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- Bayes'sche Statistik (1)
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- Fehlende Datenmenge (1)
- Human factors (1)
- Nukleare Endlagerung (1)
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- ZfP (1)
Für eine ganzheitliche Betrachtung der Sicherheit bei der zerstörungsfreien Prüfung (ZfP) ist es unvermeidlich neben der Technik auch den Prüfer und die Prüforganisation einzubeziehen. Die Prüfung der Unversehrtheit von Endlagerbehältern ist eine eine sicherheitstechnisch wichtige Anwendung. Die Betreiber der geplanten finnischen und schwedischen Endlager, Posiva und SKB, kapseln den radioaktiven Abfall in Kupferkanistern ein und deponieren die Kanister dann in Felsgestein in einer Tiefe von ca. 500m. Die Kanister bestehen aus einem zylinderförmigen Kupfermantel mit einem Deckel und einem Boden, die zusammen die Außenumhüllung ergeben sowie einer Gusseisenmatrix für die Brennstäbe. Alle Komponenten werden auf ihre Dichtheit bzw. strukturelle Unversehrtheit mittels zerstörungsfreier Prüfmethoden geprüft, um sicher zu stellen, dass im Material und in den Schweißnähten keine kritischen Defekte vorhanden sind, die zu Freisetzungen in die Umgebung führen könnten. Vier ZfP Methoden (Ultraschall-, Wirbelstrom- und radiographische Prüfung, und die visuelle Prüfung anhand einer Kamera) werden mechanisiert durchgeführt, die gewonnenen Daten werden von qualifizierten Fachleuten ausgewertet und bieten so die Möglichkeit, dass Fehler entstehen.
Das 'Human Factor'- Untersuchungskonzept besteht aus der Identifizierung potenzieller menschlicher Fehler, deren Ursachen und Präventionsmethoden. Mit Hilfe einer abgewandelten FMEA (Failure Modes and Effects Analysis) wurden mögliche Risiken identifiziert, die die Wahrscheinlichkeit für das Auftreten menschlicher Fehler bei
der Datenauswertung erhöhen. Einige dieser Risiken sind beispielsweise
Verantwortungsdiffusion beim 4-Augen-Prinzip, Übervertrauen in die Technik bei der automatischen Identifikation von Defekten sowie der Aufmerksamkeitsverlust bei dynamischer Bildbetrachtung. Deren Wirkung wird derzeit experimentell überprüft, um Ansatzpunkte für Optimierungen zu ermitteln und damit die Gesamtzuverlässigkeit des Systems zu verbessern.
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.
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.