人的认知失误事件定量分析法的进展及应用

认知可靠性与人误分析法(即认知失误分析法,CREAM)是具有代表性的第2代可靠性分析(HRA)方法,它可从回顾式和预测式进行班组人误事件概率的定量分析.本工作除描述了通用的CREAM方法外,还建立了用环境影响指数β与共同绩效条件(CPC)因子关系的人误事件概率简化的定量化公式,可用于计算核电厂人误事故中班组的人误事件概率.并假想以秦山一期蒸汽发生器传热管破裂(SGTR)事故为例,说明人的认知失误事件概率的计算过程及结果,为核电厂概率安全评价(PSA)的班组人因分析提供了另一种有效的途径,使核电厂的风险的概率估计值更为客观、更有参考价值.     

CREAM追溯法及其在根原因分析中的应用

认知可靠性和失误分析方法(CREAM)是第二代人因可靠性分析方法中的代表方法之一,它具有追溯和预测的双向分析功能。介绍了CREAM追溯分析方法的基本思想,给出了追溯分析的实现框架和具体步骤。应用CREAM追溯法对三哩岛事故进程中的重要人因失误事件进行了根原因追溯分析,结果表明根原因是和电站的情景环境有关的,是迫使人因失误发生的因素,也说明了CREAM追溯分析方法的实用性和有效性。     

核电站人因失误的动态灰色关联分析

基于人的失误率预测技术(THERP)和失误分析方法(CREAM),运用一种动态的、关注影响结果的人因失误动态灰色关联分析方法,搜集、整理、分析了2006年至2008年间我国6座运行核电厂的人因事件情况.在此基础上,对人因事件进行分类,运用动态灰色关联分析得到相应的关联度,提出核电厂应重点控制与预防管理的人因失误因素.     

人误模式、人误影响以及严重度定量分析方法

为达到概率安全评价的最终目的,建立了一种人误模式、人误影响以及严重度量化方法.通过确定人误模式概率、人误影响慨率和严重度指标,建立了人误模式和任务严重度辨识矩阵,用于识别关键的人误模式和任务以及重要的组织根原因,通过实例介绍了该方法的具体应用.     

压力诱发SGTR的概率计算方法探讨

诱发蒸汽发生器传热管破裂现象对核电厂堆芯损伤和放射性早期大量释放风险有非常大的影响。准确地对诱发蒸汽发生器传热管断裂概率进行计算和定值对正确认知核电厂的核安全风险非常重要。文章调研了已有压力诱发蒸汽发生器传热管破裂概率的取值计算方法,通过对不同取值计算方法的对比分析,结合国内实际情况,提出了一套较为合理可行的压力诱发蒸汽发生器传热管破裂概率的计算方法。文章推荐的诱发蒸汽发生器传热管破裂数据采集和分析计算方法为后续国内核电厂概率安全分析应用和安全监管提供了参考。     

一种基于HRA的数字化人-机界面评价方法研究

为识别数字化人-机界面中可能诱发人因失误或弱化操纵员绩效的设计缺陷,建立了一种基于HRA的人-机界面评价方法：HCR+CREAM+HEC。首先,采用HCR方法从事件整体中识别出失误概率高的风险场景;然后,针对高风险场景采用CREAM方法确定各种失误模式及其失误概率,并对失误概率进行排序;最后,依据数字化人-机界面特征建立人因工程检查表,对失误概率高的人-机界面进行审查,以识别人-机界面设计中存在的缺陷,并提出改进建议。结果表明,该方法能快速有效地识别出数字化人-机界面设计中存在的容易诱发人因失误的缺陷,通过设计优化提高核电站数字控制系统运行的安全性。     

人因可靠性分析技术的研究进展与发展趋势

本文对人因可靠性分析方法进行综述。分别对人因可靠性分析的理论基础——人因失误机理、人因可靠性分析方法的关键要素以及现有的人因可靠性分析方法的研究现状进行了介绍和评析,指出了这些研究方法的不足,以及目前研究的热点和难点问题。总结并展望了人因可靠性分析方法的发展趋势。     

蒸汽发生器传热管诱发破裂风险评估

蒸汽发生器传热管的诱发破裂是核电厂二级概率安全分析(PSA)中要重点评价的严重事故现象之一。首先识别引起该事故的关键因素,对此建立事故进程事件树(APET),并通过风险导向的事故分析方法(ROAAM),结合热工-水力计算和参数抽样,确定APET中重要现象节点的发生概率,定量评估堆芯损坏严重事故阶段诱发蒸汽发生器传热管破裂(SGTR)事故的发生频率和条件概率,并对降低SGTR风险的设计特征进行讨论。     

岭澳核电站3,4号机组反应堆保护系统概率安全评价结果校算

为了评估数字化仪表控制系统对核电厂安全的影响,以电厂停堆系统和专设安全设施驱动系统为例,参考西门子公司提供的故障树逻辑,对主泵流量低及功率量程中子通量高于整定值停堆故障和蒸汽发生器(SG)低-低水位和同一SG中主给水流量低故障进行了概率安全分析.分析中分别采用西门子公司提供的输入数据及通过失效率、试验时间以及β因子方法计算得到的数据,对西门子的分析结果进行了校算,在主要割集和失效概率上得到更为真实的结果.结果表明,考虑2种多样性的反应堆保护系统停堆I&C功能需求失效概率均值为5.5×10~(-8),符合分布式控制系统(DCS)合同中确定的可靠性目标值(1.0×10~(-7))和辅助给水电动泵驱动信号功能需求失效概率均值(5.21×10~(-6)与8.32×10~(-6)),也符合DCS合同中确定的可靠性目标值(1.0×10~(-5)).     

DFM在人员可靠性分析中的应用

结合人员事件分析技术(ATHEANA),探讨动态流图法(DFM)模型识别迫使失误环境(EFC)和不安全动作(UA)的可行性,并根据此方法对核电厂的蒸汽发生器传热管破裂( SGTR)事故进行建模和求解.通过演绎分析得到26个质蕴含并对结果进行解释,其中有1个质蕴含与某核电站曾发生的人误事件情景很相似.最后对质蕴含定量化的...     

Quantitative developments in the cognitive reliability and error analysis method (CREAM) for the assessment of human performance

The current ‘second generation’ approaches in human reliability analysis focus their attention on the contextual conditions under which a given action is performed rather than on the notion of inherent human error probabilities, as was done in the earlier ‘first generation’ techniques. Among the ‘second generation’ methods, this paper considers the Cognitive Reliability and Error Analysis Method (CREAM) and proposes some developments with respect to a systematic procedure for computing probabilities of action failure. The starting point for the quantification is a previously introduced fuzzy version of the CREAM paradigm which is here further extended to include uncertainty on the qualification of the conditions under which the action is performed and to account for the fact that the effects of the common performance conditions (CPCs) on performance reliability may not all be equal. By the proposed approach, the probability of action failure is estimated by rating the performance conditions in terms of their effect on the action.     

核电厂数字化主控室操纵员的响应执行可靠性评估模型

为了对核电厂数字化主控室操纵员的响应执行可靠性进行定量评价,通过情景环境分析识别了主要的行为形成因子（PSF）,采用层次分析法（AHP）识别了PSF的权重,并基于提出的6个模型假设等方法建立响应执行评估模型。通过案例和比较分析对本文建立的方法进行验证。结果表明,该方法与CREAM和SPAR-H的估计结果具有一致性。      

Human reliability analysis in the man–machine interface design review

Advanced, computer-based man-machine interface (MMI) is emerging as part of the new design of nuclear power plants. The impact of advanced MMI on the operator performance, and as a result, on plant safety should be thoroughly evaluated before such technology is actually adopted in the plants. This paper discusses the applicability of human reliability analysis (HRA) to support the design review process. Both the first-generation and the second-generation HRA methods are considered focusing on a couple of promising HRA methods, i.e. ATHEANA and CREAM, with the potential to assist the design review process.     

Development of a qualitative evaluation framework for performance shaping factors (PSFs) in advanced MCR HRA

Human reliability analysis (HRA) is performed as part of the probabilistic risk assessment to identify and quantify human actions and the associated impacts on structures, systems, and components of complex facilities. In performing HRA, conditions that influence human performance have been analyzed in terms of several context factors. These context factors, which are called performance shaping factors (PSFs) are used to adjust the basic human error probability (BHEP), and PSFs have been derived in various ways depending on the HRA methods used.     

人的可靠性分析方法比较

选择了THERP、ASEPHRA、HCR、HEART、SLIM、CREAM、ATHEANA等7种常用的人的可靠性分析（HRA）方法进行比较,提出了HRA方法比较的12个标准,并用这些标准得到了HRA方法的比较结果。方法比较的标准和依据来自HRA方法的理论基础、模型、分析过程、具体实践,以及文献调研和专家判断。     

核电厂传统人员可靠性分析方法中引入班组因素的研究

在核电厂等大型复杂系统中,人员干预行为通常以班组的协作来完成,而目前核电厂概率安全评价（PSA）采用的以人的失误率预测技术（THERP）和人的认知可靠性（HCR）方法为代表的人员可靠性分析（HRA）方法主要关注对个人绩效的影响,它们在评估核电厂主控室班组绩效时存在一定局限。本文定义一种新的绩效形成因子“班组绩效形成因子（TPSF）”,并将其合理地引入THERP和HCR方法的定量化体系中,使它们可在一定程度上体现班组环境对人员绩效的影响。文章提出了TPSF等级的评价方法及将其引入THERP和HCR方法的定性实施框架。结果证明,合理地将班组因素引入传统HRA方法能改进它们对班组环境下人员绩效模化的合理性。     

核电厂数字化主控室操纵员行为形成因子评价模型

由于人因可靠性分析(HRA)方法中用于量化基本人因失误概率(HEP)的行为形成因子（PSF）数目众多,且一般是通过专家评判,从而带有主观性、模糊性和不确定性。本文提出一种利用相关系数矩阵、图的距离分类和主成分分析法相结合的方法构建核电厂数字化主控室操纵员PSF的评价模型,其目的是识别不同类型的人因事件中主要影响人因绩效的PSF,以供决策减少人因失误。对某核电厂的179起人因事件报告进行实验,结果表明该评价模型能对核电厂数字化主控室操纵员的PSF进行有效评价。     

数字化核电厂班组情景意识可靠性评价方法

班组情景意识(TSA)水平是影响班组可靠性的重要原因。为更客观地定量评价数字化核电厂TSA水平,通过定性分析和专家组讨论构建TSA因果概念模型,发展基于贝叶斯网络的TSA可靠性评价方法。该评价方法不仅考虑了行为形成因子(PSF)的相对权重,且发展了分别用于确定中间变量和二值变量条件概率的方法,使获得的概率数据更为客观合理。通过案例分析说明该方法的具体应用。结果表明,该方法不仅能很好地模拟PSF与TSA可靠性之间的因果关系,且在给定事故情景下能定量对TSA可靠性进行评价,并能识别出引发TSA失误的最重要原因,为人因失误预防提供理论支持。