基于概率安全分析的核电厂故障水平计算方法及计算机

摘要

本发明涉及一种基于概率安全分析的核电厂故障水平计算方法及计算机。该包括：S1、建立最小割集数据库，最小割集数据库的数据文件按照事故序列分批导出，采用分表分库方式进行存储；S2、对最小割集数据库中的最小割集进行定量化处理；S3、利用定量化处理后的最小割集数据库计算风险信息。本发明的快速定量化风险水平的算法可快速计算核电厂风险信息，从而为核电厂各种生产活动提供指导，以做到更好的风险管控，提高核电机组的安全性。

说明书

技术领域

本发明涉及核电厂安全管理领域，更具体地说，涉及一种基于概率安全分析的核电厂故障水平计算方法及计算机。

背景技术

目前核电厂主要通过技术规格书对多重设备失效的管理相对简单，无法控制多重设备失效引入的风险，提升核安全管理水平对配置风险管理有内在需求驱动力。国家核安全局顺势发布了《核电厂配置风险管理的技术政策(征求意见稿)》，该技术政策要求使用风险监测器工具进行评价电厂配置的风险水平，而一套快速定量化计算核电厂风险水平的算法可以满足电厂多场景的应用需求。

目前计算堆芯损伤频率(Core Damage Frequency，CDF)/早期大量释放频率(Large early release frequency,LERF)主要采用重解法计算得到。该方法是在专业软件中建模PSA模型，设置设备不可用后，通过布尔运算重新解析故障树和事件树并得到新的最小割集集合，并依据新的最小割集集合得到新的CDF/LERF结果及相关风险信息。该方法目前存在以下不足：一方面，同时该方法计算耗时较久，计算一个配置一般需要几分钟，无法满足电厂快速得到结果的场景需求。另一方面，该计算软件需要一定的专业背景知识，不利于对不同专业人员推广使用。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种基于概率安全分析的核电厂故障水平计算方法及计算机。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种基于概率安全分析的核电厂故障水平计算方法，包括：

S1、建立最小割集数据库，所述最小割集数据库的数据文件按照事故序列分批导出，采用分表分库方式进行存储；

S2、对所述最小割集数据库中的最小割集进行定量化处理；

S3、利用定量化处理后的所述最小割集数据库计算风险信息。

进一步，在本发明所述的基于概率安全分析的核电厂故障水平计算方法中，所述最小割集数据库包括多个最小割集，所述最小割集是核电厂出现某一故障事件时所包含的最少割集，所述割集为核电厂设备故障树底事件的一个子集，所述子集的所有底事件发生时顶事件发生。

进一步，在本发明所述的基于概率安全分析的核电厂故障水平计算方法中，所述最小割集数据库包括：基本事件赋值表数据库、核电厂设备和基本事件对应数据库、运行及备用列设置数据库、共因组与基本事件对应数据库和动态事件数据库。

进一步，在本发明所述的基于概率安全分析的核电厂故障水平计算方法中，所述基本事件赋值表数据库包括每个基本事件发生的概率值，所述基本事件是指不能进一步分解的初始失效事件；

所述核电厂设备和基本事件对应数据库包括核每个核电厂设备与基本事件的对应关系；

所述运行及备用列设置数据库包括当前运行核电厂设备和备用核电厂设备；

所述共因组与基本事件对应数据库包括多个共因组和基本事件的对应关系，所述共因组是指多个基本事件的故障原因相同；

所述动态事件数据库包括基本事件发生的概率值的变化规律。

进一步，在本发明所述的基于概率安全分析的核电厂故障水平计算方法中，所述步骤S2包括：

S21、查找所述基本事件赋值表数据库得到每个所述最小割集中基本事件的概率值，计算所述最小割集中某一设备对应的基本事件失效时的概率值，作为所述最小割集的概率值；

S22、根据核电厂配置中不可用设备重复执行所述步骤S21，将所有所述最小割集重新定量化。

进一步，在本发明所述的基于概率安全分析的核电厂故障水平计算方法中，在所述步骤S22之后还包括：

S23、利用布尔代数算法对重新定量化后的所述最小割集进行最小割集吸收处理，得到核电厂在当前配置下的堆芯损伤频率和早期大量释放频率。

进一步，在本发明所述的基于概率安全分析的核电厂故障水平计算方法中，在所述步骤S22之后还包括：

S24、利用布尔代数算法对重新定量化后的所述最小割集进行最小割集合并处理，得到核电厂在当前配置下的堆芯损伤频率和早期大量释放频率。

进一步，在本发明所述的基于概率安全分析的核电厂故障水平计算方法中，在所述步骤S2中：使用序列化算法、多线程算法和哈希算法处理所述最小割集对应的数据。

进一步，在本发明所述的基于概率安全分析的核电厂故障水平计算方法中，所述步骤S3包括：

利用定量化处理后的所述最小割集数据库计算出核电厂的重要事故序列提醒信息、重要始发时间提醒信息和重要设备提醒信息。

另外，本发明还提供一种计算机，包括存储器和处理器；

所述存储器用于存储计算机程序；

所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序以实现如上述的基于概率安全分析的核电厂故障水平计算方法。

实施本发明的一种基于概率安全分析的核电厂故障水平计算方法及计算机，具有以下有益效果：本发明的快速定量化风险水平的算法可快速计算核电厂风险信息，从而为核电厂各种生产活动提供指导，以做到更好的风险管控，提高核电机组的安全性。

附图说明

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：

图1实施例提供的基于概率安全分析的核电厂故障水平计算方法的流程图。

具体实施方式

为了对本发明的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图详细说明本发明的具体实施方式。

在一优选实施例中，参考图1，本实施例提供一套能快速定量化风险水平的算法。通过设置设备不可用，用割集数据库重新定量化堆芯损伤频率(Core Damage Frequency，CDF)或早期大量释放频率(Large early release frequency,LERF)并依据重新定量化结果得到在该配置下重要的始发事件、事故序列和设备失效组合，从而为核电厂各种生产活动提供指导，如计划工程师对工作计划的排程、运行人员开展现场工作等，以做到更好的风险管控，提高核电机组的安全性。具体的，该基于概率安全分析的核电厂故障水平计算方法包括下述步骤：

S1、建立最小割集数据库，最小割集数据库的数据文件按照事故序列分批导出，采用分表分库方式进行存储。

具体的，最小割集数据库包括多个最小割集，最小割集是核电厂出现某一故障事件时所包含的最少割集，割集为核电厂设备故障树底事件的一个子集，子集的所有底事件发生时顶事件发生。最小割集数据库包括：基本事件赋值表数据库、核电厂设备和基本事件对应数据库、运行及备用列设置数据库、共因组与基本事件对应数据库和动态事件数据库。其中，基本事件赋值表数据库包括每个基本事件发生的概率值，基本事件是指不能作为选择分解的初始失效事件。核电厂设备和基本事件对应数据库包括核每个核电厂设备与基本事件的对应关系。运行及备用列设置数据库包括当前运行核电厂设备和备用核电厂设备。共因组与基本事件对应数据库包括多个共因组和基本事件的对应关系，共因组是指多个基本事件的故障原因相同。动态事件数据库包括基本事件发生的概率值的变化规律。

S2、对最小割集数据库中的最小割集进行定量化处理。具体的，使用序列化算法、多线程算法和哈希算法处理最小割集对应的数据，使用序列化算法加速检索，使用多线程算法加速计算，使用哈希算法加速割集的吸收处理和合并处理。进一步，该步骤S2包括：

S21、查找基本事件赋值表数据库得到每个最小割集中基本事件的概率值，计算最小割集中某一设备对应的基本事件失效时的概率值，作为最小割集的概率值。假设最小割集里由A/B/C三个基本事件组成，则该最小割集的结果为P

S22、根据核电厂配置中不可用设备重复执行步骤S21，将所有最小割集重新定量化。

作为选择，在本实施例的基于概率安全分析的核电厂故障水平计算方法中，在步骤S22之后还包括：S23、利用布尔代数算法对重新定量化后的最小割集进行最小割集吸收处理，得到核电厂在当前配置下的堆芯损伤频率和早期大量释放频率。

表1

假设最初最小割集如表1所示，其中C为某设备C的不同失效模式，当设备C失效后最小割集如下表2侧所示，根据布尔代数的计算原则，最小割集11'-14'中应该只剩下11',另外3个已不是最小割集，不应该出现在数据库中，此处理过程为割集的吸收。

表2

作为选择，在本实施例的基于概率安全分析的核电厂故障水平计算方法中，在步骤S22之后还包括：S24、利用布尔代数算法对重新定量化后的最小割集进行最小割集合并处理，得到核电厂在当前配置下的堆芯损伤频率和早期大量释放频率。

假设最初最小割集如表3所示，其中C

表3

表4

S3、利用定量化处理后的最小割集数据库计算风险信息。具体的，利用定量化处理后的最小割集数据库计算出核电厂的重要事故序列提醒信息、重要始发时间提醒信息和重要设备提醒信息。该部分采用反序列化快速查询重要事故序列。

本实施例的快速定量化风险水平的算法可快速计算核电厂风险信息，从而为核电厂各种生产活动提供指导，以做到更好的风险管控，提高核电机组的安全性。

采用本实施例后500万割集量的最小割集可在秒级内计算出定量化结果，支持多基地、多电厂同时进行在线监测及在线计划排程风险评价等多任务快速评价场景，提升分析效率及应用体验。本实施例实现了始发事件、事故序列、事故割集溯源高效算法，快速提供始发事件贡献分布、事故序列贡献分布、事故割集贡献分布等风险指引信息，支持用户制定风险管控方案。本实施例实现了共因失效降级处理高效算法，确定各共因失效模式的降级处理方案及失效数据选取方式，区分计划与随机风险状态的风险计算方式，准确计算相应风险水平。本实施例实现了始发事件频率影响分析高效算法，制定始发事件故障树结果变化与始发事件频率之间的映射关系，准确计算同时影响始发事件、缓解系统的风险状态的风险水平。

在一优选实施例中，本实施例的计算机包括存储器和处理器，存储器用于存储计算机程序；处理器用于执行存储器中存储的计算机程序以实现如上述的基于概率安全分析的核电厂故障水平计算方法。

本实施例计算机提供的快速定量化风险水平的算法可快速计算核电厂风险信息，从而为核电厂各种生产活动提供指导，以做到更好的风险管控，提高核电机组的安全性。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

以上实施例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人士能够了解本发明的内容并据此实施，并不能限制本发明的保护范围。凡跟本发明权利要求范围所做的均等变化与修饰，均应属于本发明权利要求的涵盖范围。