Human error is one major cause to the failure of safety-critical systems. Human reliability analysis (HRA) is used to assess the effect of human errors on system reliability. Safety-critical systems enter the era of digitalization. However, few HRA techniques are appropriate for digital safety-critical systems. Within the context of digital main control room (MCRs) systems in nuclear power plants (NPPs), this proposal will focus on performance shaping factors (PSFs) in digital MCRs, and improve the two PSF-based HRA methods, Standardized Plant Analysis Risk HRA (SPAR-H) and Success Likelihood Index Methodology (SLIM), which assess human error probability (HEP) based on the PSF multipliers and PSF relative importance respectively. It consists of three parts. Study 1 will conceptualize PSFs in digital MCRs and quantify operators’ risk perception on PSFs. Study 2 will propose the advanced SPAR-H method, and improve the PSF definitions, levels, and multipliers. Study 3 will propose the advanced SLIM method, and utilize the Interpretive Structural Modelling (ISM) method to obtain the PSF causal model and the Analytic Network Process (ANP) method to assess the PSF relative importance. It will use the empirical data from digital, full-scope simulators to examine the empirical validity of the advanced SPAR-H and SLIM methods. This research will provide reliable HRA techniques for the safety assessment of digital MCRs in NPPs. These methods can also be used for other digital safety-critical systems.
人员失误是安全攸关系统失效主要原因之一。人员可靠性分析(HRA)被用于评估人员失误对系统可靠性的影响。安全攸关系统进入数字化时代,然而与之相适应的HRA方法很少。以核电站数字化主控室系统为研究背景,本申请聚焦于绩效影响因素(PSF),改进两种分别基于PSF调整系数和相对权重来评估人误概率的HRA方法:标准化核电站风险分析HRA方法(SPAR-H)和成功似然指数法(SLIM)。研究分三部分。研究一概念构建数字化主控室PSF和量化操纵员对PSF的风险感知。研究二提出改进型SPAR-H法,改进其PSF定义、水平和调整系数。研究三提出改进型SLIM法,采用解释结构模型构建PSF因果模型和网络层次分析法评估PSF相对权重。采用数字化全范围模拟机实证数据验证改进型SPAR-H和SLIM法的实证效度。本研究将为核电厂数字化主控室安全评估提供可靠的HRA方法。这些方法还可用于其他数字化安全攸关系统的评估。
目前适合数字化安全攸关系统的人员可靠性分析方法(HRA)很少,影响了我们对这些系统的安全评价。以数字化核电厂主控室为背景,本项目结合专家判断、问卷调研、实验研究、统计计量等方法,提出和验证适合数字化核电厂主控室的HRA方法,具体包括五项研究:1、核电站数字化主控室绩效影响因素(PSF)的概念构建和感知风险测量。遵循社会科学领域概念构建一般化过程,构建了组间-因素-指标的PSF框架结构。提出一种基于风险的方法,通过衡量PSF对操纵员绩效的风险来识别关键PSF。通过问卷调查抽取核电站主控室操纵员专家对PSF指标的发生频率和影响程度的专家判断,计算PSF感知风险分值,根据所提出的PSF风险矩阵判断PSF风险水平,根据PSF感知风险分值和风险水平识别出关键PSF。2、改进型SPAR-H方法研究。采用绝对概率判断(APJ)和比例量值估计(RME)获得核电站操纵员对PSF水平调整系数的专家判断,综合专家判断和人员绩效数据,改进SPAR-H方法的PSF水平调整系数设计,提出改进型SPAR-H方法;通过数字化全范围模拟机实证数据证实它的预测效度是可接受的。3、ANP-SLIM方法研究。在成功似然指数法(SLIM)基础上,利用网络分析法(ANP)确定数字化主控室PSF的相对权重,提出ANP-SLIM方法;通过数字化全范围模拟机实证数据证实它的预测效度是可接受的。4、PSF联合效应的量化模型研究。从人员绩效文献中采集了PSF联合效应实证数据,计算加和效应和乘积效应数据。在非参比较中,乘积效应中位数超过实际联合效应中位数,而加和效应中位数与实际联合效应中位数没有显著差异,说明加和模型优于乘积模型,因此采用加和效应模型计算多重PSF对人员可靠性的联合效应是合适的。5、基于时间裕度PSF的人员可靠性定量预测模型研究,发现逻辑回归模型具有很高的解释能力。这五项研究有望提高我们对数字化核电站主控室操纵员班组可靠性的定量预测能力。
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数据更新时间:2023-05-31
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