가스산업시설의 사고사례빈도 프로그램 구축에 관한 연구

서재민, 고재욱

광운대학교 화학공학과

A Study on Development of Accident Frequency Analysis Program

for Gas Industries

Jaemin Seo, Jaewook Ko

Dept. of Chemical Eng., Kwangwoon University

서론

산업재해의 예방과 작업환경을 개선하고자 하는 노력에도 불구하고 전 세계적으로 매년 수많은 사고가 발생하고 있는 등 아직도 위해 시설에 대한 안전관리가 미흡한 실정이다. 일례로 국제노동기구(ILO)의 보고서를 살펴보면 □사고의 빈도(frequency)는 점차 줄어들고 있으나 치명적인 중대산업사고는 매년 2배씩 증가하고 있다.□라고 기술되어 있다. 이에 따라 세계 각국에서는 중대산업사고를 예방하기 위한 제도적 장치를 마련하여 추진하게 되었으며 ILO, OECD, UNEP와 같은 국제기구에서도 중대산업사고 예방을 위한 지침서(manual)를 개발하여 각국에 보급하고 있다. 또한 미국, 유럽, 대만 등에서 중대산업사고 예방을 위한 수단으로서 공정안전관리(PSM, Process Safety Management) 제도를 도입하여 시행 중에 있으며, 우리 나라에서도 '96년부터 한국가스안전공사에서 가스산업시설에 대한 안전관리시스템(SMS) 제도를 도입하여 실행하고 있다.

따라서, 업체 스스로가 안전에 대한 새로운 인식을 가지고 위해 시설물의 안전한 가동을 위해서는 자율안전 문화의 정착이 절실히 요구되고 있다.

그 일환으로 가스산업시설의 잠재위험 확인 및 잠재위험과 관련되는 사건의 진행 순서를 구하고 이상 트리 분석(Fault Tree Analysis) 방법과 Monte carlo method를 사용하여 가스산업시설의 사고빈도분석 프로그램을 개발하였다. 이를 바탕으로 가스산업시설의 사고빈도분석을 구하고 가스산업시설 주변지역에 대한 잠재위험(hazard)을 정량화하고 위험성 수준(risk level)을 평가할 수 있는 정량적 위험성 프로그램의 구축에 일조할 것이라 기대한다.

빈도 분석 방법

QRA의 가장 근본적인 목적은 위험사고의 빈도 산정이다. 역사적 기록은 기록과 DB의 작용가능성과 정확성에 따라 이런 목적에 맞는 가장 간단한 기술을 제공한다. 역사적 정보를 이용할 수 없는 경우에는 플랜트 구성요소 자료와 운전자의 응답에 대한 기계적 모델을 이용할 수 있다.

QRA에서 분석자는 보통 서로 다른 수많은 신뢰도 특징을 계산한다. 몇 몇의 것들은 매 년마다의 failure number, 요구되는 failure의 확률, 비신뢰도를 예상한다. 예를 들면 fault tree나 event tree methods를 이용하여 많은 양의 독성 물질의 누설의 빈도를 산정시, 분석자는 cooling reactor의 loss 빈도를 예상 계산하고 reactor의 shut down 에 의한 interlock fail의 확률을 분석하고 비상 system scrubber의 비신뢰도를 계산한다.

Fault tree/event tree에서 나타나는 event에 적합한 신뢰도 변수를 선택하고 event의 수리 가능성 여부를 결정하는 것이 QRA에서 고려해야 할 중요한 사항이다. 단순한 fault tree medel은 gate별 방법을 이용하여 분석할 수 있다. 대형 또는 복잡한 fault tree의 경우에는 minimal cut set method를 이용한다.

다음은 프로그램 개발에서 사용한 fault tree analysis 방법에 대한 설명이다.

이상 트리 분석(Fault Tree Analysis)

공정의 위험성 및 신뢰도를 분석하는 방법에는 크게 귀납적인 분석과 연역적인 분석으로 나눌 수 있다. 일반적으로 귀납적인 분석 방법은 모든 시스템 요소의 손실을 조사한 후 각 요소의 손실 모드가 시스템의 손실에 어떠한 영향을 미치는가를 조사하는 방법이다. 반면에 연역적인 방법은 시스템의 고장, 즉 정상사상을 시작으로 원인을 추적해 나가게 된다.

Fault tree Analysis는 처음에 항공산업에서 유래되어서 지금은 핵 발전소등 다양한 분야에서 위험성을 파악하기 위해서 사용되고 있으며, 성공적으로 발전되어서 지금은 화학공정산업분야에서 넓게 사용되고 있다. Fault tree는 사고에 도달할 수 있는 위험성을 평가하는 가장 좋은 방법이라 할 수 있으며, 이런 접근 방법은 매우 잘 정의된 사건(top event)들로부터 시작하여 사건을 일으키는 다양한 시나리오를 따라서 발전하는 방법이다.

FTA는 hazardous incident(top event)의 빈도를 system의 failure mechanism의 logic model로부터 인가하는 것으로 model은 safety systems, human reliability, basic system components의 failures의 조합을 기본으로 하고 있다.

FTA를 이용하면 system의 고장 메커니즘에 대한 논리 모델을 통해 위험한 사고 빈도를 예측할 수 있다. 모델은 safety systems, human reliability, basic system components의 failure를 기본으로 한다. 한가지 예로 특정 밸브와 방화장치를 가지고 있는 가연성 액체 펌프의 고장으로 인한 주요한 fire의 빈도를 들 수 있다. 특수 설계라는 특징 때문에 역사적 펌프 화재 관련 자료를 적용할 수는 없다. 따라서 화재의 빈도는 펌프 용도, seal의 누출 빈도, 밸브의 신뢰도, 방화 장비 및 운전자 반응에 대한 지식을 기준으로 예측해야 한다.

이상 트리 분석의 중요한 장점은 분석자가 연역적으로 시스템의 결함을 추론해 갈 수 있으며, 시스템의 손실 측면에서 시스템의 중요도를 지적하며, graphic aid를 제공하고, 정성적 혹은 정량적 시스템 신뢰도 분석을 제공하며, 분석자가 시스템의 행동을 관찰할 수 있다는 것이다.

또한, 이상 트리 분석을 화학공장에 적용하는 일반적인 목적은 사건의 발생빈도 산정, 사건을 유발할 수 있는 장치의 손실, 조업조건, 환경조건, 그리고 인간의 실수 결정, 신뢰도와 안정성을 향상시킬 수 있는 보안 장치들의 확인과 그러한 사건에 의한 충격의 결정이다.

이상 트리 분석을 수행하는 일반적인 절차는 1) 시스템 묘사와 시스템 경계의 선택, 2) 위험성 확인과 정상 사상의 선택, 3) 이상 트리의 작성, 4) 이상 트리의 정성적 평가, 5) 이상 트리의 정량적 평가 순이다.

위에서 제시한 단계 1)과2)는 이상 트리를 작성하기 전에 선행해야 할 단계로써 위험성 평가에 필요한 자료수집과 아울러 공정/시스템내에 존재하는 위험원을 파악하는 단계이다. 위험원을 파악하는 기법으로는 예비 위험성 분석과 HAZOP 연구가 있다.

이상 트리의 작성 단계에서는 AND나 OR gate를 이용하여 정상사상으로부터 중간사상을 거쳐 기본사상을 연역적으로 추론해 가면서 트리를 작성하게 된다. 단계 4)와 5)에서는 작성된 이상 트리를 이용하여 gate-by-gate와 minimal cut set 방법 그리고 중요도 분석을 이용하여 공정의 사고 발생 경로와 확률 또는 빈

도를 계산하는 단계이다.

Monte Carlo Method

Monte Carlo methods는 block diagram 분석과 fault tree에 광범위하게 이용되고 있다. 이 방법은 시스템의 확률모델, 컴퓨터 프로그램으로 구성되어 있다.

일반적으로 Monte Carlo simulation은 쉽게 실행되고, 너무 복잡하거나 큰 시스템의 적용을 결정론적인 방법으로 해결할 수 있다. 현재 많이 이용되고 있는 방법은 direct sampling방법이며, 새로운 restricted sampling과 dagger sampling과 같은 방법들이 발전되고 있다.

Digital simulation model은 하나의 별개의 상태에서 다른 하나로의 이동이다. 시간 중 어떤 시점에서의 모델의 상태는 변수들의 배치에 의해 나타내어진다. 시뮬레이션 모델의 event는 이들의 상태의 변화 모델에 기인한다. 그래서 event가 하나 또는 그 이상 변수들이 발생될 때는 언제나 모델의 표현이 바뀐다. 대부분의 시뮬레이션 모델은 하나의 event에서 다음으로 직접 이동하는 simulated time으로 프로그램 된다. 예를 들면, 컴퓨터 시스템의 downtime의 퍼센트를 찾는 것을 원한다고 가정한다. 320시간의 예상 시간을 지수의 분포를 따르는 컴퓨터의 실패 사이의 시간을 결정하고, 복구 시간은 25시간의 예상 시간의 일반적 분포와 5시간의 표준 일탈을 따른다. 시뮬레이션은 독립적인 각각의 5000시간 동안중의 30시간을 검사해보고 각각의 시간 동안의 downtime의 퍼센트를 기록한다.

몬테카를로 시뮬레이션은 fault tree를 위한 top event 확률 포함에 일상적으로 사용되고 있다. 오늘날, 이들은 너무 복잡하고 거대하여 사실적으로 풀기 위한 조사아래 시스템의 신뢰도 문제를 위하여 주로 사용되고 있다.

몬테 카를로 테크닉의 장점은 구성 요소의 특성과 수의 변화가 용이하다는데 있다. Widawsky는 어떻게 예상 임무 성공의 확률의 임무 간격 안에서 인력의 크기와 복구 시간이 수정되는가를 보여준다. 시스템 내의 임계 구성요소와 요인은 몬테카를로 테크닉의 이용에 의해 가능한 빨리 결정되어 진다. 또 다른 몬테 카를로 테크닉의 미묘한 장점은 Noferi et al에 의해 언급되어 졌다. 몬테 카를로 모델의 교묘한 처리와 발전은 시스템뿐만 아니라 그것의 구성과 행동으로의 통찰력을 포함하는 몇 가지의 □운전 경험□에 의한 엔지니어들의 계획을 준비한다. 결정론적인 모델의 해법이 요구되는 단순화된 가정이 다음과 같은 큰 시스템의 복잡성 사실은 좀처럼 이해되지 않기 때문에 자주 이것은 결정론적인 모델로부터의 결론보다 더 많은 변수가 된다.

몬테 카를로 테크닉의 단점은 모델들의 실행과 발전에 수반되는 시간과 소요비용이다. 시뮬레이션 결과가 지니는 합당한 확신은 반복의 많은 수가 요구되고, 그러므로 상당히 많은 컴퓨터 시간이 요구된다.

사고 빈도 분석 프로그램

본 연구진이 개발한 사고 빈도 분석 프로그램은 기존의 외국에서 들어온 프로그램과 차별화를 갖기 위해 다음과 같은 특징을 가지고 있다.

우선적으로 한글로 되어 있어 사용자가 친숙하게 프로그램을 사용할 수 있고, independent modul로 구성되어 있으며, 완벽하게 windows와 호환이 되며, 본 연구진이 개발한 데이터베이스와도 연계가 되어 있어 쉽게 데이터를 제공받을 수 있으며, 사용자에 친숙한 그래픽 인터페이스(GUI)를 제공한다.

Fig. 1. Structure of Fault Tree Analysis System

결론

사고 빈도 분석 프로그램을 이용하여 가스 산업시설 및 주변 지역에 대해 합리적인 안전관리와 운영절차, 비상대책, 방화대책 및 예방 대책을 포함하는 종합적인 안전대책에 활용할 수 있으며, 가스산업시설들에 적용하여 위험으로부터 연관된 공급의 중단을 최소화하여 안정된 공급을 할 수 있을 뿐만 아니라, 잠재위험을 갖는 위험한 시설들의 위험성을 산정하는데 도움이 될 것이다. 또한, 향후 상용화될 수 있는 S/W로 발전시킨다면, 이런 S/W는 값비싸고 사용이 어려운 외국의 S/W를 충분히 대신할 수 있으리라 사료된다.

참고문헌

[1] Ernest J. Henley, Hiromitsu Kumamoto, "Reliability Engineering and Risk

Assessment", Prentice-Hall, Inc., Englewood Cliffs, N.J.(ISBN 0-13-772251-6)  [2] Liu SY Mcdermid JA, "A Model-Oriented Approach to Safety and a Support System", Journal of Systems & Software, Vol. 35, No. 2, 1996.

[3] Daniel A. Crowl, Joseph F. Louvar, "Chemical Process Safety: Fundamentals with Applications", Prentice-Hall, Inc. Englewood Cliffs, New Jersey 07632, 1990

[4] 김윤화, □이상 트리 분석을 이용한 화학공정의 위험성 평가에 관한 연구□, 석사학위논문, 광운대학교, 1994.