WINO III - Forschung zur Weiterentwicklung der Wissensbasis für Notfälle in ausländischen Kernkraftwerken

Abstract

Der vorliegende Bericht beschreibt die im Vorhaben 4718R01520 "Fortlaufende Optimierung der zentralen Wissensbasis für Notfälle in ausländischen Kernkraftwerken (WINO)" durchgeführten Weiterentwicklungen und Ergänzungen der Wissensbasis für Notfälle in ausländischen Kernkraftwerken (WINO). Diese wurde in den Vorhaben 3613R01521 und 4715R01520 konzipiert und erstellt. Ziel war und ist es, mit WINO eine systematische Zusammenführung und Aufbereitung aller Informationen, die für die Aufgaben der GRS in Notfallsituationen relevant sind, in einer datentechnisch praktikablen Zugangsform bereitzustellen. In Bezug auf Anlagen aus dem Ausland wurde im Rahmen der Vorhaben 3613R01521 und 4715R01520 untersucht, welche Kenngrößen und Unterlagen eines Kernkraftwerks in einem Notfall zur Lagebewertung benötigt werden und wie notfallrelevante Informationen zu Kernkraftwerken in einer Wissensbasis dargestellt werden können. Für europäische, ukrainische und teilweise für russische Anlagen wurden bereits Kenngrößen ermittelt. Für einige derivative Kenngrößen wurden Abschätzmethoden in Excel entwickelt. Im Rahmen der Erhebung von Kenndaten für die WINO-Wissensbasis war bisher der Ansatz verfolgt worden, dass für Anlagen, die sich näher an den deutschen Grenzen befinden, mit erhöhter Priorität Kenndatensätze erstellt werden. Daher beschränkte sich die Auswertung von verfügbaren Informationsquellen in den vorherigen WINO-Vorhaben auf europäische Anlagen und russische Anlagen, die näher an den deutschen Grenzen lagen. Im Rahmen dieses Vorhabens wurden nun auch Kenngrößen für weitere, bisher noch nicht berücksichtigte russische Anlagen recherchiert und in die WINO Wissensbasis eingepflegt. Dabei wurde die in den Vorgängervorhaben erarbeitete und ergänzte Kenngrößenliste verwendet. Für weiter entfernte Anlagen wurden im Sinne eines im Aufwand abgestuften Verfahrens beschlossen nicht anlagenspezifische, sondern baulinienspezifische Kenngrößen zu recherchieren. Im Rahmen dieses Vorhabens wurden daher für amerikanische und kanadische Anlagen baulinienweise Kenndaten recherchiert und entsprechende Kenndatensätze in der Wissensbasis erstellt und mit den ermittelten Kenngrößen bestückt. In der Suchmaske der Wissensbasis wurde eine Option ergänzt, um speziell nach diesen Bauliniendatensätzen zu suchen. Im Vorläufervorhaben wurden bereits zusätzliche Kenngrößen zur Auslegung von Kernkraftwerken gegen Einwirkungen von außen (Erdbeben, Überflutung, Starkwind, anlagenexterne Explosion, Einwirkung gefährlicher Stoffe und Flugzeugabsturz) erarbeitet und definiert. In diesem Vorhaben wurden nun für europäische Anlagen die entsprechen den Kenngrößen recherchiert. Infolgedessen wurden vor allem Kenngrößen bezüglich der Einwirkungen Erdbeben, Überflutung und Starkwind gefunden. Des Weiteren wurden die CNS-Berichte und verschiedene andere Quellen zu seit 2016 vorgenommenen Nachrüstungen ausgewertet. Im Rahmen dieses Projekts wurde untersucht, ob und inwieweit sich die vorliegenden Datensätze des GRS-Analysesimulators deutscher KKW auf ausländische Anlagen unter Betrachtung der im Rahmen der bisherigen Forschungsvorhaben des WINO-Projekts recherchierten Informationen übertragen lassen und ob sich damit anschließend belastbare notfallrelevante Informationen ermitteln lassen. Im Ergebnis ist hierzu festzustellen, dass für einen Analysesimulator zu einer ausländischen Anlage trotz struktureller Vorarbeiten im Rahmen dieses Projekts ein jeweils anlagenspezifischer Anpassungsbedarf besteht, der auch die Recherche von zusätzlichen Eingabedaten für den Analysesimulator beinhaltet. Der beispielhaft simulierte Störfall eines 2F-Bruchs in einer P4-Anlage liefert qualitativ plausible Ergebnisse. Die wichtigsten Kenngroßen des Störfalls scheinen vernünftig reproduziert zu werden. Einige Probleme im Detail signalisieren allerdings weiteren Entwicklungsbedarf. Bereits in den Vorgängervorhaben hatte sich als effektiv herausgestellt, zur Abschätzung derivativer störfallrelevanter Daten im Notfall einfache Excel-basierte Abschätzmethoden zu erarbeiten, mit denen beispielsweise die Zeiten bis zum Eintritt von Eckpunkten des Ereignisablaufes im Notfall abgeschätzt werden können. Eine im Vorgängervorhaben erstellte Liste an verschiedenen, potentiell umsetzbaren Abschätzmethoden basierend auf verfahrenstechnischen und radiologischen Kenngrößen wurde weiter umgesetzt und entsprechende Abschätzmethoden ausgearbeitet. Eine der geplanten Abschätzmethoden erwies sich als nicht sinnvoll umsetzbar. Es wurde stattdessen eine andere Abschätzmethode erstellt. This report describes the further development and any further additions to the knowledge base for emergencies in foreign nuclear power plants (WINO) carried out in project 4718R01520 "Fortlaufende Optimierung der zentralen Wissensbasis für Notfälle in ausländischen Kernkraftwerken (WINO)". The knowledge base was designed and created in projects 3613R01521 and 4715R01520. The objective of WINO is to provide a systematic compilation and presentation of all information relevant for the tasks of the GRS emergency team in emergency situations in a practicable and accessible form. Regarding foreign plants, the projects 3613R01521 and 4715R01520 investigated which technical parameters and documents of a nuclear power plant are required for an assessment of the situation in an emergency situation and how emergency-relevant information on nuclear power plants can be presented in a knowledge base. Technical parameters have already been determined for European, Ukrainian and, to some extent, Russian plants. For some derivative accident-relevant parameters, estimation methods have already been developed in Excel. Within the framework of the collection of technical parameters of plants for the WINO knowledge base, so far the following approach had been applied: sets of technical parameters for plants located closer to the German borders were researched with priority. Therefore, the evaluation of available information sources in the previous WINO projects was limited to European plants and Russian plants located closer to the German borders. Within the framework of this project, parameters for other Russian plants not yet considered within the previous projects were researched and included into the WINO knowledge base. The list of technical parameters compiled and expanded in the previous projects was used for this purpose. Applying a graduated approach, it was decided for more distant plants to research not plant-specific but construction series-specific technical parameters. Within the scope of this project, technical parameters for American and Canadian plants were researched on a series-specific basis and corresponding technical parameter data sets were created in the knowledge base and populated with the determined data. In the search mask of the knowledge base, an option was added to search specifically for these construction series data sets. In the previous project, additional technical parameters describing the design of nuclear power plants against external impacts (earthquake, flooding, strong wind, explosion external to the plant, impact of hazardous substances and aircraft crash) were developed and defined. In this project, the corresponding technical parameters for European plants were researched. As a result, technical parameters for the design against earthquakes, flooding and high winds were found. Furthermore, the CNS reports and various other sources on retrofits carried out since 2016 were evaluated. Within the scope of this project, it was investigated whether and to what extent existing data sets of German NPPs of the GRS analysis simulator can be transferred to foreign plants by considering the information researched within the scope of the previous research projects of the WINO project and whether reliable emergency-relevant information can be determined as a result. Despite preliminary structural work in the context of this project a need for a plant-specific adaptation exists an analysis simulator of a foreign plant, which also includes research of additional input data for the analysis simulator itself. The exemplarily simulated accident case of a gulliotine rupture in an P4 plant provided qualitatively plausible results. The key characteristics of the incident appear to be reasonably reproduced. However, some problems in detail signal further need for development. In the previous projects it already turned out to be effective to develop simple Excelbased estimation methods for the estimation of derivative accident-relevant technical parameters in case of emergency. These can be used to estimate times until key points of the event sequence occur in case of an emergency. A list of different estimation methods based on engineering and radiological parameters, which was prepared in the previous project, was further implemented and corresponding estimation methods were developed. One of the originally planned estimation methods turned out to be not feasible. Instead, another estimation method was developed.