一种概率安全评价中RAW重要度的计算方法与流程

文档序号:13317787阅读:2371来源:国知局

本发明属于核工业中概率安全评价技术领域,具体涉及一种概率安全评价中raw重要度的计算方法。



背景技术:

核电厂和核燃料循环工厂一般采用传统的确定论方法进行设计,即选定可信的后果最严重的事故作为设计基准事故,针对设计基准事故考虑大量的保守假设和大的安全裕量,设置多重的预防和缓解措施以保证核电厂的安全。随着核工业实践经验的不断积累,以及概率安全评价(psa)技术越来越广泛和深入的应用,为了使基于传统确定论方法的核安全法规更趋于合理,因此产生了风险指引的思想(是指将风险分析的结果与运营管理的其它因素综合考虑,使核电厂和核燃料循环工厂根据物项对核安全和辐射防护的重要程度来考虑设计和运行问题的方法和技术)。

风险指引应用的深入推广在全球的核工业界已是不争的事实。风险指引应用是维护核电厂和核燃料循环工厂安全的纵深防御的重要策略,其极大提高了决策管理和安全运营的效率。

psa的定量化结果是风险指引应用的必要基础。在psa的事故序列的定量化中,不确定性、敏感性和重要度是三个不可或缺的重要辅助分析,是对psa定量化的全面有力的解读。重要度分析是风险指引应用的基础分析,可以回答如下问题:

(1)某设备的改进对系统风险影响多大?

(2)一定资源条件下,系统最佳的改进方案如何?

重要度可能的用途包括如下几个方面:

(1)改进系统设计;

(2)确定系统运行时需要监测的部位;

(3)制定系统故障诊断时的核对清单。

fv重要度和raw重要度是美国核管会的psa导则中要求计算的重要度,是风险指引应用所必需的两个重要度,作为量化的psa解读信息,是风险指引应用的关键基础数据。

然而,很多时候,由于所用软件的功能限制等原因,raw重要度不可直接获得,这就需要raw重要度的近似计算方法。

此处先介绍一下本申请涉及的几个重要度的定义:

上面各式涉及的各符号意义见下表1。

表1重要度定义的符号意义表



技术实现要素:

针对现有技术中部分软件存在的限制条件和风险指引应用的基础数据需求,本发明的目的在于提供一种概率安全评价(psa)中raw重要度的近似计算方法,通过该方法得出部件在系统的raw重要度,作为风险指引应用的基础数据。

为实现上述目的,本发明采用的技术方案如下:

一种概率安全评价中raw重要度的计算方法,raw重要度的近似计算公式是birnbaum重要度、fv重要度和系统的故障概率的三变量函数,具体如下:

式中,为基本事件i的raw重要度;

为基本事件i的birnbaum重要度;

为基本事件i的fv重要度;

p(φ)为系统的故障概率;

φ为故障树的结构函数。

进一步,如上所述的概率安全评价中raw重要度的计算方法,其中,该方法所针对的概率安全评价分析的系统是两状态系统,概率安全评价的系统分析方法可以是故障树分析方法也可以是go法。

本发明的有益效果在于:本发明所述的方法,在应用概率安全评价(psa)方法进行系统或事件序列的分析时,由birnbaum重要度、fv重要度和系统的故障概率,得出部件在系统中的raw重要度,为风险指引应用提供必需的基础数据。其计算方法简单,计算误差小,实用性强。

具体实施方式

为了能够更好的理解本发明,首先对本发明的主要思想作简单的介绍。

由背景技术部分的介绍可知,以psa技术为基础的风险指引应用在核电厂和核燃料循环工厂逐渐推广并深入展开。在对系统或事件序列进行psa时,很多时候由于计算软件或者计算资源等条件的限值,raw重要度不能直接获得,而这恰是在psa导则尤其风险指引应用中所必需的。

本发明正是解决了由birnbaum重要度、fv重要度和系统的故障概率,得出部件在系统中的raw重要度这一问题。通过理论分析证明了该近似计算方法的数学正确性,进一步通过软件的计算实验印证了该近似计算方法的准确性和可实践性。应用该方法,能够很好地解决上面提及的不能直接获得raw重要度的问题,得出部件在系统中的raw重要度,作为风险指引应用的基础数据。

下面对本发明做进一步的详细说明。

本发明给出了一种psa中raw重要度的近似计算方法,raw重要度的近似计算公式是birnbaum重要度、fv重要度和系统的故障概率的三变量函数,具体如下:

式中,为基本事件i的raw重要度;

为基本事件i的birnbaum重要度;

为基本事件i的fv重要度;

p(φ)为系统的故障概率;

φ为故障树的结构函数。

上述近似计算方法的理论证明和误差分析如下。

一、理论证明

具体的数学证明过程如下:

公式中的符号意义见表1。

式(4)中第一行的得来是背景技术中式(3)变形而得。

第二行的得来是把全部最小割集分成两个集合,集合i是全部含有基本事件i的最小割集的并集,也就是集合是全部不含基本事件i的最小割集的并集。p(φ)可分成两部分,一部分是集合i的贡献,一部分是集合的贡献,p(φ|xi=0)的物理意义是基本事件i不发生时的概率,也就是集合的贡献。

第三行的得来是基本代数运算。

第四行的得来是根据背景技术中式(1)。

二、误差分析

误差分析在于比较近似方法同直接方法背景技术中式(2)的误差。

不论在直接方法,还是在近似方法,p(φ)都作为计算式的分母出现,由此便可排除其影响,因为即使有影响,对两种方法也是一样的。

近似方法的误差引入有两个环节,首先一个环节是计算表达式在推导过程中的误差引入;其次是计算表达式中由于软件本身导致的中间项的误差引入。

推导过程中,行前若为约等号,便有误差引入。

本方法推导过程中,只有第二行的前面是约等号,有误差引入。据前面已做的分析,有:

所以可得:

据式(6)可知,推导过程略掉了项,因为概率都是大于0的,所以近似方法比直接方法偏小,误差为负。

三、比较分析

分别用直接方法和近似方法对多个不同故障树进行了raw重要度的计算,计算结果与所提出的近似计算公式符合很好。近似方法计算结果的绝对误差大多小于1%,这表明该方法的准确度很高,是非常可行的近似计算方法。在相关的研究工作中,应用此方法可节省很多工作量。

显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若对本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其同等技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

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