PRISM

Process Risk Integration and Scenario Modeling

공정·설비 상태, 사고 시나리오, 발생 빈도와 피해영향을 연결하는 위험 분석 시스템.

버전 0.6.0 / 기준일 2026-10-08 — 기본 standard 분석과 선택형 lh2 분석을 공통 실행기에서 선택합니다. 범용 액화수소시설에 적용하는 인터페이스이며 특정 실증센터의 설비·태그를 필수로 요구하지 않습니다.

현재는 연구용 진단 계산 시스템입니다. 방출부터 최종 피해까지 실행하는 경로는 구현했지만, 새 LH2 경로의 전체 시설 QRA, 현장 정확도와 매초 신규 물리 계산은 아직 검증되지 않았습니다. v0.6.0은 이름·명령·사용 설명 정비이며 물리 적용범위를 확대한 버전은 아닙니다.

목차

1. 쉽게 이해하는 PRISM
2. 시스템 구조와 개발 상태
3. 설치와 첫 실행
4. 입력 파일 작성
5. 외부 모델 연결
6. 기본 분석 모드
7. LH2 피해영향 계산
8. 빈도 산출과 적용
9. 설비와 디지털트윈 연결
10. 출력 해석
11. 검증과 후속 개발
12. 문제 해결과 개발 기록

쉽게 이해하는 PRISM

탱크에서 수소가 새는 상황을 생각하면 세 가지 질문이 생깁니다.

• 얼마나 자주 생길까? 사고 빈도 모듈이 설비 종류·수량·배관 길이와 문헌 자료를 이용합니다.
• 발생하면 어떻게 퍼질까? 공정/방출 모델과 SLABx-LH2·SLABx가 방출량, 극저온 전이와 확산을 계산합니다.
• 불이 붙으면 사람에게 어떤 피해가 생길까? 점화 분기, 화재 방사열, 폭발 피해 구역과 인명 피해 변환을 연결합니다.

빈도와 피해는 다른 값입니다. 압력이 올라가면 누출량과 피해가 달라질 수 있지만, 현재 PRISM은 압력 센서만 보고 사고 빈도가 몇 배 증가했다고 추정하지 않습니다. 이미 누출이 관측됐다면 누출 발생확률을 다시 곱하지 않고 그 누출의 조건부 피해를 계산합니다.

PRISM은 각 모델을 연결하고 입력·질량·시간·출처가 맞는지 검사합니다. 모든 설비의 물리 모델을 자체 구현한 단일 공정 시뮬레이터는 아닙니다.

시스템 구조와 개발 상태

PRISM -> standard / LH2
LH2 -> source / resolved equipment exit -> pool/cryogenic transition
-> SLABx dispersion -> ignition/fire/blast -> human harm -> conditional risk
Literature frequency -> matched initiating event -> risk contribution

제품 이름은 PRISM입니다. TNO 표기는 방법·원자료·외부 엔진의 출처를 설명할 때 유지합니다. HyRAM을 현재 LH2 전체 경로에 도입했다고 주장하지 않습니다. 필요성이 검토되면 별도 모델로 추가할 수 있습니다.

설치와 첫 실행

설치

GitHub 접근 권한이 있는 계정으로 새 비공개 저장소를 복제합니다. Python 3.12 이상이 필요합니다. 아래는 Windows PowerShell 기준이며 명령은 저장소 루트에서 실행합니다.

git clone https://github.com/lyullee/prism.git
cd prism
python -m venv .venv
.venv\Scripts\python.exe -m pip install -e "./lh2-tno[test]" setuptools wheel

배포 이름은 prism-risk, 실행 명령은 prism입니다. PyPI 설치 명령은 python -m pip install prism-risk==0.6.0입니다. 공개 배포 파일에는 외부 물리 모델이 포함되지 않습니다. GitHub는 비공개이며 접근 권한이 필요합니다. 공개 소스/예제/문서는 Zenodo 소프트웨어 기록의 배포 파일을 사용합니다. 내부 폴더 lh2-tno, import lh2_tno, host 모듈 tno_host는 기존 연동 호환성을 위해 유지합니다. 과거 lh2-tno 배포본을 설치한 환경과 혼용하지 않도록 새 가상환경 사용을 권장합니다.

외부 물리 모델 없이 실행

# 모드 확인
.venv\Scripts\python.exe prism.py --describe-modes

# 시설 구성만 검증: 물리 계산은 실행하지 않음
.venv\Scripts\python.exe prism.py --mode lh2 lh2-tno/examples/storage_terminal.json

# 문헌 기반 사고 사건/빈도 생성
.venv\Scripts\python.exe prism.py --mode lh2 lh2-tno/examples/lh2_frequency_facility.json --frequency-plan lh2-tno/examples/lh2_frequency_plan.json --output events.json

# 도움말
.venv\Scripts\python.exe prism.py --help
.venv\Scripts\python.exe prism.py --mode lh2 --help

빈도 예제는 16개 사건을 생성하며 total_facility_annual_risk=null입니다. 빈도를 계산했지만 모든 사건의 피해와 전체 시설 위험을 합산하지 않았다는 뜻입니다. 모든 예제는 합성 입력이며 실측 데이터나 검증된 시설 설계값이 아닙니다.

설치된 명령은 .venv\Scripts\prism.exe --mode lh2 ...로 실행합니다. Linux/macOS에서는 .venv/bin/python, .venv/bin/prism을 사용합니다. 기존 python tno.py, tno, lh2-tno, python -m lh2_tno.cli도 호환용으로 유지합니다. 마지막 두 명령은 모드 선택 없이 LH2 경로를 직접 실행합니다.

모드 설정 파일

{"mode": "lh2"}

.venv\Scripts\python.exe prism.py --config lh2-tno/examples/prism_lh2_mode.json lh2-tno/examples/storage_terminal.json

설정은 mode, backend만 허용합니다. backend 상대경로는 설정 파일 위치 기준입니다. CLI의 --mode·--backend가 설정값보다 우선합니다. 모드는 파일명으로 추정하지 않습니다. CLI 시설·요청 상대경로는 작업 폴더 기준이며 backend 내부 모델 경로는 절대경로를 권장합니다.

입력 파일 작성

다른 예제 파일을 임의로 섞지 않습니다. 부품 ID, 탱크 체적, 물성 기준, 출구와 재고가 일치해야 합니다. 일반 저장기지 예제의 탱크와 짧은 0.2 m³ 계산 예제는 다른 입력입니다.

ENU는 동쪽(E)·북쪽(N)·위쪽(U)입니다. 길이 m, 온도 K, 압력 Pa, 유량 kg/s, 비엔탈피 J/kg을 사용합니다. 중복 ID, 잘못된 포트·상·방향과 물성/엔탈피 혼용을 거절합니다. 구성 검증만으로 전체 설비 동역학을 풀지는 않습니다. 정확한 필드는 시설 계약, 피해 요청, 빈도 계약 또는 스키마로 확인합니다.

.venv\Scripts\python.exe -c "import json; from lh2_tno.consequences import ConsequenceRequest; print(json.dumps(ConsequenceRequest.model_json_schema(), ensure_ascii=False, indent=2))"

외부 모델 연결

시설 검증과 빈도 생성은 이 저장소만으로 가능합니다. 실제 방출·분산·화재/폭발에는 외부 모델 소스와 실행 환경이 필요합니다. 일반 source→풀→피해 경로는 tno, slabx_lh2, slabx, 그리고 풀 발생 시 dynamiclh2poolx를 사용합니다. 설비 출구 생성 operation에는 lh2dt도 필요합니다. 기록된 기체 출구만 소비하면 실행하지 않는 provider/pool은 필요 없습니다.

아래 코드를 configure_backend.py로 저장하고 실제 경로와 interpreter를 수정한 뒤 실행합니다. tno는 qra.py/fire.py/risk.py 등이 있는 코드 폴더, 나머지는 각 Python 패키지 디렉터리 자체입니다.

import json
from pathlib import Path
from lh2_tno.backend import tree_digest

roots = {
    "tno": Path("D:/models/legacy-qra/code"),
    "slabx_lh2": Path("D:/models/slabx-lh2/slabx_lh2"),
    "slabx": Path("D:/models/slabx/slabx"),
    "dynamiclh2poolx": Path("D:/models/pool/src/dynamiclh2poolx"),
}
config = {
    "interpreter": "D:/models/runtime/Scripts/python.exe",
    "timeout_s": 180.0,
    "packages": [
        {"name": name, "root": str(root.resolve()), "sha256": tree_digest(root)}
        for name, root in roots.items()
    ],
    "required_versions": {},
}
Path("backend.json").write_text(
    json.dumps(config, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8"
)

required_versions에는 재현 실험에서 확인한 CoolProp/NumPy/SciPy 등의 실제 버전 문자열을 추가합니다. 위 예제는 비어 있으며 외부 runtime의 의존성을 PRISM 최소 설치가 자동 설치해 주지는 않습니다. 모델 연결 뒤 실제 계산과 출처를 확인해야 합니다. 소스 pin만으로 물리 호환성/정확도가 보증되지 않습니다. 실행 전후 소스 SHA-256, 실제 import 위치, 지정 버전과 timeout을 검사합니다. 소스가 변경되면 검토·검증·기록 후 pin을 갱신하고 매 센서 갱신마다 자동으로 새 해시를 승인하지 않습니다.

기본 분석 모드

standard는 외부 엔진의 qra.py 명령을 그대로 전달합니다. 기존 CSV와 LH2 JSON 입력은 서로 다릅니다. backend에는 tno pin과 기존 엔진을 실행할 interpreter가 필요합니다.

# 외부 엔진 옵션 확인
.venv\Scripts\python.exe prism.py --mode standard --backend standard_backend.json --help

# CSV 템플릿 생성
.venv\Scripts\python.exe prism.py --mode standard --backend standard_backend.json template --directory standard_inputs

# 입력을 검토·수정한 뒤 실행
.venv\Scripts\python.exe prism.py --mode standard --backend standard_backend.json run --name my-facility --sections standard_inputs/sections.csv --components standard_inputs/components.csv --ignition purple --blocking none --samples 0 --extent 100 --cell 10 --out standard_result.json

엔진 버전의 --help와 생성된 파일명을 확인하고 실제 설비로 입력을 수정합니다. 점화·차단·격자 옵션은 명시 선택한 예시이며 모든 시설의 추천 기본값이 아닙니다. 기존 엔진에는 GH2/LH2 screening도 있으므로 standard를 “고압수소 전용”으로 해석하지 않습니다. 결과에 execution_mode=standard와 소스 해시를 더하고 기존 수치·근거 판정을 유지합니다.

LH2 피해영향 계산

.venv\Scripts\python.exe prism.py --mode lh2 lh2-tno/examples/consequence_facility.json --backend backend.json --consequences lh2-tno/examples/consequence_request.json --output consequence_result.json

예제는 0.2초 방출의 합성 진단 계산입니다. 입력 빈도·점화·복사율을 시설 기본값으로 복사하지 않습니다. 지면 도달량이 없으면 풀을 만들지 않습니다. LH2가 지면에 도달하면 footprint와 바닥 물성/수치 격자를 별도 지정해야 합니다.

요청 작성 시 다음을 검토합니다.

• source_input 또는 resolved_release 중 정확히 하나 선택.
• 탱크 상태, 누출 구경·방향·높이, 재고와 방출 종료 근거.
• source와 dispersion의 동일 기상. 현재 무풍·실내·수직 전용 출구 미지원.
• 시계에 방출 종료/지연점화 시각 포함, 지연 연소 종료까지 평가.
• 점화 분기, 복사율 범위, 장애물 에너지 분율과 출처.
• 공간 영역·격자. 영역 밖 질량은 기록하지만 그 영역 밖의 피해는 계산하지 않음.

현재 피해 시계는 120초/500노드 이하, 공간 250,000셀 이하, source 100구간 이하 등의 예산을 적용합니다. 한도만 늘려 큰 시설의 정확도/실행시간 문제가 해결되지는 않습니다. 폭발은 multi-energy의 두 압력 기준 구역을 사용하며 연속 압력/충격량 곡선, DDT·폭굉은 지원하지 않습니다.

Python API

import json
from pathlib import Path
from lh2_tno.contracts import Facility
from lh2_tno.backend import BackendConfig, IsolatedBackend
from lh2_tno.consequences import ConsequenceRequest
from lh2_tno.pipeline import ResearchPipeline

facility = Facility.model_validate_json(Path("facility.json").read_text(encoding="utf-8"))
config = BackendConfig.model_validate_json(Path("backend.json").read_text(encoding="utf-8"))
request = ConsequenceRequest.model_validate_json(Path("consequence_request.json").read_text(encoding="utf-8"))
pipeline = ResearchPipeline(facility, IsolatedBackend(config))
result = pipeline.consequences(request)
Path("result.json").write_text(
    json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2, allow_nan=False), encoding="utf-8"
)

API 호출에는 CLI가 덧붙이는 execution_mode 표기가 자동 추가되지 않습니다.

빈도 산출과 적용

빈도 catalogue는 검토한 Purple Book LOC 표와 기존 LH2 문헌 표 snapshot을 사용합니다. 각 행에 출처·원자료 해시·통계 의미·단위·한계를 보관하며 기관 인증이나 현장 빈도 검증을 뜻하지 않습니다. 원자료 검토는 빈도 개발 기록을 참고합니다.

Purple 배관에는 최소 적용 길이 10 m와 flange 포함 범위가 있습니다. 포함 flange를 다시 더하지 않습니다. physical_scope_ids로 동일 실물의 중복을 거절합니다. 같은 탱크의 Purple LOC와 LH2 면적구간 빈도를 모두 더하지 않습니다. 구간별 p05/p95를 합쳐 시설 전체 p05/p95라고 표시하지 않습니다. 대기압 근처 극저온 탱크에 압력용기 프로파일을 자동 적용하지 않습니다. 진공 상실·정상 벤트 요구·대기압 저장탱크 전용 기인 빈도는 보완 항목입니다. 미지원 프로파일은 GH2/OREDA로 암묵 대체하거나 0으로 만들지 않습니다.

사건별 피해와 결합

먼저 생성한 events에서 실제 ID·부품·구멍 크기·범위를 확인합니다. 다음 placeholder를 실제 사건 ID로 바꿉니다.

.venv\Scripts\python.exe prism.py --mode lh2 facility.json --frequency-plan frequency_plan.json --event-id 검토한_사건_ID --backend backend.json --consequences matching_request.json --output matched_result.json

빈도 계획과 피해 요청을 함께 주면 --event-id가 필수입니다. 현재 binding은 일치하는 단일 부품 구멍 사건이며, 누출 구경·부품·노출 범위·방출 종료·service를 대조합니다. source는 탱크/용기 구멍 사건, 설비 경계는 명시된 accidental leak이어야 합니다. GH2/cold-GH2에 LH2 빈도를 붙이지 않습니다. 순간 전량, 600초 전량, 양단 파단, 최대 relief는 사건을 생성해도 새 피해 경로에 자동 결합하지 않습니다. 빈도만으로 임의의 짧은 누출 시간은 정당화되지 않습니다.

현장 빈도 자료가 없을 때

현재 현장 사고 건수와 관찰 노출 자료는 없습니다. 문헌 기본선 + 불확실성·민감도를 사용하며 개발/첫 IJHE 논문에 현장 빈도 수집을 필수 조건으로 두지 않습니다. 실증 P/T/유량은 물리 검증에 쓰지만 사고 건수·관찰 설비수·기간을 대신하지 않습니다. 확인된 사고와 동일 범위의 관찰 노출이 생기면 선택형 Gamma-Poisson 업데이트 계약을 적용할 수 있습니다. 경보 건수를 누출 건수로 세거나 문헌 로그정규 분포를 근거 없이 Gamma로 바꾸지 않습니다.

설비와 디지털트윈 연결

설비별 결합

시설 부품/포트 ID를 설비 모델 출구에 대응시켜 지원되는 방출 경계를 사건별로 전달합니다. 이미 계산된 기화기·벤트 출구 유량을 받으면 탱크 누출식을 다시 풀지 않습니다. 등록한 모든 부품의 임의 누출을 즉시 지원하는 것은 아닙니다.

ResolvedGasRelease에는 PH·엔탈피 기준·단면적·밀도·속도·유량·시계·누적 질량/정적 엔탈피와 provider 해시가 필요합니다. 현재 수평·대기압·Mach≤0.3 기체만 허용합니다. 액체/2상·수직·고압 팽창 출구와 재고 피드백은 추가 adapter가 필요합니다. 정상 벤트에 사고누출 빈도를 붙이지 않습니다. emergency relief도 기인 사건/요구 의미를 별도 검토합니다. 상세: 경계 계약, 설비 연결 기록.

센서 갱신

센서 → 단위/위치/품질/시간 검증 → 알려진 누출의 탱크 P/T 갱신
→ 동일 조건이면 캐시, 변경이면 새 계산 → 결과와 자료 나이 표시

TelemetryNormalizer는 절대압/게이지압·대기압·위치·단위·품질·시간순서·나이를 검사합니다. 현재 서비스가 source 갱신에 사용하는 것은 지정한 탱크 P/T입니다. 수위/농도 정규화가 자동 역추정을 뜻하지 않습니다. 설비 resolved 출구를 원시 P/T로 덮어쓸 수 없고 provider가 새 경계를 생성해야 합니다. 위 API의 pipeline, request에 이어서 사용할 수 있습니다.

from lh2_tno.service import ConsequenceService
from lh2_tno.telemetry import Frame, TagMapping, TelemetryNormalizer

mappings = (
    TagMapping(tag="P", component_id="storage", quantity="pressure", source_unit="Pa",
               pressure_basis="absolute", sensor_location="tank"),
    TagMapping(tag="T", component_id="storage", quantity="temperature", source_unit="K",
               sensor_location="tank"),
)
normalizer = TelemetryNormalizer(mappings, maximum_age_s=2.0)
frame = Frame.model_validate_json('''{
  "stream_id":"demo", "sequence":1, "source_time_s":100.0, "arrival_time_s":100.1,
  "origin":"synthetic",
  "values":{"P":{"value":600000.0,"unit":"Pa","quality":"valid"},
            "T":{"value":20.893,"unit":"K","quality":"valid"}}
}''')
normalized = normalizer.normalize(frame, now_s=100.2)
service = ConsequenceService(pipeline, capacity=16)
result = service.update_from_telemetry(request, normalized, pressure_tag="P", temperature_tag="T")

시간은 동일 시계 기준이며 synthetic을 실측으로 표시하지 않습니다. 현재는 동기 API입니다. OPC-UA/MQTT 수집기, HTTP 서버, 운영 화면과 비동기 스케줄러는 별도 개발해야 합니다. 이전 짧은 로컬 사례는 신규 기체 약 3초, 풀 약 7–10초, 동일 요청 캐시 약 20–40 ms였습니다. 모든 시설/PC의 성능을 보장하지 않으며 캐시 응답속도가 신규 물리 계산 1 Hz를 뜻하지 않습니다.

출력 해석

--output 파일에 전체 결과를 저장합니다. 콘솔의 짧은 status만으로 피해를 판정하지 않습니다.

지점별 필드는 data.receptors 안에 있습니다. low/high는 주로 지정한 복사율 범위 결과이며 통합 95% 신뢰구간이 아닙니다. 질량 폐합은 전체 에너지 폐합 증명과 다릅니다. 단일 사건 현재 기상 연간 기여는 개념적으로 빈도 × 사건조건부 피해 × 재실확률입니다. 전체 연간 IR에는 모든 기인 사건·점화/차단·연간 기상 분포가 필요합니다. risk.py의 합산 산술은 기상 합·중복·결측을 검사하지만 전체 시나리오 자동 계산기는 아닙니다. F-N에는 인구 분포와 같은 사건의 피해자수 정의도 필요합니다. LH2 한 요청 결과를 시설 IR/F-N으로 표시하지 않습니다.

검증과 후속 개발

.venv\Scripts\python.exe -m pytest -q lh2-tno/tests -c lh2-tno/pyproject.toml
.venv\Scripts\python.exe -m pip wheel --no-deps --no-build-isolation ./lh2-tno -w wheelhouse

단위·계약·보존·모드 검사 154개를 기준으로 관리하며 독립 실험 검증을 대신하지 않습니다. GitHub Actions에서 portable 검사와 wheel catalogue/명령 포함을 확인합니다. 새 안내의 도움말·시설·빈도 예제도 깨끗한 소스 export에서 확인합니다. validate_*.py는 개발 PC 경로와 이전 결과를 참조할 수 있어 클론 직후의 일반 사용 명령이 아닙니다. v0.5 모드 검증의 설비 경계는 v0.4 기록 재생이며 최신 live provider를 재실행한 결과가 아닙니다.

우선 개발 항목:

1. 전체 시설 LH2 사건/source/종료·위치 배분, 점화·차단·기상과 IR/F-N 결합.
2. PH nozzle/flash, 액체·2상, 수직·팽창/high-Mach 출구 확장.
3. 누출 질량·에너지와 탱크 재고/밸브 사건의 같은 시계 피드백.
4. 방출·풀·확산·화재/폭발 독립 검증과 관측 연산자.
5. 프로파일 적용 민감도·상관을 반영한 전체 위험 불확실성.
6. 신규 계산 가속, 검증된 surrogate/사전 계산, 비동기 요청·유효시간 정책.

IJHE 연구는 설비 경계·질량/시간 일관성·문헌 빈도·조건부 피해의 연결과 검증 범위를 명시합니다. 현장 빈도 학습/1 Hz 완료를 선행 주장하지 않습니다. IJHE 프로토콜.

문제 해결과 개발 기록

• 현재 상태 JSON
• 구조와 저장소 관리
• PRISM v0.6.0 기록
• 기존 기능 66개 목록
• 전체 연결
• 빈도 v0.3
• 설비 경계 v0.4
• 모드 v0.5

이전 문서의 TNO-LH2 명칭·로컬 경로는 당시 기록입니다. 제품과 새 저장소 이름은 PRISM이고 이전 Git 이력은 보존합니다. 외부 소스·책·원계측 자료·로컬 원고는 이 저장소에 포함하지 않습니다.

배포와 인용

• Python 배포명: prism-risk, 버전 0.6.0, 라이선스 MIT.
• PyPI 프로젝트 / Zenodo DOI.
• CITATION.cff에 소프트웨어 인용 정보를 보관합니다.
• DOI는 소프트웨어 버전 기록이며 IJHE 논문 DOI나 물리 검증 인증이 아닙니다.
• 등록 진행 상태는 CURRENT_STATUS.json을 확인합니다.

python -m pip install prism-risk==0.6.0
prism --describe-modes

외부 모델 없이 시설 검증과 문헌 빈도 생성이 가능합니다. source/확산/피해 물리 계산은 별도 검토된 provider가 필요합니다. MIT는 PRISM 자체 배포 파일에 적용하며 외부 모델과 원자료의 라이선스·재배포 권한을 변경하지 않습니다.