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一种用于核电厂运行事件分析的方法和装置制造方法及图纸

技术编号:20364843 阅读:26 留言:0更新日期:2019-02-16 17:24
一种用于核电厂运行事件分析的方法和装置,涉及核电厂安全技术领域,其中该方法包括步骤一、对运行事件进行调查并形成运行事件报告上传至国家核安全局经验反馈系统;步骤二、由分析模块对运行事件进行定性分析并识别运行事件发生的根本原因;步骤三、将步骤二中得到的根本原因定量数据导入基于贝叶斯网络模型所构建的定量计算模块中,定量计算和实时更新该类运行事件的发生频率;步骤四、基于步骤三得到的计算结果确定预防和降低该类运行事件发生的经验并将得到的经验反馈给各核电厂营运单位。本发明专利技术综合运用定性分析程序和定量计算工具对核电厂的运行事件进行分析,提高了对核电厂运行事件的分析效率和精准度,有利于降低运行事件的发生概率。

【技术实现步骤摘要】
一种用于核电厂运行事件分析的方法和装置
本专利技术涉及核电厂运行安全
,尤其指一种用于核电厂运行事件分析的方法和装置。
技术介绍
核电厂运行事件指的是由于人因失误或部件失效所引发的安全相关事件,它既可以是对核电厂安全运行没有产生显著影响的事件,也可以是导致核电厂瞬态发生甚至反应堆停堆的事件。核电厂运行事件可以从不同程度上影响核电厂的正常功能并导致计划外的后果出现,例如,非计划紧急停堆(UnplannedReactorTrip,URT)。因此,在核电厂安全评价的范畴内,如何对运行事件开展有效分析以识别导致事件发生的根本原因、明晰事件后果以及制定相应的纠正措施,对保障核电厂系统安全起着至关重要的作用。目前与核电厂运行事件相关的研究主要集中在两个方面:其一,是针对根本原因识别的事件调查方法研究;其二,是基于统计分析技术的根本原因定量研究。概率安全评价(ProbabilisticSafetyAssessment,PSA)、根本原因分析(RootCauseAnalysis,RCA)、确定性安全分析(DeterministicSafetyAnalysis)和安全文化影响评价(SafetyCultureImpactAssessment)是目前被广泛用于运行事件调查的分析方法。而在这些方法中,RCA已被证实是最为有效的用于根本原因识别的分析技术。由于现行的各类RCA技术都有各自的特点,因此,如何为不同类别的运行事件选择恰当的RCA技术不仅有助于提升事件分析的有效性,而且还能保证根本原因识别的准确性。例如,人员绩效提升系统(HumanPerformanceEnhancementSystem,HPES)更适合用于人因失误事件的调查;而失效模式分析(FailureModeAnalysis,FMA)则适合用于因部件失效而引起的运行事件调查。随着核电厂运行事件数量的增加,另一项重要的工作就是如何对所识别的根本原因进行定量分析。基于运行事件调查所获得的相关数据一直都被认为是非常重要的核安全数据来源,但是目前对于这些数据的应用主要还是集中在统计分析方面。尽管对根本原因的统计分析能够直观地反映核电厂运行中所存在的问题,并为合理预防和减少运行事件提供相应的建议,但是这些定量分析结果仍然缺乏深度,且无法进行在线更新。此外,就目前已有的研究来看,上述所提及的关于核电厂运行事件的两方面主要研究工作(根本原因识别与根本原因定量)是割裂开来的,缺乏一个统一的分析框架能够整合这两部分的工作,以提高核电厂运行事件的分析效率和精准度。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种用于核电厂运行事件分析的方法和装置,前述方法综合运用定性分析程序和定量计算工具对核电厂的运行事件进行分析,提高了对核电厂运行事件的分析效率和精准度,有利于降低运行事件的发生概率。为了解决上述技术问题,本专利技术采用如下技术方案:一种用于核电厂运行事件分析的方法,包括:步骤一、对运行事件进行调查并形成运行事件报告上传至国家核安全局经验反馈系统;步骤二、由分析模块对运行事件进行定性分析并识别运行事件发生的根本原因;步骤三、将步骤二中得到的根本原因定量数据导入基于贝叶斯网络模型所构建的定量计算模块中,定量计算和实时更新该类运行事件的发生频率;步骤四、基于步骤三得到的计算结果确定预防和降低该类运行事件发生的经验并将得到的经验反馈给各核电厂营运单位。在前述用于核电厂运行事件分析的方法的步骤二中,识别所述运行事件发生的根本原因的过程如下:首先,基于步骤一中对运行事件进行调查所搜集到的信息建立事件序列模型;然后,依据运行事件类型从根本原因分析工具箱中选择合适的分析方法用于识别根本原因;最后,基于根本原因编码系统以及前述识别到的根本原因确定根本原因代码。在前述基于步骤一中对运行事件进行调查所搜集到的信息建立事件序列模型时:首先,对涉及运行事件的工作人员进行访谈,检查人员、程序和设备的可用性;然后,还原运行事件的发展过程,并基于时间序列建立事件序列模型,所述模型中的每个时间节点包括系统状态、人员行为和核电厂活动信息。进一步地,所述根本原因分析工具箱包括任务分析、屏障分析、变化分析、事件原因因素图、失效模式与影响分析和故障树分析方法,所述任务分析、屏障分析、变化分析、事件原因因素图方法用于分析因人因失误所引起的运行事件,所述失效模式与影响分析和故障树分析方法用于分析因设备失效所引起的运行事件。再进一步地,所述根本原因编码系统采用世界核电运营者协会发布的根本原因编码系统,所述根本原因编码系统中包括22个根本原因,所述22个根本原因被划分成三类,其中,序号0100至1000为与人员绩效相关的根本原因,序号1100至1800为与管理相关的根本原因,序号2000至2300为与设备相关的根本原因。在前述用于核电厂运行事件分析的方法的步骤三中,基于所述贝叶斯网络模型构建定量计算模块时:首先,将根本原因编码系统中的22个根本原因作为贝叶斯网络模型的父节点,人员绩效、管理和设备作为贝叶斯网络模型的三个中间变量,运行事件作为贝叶斯网络模型的子节点;然后,确定贝叶斯网络模型中父节点的边缘概率分布:P(npa)={p(npa=true),p(npa=false)}其中,npa表示父节点,npa=0100,0200,…,2300;p(npa=true)是节点npa为导致运行事件发生的根本原因的概率;p(npa=false)是节点npa不是导致运行事件发生的根本原因的概率;接着,确定贝叶斯网络模型中父节点的联合概率;p(Npa)=Пp(npa)再接着,基于共轭分布确定贝叶斯网络模型中父节点的后验概率的均值;其次,确定贝叶斯网络模型中子节点的条件概率:P(nch|Npa)={p(nch=true|Npa),p(nch=false|Npa)}其中,nch表示子节点,nch=H(人员绩效),E(设备),M(管理)和O(运行事件),Npa是节点npa的状态向量,在给定Npa的情形下,p(nch=true|Npa)是父节点集合触发子节点nch为“真”的条件概率;而p(nch=false|Npa)=1-p(nch=true|Npa)则是在给定Npa的情形下,父节点集合没有触发子节点nch为“真”的条件概率;最后,结合父节点的后验概率和子节点的条件概率表确定运行事件发生的概率值:其中,Ninter是节点的父节点的状态向量,是导致运行事件发生的所有节点的联合概率。作为本专利技术的另一面,一种用于核电厂运行事件分析的装置,包括:第一反馈模块:所述第一反馈模块用于对运行事件进行调查并形成运行事件报告上传至国家核安全局经验反馈系统;分析模块:所述分析模块嵌入根本原因分析工具箱,用于对运行事件进行定性分析并识别运行事件发生的根本原因;定量计算模块:所述定量计算模块基于贝叶斯网络模型所构建,用于定量计算和实时更新该类运行事件的发生频率。第二反馈模块:所述第二反馈模块用于基于定量计算模块得到的计算结果确定预防和降低该类运行事件发生的经验并将得到的经验反馈给各核电厂营运单位。在前述用于核电厂运行事件分析的装置中所述分析模块在识别运行事件发生的根本原因时:首先,基于第一反馈模块对运行事件进行调查所搜集到的信息建立事件序列模型;然后,依据运行事件本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种用于核电厂运行事件分析的方法,其特征在于,包括:步骤一、对运行事件进行调查并形成运行事件报告上传至国家核安全局经验反馈系统;步骤二、由分析模块对运行事件进行定性分析并识别运行事件发生的根本原因;步骤三、将步骤二中得到的根本原因定量数据导入基于贝叶斯网络模型所构建的定量计算模块中,定量计算和实时更新该类运行事件的发生频率;步骤四、基于步骤三得到的计算结果确定预防和降低该类运行事件发生的经验并将得到的经验反馈给各核电厂营运单位。

【技术特征摘要】
1.一种用于核电厂运行事件分析的方法,其特征在于,包括:步骤一、对运行事件进行调查并形成运行事件报告上传至国家核安全局经验反馈系统;步骤二、由分析模块对运行事件进行定性分析并识别运行事件发生的根本原因;步骤三、将步骤二中得到的根本原因定量数据导入基于贝叶斯网络模型所构建的定量计算模块中,定量计算和实时更新该类运行事件的发生频率;步骤四、基于步骤三得到的计算结果确定预防和降低该类运行事件发生的经验并将得到的经验反馈给各核电厂营运单位。2.根据权利要求1所述的用于核电厂运行事件分析的方法,其特征在于,在步骤二中,识别所述运行事件发生的根本原因的过程如下:首先,基于步骤一中对运行事件进行调查所搜集到的信息建立事件序列模型;然后,依据运行事件类型从根本原因分析工具箱中选择合适的分析方法用于识别根本原因;最后,基于根本原因编码系统以及前述识别到的根本原因确定根本原因代码。3.根据权利要求2所述的用于核电厂运行事件分析的方法,其特征在于,在基于步骤一中对运行事件进行调查所搜集到的信息建立事件序列模型时:首先,对涉及运行事件的工作人员进行访谈,检查人员、程序和设备的可用性;然后,还原运行事件的发展过程,并基于时间序列建立事件序列模型,所述模型中的每个时间节点包括系统状态、人员行为和核电厂活动信息。4.根据权利要求3所述的用于核电厂运行事件分析的方法,其特征在于:所述根本原因分析工具箱包括任务分析、屏障分析、变化分析、事件原因因素图、失效模式与影响分析和故障树分析方法,所述任务分析、屏障分析、变化分析、事件原因因素图方法用于分析因人因失误所引起的运行事件,所述失效模式与影响分析和故障树分析方法用于分析因设备失效所引起的运行事件。5.根据权利要求4所述的用于核电厂运行事件分析的方法,其特征在于:所述根本原因编码系统采用世界核电运营者协会发布的根本原因编码系统,所述根本原因编码系统中包括22个根本原因,所述22个根本原因被划分成三类,其中,序号0100至1000为与人员绩效相关的根本原因,序号1100至1800为与管理相关的根本原因,序号2000至2300为与设备相关的根本原因。6.根据权利要求5所述的用于核电厂运行事件分析的方法,其特征在于:在步骤三中,基于所述贝叶斯网络模型构建定量计算模块时:首先,将根本原因编码系统中的22个根本原因作为贝叶斯网络模型的父节点,人员绩效、管理和设备作为贝叶斯网络模型的三个中间变量,运行事件作为贝叶斯网络模型的子节点;然后,确定贝叶斯网络模型中父节点的边缘概率分布:P(npa)={p(npa=true),p(npa=false)}其中,npa表示父节点,npa=0100,0200,…,2300;p(npa=true)是节点npa为导致运行事件发生的根本原因的概率;p(npa=false)是节点npa不是导致运行事件发生的根本原因的概率;接着,确定贝叶斯网络模型中父节点的联合概率;p(Npa)=Пp(npa)再接着,基于共轭分布确定贝叶斯网络模型中父节点的后验概率的均值;其次,确定贝叶斯网络模型中子节点的条件概率:P(nch|Npa)={p(nch=true|Npa),p(nch=false|Npa)}其中,nch表示子节点,nch=H(人员绩效),E(设备),M(管理)和O(运行事件),Npa是节点npa的状态向量,在给定Npa的情形下,p(nch=true|Npa)是父节点集合触发子节点nch为“真”的条件概率;而p(nch=false|Npa)=1-p(nch=true|Npa)则是在给定Npa的情形下,父节点集合没有触发子节点nch为“真”的条件概率;最后,结合父节点的后验概率和子节点的条件概率表确定运行事件发生的概率值:其中,Ninter是节点的父节点的状态向量...

【专利技术属性】
技术研发人员:邹衍华王伟张力肖志许友龙陈帅
申请(专利权)人:湖南工学院
类型:发明
国别省市:湖南,43

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