CN110942837B - 基于故障树的始发事件频率评估方法、设备及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于故障树的始发事件频率评估方法、设备及计算机可读存储介质。所述评估方法给出了一种针对始发事件频率评估方法的框架和步骤,可克服新堆型或研究堆做PSA分析时没有运行经验和数据支撑的困难。而且,所述评估方法解决了在没有已知发生频率的基本事件的情况下,如何通过运用故障树的逻辑运算并合理定义各基本事件的可靠性模型,对始发事件的发生频率给出合理评估的问题。同时,本发明提供的所述评估方法与现有广泛应用的商业软件(如Risk Spectrum)兼容性好,可以充分利用现有基于故障树的建模软件,便于被核电工程和应用人员接受,便于工程实现。
Description
技术领域
本发明涉及核安全技术领域,具体涉及一种基于故障树的始发事件频率评估方法、设备及计算机可读存储介质。
背景技术
始发事件发生频率是概率安全评价(Probabilistic Safety Assessment,PSA)模型定量化所需的基本参数之一。通常,始发事件发生频率可通过下列方法获得:运行经验;通用数据;运行经验与通用数据通过贝叶斯处理后的数据;同类型机组的数据;专家判断。始发事件频率是核电厂风险定量化的基础,通常可参考通用数据或根据电厂运行经验及专家判断来确定。
然而,对于新堆型或研究堆,做概率安全评价(Probabilistic SafetyAssessment,PSA)时并没有相关的运行经验和数据做参考,导致始发事件发生频率的难以确定。
鉴于此本发明提出一种基于故障树的始发事件频率评估方法。故障树方法是一种成熟的计算故障概率的方法,目前在核电厂PSA分析中使用的最为成熟的软件是RiskSpectrum(RS)软件。本发明提供的一种基于故障树的始发事件频率评估方法,解决了在没有已知发生频率的基本事件的情况下,如何通过运用故障树的逻辑运算并合理定义各基本事件的可靠性模型,对始发事件的发生频率给出合理评估的问题。同时,该评估方法可以与Risk Spectrum(RS)软件完美结合,为新堆型或研究堆在PSA领域的发展起到了重要的推动作用。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种基于故障树的始发事件频率评估方法,其通过运用故障树的逻辑运算并合理定义各基本事件的可靠性模型,对始发事件的发生频率给出合理的评估,同时也解决了新堆型在做PSA分析时没有运行经验和数据作支撑的问题。
本发明所要解决的另一个技术问题是提供一种设备。
本发明所要解决的有一个技术问题是提供一种计算机可读存储介质。
为解决上述的技术问题,本发明所采用的技术方案是提供一种基于故障树的始发事件频率评估方法,其特征在于,所述评估方法包括如下步骤:
步骤S1,确定待评估的始发事件以及导致该始发事件的全部的故障原因,以该始发事件作为当前层事件跳转到步骤S2;
步骤S2,判断当前层事件的故障原因是频率值还是概率值;
步骤S3,若当前层事件的故障原因是概率值,则下层的所有基本事件都是概率值,选择Mission Time-运行失效类或Probability-需求失效类作为可靠性模型,跳转到步骤S8;若当前层事件的故障原因是频率值,判断下层事件之间是逻辑OR连接还是逻辑AND连接,跳转到步骤S4;
步骤S4,若下层事件之间是逻辑AND连接,则在下层事件中定义首发事件和继发事件,首发事件为频率值,继发事件为概率值,并进一步判断首发事件是否为基本事件,跳转到步骤S5;若下层事件之间是逻辑OR连接,则判断下层事件是否为基本事件,跳转到步骤S7;
步骤S5,若首发事件是基本事件,则可靠性模型选择Non-repairable,并进一步判断继发事件是否为基本事件,跳转到步骤S6;若首发事件不是基本事件,则以该首发事件作为当前层事件跳转到步骤S2;
步骤S6,若断继发事件是基本事件,则可靠性模型选择Mission Time-运行失效类或Probability-需求失效类,跳转到步骤S8;若继发事件不是基本事件,则以该继发事件作为当前层事件跳转到步骤S2;
步骤S7,若下层事件是为基本事件,则可靠性模型选择Non-repairable,跳转到步骤S8;若下层事件不是基本事件,则以该下层事件作为当前层事件跳转到步骤S2;
步骤S8,在MCS Analysis Specification中输入该始发事件的任务时间。
本发明提供的基于故障树的始发事件频率评估方法中,所述始发事件包括多个子事件,导致该始发事件的全部的故障原因包含全部的所述子事件的故障原因。
本发明提供的基于故障树的始发事件频率评估方法中,所述故障树中包括的逻辑运算类型有“AND”和“OR”。
本发明提供的基于故障树的始发事件频率评估方法中,所述故障树中包括的逻辑运算类型还有“K/N”、“NOR”和“NAND”;所述步骤S1还包括:将所述故障树中的“K/N”、“NOR”和“NAND”逻辑运算转化成“AND”或“OR”逻辑运算。
本发明提供的基于故障树的始发事件频率评估方法中,在所述步骤S4中,将所述下层事件中的运行失效类基本事件作为首发事件,需求失效类基本事件都作为继发事件。
为解决上述的另一技术问题,一种设备,其特征在于,所述设备包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序,
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1~5任一权利要求所述的评估方法。
为解决上述的又一个技术问题,一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1~5任一权利要求所述的评估方法
实施本发明提供的基于故障树的始发事件频率评估方法,可以达到以下有益效果:
1、给出了一种针对始发事件频率评估方法的框架和步骤,可克服新堆型或研究堆做PSA分析时没有运行经验和数据支撑的困难。
2、解决了在没有已知发生频率的基本事件的情况下,如何通过运用故障树的逻辑运算并合理定义各基本事件的可靠性模型,对始发事件的发生频率给出合理评估的问题。
3、本发明提供的所述评估方法与现有广泛应用的商业软件(如Risk Spectrum)兼容性好,可以充分利用现有基于故障树的建模软件,便于被核电工程和应用人员接受,便于工程实现。
附图说明
图1为本发明实施例一提供评估方法的流程图,图中的“始发事件(组)”即为文中的“始发事件”,“该层事件”即为文中的“当前层事件”;
图2为本发明实施例一中的铅铋堆主换热器传热管破裂的旁通类始发事件的故障树示意图,图中,(a)为主换热器传热管破裂叠加二回路系统堆顶防护室外侧管线破裂且隔离阀失效故障子树;(b)为堆顶防护室外侧管线破裂故障子树;(c)为支管区域破裂故障子树;(d)为母管区域破裂故障子树;(e)为给水区域破裂故障子树;(f)为空冷区域破裂故障子树。
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。显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例一
如图1所示,本发明提供的基于故障树的始发事件频率的评估方法的流程图。所述评估方法包括如下步骤:
步骤S1,确定待评估的始发事件以及导致该始发事件的全部的故障原因,以该始发事件作为当前层事件跳转到步骤S2;
步骤S2,判断当前层事件的故障原因是频率值还是概率值;
步骤S3,若当前层事件的故障原因是概率值,则下层的所有基本事件都是概率值,选择Mission Time-运行失效类或Probability-需求失效类作为可靠性模型,跳转到步骤S8;若当前层事件的故障原因是频率值,判断下层事件之间是逻辑OR连接(也即,“OR”并联)还是逻辑AND连接(也即,“AND”串联),跳转到步骤S4;
步骤S4,若下层事件之间是逻辑AND连接,则在下层事件中定义首发事件和继发事件,首发事件为频率值,继发事件为概率值,并进一步判断首发事件是否为基本事件,跳转到步骤S5;若下层事件之间是逻辑OR连接,则判断下层事件是否为基本事件,跳转到步骤S7;
步骤S5,若首发事件是基本事件,则可靠性模型选择Non-repairable,并进一步判断继发事件是否为基本事件,跳转到步骤S6;若首发事件不是基本事件,则以该首发事件作为当前层事件跳转到步骤S2;
步骤S6,若断继发事件是基本事件,则可靠性模型选择Mission Time-运行失效类或Probability-需求失效类,跳转到步骤S8;若继发事件不是基本事件,则以该继发事件作为当前层事件跳转到步骤S2;
步骤S7,若下层事件是为基本事件,则可靠性模型选择Non-repairable,跳转到步骤S8;若下层事件不是基本事件,则以该下层事件作为当前层事件跳转到步骤S2;
步骤S8,在MCS Analysis Specification中输入该始发事件的任务时间,例如,频率单位为“/堆年”,则任务时间输入8760h。
本实施例中,所述始发事件包括多个子事件,导致该始发事件的全部的故障原因包含全部的所述子事件的故障原因。具体的,如果所述始发事件仅包含一个所述子事件,则只需梳理导致所述子事件发生的所有可能的故障原因。例如,所述始发事件是一回路全失流,那么导致其发生的故障原因是所有一回路主泵全部失效。如果所述始发事件包括多个所述子事件,则需将所有的所述子事件的所有可能故障原因都梳理出来。例如,所述始发事件是一回路全失流(包含部分失流和全部失流),那么导致其发生的故障原因是至少一列主泵失效。
本实施例中,需从所述故障树的顶事件(也即始发事件)开始逐层定义每个故障原因的数值意义,确定其应是频率值还是概率值。从而,保证所述始发事件发生频率的计算结果是频率值。
本实施例中,所述故障树中包括的逻辑运算类型有“AND”和“OR”。所述故障树中包括的逻辑运算类型还有“K/N”、“NOR”和“NAND”;所述步骤S1还包括:将所述故障树中的“K/N”、“NOR”和“NAND”逻辑运算转化成“AND”或“OR”逻辑运算。具体的,“K/N”、“NOR”、“NAND”逻辑运算可经过简化处理或数学计算后转化成“AND”和“OR”的逻辑运算。例如,用“1/2”连接的基本事件1和基本事件2可以转化成用“OR”连接的基本事件1AND基本事件2、基本事件1的对立事件AND基本事件2、基本事件1AND基本事件2的对立事件。
本实施例中,在所述步骤S4中,将所述下层事件中的运行失效类基本事件作为首发事件,需求失效类基本事件都作为继发事件。具体的,基本事件若是“AND”串联起来的,此时为保证计算结果是频率值,需合理定义串联事件的发生顺序,进而从几个串联事件中选出一个首发事件定为频率值,其他定为概率值。一般将运行失效类的基本事件作为首发事件,需求失效类的基本事件都作为继发事件,例如在全失流事故中,运行泵和备用泵都失效的情况可以认为运行泵先运行失效(首发事件),之后备用泵启动失效(继发事件);基本事件若是“OR”并联起来的,此时为保证计算结果是频率值,要求所有并联事件都是频率值;本发明未考虑可修复和试验维修的情况,因此频率型基本事件的可靠性模型选择Non-repairable,其参数类型是失效率,而失效频率是将设备各个失效模式的失效率分别与电厂运行状态持续时间相乘得到的。
本实施例中,在所述步骤S8中,顶事件的最终计算结果是失效率,需在MCSAnalysis Specification中输入顶事件的任务时间(即电厂运行状态的持续时间),转化为始发事件发生频率的单位“/堆年”。
以下结合铅铋堆主换热器传热管破裂的旁通类始发事件为例对本实施例提供的评估方法进行详细说明。
参见图2,为铅铋堆主换热器传热管破裂的旁通类始发事件的故障树。图2中,(a)为主换热器传热管破裂叠加二回路系统堆顶防护室外侧管线破裂且隔离阀失效故障子树;(b)为堆顶防护室外侧管线破裂故障子树;(c)为支管区域破裂故障子树;(d)为母管区域破裂故障子树;(e)为给水区域破裂故障子树;(f)为空冷区域破裂故障子树。这里的始发事件即为图2(a)所示的故障树中的顶事件,所述顶事件为“主换热器传热管破裂叠加二回路系统堆顶防护室外侧管线破裂且隔离阀失效”,记为IE-SGTR+FLB,其故障原因为频率值。所述顶事件下层的两个一级分枝事件分别为“A列主换热器传热管破裂叠加二回路系统堆顶防护室外侧管线破裂且隔离阀失效”(记为SGTR+FLB-A)和“B列主换热器传热管破裂叠加二回路系统堆顶防护室外侧管线破裂且隔离阀失效”(记为SGTR+FLB-B),此两个一级分枝事件之间为逻辑OR连接,且均不是基本事件。由于“A列主换热器传热管破裂叠加二回路系统堆顶防护室外侧管线破裂且隔离阀失效”和“B列主换热器传热管破裂叠加二回路系统堆顶防护室外侧管线破裂且隔离阀失效”的故障原因也为频率值,则继续分析一级分枝事件SGTR+FLB-A下层的二级分枝事件和一级分枝事件SGTR+FLB-B下层的二级分枝事件。
一级分枝事件SGTR+FLB-A下层有三个二级分枝事件分别是:“0101EX主换热器传热管破裂”(记为B-0101EX)、“A列主换热器隔离失效”(记为F1-IS)、“堆顶防护室外侧管线破裂”(记为B2-SLS),此三个二级分支事件之间为逻辑AND连接,这里将二级分枝事件B-0101EX定义为首发事件,二级分枝事件F1-IS和B2-SLS为继发事件。由于二级分枝事件B-0101EX为频率值,同时其也是基本事件,则选择Non-repairable为可靠性模型。二级分枝事件F1-IS下层的两个三级分枝事件分别是“0101VC 0101EX出口隔离阀拒关”(记为0101VC-FC)和“0221VC 0101EX入口隔离阀拒关”(记为0221VC-FC),此两个三级分枝事件为逻辑OR连接,且都是基本事件,那么三级分枝事件0101VC-FC和0221VC-FC均为概率值,并属于需求失效类基本事件,可靠性模型选择Probability。
同样的,一级分枝事件SGTR+FLB-B下层有三个二级分枝事件分别是:“0102EX主换热器传热管破裂”(记为B-0102EX)、“B列主换热器隔离失效”(记为F2-IS)、“堆顶防护室外侧管线破裂”(记为B2-SLS),此三个二级分支事件之间为逻辑AND连接,这里将二级分枝事件B-0102EX定义为首发事件,二级分枝事件F2-IS和B2-SLS为继发事件。由于二级分枝事件B-0102EX为频率值,同时其也是基本事件,则选择Non-repairable为可靠性模型。二级分枝事件F2-IS下层的两个三级分枝事件分别是“0101VC 0101EX出口隔离阀拒关”(记为0101VC-FC)和“0221VC 0101EX入口隔离阀拒关”(记为0221VC-FC),此两个三级分枝事件为逻辑OR连接,且都是基本事件,那么三级分枝事件0101VC-FC和0221VC-FC均为概率值,并属于需求失效类基本事件,可靠性模型选择Probability。
参见图2(b),二级分枝事件B2-SLS下层的四个三级分枝事件分别是“支管区域破裂”(记为B-SLS1)、“母管区域破裂”(记为B-SLS2)、“给水区域破裂”(记为B-SLS3)和“空冷区域破裂(记为B-SLS4)”,此四个三级分枝事件为逻辑OR连接。根据以上分析可知二级分枝事件B2-SLS为概率值,那么,三级分枝事件B-SLS1、B-SLS2、B-SLS3和B-SLS4也应为概率值。
参见图2(c),三级分枝事件B-SLS1下层的四个四级分枝事件分别是“0112VC反应堆厂房外隔离阀外漏”(记为0112VC-EL)、“0113VC反应堆厂房外隔离阀外漏”(记为0113VC-EL)、“0218VC反应堆厂房外隔离阀外漏”(记为0218VC-EL)和“0222VC反应堆厂房外隔离阀外漏”(记为0222VC-EL),此四个四级分枝事件为逻辑OR连接。根据以上分析可知三级分枝事件B-SLS1为概率值,那么,四级分枝事件0112VC-EL、0113VC-EL、0218VC-EL和0222VC-EL也应为概率值。又因为四级分枝事件0112VC-EL、0113VC-EL、0218VC-EL和0222VC-EL都属于运行失效类基本事件,那么,可靠性模型都选择Mission Time。
同理,参见图2(d),三级分枝事件B-SLS2下层的四个四级分枝事件分别是“0217VC循环水流量调节阀外漏”(记为0217VC-EL)、“0214VC循环水流量调节阀外漏”(记为0214VC-EL)、“0215VC循环水流量调节阀外漏”(记为0215VC-EL)和“0216VC循环水流量调节阀外漏”(记为0216VC-EL),此四个四级分枝事件为逻辑OR连接。根据以上分析可知三级分枝事件B-SLS2为概率值,那么,四级分枝事件0217VC-EL、0214VC-EL、0215VC-EL和0216VC-EL也应为概率值。又因为四级分枝事件0217VC-EL、0214VC-EL、0215VC-EL和0216VC-EL都属于运行失效类基本事件,那么,可靠性模型都选择Mission Time。
同理,参见图2(e),三级分枝事件B-SLS3下层的五个四级分枝事件分别是“0202VC0201PO出口隔离阀外漏”(记为0202VC-EL)、“0206VC 0201PO出口隔离阀外漏”(记为0206VC-EL)、“0203VC 0201PO出口隔离阀外漏”(记为0203VC-EL)、“0207 0201PO出口隔离阀外漏”(记为0207VC-EL)和“0211VC反应堆厂房外隔离阀外漏”(记为0211VC-EL),此五个四级分枝事件为逻辑OR连接。根据以上分析可知三级分枝事件B-SLS3为概率值,那么,四级分枝事件0202VC-EL、0206VC-EL、0203VC-EL、0207VC-EL和0211VC-EL也应为概率值。又因为四级分枝事件0202VC-EL、0206VC-EL、0203VC-EL、0207VC-EL和0211VC-EL都属于运行失效类基本事件,那么,可靠性模型都选择Mission Time。
同理,参见图2(f),三级分枝事件B-SLS4下层的四个四级分枝事件分别是“0101RF管侧内漏”(记为0101RF-IL)、“0107VC 0101RF进口隔离阀外漏”(记为0107VC-EL)、“0108VC0101RF旁路阀外漏”(记为0108VC-EL)和“0201VC 0101RF出口隔离阀外漏”(记为0201VC-EL),此四个四级分枝事件为逻辑OR连接。根据以上分析可知三级分枝事件B-SLS4为概率值,那么,四级分枝事件0101RF-IL、0107VC-EL、0108VC-EL和0201VC-EL也应为概率值。又因为四级分枝事件0101RF-IL、0107VC-EL、0108VC-EL和0201VC-EL都属于运行失效类基本事件,那么,可靠性模型都选择Mission Time。
实施本实施例提供的基于故障树的始发事件频率评估方法,可以达到以下有益效果:
1、给出了一种针对始发事件频率评估方法的框架和步骤,可克服新堆型或研究堆做PSA分析时没有运行经验和数据支撑的困难。
2、解决了在没有已知发生频率的基本事件的情况下,如何通过运用故障树的逻辑运算并合理定义各基本事件的可靠性模型,对始发事件的发生频率给出合理评估的问题。
3、本发明提供的所述评估方法与现有广泛应用的商业软件(如RiskSpectrum)兼容性好,可以充分利用现有基于故障树的建模软件,便于被核电工程和应用人员接受,便于工程实现。
实施例二
本实施例提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现实施例一所提供的评估方法。
具体来说,可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括——但不限于——电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括——但不限于——无线、电线、光缆、RF等等,或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本申请操作的计算机程序代码,所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++,还包括常规的过程式程序设计语言—诸如”C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)——连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的系统,装置和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一个计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
实施三
本实施例提供了一种设备,所述设备包括:一个或多个处理器;存储装置,用于存储一个或多个程序,当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现实施例提供的评估方法。具体的,所述设备可以是计算机、笔记本电脑等具有运算和存储功能的智能设备。
上面结合附图对本发明的实施例进行了描述,但是本发明并不局限于上述的具体实施方式,上述的具体实施方式仅仅是示意性的,而不是限制性的,本领域的普通技术人员在本发明的启示下,在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下,还可做出很多形式,这些均属于本发明的保护之内。
Claims (7)
1.一种基于故障树的始发事件频率评估方法,其特征在于,所述评估方法包括如下步骤:
步骤S1,确定待评估的始发事件以及导致该始发事件的全部的故障原因,以该始发事件作为当前层事件跳转到步骤S2;
步骤S2,判断当前层事件的故障原因是频率值还是概率值;
步骤S3,若当前层事件的故障原因是概率值,则下层的所有基本事件都是概率值,选择Mission Time-运行失效类或Probability-需求失效类作为可靠性模型,跳转到步骤S8;若当前层事件的故障原因是频率值,判断下层事件之间是逻辑OR连接还是逻辑AND连接,跳转到步骤S4;
步骤S4,若下层事件之间是逻辑AND连接,则在下层事件中定义首发事件和继发事件,首发事件为频率值,继发事件为概率值,并进一步判断首发事件是否为基本事件,跳转到步骤S5;若下层事件之间是逻辑OR连接,则判断下层事件是否为基本事件,跳转到步骤S7;
步骤S5,若首发事件是基本事件,则可靠性模型选择Non-repairable,并进一步判断继发事件是否为基本事件,跳转到步骤S6;若首发事件不是基本事件,则以该首发事件作为当前层事件跳转到步骤S2;
步骤S6,若断继发事件是基本事件,则可靠性模型选择Mission Time-运行失效类或Probability-需求失效类,跳转到步骤S8;若继发事件不是基本事件,则以该继发事件作为当前层事件跳转到步骤S2;
步骤S7,若下层事件是为基本事件,则可靠性模型选择Non-repairable,跳转到步骤S8;若下层事件不是基本事件,则以该下层事件作为当前层事件跳转到步骤S2;
步骤S8,在MCS Analysis Specification中输入该始发事件的任务时间。
2.根据权利要求1所述的基于故障树的始发事件频率评估方法,其特征在于,所述始发事件包括多个子事件,导致该始发事件的全部的故障原因包含全部的所述子事件的故障原因。
3.根据权利要求1所述的基于故障树的始发事件频率评估方法,其特征在于,所述故障树中包括的逻辑运算类型有“AND”和“OR”。
4.根据权利要求3所述的基于故障树的始发事件频率评估方法,其特征在于,所述故障树中包括的逻辑运算类型还有“K/N”、“NOR”和“NAND”;所述步骤S1还包括:将所述故障树中的“K/N”、“NOR”和“NAND”逻辑运算转化成“AND”或“OR”逻辑运算。
5.根据权利要求1所述的基于故障树的始发事件频率评估方法,其特征在于,在所述步骤S4中,将所述下层事件中的运行失效类基本事件作为首发事件,需求失效类基本事件都作为继发事件。
6.一种设备,其特征在于,所述设备包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序,
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1~5任一权利要求所述的评估方法。
7.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1~5任一权利要求所述的评估方法。
Priority Applications (1)
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Citations (5)
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---|---|---|---|---|
CN103399820A (zh) * | 2013-08-21 | 2013-11-20 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种基于事件树的序列和后果分析的故障判断系统及方法 |
CN108009722A (zh) * | 2017-12-01 | 2018-05-08 | 安徽中科超安科技有限公司 | 一种知风险的核设施可靠性评价系统及方法 |
CN108388740A (zh) * | 2018-03-01 | 2018-08-10 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于故障树分析旁联冗余系统可靠性的方法 |
CN108537423A (zh) * | 2018-03-27 | 2018-09-14 | 环境保护部核与辐射安全中心 | 一种改进的核电厂对数正态分布可靠性数据处理的Bayes方法 |
CN108596511A (zh) * | 2018-05-09 | 2018-09-28 | 中国铁路总公司 | 一种基于二元决策图算法的接触网失效风险评估方法 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2007086823A2 (en) * | 2004-12-21 | 2007-08-02 | University Of Virginia Patent Foundation | Method and system for dynamic probabilistic risk assessment |
-
2019
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103399820A (zh) * | 2013-08-21 | 2013-11-20 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种基于事件树的序列和后果分析的故障判断系统及方法 |
CN108009722A (zh) * | 2017-12-01 | 2018-05-08 | 安徽中科超安科技有限公司 | 一种知风险的核设施可靠性评价系统及方法 |
CN108388740A (zh) * | 2018-03-01 | 2018-08-10 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于故障树分析旁联冗余系统可靠性的方法 |
CN108537423A (zh) * | 2018-03-27 | 2018-09-14 | 环境保护部核与辐射安全中心 | 一种改进的核电厂对数正态分布可靠性数据处理的Bayes方法 |
CN108596511A (zh) * | 2018-05-09 | 2018-09-28 | 中国铁路总公司 | 一种基于二元决策图算法的接触网失效风险评估方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
基于故障树的核电厂全部丧失热阱始发事件频率研究;倪曼等;《科技通报》;20180228(第02期);第245-249页 * |
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