【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(HumanPerformanceEnhanc ...
【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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