Messergebnisse aus der Produktion der später verwendeten Prüfobjekte für den konkreten Einsatz. Noch bevor die zerstörungsfreien Prüfmethoden zuverlässig in der Produktion eingesetzt wurde, muss jedoch nachgewiesen werden, dass die real vorkommenden Fehler gefunden werden können. Das bedeutet, zu einem Zeitpunkt, an dem noch nicht ausreichend Daten vorhanden sind. Während für die realistische Prüfung die notwendige Anzahl der verschiedenen Fehler meist nicht erreicht wird, so fehlen bei der Bewertung der künstlichen Fehler wichtige Parameter und Einflussgrößen. Es muss somit eine Zwischenlösung gesucht werden, in der die Informationen von beiden Prüfungen kombiniert werden. Mit der Bayesschen Statistik ermöglicht die Mathematik diese Informationen miteinander zu kombinieren und somit beide Informationen mit in die Bewertung einfließen zu lassen.
Praktisch angewandt und erprobt wird die Vorgehensweise gemeinsam mit der Firma POSIVA, die sich mit dem Bau eines Endlagers für hoch-radioaktiven Abfall in Finnland beschäftigt. Hier wird als eine der technischen Barrieren ein Kupferbehälter für die Aufbewahrung der verbrauchten Brennstäbe genutzt. Dieser Kupferbehälter wird mit mehreren zerstörungsfreien Prüfmethoden geprüft. Anhand von Radiographiedaten wird gezeigt, dass die Aussagekraft der realistischen Fehlerdaten mit Hilfe der künstlichen Referenzfehlerdaten untermauert werden kann.
New methodologies for evaluating the reliability of NDE systems are discussed in accordance with the specific
requirements of industrial application. After a review of the substantive issues from the previous decades, the go
forward guidance is concluded.
For high safety demands a quantitative probability of detection (POD) created from hit miss
experiments or signal response analysis and ROC (Receiver Operating Characteristics) are typically created. The
modular model distinguishes between the influence of pure physics and technique, industrial application factors
and the human factor and helps to learn what factors are covered by modelling, open or blind trials. A new
paradigm is offered to consider the POD or reliability of the system as a function of the configuration of input
variables and use it for optimisation rather than for a final judgement. New approaches are considered dealing
with real defects in a realistic environment, affordable but precisely like the Bayesian approach or model assisted
methods.
Among the influencing parameters, the human factor is of high importance. A systematic psychological
approach helps to find out where the bottlenecks are and shows possibilities for improvement.
The Probability of Detection (POD) is used to evaluate the detectability of non-destructive testing (NDT) systems. The POD is highly dependent on the amount of available data. The Bayesian approach provides a solution to compute POD-curves in case of a small amount of real defects without losing the necessary information. The result contains the needed information for the computation of POD-curves for real defects with an acceptable amount of information, even for sparse amount of data. In this paper is shown limitations of the Bayesian approach and how it can be applied to NDT. The Bayesian approach is applied in this case to the evaluation of radiographic testing. Bayesian approach is applied to determine POD-curves for the inspection techniques of nuclear fuel disposal canisters. The reason for using Bayesian approach is the high safety demands and also the low amount of real defects due to the high quality of the reliable production techniques.
This paper gives an introduction to the field of human factors with the focus on their influence on the reliability of NDT in the nuclear energy production (in-service inspections) and final storage of highly radioactive nuclear waste. A set of methodological tools has been developed in the scope of three projects, namely: 1) a theoretical model describing potential human factors influencing manual ultrasonic inspection performance during inservice inspections in nuclear power plants; 2) a method for identifying potential human errors during acquisition and evaluation of data gathered with mechanized ultrasonic, radiographic and eddy-current systems, as well as visual testing with a remote camera (Failure Modes and Effects Analysis, FMEA); and 3) use of eye tracking methodology to optimize existing procedures and practices. The experimental results have shown that time pressure, mental workload and experience influence the quality of the inspection performance. Noticeable were influences from the organization of the working schedule, communication, procedures, supervision and demonstration task. Implementing human redundancy in critical tasks, such as defect identification, as well as using an automated aid (software) to help operators in decision making about the existence and size of defects, could lead to other kinds of problems, namely social loafing (excerpting less effort when working on tasks collectively as compared to working alone) and automation bias (uncritical reliance on the proper function of an automated system without recognizing its limitations and the possibilities of automation failure) that might affect the reliability of NDT in an undesired manner.
AN APPROACH TO THE POD BASED ON REAL DEFECTS USING DESTRUCTIVE TESTING AND BAYESIAN STATISTICS
(2012)
Bei der simulationsunterstützten Planung kritischer Ultraschallprüfaufgaben ist die detaillierte Kenntnis der Parameter der eingesetzten Prüfköpfe von entscheidender Bedeutung. Durch die, in den Regelwerken (DIN EN ISO 22232-2) zugelassenen Toleranzen bei der Herstellung der Prüfköpfe sind einige Prüfkopfparameter nur ungefähr bekannt. Durch die Alterung von Prüfköpfen und Verschleiß können auch Parameter variieren, die nicht vollständig durch die erforderliche Justierung ausgeglichen werden können. Daher sind zusätzlichen Vorversuche oft unvermeidlich. In dieser Arbeit wurden nach einer statistischen Versuchsplanung (DoE) Untersuchungen zur relativen Echo-Empfindlichkeit von konventionellen Prüfköpfen durchgeführt. Die Auswertung wurde für prüfkopfbezogene und personenbezogene Stichproben durchgeführt. Es wird gezeigt, wie weit die Daten um den Zentralwert herum verteilt sind bzw. wie sehr sich das Testobjekt im untersuchten Merkmal unterscheidet. Gerade in Hinblick auf die Beurteilung der intrinsischen Fähigkeit von Prüfverfahren und der Human Factors wird das POD-Analysekonzept zur quantitativen Bewertung der Zuverlässigkeit weiterentwickelt. Die HF-Quantifizierung bezieht sich auf verschiedene Faktoren und Methoden, die in der Veröffentlichung von M. Bertovic et al. [1] ausführlich beschrieben wurden. Die Schritte, die für das Bewertungsverfahren zur POD-Analyse erforderlich sind, werden in der Veröffentlichung von D. Kanzler et al. [2] detailliert dargestellt. Die grundlegenden Anforderungen an die Testkörpersätze für die POD-Analyse wurden in der Publikation von A. Jüngert et al. [3] zusammengefasst. Diesbezüglich wurden mit Hilfe von Simulationsrechnungen die möglichen Abweichungen an Beispielen der im Projekt norm- POD ausgewählten Prüfanordnungen dargestellt. Die Ergebnisse wurden Messungen an Testkörpern gegenübergestellt.
POD is the most often used approach for the evaluation of the reliability of non-destructive testing methods in critical areas. But especially for those cases the requirements for a sufficient amount of data, adequate type of defects and the statistical requirements are high. The claim for checking these requirements is not new, but never the less often ignored. Especially the large amount of data for critical real defects seems too often to be not really solvable. In this presentation we show an approach to use real defect data with knowledge from former testing results with the same equipment, in a useful adequate way. Furthermore we introduce a method to evaluate the real defect description parameters for the radiographic testing. This approach was used for a joint project with the company POSIVA, which is building a final depository for spent nuclear fuel in Finland. Radiographic testing is one of the NDT-methods they use to test the electron beam weld of the copper canister. The copper canister will be used in the deposit as a corrosion barrier within the deposit concept. Through the high sophisticated manufacturing methods of the canister there are almost no material defects, which could be used for reliability evaluation. In this context the idea of Bayesian Updating of the POD with real defect data with former results from artificial defect data was born to get a useful evaluation.
Using the Modular Reliability Model the three different main influencing elements, i.e. intrinsic capability (IC), application parameters (AP) and the human factors (HF), are, in the first instance, investigated separately. The intrinsic capability stands for the pure physical-technological process of the signal detection caused by the waves or the rays from a material defect in the presence of noise (driven by the material and the devices). This intrinsic capability is the upper bound of the possible reliability. Already when measuring this intrinsic capability for thick walled components the original one-parameter POD must be extended to a multiparameter POD, where, in addition to the defect size, a number of additional physical parameters, such as the grain size distribution (or attenuation), defect depth, and angle or surface roughness, must be considered. For real life cycle assessments it is necessary to evaluate the signal response from real defects. The industrial application factors, e.g. coupling conditions, limited accessibility, heat and environmental vibrations, diminish the reliability. The amount of reduction can be determined quantitatively, if the underlying conditions are controlled. In case they are not controlled it is necessary to count for a fluctuation in the reliability in the field anyway. The third group of important influencing factors are the human factors, which do not only cover the individual performance capability of the inspectors but also the design of the working place,the procedure, the teamwork quality, interaction with systems, the organization, and finally, the relationship between the companies involved in the inspection process and to which extend the responsible parties are aware of it. When comparing an “ideal inspection” with a “real inspection” it is worth while to look how the existing practices, rules and standards support reliable testing and where the “delta” is. In the context of vigor, with respect to the industrial end user, it needs to be shown how the level of reliability of NDE, influenced by the different factors, has an impact on acceptance or rejection of safety critical parts.