Please use this identifier to cite or link to this item: http://dx.doi.org/10.18419/opus-11574
Authors: Rey Orozco, Odei
Title: Availability of particle accelerators : requirements, prediction methods and optimization
Issue Date: 2020
Publisher: Stuttgart : Institut für Maschinenelemente
metadata.ubs.publikation.typ: Dissertation
metadata.ubs.publikation.seiten: xix, 171
Series/Report no.: Berichte aus dem Institut für Maschinenelemente;196
URI: http://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/11591
http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:93-opus-ds-115918
http://dx.doi.org/10.18419/opus-11574
ISBN: 978-3-936100-97-6
Abstract: From the design phase to operation, machine availability represents one of the key indicators for the performance of a particle accelerator. Availability requirements are typically set at the beginning of a project and should be kept (or demonstrated) during the operation phase. In the early design stages of an accelerator, an effective allocation method is needed to translate the overall accelerator availability goal into availability requirements for each subsystem. This is of particular value for cases in which the detailed design is not known, or where new technologies are developed and no failure data is available. In this thesis a novel method is proposed to allocate availability requirements based on accelerator subsystems complexity. During the design of complex availability-critical particle accelerators, the implementation of a detailed availability model that uses component reliability data for estimating the overall system availability, is particularly useful to demonstrate their feasibility and to identify improvements with high performance benefit. To ensure the completeness and consistency of the studies, a step-wise methodology for the definition of availability models is presented. In operating particle accelerators, availability models are also used to optimize machine performance. In both cases, the reliability of the results strongly depends on the precise knowledge of the input data. Hence, availability-tracking tools are of crucial importance to ensure reliable data capture. This thesis presents the performance evaluation of Linac4 during a Reliability Run using the Accelerator Fault Tracking system developed at CERN. The ultimate goal of accelerator availability studies is to determine the system designs and operation modes that would lead to the best performance of the accelerator at lowest cost. To this end, a sensitivity analysis method is proposed to identify the component upgrades that would lead to the best improvement of system availability for a certain investment. Moreover, the presented sensitivity analysis also helps to identify potential common cause failures (which are not considered in the availability models), and other critical components that may compromise significantly the optimal performance of the accelerator. The proposed methodologies are illustrated with examples of accelerators in the design phase and under operation both for linear accelerators: CLIC and Linac4, and circular accelerators: FCC and LHC.
Von der Entwurfsphase bis zum Betrieb stellt die Maschinenverfügbarkeit einen der wichtigsten Indikatoren für die Leistungsfähigkeit eines Teilchenbeschleunigers dar. Die Verfügbarkeitsanforderungen werden typischerweise zu Beginn eines Projekts festgelegt und sollten während der Betriebsphase eingehalten (oder nachgewiesen) werden. In den frühen Entwurfsphasen eines Beschleunigers wird eine effektive Zuordnungsmethode benötigt, um das Ziel der Gesamtverfügbarkeit des Beschleunigers in Verfügbarkeitsanforderungen für jedes Teilsystem zu übersetzen. Dies ist von besonderer Bedeutung für Anwendungsfälle, in denen das detaillierte Design nicht bekannt ist oder in denen neue Technologien entwickelt werden und keine Ausfalldaten verfügbar sind. In dieser Arbeit wird eine neuartige Methode zur Aufteilung der Verfügbarkeitsanforderungen basierend auf der Komplexität der Beschleuniger-Subsysteme vorgeschlagen. Bei der Auslegung komplexer, verfügbarkeitskritischer Teilchenbeschleuniger ist die Implementierung eines detaillierten Verfügbarkeitsmodells, das die Zuverlässigkeitsdaten der Komponenten zur Abschätzung der Gesamtsystemverfügbarkeit nutzt, besonders nützlich, um deren Machbarkeit zu demonstrieren und Änderungen mit hohem Verbesserungspotential der Verfügbarkeit zu identifizieren. Um die Vollständigkeit und Konsistenz der Studien zu gewährleisten, wird eine mehrstufige Methode für die Definition von Verfügbarkeitsmodellen vorgestellt. Beim Betrieb von Teilchenbeschleunigern werden Verfügbarkeitsmodelle auch zur Optimierung der Maschinenleistungsfähigkeit eingesetzt. In beiden Fällen hängt die Zuverlässigkeit der Ergebnisse stark von der genauen Kenntnis der Eingangsdaten ab. Daher sind Werkzeuge zur Verfügbarkeitsüberwachung von entscheidender Bedeutung, um eine zuverlässige Datenerfassung zu gewährleisten. In dieser Arbeit wird die Leistungsbewertung des Linac4 während eines Zuverlässigkeitstestlaufs unter Verwendung des am CERN entwickelten Accelerator Fault Tracking Systems vorgestellt. Das letztendliche Ziel von Studien zur Verfügbarkeit von Beschleunigern ist es, die Systemdesigns und Betriebsmodi zu identifizieren, die zu der besten Leistung des Beschleunigers bei geringsten Kosten führen. Zu diesem Zweck wird eine Methode zur Sensitivitätsanalyse vorgeschlagen, um die Komponentenupgrades zu identifizieren, die zur effektivsten Erhöhung der Systemverfügbarkeit für eine bestimmte Investition führen. Darüber hinaus hilft die vorgestellte Sensitivitätsanalyse auch bei der Identifizierung potenzieller Ausfälle mit gemeinsamer Ursache (die in den Verfügbarkeitsmodellen nicht berücksichtigt werden) und anderer kritischer Komponenten, die die optimale Leistung des Beschleunigers erheblich beeinträchtigen können. Die vorgeschlagenen Methoden werden mit Beispielen von Beschleunigern in der Ent-wurfsphase und im Betrieb veranschaulicht: für Linearbeschleuniger anhand von CLIC und Linac4 und für Kreisbeschleuniger am Beispiel des FCC und des LHC.
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