in US Nuclear Facilities Annie Kammerer EERI Annual - PowerPoint PPT Presentation

in ¡US ¡Nuclear ¡Facilities ¡ Annie ¡Kammerer ¡ EERI ¡Annual ¡Meeting ¡ ¡ February ¡2013 ¡ ¡

¡ This title implies there are “usual” and “unusual” earthquakes. We don’t know enough to make that distinction and the idea is counterproductive to goal of reducing risk by instilling false confidence. ¡ In reality, there is a range of behaviors that can occur on faults. We need to fully characterize the distribution of behavior using a methodical approach (and an open mind) if we hope to assess ground motion and its inherent uncertainties for any site (and to reduce risk). ¡ We shouldn’t confuse real risk and perceived risk

¡ Risk-informed regulatory framework ¡ Structured hazard and risk assessment methods that provide both best estimates and uncertainties (impact of rare events on risk can be quantified) ¡ Rare ground motion levels used in performance- based design approaches § 10 -4 to 10 -5 annual probability of exceedance ¡ Designs are checked against risk objectives ¡ Defense-in-depth concept

PSHA ¡is ¡the ¡approach ¡required ¡by ¡the ¡NRC ¡ • Regulatory ¡Guide ¡1.208 ¡described ¡high ¡level ¡ • requirements ¡and ¡points ¡to ¡the ¡SSHAC ¡ guidelines ¡for ¡implementation ¡of ¡PSHA ¡ studies ¡ PSHA ¡is ¡input ¡to ¡performance-­‑based ¡design ¡ • framework ¡described ¡in ¡ASCE ¡43-­‑05 ¡

NUREG/CR-­‑6372, ¡“Recommendations ¡for ¡ • Probabilistic ¡Seismic ¡Hazard ¡Analysis: ¡Guidance ¡on ¡ Uncertainty ¡and ¡Use ¡of ¡Experts” ¡ ¡ Developed ¡in ¡the ¡1980s ¡as ¡a ¡result ¡of ¡differing ¡NRC ¡ • and ¡EPRI ¡Seismic ¡Hazard ¡Assessment ¡Studies ¡ ¡-­‑ ¡the ¡ method ¡used ¡to ¡engage ¡experts ¡differed ¡more ¡than ¡ the ¡ technical ¡input ¡ SSHAC ¡provides ¡a ¡framework ¡for ¡incorporating ¡ • experts ¡into ¡scientific ¡assessments ¡through ¡ structured ¡processes ¡and ¡interactions ¡

Original ¡report ¡ provides ¡framework. ¡ New ¡report ¡provides ¡ additional ¡details. ¡Both ¡ describe ¡how ¡to ¡ undertake ¡studies ¡that ¡ develop ¡hazard ¡ assessment ¡models ¡ NUREG/CR-6372 NUREG 2117 (1989) (2012)

¡ Objective is to develop a model that represents the center, body and range of technically defensible interpretations of the available data § Center-best estimate § Body-shape of the distribution § Range-extreme values of the distribution ¡ Achieved through a process with well defined evaluation and integration phases

¡ Compilation of comprehensive databases § made available to all participants ¡ Defined roles and responsibilities for participants § Technical Integration (TI) Team: Evaluate data, methods and models and develop distribution capturing center, body and range of technically-defensible interpretations § Participatory Peer Review Panel (PPRP): Continuous process and technical review § Resource Experts (neutral experts on a dataset or topic) § Proponent Experts (support an interpretation or model)

¡ Structured sequence of steps, including 3 formal workshops § WS1: Data needs and critical issues ▪ Probe the datasets available, identify and other data, and identify and discuss the critical issues § WS2: Proponent viewpoints and alternatives ▪ Proponents experts go through a process of discussion, challenge and defense § WS3: Investigation of the preliminary model

TI Technical Staff PPRP Team & Contractors Hazard ¡sensitivity ¡ Preliminary ¡database ¡ Evaluation of Models to Form Composite Distribution calculations ¡ Database Compilation WORKSHOP ¡1: ¡Hazard ¡Sensitive ¡ Resource ¡ Issues ¡and ¡Data ¡Needs ¡ Experts ¡ Process and Technical Review Additional ¡data ¡collection ¡& ¡analysis ¡ Resource ¡Experts ¡ WORKSHOP ¡2: ¡Review ¡of ¡Database ¡and ¡ Discussion ¡of ¡Alternative ¡Models ¡ Proponent ¡Experts ¡ Preliminary ¡SSC ¡and ¡ Final ¡database ¡ GMC ¡models ¡ WORKSHOP ¡3: ¡Presentation ¡of ¡Models ¡and ¡ Hazard ¡Sensitivity ¡Feedback ¡ Final ¡SSC ¡and ¡GMC ¡models, ¡then ¡final ¡hazard ¡calculations, ¡ Documentation ¡of ¡all ¡technical ¡bases ¡

Uncertainty ¡ Aleatory ¡ Epistemic ¡ Modeling ¡or ¡knowledge ¡ Natural ¡variability ¡ uncertainty ¡ Reducible ¡with ¡more ¡ Not ¡reducible ¡ information ¡ Addressed ¡through ¡integration ¡ Addressed ¡through ¡use ¡of ¡a ¡ over ¡ ¡parameter ¡distributions ¡ logic ¡tree ¡

Uncertainty ¡ Aleatory ¡ Epistemic ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ Integration ¡over ¡distribution ¡of ¡ logic ¡tree ¡of ¡ ¡technically ¡ expected ¡parameter ¡values ¡ defensible ¡interpretations ¡

Uncertainty ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Aleatory ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ Epistemic ¡ Annual ¡Prob ¡of ¡ ¡Exceedance ¡ Aleatory ¡ Epistemic ¡ variability ¡gives ¡ uncertainty ¡leads ¡ the ¡curve ¡its ¡ to ¡uncertainty ¡ shape. ¡ bands ¡ 85% Median 15% Acceleration ¡(g) ¡

Seismic ¡Source ¡ Ground ¡Motion ¡ Characterization ¡Model ¡ Characterization ¡Model ¡ Provides ¡the ¡characterization ¡for ¡all ¡ Provides ¡a ¡distribution ¡of ¡predicted ¡ seismic ¡sources ¡that ¡may ¡impact ¡a ¡site ¡of ¡ ground ¡motions ¡for ¡a ¡particular ¡ interest. ¡The ¡SSC ¡model ¡is ¡in ¡the ¡form ¡of ¡ magnitude ¡distance ¡scenario ¡earthquake. ¡ ¡ a ¡logic ¡tree ¡composed ¡of ¡ ¡the ¡full ¡suite ¡of ¡ The ¡GMC ¡model ¡is ¡in ¡the ¡form ¡of ¡a ¡logic ¡ alternative ¡technically ¡defensible ¡ tree ¡composed ¡of ¡ ¡Ground ¡Motion ¡ interpretations ¡of ¡the ¡earth ¡science ¡data. ¡ Prediction ¡Equation ¡(GMPEs) ¡to ¡account ¡ The ¡logic ¡tree ¡accounts ¡for ¡epistemic ¡ for ¡epistemic ¡uncertainty. ¡Each ¡GMPE ¡ uncertainty. ¡Aleatory ¡variability ¡is ¡ incorporates ¡aleatory ¡variability. ¡ incorporated ¡for ¡specific ¡parameters ¡as ¡ appropriate. ¡ PUBLISHED ¡ ¡ January ¡2012 ¡ PSHA ¡

Seismic ¡Source ¡ Ground ¡Motion ¡ Characterization ¡Model ¡ Characterization ¡Model ¡ Provides ¡the ¡characterization ¡for ¡all ¡ Provides ¡a ¡distribution ¡of ¡predicted ¡ seismic ¡sources ¡that ¡may ¡impact ¡a ¡site ¡of ¡ ground ¡motions ¡for ¡a ¡particular ¡ interest. ¡The ¡SSC ¡model ¡is ¡in ¡the ¡form ¡of ¡ magnitude ¡distance ¡scenario ¡earthquake. ¡ ¡ a ¡logic ¡tree ¡composed ¡of ¡ ¡the ¡full ¡suite ¡of ¡ The ¡GMC ¡model ¡is ¡in ¡the ¡form ¡of ¡a ¡logic ¡ alternative ¡technically ¡defensible ¡ tree ¡composed ¡of ¡ ¡Ground ¡Motion ¡ interpretations ¡of ¡the ¡earth ¡science ¡data. ¡ Prediction ¡Equation ¡(GMPEs). ¡The ¡logic ¡ The ¡logic ¡tree ¡accounts ¡for ¡epistemic ¡ tree ¡accounts ¡for ¡epistemic ¡uncertainty. ¡ uncertainty. ¡Aleatory ¡variability ¡is ¡ Each ¡GMPE ¡incorporates ¡aleatory ¡ incorporated ¡for ¡specific ¡parameters ¡as ¡ appropriate. ¡ variability ¡through ¡“sigma”. ¡ IN ¡PROGRESS ¡ January ¡2014 ¡ PSHA ¡

Seismic ¡Load ¡ Capacity ¡ • Determined ¡by ¡PSHA ¡ • Fragility ¡curves ¡quantify ¡ capacity ¡of ¡individual ¡ • Defined ¡in ¡terms ¡of ¡ structures, ¡systems ¡and ¡ components ¡ hazard ¡curves ¡and ¡ response ¡spectra ¡ • Uncertainty ¡is ¡explicitly ¡ quantified ¡using ¡modern ¡ approaches ¡ Risk ¡

Seismic ¡Load ¡ Capacity ¡ Conditional ¡Probability ¡of ¡Failure ¡ ¡ Frequency ¡of ¡Exceedance ¡ i ¡ P i ¡ ¡ ¡ ¡ Seismic ¡Motion ¡Parameter ¡ Seismic ¡Motion ¡Parameter ¡ Risk ¡

Systems ¡Analysis ¡ Seismic ¡Load ¡ Capacity ¡ Event ¡trees, ¡Fault ¡trees, ¡ Conditional ¡Probability ¡of ¡Failure ¡ ¡ Frequency ¡of ¡Exceedance ¡ Containment ¡Analysis ¡ i ¡ P i ¡ ¡ ¡ SPRA ¡ ¡ Seismic ¡Motion ¡Parameter ¡ Seismic ¡Motion ¡Parameter ¡