JP2014059639A - Ft calculation assisting program, ft calculation assisting method and ft calculation assisting device - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a technique that specifies an event having mutual dependency and including a coincidental factor in a precariousness scenario, and assists a calculation of accurate occurence probability with respect to a disaster event.SOLUTION: An FT calculation assisting program is configured to make a computer execute the steps of: extracting a name of a constituent element and an attribute thereof in which at least an operation is performed in responce to an occurence event from the scenario; searching for all constituent elements in which the operation is performed in responce to the occurence event included in the scenario on the basis of the extracted name and attribute; as a retrieved result, when the same name and attribute as the extracted name and attribute exist, specifying the constituent element of the same name and attribute as a common factor event; calculating a safety evaluation index of the scenario leading to a disaster event of a process on the basis of the specified common factor event; and outputting the calculated safety evaluation index of the scenario leading to the disaster event of the process.

Description

本発明は、FT計算支援プログラム、FT計算支援方法及びFT計算支援装置の技術に関する。   The present invention relates to a technique of an FT calculation support program, an FT calculation support method, and an FT calculation support apparatus.

化学プラントといったプロセスシステムの構築や運用等においては、該プロセスシステムを構成する各プロセスの潜在的な危険性を特定し、特定された各プロセスの危険性を定性的、定量的に評価することが重要である。そして、プロセスシステムの安全性を確保するためには、評価結果に基づいて上述の潜在的な危険性を低減するためのリスク管理を実施することが不可欠である。   In the construction and operation of a process system such as a chemical plant, it is possible to identify the potential danger of each process that constitutes the process system and to evaluate the risk of each identified process qualitatively and quantitatively. is important. In order to ensure the safety of the process system, it is indispensable to carry out risk management for reducing the above-described potential danger based on the evaluation result.

プロセスの潜在的な危険性を定性的に評価する手法として、HAZOP(Hazard & Operability study)が知られている。同様に、プロセスの潜在的な危険性を定量的に評価する手法として、FTA(Fault Tree Analysis:フォールト・ツリー解析)が知られてい
る。なお、リスクアセスメントの考え方としてHAZOP,FTA以外に、What−if解析法,FMEA(Failure Mode and Effect Analysis:故障モード影響解析)法等の評価方法があり、厚生労働省の「化学プラントにかかるセーフティ・アセスメントに関する指針」に例示されている。
HAZOP (Hazard & Operability study) is known as a method for qualitatively evaluating the potential risk of a process. Similarly, FTA (Fault Tree Analysis) is known as a technique for quantitatively evaluating the potential danger of a process. In addition to HAZOP and FTA, there are evaluation methods such as What-if analysis method and FMEA (Failure Mode and Effect Analysis) method as risk assessment concepts. This is illustrated in the “Guidelines for Assessment”.

HAZOPは、各プロセスの定常状態にある状態量(温度・圧力・流量・組成等)からの「ずれ」を起点に、「ずれ」に関するガイドワード(無し、増加、減少、逆転等)から、その原因と結果を明らかにして行く手法である。例えば、「流量増加」といったプロセスの「ずれ」を想定することにより、「流量増加」の原因となる機器故障やヒューマンエラー等を明らかにする。そして、このような機器故障やヒューマンエラー等を原因とした「流量増加」が発生した結果、プロセスシステムへの影響の度合いを検討する。HAZOPによる定性的な評価方法では、プロセスシステムを構成する各プロセスの潜在的な危険性を網羅的に洗い出せると言う利点がある。   HAZOP is based on the “shift” from the state quantity (temperature, pressure, flow rate, composition, etc.) in the steady state of each process, and the guide word (none, increase, decrease, reverse rotation, etc.) about “shift” It is a technique to clarify the cause and result. For example, by assuming a “deviation” of a process such as “increase in flow rate”, a device failure or a human error that causes “increase in flow rate” is clarified. Then, as a result of such "flow rate increase" caused by such equipment failure or human error, the degree of influence on the process system is examined. The qualitative evaluation method by HAZOP has an advantage that the potential danger of each process constituting the process system can be comprehensively identified.

FTAは、商業用原子炉の定量的リスク解析で確立された確率論的リスク評価手法であり、原子力分野に限らず化学産業、電子・電気産業、機械産業等の様々な分野で使用されている評価手法である。FTAは、例えば、プロセスシステムにとって望ましくない事象(起こり得る特定の危険事象、災害事象)を頂上事象とし、その原因、要因を演繹的に掘り下げて行き、根本的な原因、要因(基本事象)を特定する。基本事象は頂上事象に至る発生経路においてそれ以上分解できない事象である。FTAでは、これらの因果関係を、論理記号(ANDゲート、ORゲート等)を用いて論理的に連結し、ツリー状に表現する。この基本事象から頂上事象からに至る、ツリー状に展開された因果関係の構造をフォールト・ツリー(FT:Fault Tree、欠陥の木または故障の木,以下、FTと称す)と言う。   FTA is a probabilistic risk assessment method established by quantitative risk analysis of commercial reactors, and is used not only in the nuclear field but also in various fields such as the chemical industry, electronics / electric industry, and machinery industry. This is an evaluation method. The FTA, for example, takes events that are undesirable for the process system (specific dangerous events and disaster events that can occur) as top events, deliberating the causes and factors a priori, and determining the root causes and factors (basic events). Identify. A basic event is an event that cannot be further resolved in the path of origin leading to the top event. In FTA, these causal relationships are logically connected using logical symbols (AND gate, OR gate, etc.) and expressed in a tree form. The structure of the causal relationship developed from the basic event to the top event in a tree shape is called a fault tree (FT: Fault tree or fault tree, hereinafter referred to as FT).

FTでは、頂上事象に至る複数の事象の因果関係(基本事象、基本事象を起因として派生した事象等)が論理記号で結ばれているので、基本事象の発生頻度や発生確率を与えることにより、頂上事象であるプロセスシステムにとって望ましくない事象の発生頻度を帰納的に求めることができる。FTAによる定量的な評価方法では、FTに基づき、プロセスシステムにとって望ましくない事象について、発生頻度、発生確率といった具体的な数値指標による評価が可能であると言う利点がある。   In FT, the causal relationships (basic events, events derived from basic events, etc.) of multiple events leading to the top event are connected with logical symbols, so by giving the occurrence frequency and probability of occurrence of basic events, It is possible to recursively determine the frequency of occurrence of an undesirable event for the top system process system. The quantitative evaluation method based on FTA has an advantage that an event that is not desirable for the process system can be evaluated using a specific numerical index such as the occurrence frequency and the occurrence probability based on the FT.

上述のHAZOP、FTAによる評価方法を一元化し、災害事象(プロセスシステムに
とって望ましくない、最終的に発生する事象)へ至る危険性シナリオをフローチャートの表現で作成し、作成したフローチャートをFTに自動変換し、変換されたFTに基づいてプロセスシステムの危険性を定量的に評価する技術が特許文献1に開示されている。
The above-mentioned HAZOP and FTA evaluation methods are unified to create a risk scenario that leads to a disaster event (an event that occurs in the process system that is undesirable for the process system) in the form of a flowchart, and the created flowchart is automatically converted to FT. Patent Document 1 discloses a technique for quantitatively evaluating the risk of a process system based on a converted FT.

特許文献1に開示の技術では、危険性シナリオは、プロセスシステム中の各プロセスを構成する設備機器の故障を基本事象として、該故障から後続して生起し得る発生事象を因果連鎖関係で展開する。そして、最終的に発生する災害事象(頂上事象)へ至るように構成し、各プロセスの潜在的な危険性を網羅する。また、作成したフローチャートからFTを自動的に変換し、FTに沿って災害事象の発生頻度、発生確率を計算するよう構成し、該頂上事象の発生頻度、発生確率を小さく(抑圧)するように危険性シナリオの見直しを行う、といったHAZOP/FTA間の情報の相互参照・利用を可能としている。   In the technology disclosed in Patent Document 1, the risk scenario is based on a failure of the equipment constituting each process in the process system as a basic event, and an occurrence event that can occur after the failure is developed in a causal relationship. . It is configured to reach a disaster event (top event) that finally occurs, and covers the potential danger of each process. Also, the FT is automatically converted from the created flowchart, and the occurrence frequency and occurrence probability of disaster events are calculated along the FT, so that the occurrence frequency and occurrence probability of the top event are reduced (suppressed). The HAZOP / FTA information can be cross-referenced and used, such as reviewing risk scenarios.

特許第3622302号公報Japanese Patent No. 3622302

危険性シナリオから変換されたFTに基づいて、頂上事象である最終的に発生する災害事象の発生確率等を求める場合、相互に依存性を持ち同時発生的な要素を含む事象(共通要因事象)の存在が問題となる。つまり、FTに基づいて頂上事象の発生確率を計算する際に、共通要因事象が複数に存在すると、それぞれの共通要因事象の発生確率を重複して計算してしまうため、算出された頂上事象の発生確率は正確性に欠くものとなってしまう。   Based on the FT converted from the risk scenario, when the occurrence probability of the finally occurring disaster event, which is the top event, is determined, an event that has mutual dependency and includes concurrent elements (common factor event) The existence of is a problem. In other words, when calculating the occurrence probability of the top event based on the FT, if there are multiple common factor events, the occurrence probability of each common factor event is calculated redundantly. The probability of occurrence will be inaccurate.

特許文献1の危険性シナリオでは、プロセスシステム中の各プロセスを構成している設備機器の故障を基本事象として、該故障から後続して生起し得る発生事象を因果連鎖関係で展開し、最終的に発生する災害事象へ至るように構成する。因果連鎖関係で展開される発生事象が少ないケースでは、例えば、プロセスシステムの安全評価を検討する操作者等が共通要因事象を把握しながら危険性シナリオの構築を行い、災害事象の発生確率等の計算を行うことが可能である。しかしながら、因果連鎖関係で展開される発生事象が多岐、多段階に亘り、複数に存在するケースが一般的であり、操作者等が共通要因事象を逐一に把握しながら危険性シナリオを構築するのは困難である。   In the risk scenario of Patent Document 1, the failure of the equipment constituting each process in the process system is regarded as a basic event, and the occurrence events that can occur after the failure are developed in a causal chain relationship. It is configured to reach disaster events that occur in In cases where there are few occurrences of causal linkages, for example, an operator who examines the safety evaluation of the process system constructs a risk scenario while grasping common cause events, and the probability of occurrence of a disaster event, etc. Calculations can be made. However, there are many cases where there are multiple occurrences in multi-stage causal relationships, and there are multiple occurrences, and operators etc. construct risk scenarios while grasping common cause events one by one. It is difficult.

開示の技術の課題は、危険性シナリオ中の、相互に依存性を持ち同時発生的な要素を含む事象を特定し、災害事象に対する正確な発生確率の計算を支援する技術を提供することにある。   The problem of the disclosed technology is to provide a technology that supports the calculation of the probability of occurrence for a disaster event by identifying events that are mutually dependent and include concurrent elements in a hazard scenario. .

開示の技術の一側面は、次のFT計算支援プログラムの構成によって例示される。すなわち、FT計算支援プログラムは、対象とするプロセス中の設備機器について発生し得る異常事象を起因とし、異常事象から後続して生起し得る発生事象の連鎖の帰結として発生するプロセスの災害事象へ至るシナリオに基づいてプロセスの安全評価計算を行う。FT計算支援プログラムは、コンピュータに、少なくとも発生事象に対応して運転操作が行われる構成要素の名称及び属性を、シナリオから抽出するステップと、抽出された名称及び属性に基づいてシナリオに含まれる発生事象に対応して運転操作が行われる全ての構成要素を検索するステップと、検索の結果、抽出された名称及び属性と同一の名称及び属性の構成要素が存在する場合には、同一の名称及び属性の構成要素を共通要因事象と特定するステップと、特定された共通要因事象に基づいて、プロセスの災害事象に至るシナリオの安全評価の指数を計算するステップと、計算されたプロセスの災害事象に至るシナリオの
安全評価の指数を出力するステップと、を実行させる。
One aspect of the disclosed technique is exemplified by the configuration of the following FT calculation support program. That is, the FT calculation support program is caused by an abnormal event that may occur in the target equipment in the process, and leads to a disaster event of the process that occurs as a result of a chain of occurrence events that can occur after the abnormal event. Perform process safety assessment calculations based on scenarios. The FT calculation support program includes a step of extracting, from a scenario, names and attributes of components that are operated at least in response to an occurrence event, and occurrences included in the scenario based on the extracted names and attributes. A step of searching for all the components to be operated in response to the event, and if there is a component having the same name and attribute as the extracted name and attribute as a result of the search, the same name and Identifying the attribute component as a common factor event, calculating a safety assessment index of the scenario leading to the process disaster event based on the identified common factor event, and calculating the process disaster event Outputting a safety assessment index for the following scenarios.

このような構成によれば、シナリオから、発生事象に対応して運転操作が行われる構成要素の名称及び属性と同一の名称及び属性を有する構成要素を抽出でき、抽出された該構成要素を共通要因事象と特定することができる。そして、特定された共通要因事象に基づいてプロセスの災害事象に至るシナリオの安全評価の指数を計算し、計算されたプロセスの災害事象に至るシナリオの安全評価の指数を出力することができる。この結果、シナリオに共通要因事象が含まれていても、災害事象に対する正確な発生確率の計算が可能となる。   According to such a configuration, it is possible to extract a component having the same name and attribute as the name and attribute of the component that is operated according to the occurrence event from the scenario, and the extracted component is shared. It can be identified as a causal event. Then, based on the identified common factor event, a scenario safety evaluation index leading to the process disaster event can be calculated, and the calculated scenario safety evaluation index leading to the process disaster event can be output. As a result, even if a common factor event is included in the scenario, it is possible to accurately calculate the probability of occurrence for a disaster event.

本FT計算支援プログラムによれば、危険性シナリオ中の、相互に依存性を持ち同時発生的な要素を含む事象を特定し、災害事象に対する正確な発生確率の計算を支援する技術を提供できる。   According to the present FT calculation support program, it is possible to provide a technology for identifying an event including mutually dependent elements that are mutually dependent in a risk scenario, and to support the calculation of an accurate occurrence probability for a disaster event.

共通要因事象を説明する図である。It is a figure explaining a common factor event. 共通要因事象を説明する図である。It is a figure explaining a common factor event. 本実施形態のFT計算支援装置の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the FT calculation assistance apparatus of this embodiment. 情報処理装置のハードウェア構成を例示する図である。It is a figure which illustrates the hardware constitutions of information processing apparatus. FT計算支援処理を説明するためのプロセスシステムの図である。It is a figure of the process system for demonstrating FT calculation assistance processing. FT計算支援処理のフローチャートを例示する図である。It is a figure which illustrates the flowchart of FT calculation assistance processing. 初期入力画面の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of an initial input screen. 説明例の災害シナリオに基づいて生成されたHAZchartを例示する図である。It is a figure which illustrates HAZchart produced | generated based on the disaster scenario of an explanatory example. 表示画面の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a display screen. 表示画面の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a display screen. 説明例の災害シナリオに基づいて生成されたHAZchartを例示する図である。It is a figure which illustrates HAZchart produced | generated based on the disaster scenario of an explanatory example. 説明例の災害シナリオに基づいて生成されたFTを例示する図である。It is a figure which illustrates FT produced | generated based on the disaster scenario of an explanatory example. 共通要因事象に基づいて計算された災害事象に至る発生確率の表示画面を例示する図である。It is a figure which illustrates the display screen of the probability of occurrence to the disaster event calculated based on the common factor event. 初期登録情報の更新を促す表示画面を例示する図である。It is a figure which illustrates the display screen which prompts the update of initial registration information. 初期登録情報の更新が行われた結果の表示画面を例示する図である。It is a figure which illustrates the display screen of the result by which the initial registration information was updated. S1の詳細なフローチャートを例示する図である。It is a figure which illustrates the detailed flowchart of S1. S4の詳細なフローチャートを例示する図である。It is a figure which illustrates the detailed flowchart of S4. S5の詳細なフローチャートを例示する図である。It is a figure which illustrates the detailed flowchart of S5.

以下、図面を参照して、一実施形態に係るFT計算支援装置について説明する。以下の実施形態の構成は例示であり、FT計算支援装置は実施形態の構成には限定されない。   Hereinafter, an FT calculation support apparatus according to an embodiment will be described with reference to the drawings. The configuration of the following embodiment is an exemplification, and the FT calculation support apparatus is not limited to the configuration of the embodiment.

以下、図1から図8Cの図面に基づいて、FT計算支援装置を説明する。まず、本実施形態のFT計算支援装置を説明するまえに、共通要因事象(共通要因事象)について図1から図2の図面に基づいて説明する。   Hereinafter, the FT calculation support apparatus will be described with reference to FIGS. 1 to 8C. First, before explaining the FT calculation support apparatus of the present embodiment, common factor events (common factor events) will be described with reference to FIGS. 1 to 2.

<共通要因事象>
図1,2は、共通要因事象を説明する説明図である。図1(a)は、2台のポンプA,Bにより、所定の流量を出力するプロセスのフローの例である。図1(b)は、図1(a)のフローに基づいて、例えば、「流量が0になる」ことを頂上事象として作成されたフ
ォールト・ツリー(FT、以下FTと称す)の例である。
<Common cause events>
1 and 2 are explanatory diagrams for explaining a common factor event. FIG. 1A shows an example of a process flow in which a predetermined flow rate is output by two pumps A and B. FIG. FIG. 1B is an example of a fault tree (FT, hereinafter referred to as FT) created based on the flow of FIG. 1A, for example, “the flow rate becomes 0” as a top event. .

図1(b)では、「流量が0になる」との頂上事象901がFTの最上位に位置し、頂上事象901を発生させる原因・要因として、「ポンプA停止」との事象903、「ポンプB停止」との事象904が下位事象として展開されている。下位事象の「ポンプA停止」及び「ポンプB停止」は、同時に発生して「流量が0になる」との頂上事象901が生じ得るので、それぞれの下位事象は論理積を示すANDゲート902で連結されている。さらに、事象903には、「ポンプA停止」を発生させる原因・要因として、「ポンプA故障」との事象907、「停電」との事象908が下位事象として展開されている。下位事象の「ポンプA故障」,「停電」は、それぞれの事象の発生が「ポンプA停止」との事象を発生させ得るので、各下位事象は論理和を示すORゲート905で連結されている。同様に、事象904には、「ポンプB停止」を発生させる原因・要因として、「ポンプB故障」との事象909、「停電」との事象910が下位事象として展開され、事象909と事象910は論理和を示すORゲート906で連結されている。   In FIG. 1B, the top event 901 “flow rate becomes 0” is positioned at the top of the FT, and the cause / factor causing the top event 901 is “pump A stop” event 903, “ An event 904 “pump B stop” is developed as a lower event. Since the sub-events “pump A stop” and “pump B stop” occur at the same time and the top event 901 that “the flow rate becomes 0” can occur, each sub-event is an AND gate 902 indicating a logical product. It is connected. Further, in the event 903, as a cause / factor causing occurrence of “pump A stop”, an event 907 of “pump A failure” and an event 908 of “power failure” are developed as lower events. The lower event “pump A failure” and “power failure” can cause the event “pump A stop” to occur. Therefore, each lower event is connected by an OR gate 905 indicating a logical sum. . Similarly, in the event 904, as a cause / factor causing “pump B stop”, an event 909 with “pump B failure” and an event 910 with “power failure” are expanded as subordinate events. Are connected by an OR gate 906 indicating a logical sum.

なお、図1(b)では、事象907〜910が「流量が0になる」との頂上事象901に至る基本事象である。   In FIG. 1B, events 907 to 910 are basic events leading to the top event 901 that “the flow rate becomes 0”.

FTAでは、図1(b)に例示するFTに基づいて「流量が0になる」との頂上事象901の発生確率を計算することにより、プロセスの潜在的な危険性を定量的に評価する。   In FTA, the potential risk of the process is quantitatively evaluated by calculating the probability of occurrence of the top event 901 that “the flow rate becomes 0” based on the FT illustrated in FIG.

例えば、「ポンプA故障」及び「ポンプB故障」の発生確率を1E−2(「E」は10べき乗を表し、「1E−2」は10の(−2乗)を表す。)とし、「停電」の発生確率を1E−3とすると、「ポンプA停止」及び「ポンプB停止」の発生確率は、それぞれ、1.1E−2と計算される。さらに、「流量が0になる」との頂上事象901の発生確率は、「ポンプA停止」及び「ポンプB停止」の発生確率から1.21E−4と計算される。   For example, the occurrence probability of “pump A failure” and “pump B failure” is 1E-2 (“E” represents a power of 10 and “1E-2” represents 10 (−2)). If the occurrence probability of “power failure” is 1E-3, the occurrence probabilities of “pump A stop” and “pump B stop” are respectively calculated as 1.1E-2. Further, the occurrence probability of the top event 901 that “the flow rate becomes 0” is calculated as 1.21E-4 from the occurrence probability of “pump A stop” and “pump B stop”.

このように、FTAでは、図1(b)に例示するFTに基づいて、基本事象の発生確率を与えることにより、「流量が0になる」との頂上事象901の発生確率を求めることができる。   As described above, in the FTA, the occurrence probability of the top event 901 that “the flow rate becomes 0” can be obtained by giving the occurrence probability of the basic event based on the FT illustrated in FIG. .

しかしながら、各ポンプの電源が同一の箇所から給電されている場合、ポンプAに停電が発生するとポンプBにも停電が発生することとなる。つまり、図1(b)に例示するFTにおいて、基本事象である「停電」は、相互に依存性を持ち同時発生的な要素を含む事象であり、2台のポンプA,Bにより、所定の流量を出力するプロセスでは共通要因事象である。このような共通要因事象を考慮して作成したFTを図2に例示する。   However, when the power supply of each pump is supplied from the same location, if a power failure occurs in pump A, a power failure also occurs in pump B. That is, in the FT illustrated in FIG. 1B, the “power failure” that is a basic event is an event that includes mutually dependent elements that are dependent on each other. It is a common factor event in the process of outputting the flow rate. FIG. 2 illustrates an FT created in consideration of such a common factor event.

図2に例示のFTでは、「流量が0になる」との頂上事象901はFTの最上位に位置し、頂上事象901を発生させる原因・要因として、「ポンプ停止」との事象912、「停電」との共通要因事象913が下位事象として展開されている。「ポンプ停止」及び「停電」は、それぞれの事象の発生が「流量が0になる」との事象を発生させ得るので、事象912と共通要因事象913は論理和を示すORゲート911で連結される。そして、事象912には、「ポンプ停止」を発生させる原因・要因として、「ポンプA故障」との事象907、「ポンプB故障」との事象909が下位事象として展開され、事象907と事象909は論理積を示すANDゲート914で連結される。事象907の「ポンプA故障」と事象909の「ポンプB故障」とは、同時に発生して事象912の「ポンプ停止」が生じ得るからである。   In the FT illustrated in FIG. 2, the top event 901 with “flow rate becomes zero” is positioned at the top of the FT, and as a cause / factor causing the top event 901, an event 912 with “pump stop”, “ A common factor event 913 with “power failure” is developed as a subordinate event. “Pump stop” and “power outage” can generate an event that the occurrence of each event is “the flow rate becomes 0”, so the event 912 and the common factor event 913 are connected by an OR gate 911 indicating a logical sum. The In the event 912, the event 907 with “pump A failure” and the event 909 with “pump B failure” are expanded as subordinate events as causes / factors for causing “pump stop”. Are connected by an AND gate 914 indicating a logical product. This is because the “pump A failure” of the event 907 and the “pump B failure” of the event 909 may occur at the same time and the “pump stop” of the event 912 may occur.

なお、図2では、事象907、909及び913が「流量が0になる」との頂上事象901に至る基本事象となる。   In FIG. 2, events 907, 909, and 913 are basic events that reach the top event 901 that “the flow rate becomes 0”.

図1(b)で計算したように、「ポンプA故障」及び「ポンプB故障」の発生確率を1E−2とし、「停電」の発生確率を1E−3として、図2に例示するFTに基づいて「流量が0になる」との頂上事象901の発生確率を計算する。「ポンプ停止」との事象912の発生確率は、1E−4と計算され、「流量が0になる」との頂上事象901の発生確率は、1.1E−3と計算される。   As calculated in FIG. 1B, the occurrence probability of “pump A failure” and “pump B failure” is 1E-2, the occurrence probability of “power failure” is 1E-3, and the FT illustrated in FIG. Based on this, the occurrence probability of the top event 901 that “the flow rate becomes 0” is calculated. The occurrence probability of the event 912 with “pump stop” is calculated as 1E-4, and the occurrence probability of the top event 901 with “the flow rate becomes 0” is calculated as 1.1E-3.

図1(b)のFTに基づいて計算された「流量が0になる」との頂上事象901の発生確率は1.21E−4であり、図2のFTに基づいて計算された頂上事象901の発生確率とは、1.1E−3>>1.21E−4の関係となる。つまり、図1(a)に例示の、2台のポンプA,Bにより、所定の流量を出力するプロセスでは、共通要因事象を考慮して計算された頂上事象901の危険度は、共通要因事象を考慮せずに計算された危険度より高く、危険度の指標である発生確率の相互の差は、一桁(10倍程度)も異なることが判る。   The occurrence probability of the top event 901 that “the flow rate becomes 0” calculated based on the FT in FIG. 1B is 1.21E-4, and the top event 901 calculated based on the FT in FIG. The occurrence probability is 1.1E-3 >> 1.21E-4. That is, in the process of outputting a predetermined flow rate by the two pumps A and B illustrated in FIG. 1A, the risk of the top event 901 calculated in consideration of the common factor event is the common factor event. It can be seen that the difference between the occurrence probabilities, which is higher than the calculated risk without considering the above, and is an index of the risk is different by one digit (about 10 times).

このように、プロセスシステムの構築や運用等においては、共通要因事象を考慮しない場合、各プロセスの潜在的な危険性を安全(発生確率が小さい)方向に判断を誤る虞がある。従って、プロセスの潜在的な危険性を適正に評価するためには、想定される危険性シナリオに含まれる共通要因事象を特定し、特定した共通要因事象を考慮してFT計算を行う必要がある。   As described above, in the construction and operation of a process system, when common factor events are not taken into account, there is a risk of misjudging the potential danger of each process in a safe (small occurrence probability) direction. Therefore, in order to properly evaluate the potential risk of the process, it is necessary to identify common factor events included in the assumed risk scenario and perform FT calculation in consideration of the identified common factor events .

次に説明する、本実施形態のFT計算支援装置では、作成された危険性シナリオから発生事象(基本事象、基本事象を起因として派生した原因事象)に対応して運転操作が行われる構成要素の名称及び属性を抽出する。そして、抽出された名称及び属性に基づいてシナリオに含まれる全ての構成要素を検索し、共通要因事象を特定する。本実施形態のFT計算支援装置は、特定された共通要因事象に基づいてプロセスの災害事象に至る発生確率のFT計算を行うことにより、シナリオに共通要因事象が含まれていても、災害事象の正確な発生確率の計算を可能とする。   In the FT calculation support apparatus according to the present embodiment, which will be described next, a component that is operated in response to an occurrence event (a basic event or a cause event derived from the basic event) from the created risk scenario. Extract names and attributes. Then, all the constituent elements included in the scenario are searched based on the extracted name and attribute, and the common factor event is specified. The FT calculation support apparatus according to the present embodiment performs an FT calculation of the probability of occurrence of a process disaster event based on the specified common factor event, so that even if a common factor event is included in the scenario, Enables accurate calculation of occurrence probability.

<実施例>
以下、図3から図4の図面に基づいて、実施例に係るFT計算支援装置10を説明する。
〔装置構成〕
図3は、本実施形態のFT計算支援装置10の一例を示す図である。図3に例示するFT計算支援装置10は、例えば、対象とするプロセス中の設備機器について発生し得る異常事象を起因とし、異常事象から後続して生起し得る発生事象の連鎖の帰結として発生するプロセスの災害事象へ至るシナリオに基づいてプロセスの安全評価計算を行う情報処理装置である。
<Example>
Hereinafter, the FT calculation support apparatus 10 according to the embodiment will be described based on the drawings of FIGS. 3 to 4.
〔Device configuration〕
FIG. 3 is a diagram illustrating an example of the FT calculation support apparatus 10 according to the present embodiment. The FT calculation support apparatus 10 illustrated in FIG. 3 is generated as a result of a chain of occurrence events that can occur after an abnormal event, for example, due to an abnormal event that may occur with respect to the target equipment in the process. This is an information processing apparatus that performs a process safety evaluation calculation based on a scenario leading to a process disaster event.

図3に例示のFT計算支援装置10は、情報処理装置300、記憶装置200を含む。情報処理装置300は記憶装置200と接続する。情報処理装置300は、例えば、ネットワークを介して記憶装置200に接続するとしてもよい。情報処理装置300、記憶装置200は、例えば、インターネット上のコンピュータ群であるクラウドの一部を構成するものであってもよい。ネットワークは、インターネット等の公衆ネットワーク、携帯電話網等の無線ネットワーク、LAN(Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)等の内部ネットワークを含む。また、情報処理装置300は記憶装置200を含むと
してもよい。
The FT calculation support device 10 illustrated in FIG. 3 includes an information processing device 300 and a storage device 200. The information processing device 300 is connected to the storage device 200. The information processing device 300 may be connected to the storage device 200 via a network, for example. The information processing device 300 and the storage device 200 may constitute a part of a cloud that is a computer group on the Internet, for example. The network includes a public network such as the Internet, a wireless network such as a mobile phone network, and an internal network such as a LAN (Local Area Network) and a WAN (Wide Area Network). Further, the information processing apparatus 300 may include the storage device 200.

記憶装置200は、各種プログラムおよび各種データを格納する記憶媒体を備えた記憶装置である。記憶装置200は、外部記憶装置とも呼ばれる。記憶装置200としては、
例えば、ソリッドステートドライブ装置、ハードディスクドライブ装置等がある。また、記憶装置200は、CD(Compact Disc)ドライブ装置、DVD(Digital Versatile Disk)ドライブ装置、BD(Blu-ray Disc)ドライブ装置等の可搬記録媒体を含むことができる。
The storage device 200 is a storage device that includes a storage medium that stores various programs and various data. The storage device 200 is also called an external storage device. As the storage device 200,
For example, there are a solid state drive device, a hard disk drive device, and the like. The storage device 200 can include a portable recording medium such as a CD (Compact Disc) drive device, a DVD (Digital Versatile Disk) drive device, and a BD (Blu-ray Disc) drive device.

記憶装置200は、危険性シナリオ生成DB210、FT生成DB220、故障確率DB230、ヒューマンエラーDB240、安全評価管理DB250を含む。危険性シナリオ生成DB210、FT生成DB220、故障確率DB230、ヒューマンエラーDB240、安全評価管理DB250は、それぞれ、別々の記憶装置に含まれるとしてもよい。   The storage device 200 includes a risk scenario generation DB 210, an FT generation DB 220, a failure probability DB 230, a human error DB 240, and a safety evaluation management DB 250. The risk scenario generation DB 210, the FT generation DB 220, the failure probability DB 230, the human error DB 240, and the safety evaluation management DB 250 may each be included in separate storage devices.

情報処理装置300は、パーソナルコンピュータ(PC、Personal Computer)、タブ
レットPC、PDA(Personal Digital Assistant)のような汎用のコンピュータ、サーバマシン等の専用のコンピュータ、あるいは、スマートフォン(多機能携帯電話)といったコンピュータを搭載した電子機器を使用して実現可能である。
The information processing apparatus 300 includes a personal computer (PC, personal computer), a tablet PC, a general-purpose computer such as a PDA (personal digital assistant), a dedicated computer such as a server machine, or a computer such as a smartphone (multifunctional mobile phone). It can be realized using an electronic device equipped with

図4に、情報処理装置300のハードウェア構成を例示する。図4に例示する情報処理装置300は、いわゆる一般的なコンピュータの構成を有している。   FIG. 4 illustrates a hardware configuration of the information processing apparatus 300. An information processing apparatus 300 illustrated in FIG. 4 has a so-called general computer configuration.

情報処理装置300は、接続バスによって相互に接続されたCPU(Central Processing Unit)301、主記憶部302、補助記憶部303、入力部304、出力部305、
通信部306を有する。情報処理装置300は、CPU301が補助記憶部303に記憶されたプログラムを主記憶部302の作業領域に実行可能に展開し、プログラムの実行を通じて周辺機器の制御を行う。これにより、情報処理装置300は、所定の目的に合致した機能を実現することができる。主記憶部302および補助記憶部303は、コンピュータである情報処理装置300が読み取り可能な記録媒体である。
The information processing apparatus 300 includes a CPU (Central Processing Unit) 301, a main storage unit 302, an auxiliary storage unit 303, an input unit 304, an output unit 305, which are connected to each other via a connection bus.
A communication unit 306 is included. In the information processing apparatus 300, the CPU 301 develops a program stored in the auxiliary storage unit 303 so as to be executable in the work area of the main storage unit 302, and controls peripheral devices through the execution of the program. Thereby, the information processing apparatus 300 can implement a function that matches a predetermined purpose. The main storage unit 302 and the auxiliary storage unit 303 are recording media that can be read by the information processing apparatus 300 that is a computer.

CPU301は、情報処理装置300全体の制御を行う中央処理演算装置である。CPU301は、補助記憶部303に格納されたプログラムに従って処理を行う。主記憶部302は、CPU301がプログラムやデータをキャッシュしたり、作業領域を展開したりする記憶媒体である。主記憶部302は、例えば、RAM(Random Access Memory)やROM(Read Only Memory)を含む。   The CPU 301 is a central processing unit that controls the entire information processing apparatus 300. The CPU 301 performs processing according to a program stored in the auxiliary storage unit 303. The main storage unit 302 is a storage medium on which the CPU 301 caches programs and data and develops a work area. The main storage unit 302 includes, for example, a RAM (Random Access Memory) and a ROM (Read Only Memory).

補助記憶部303は、各種のプログラム及び各種のデータを読み書き自在に記録媒体に格納する。補助記憶部303には、オペレーティングシステム(Operating System :OS)、各種プログラム、各種テーブル等が格納される。OSは、通信部306を介して接続される外部装置等とのデータの受け渡しを行う通信インターフェースプログラムを含む。外部装置等には、例えば、ネットワークを介して接続されたネットワーク上の、他の情報処理装置、記憶装置が含まれる。   The auxiliary storage unit 303 stores various programs and various data in a recording medium in a readable and writable manner. The auxiliary storage unit 303 stores an operating system (OS), various programs, various tables, and the like. The OS includes a communication interface program that exchanges data with an external device or the like connected via the communication unit 306. Examples of the external device include other information processing devices and storage devices on a network connected via a network.

補助記憶部303は、例えば、EPROM(Erasable Programmable ROM)、ソリッド
ステートドライブ装置、ハードディスクドライブ(HDD、Hard Disk Drive)装置等で
ある。また、補助記憶部303としては、例えば、CDドライブ装置、DVDドライブ装置、BDドライブ装置等が提示できる。記録媒体としては、例えば、不揮発性半導体メモリ(フラッシュメモリ)を含むシリコンディスク、ハードディスク、CD、DVD、BD、USB(Universal Serial Bus)メモリ等がある。
The auxiliary storage unit 303 is, for example, an EPROM (Erasable Programmable ROM), a solid state drive device, a hard disk drive (HDD, Hard Disk Drive) device, or the like. As the auxiliary storage unit 303, for example, a CD drive device, a DVD drive device, a BD drive device, or the like can be presented. Examples of the recording medium include a silicon disk including a nonvolatile semiconductor memory (flash memory), a hard disk, a CD, a DVD, a BD, and a USB (Universal Serial Bus) memory.

入力部304は、ユーザ等からの操作指示等を受け付ける。入力部304は、入力ボタン、キーボード、ポインティングデバイス、ワイヤレスリモコン、マイクロフォン、カメラ等の入力デバイスである。入力部304から入力された情報は、接続バスを介してCPU301に通知される。   The input unit 304 receives an operation instruction or the like from a user or the like. The input unit 304 is an input device such as an input button, a keyboard, a pointing device, a wireless remote controller, a microphone, and a camera. Information input from the input unit 304 is notified to the CPU 301 via the connection bus.

出力部305は、CPU301で処理されるデータや主記憶部302に記憶されるデータを出力する。出力部305は、CRT(Cathode Ray Tube)ディスプレイ、LCD(Liquid Crystal Display)、PDP(Plasma Display Panel)、EL(Electroluminescence)パネル、有機ELパネル、プリンタ、スピーカ等の出力デバイスである。通信部30
6は、例えば、ネットワーク等とのインターフェースである。
The output unit 305 outputs data processed by the CPU 301 and data stored in the main storage unit 302. The output unit 305 is an output device such as a CRT (Cathode Ray Tube) display, an LCD (Liquid Crystal Display), a PDP (Plasma Display Panel), an EL (Electroluminescence) panel, an organic EL panel, a printer, and a speaker. Communication unit 30
6 is, for example, an interface with a network or the like.

FT計算支援装置10の情報処理装置300は、CPU301が補助記憶部303に記憶されている各種プログラムや各種データを主記憶部302に読み出して実行することにより、危険性シナリオ生成部110、シナリオ生成支援部120、FT生成部130、共通要因事象判定部140、FT災害確率計算部150、出力部160としての機能を実現する。   In the information processing apparatus 300 of the FT calculation support apparatus 10, the CPU 301 reads out various programs and various data stored in the auxiliary storage unit 303 to the main storage unit 302 and executes them, thereby executing the danger scenario generation unit 110 and the scenario generation. Functions as the support unit 120, the FT generation unit 130, the common factor event determination unit 140, the FT disaster probability calculation unit 150, and the output unit 160 are realized.

なお、各機能部のうち、いずれかが、他の情報処理装置に含まれてもよい。例えば、危険性シナリオ生成部110を含む情報処理装置と、シナリオ生成支援部120を含む情報処理装置と、FT生成部130を含む情報処理装置と、共通要因事象判定部140を含む情報処理装置と、FT災害確率計算部150を含む情報処理装置と、出力部160を含む情報処理装置とが、ネットワーク等を介して接続されることにより、FT計算支援装置10の情報処理装置300として機能してもよい。FT計算支援装置10は、複数の情報処理装置に機能部を分散し、各機能部が実現されることで、負荷が軽減される。   Note that any one of the functional units may be included in another information processing apparatus. For example, an information processing device including the risk scenario generation unit 110, an information processing device including the scenario generation support unit 120, an information processing device including the FT generation unit 130, and an information processing device including the common factor event determination unit 140 The information processing apparatus including the FT disaster probability calculation unit 150 and the information processing apparatus including the output unit 160 are connected via a network or the like to function as the information processing apparatus 300 of the FT calculation support apparatus 10. Also good. The FT calculation support apparatus 10 distributes functional units to a plurality of information processing apparatuses, and each functional unit is realized, thereby reducing the load.

〔機能ブロック構成〕
図3に例示のFT計算支援装置10では、情報処理装置300は、危険性シナリオ生成部110、シナリオ生成支援部120、FT生成部130、共通要因事象判定部140、FT災害確率計算部150、出力部160の各機能部を有する。以上の各機能部による処理は、情報処理装置300のCPU301が、主記憶部302上に実行可能に展開されたコンピュータプログラムを実行することで提供される。
[Function block configuration]
In the FT calculation support apparatus 10 illustrated in FIG. 3, the information processing apparatus 300 includes a risk scenario generation unit 110, a scenario generation support unit 120, an FT generation unit 130, a common factor event determination unit 140, an FT disaster probability calculation unit 150, Each function unit of the output unit 160 is included. The processing by each functional unit described above is provided by the CPU 301 of the information processing apparatus 300 executing a computer program that is executably expanded on the main storage unit 302.

また、FT計算支援装置10では、以上の機能部が参照し、あるいは、管理するデータの格納先として、記憶装置200に構築された、危険性シナリオ生成DB210、FT生成DB220、故障確率DB230、ヒューマンエラーDB240、安全評価管理DB250を有する。   Further, in the FT calculation support apparatus 10, the risk scenario generation DB 210, the FT generation DB 220, the failure probability DB 230, the human being constructed in the storage device 200 as the storage destination of the data referred to or managed by the above functional units. It has error DB240 and safety evaluation management DB250.

危険性シナリオ生成DB210には、プロセスシステム中の各プロセスを構成している設備機器の名称、設備機器の属するシステム種別、設備機器と対応付けられた機能不全モード等が格納される。また、設備機器の運転操作に対応付けられた防護機能(異常発生時の人的回復動作や検知手段等を含む)等が格納される。なお、危険性シナリオ生成DB210には、危険性シナリオをフローチャートで表示するための表示枠、接続配線といった各種部品等が格納される。   The risk scenario generation DB 210 stores the names of the equipment that constitutes each process in the process system, the system type to which the equipment belongs, the malfunction mode associated with the equipment, and the like. In addition, a protection function (including a human recovery operation when an abnormality occurs, detection means, etc.) associated with the operation operation of the equipment is stored. The danger scenario generation DB 210 stores various parts such as a display frame for displaying the danger scenario in a flowchart and connection wiring.

FT生成DB220には、生成された危険性シナリオに基づくFTを作図するための表示枠、論理記号、接続配線といった各種部品、回復動作に対応付けられた失敗事例、防御機能に対応する機器に対応付けられた故障動作、防御機能に対応する人的対処に対応付けられた失敗事由等が格納される。   The FT generation DB 220 supports various components such as display frames, logic symbols, and connection wiring for drawing FTs based on the generated risk scenario, failure cases associated with recovery operations, and devices that support defense functions. The failure action attached, the cause of failure associated with the human action corresponding to the defense function, and the like are stored.

故障確率DB230には、設備機器に対応付けられた故障確率が格納される。ヒューマンエラーDB240には、防護機能としての人的回復動作に対応付けられたエラー確率が格納される。安全評価管理DB250には、生成された危険性シナリオ及び対応するFT、FTAの解析結果等が格納される。   The failure probability DB 230 stores failure probabilities associated with facility equipment. The human error DB 240 stores error probabilities associated with human recovery operations as protective functions. The safety evaluation management DB 250 stores the generated risk scenario and the corresponding FT and FTA analysis results.

危険性シナリオ生成部110は、対象とするプロセス中の設備機器について、例えば、故障といった異常事象を初期事象とし、対象とするプロセスを含むプロセスシステムの危険性シナリオを生成する。危険性シナリオ生成部110は、例えば、操作者等によって入力された初期事象、初期事象から後続して生起し得る発生事象の連鎖、発生事象の連鎖の帰結として発生するプロセスの災害事象に基づいてフローチャート状の危険性シナリオを生成する。   The risk scenario generation unit 110 generates, for example, an abnormal event such as a failure as an initial event for the equipment in the target process, and generates a risk scenario for the process system including the target process. The risk scenario generation unit 110 is based on, for example, an initial event input by an operator or the like, a chain of occurrence events that can occur after the initial event, or a disaster event of a process that occurs as a result of the chain of occurrence events. Generate a flowchart-like risk scenario.

危険性シナリオ生成部110は、発生事象に対応して運転操作が行われる設備機器に基づいて危険性シナリオ生成DB210を参照し、設備機器の各種設定情報を取得する。各種設定情報には、設備機器の名称、設備機器の属するシステム種別、設備機器と対応付けられた機能不全モードが含まれる。危険性シナリオ生成部110は、取得した各種設定情報を情報処理装置300の出力部305に出力し、操作者等に提示する。   The danger scenario generation unit 110 refers to the danger scenario generation DB 210 based on the equipment that is operated in response to the occurrence event, and acquires various setting information of the equipment. The various setting information includes the name of the equipment, the system type to which the equipment belongs, and a malfunction mode associated with the equipment. The danger scenario generation unit 110 outputs the acquired various setting information to the output unit 305 of the information processing apparatus 300 and presents it to the operator or the like.

操作者等は、例えば、出力部305に提示された各種設定情報に基づいて設備機器と対応付けられた機能不全モード等を選定する。   The operator or the like selects, for example, a malfunction mode associated with the facility device based on various setting information presented on the output unit 305.

また、危険性シナリオ生成部110は、提示された各種設定情報から操作者等によって選定された機能不全モードに応じて危険性シナリオ生成DB210を参照し、事象の発見方法(アラーム等)、事象の回復動作(設備機器の動作、運転員操作)等の設備機器の運転操作に対応付けられた防護機能を取得する。危険性シナリオ生成部110は、取得した防護機能を情報処理装置300の出力部305に出力し、操作者等に提示する。   In addition, the risk scenario generation unit 110 refers to the risk scenario generation DB 210 according to the malfunction mode selected by the operator or the like from the various setting information presented, and finds an event discovery method (such as an alarm) and an event The protection function associated with the operation operation of the equipment such as the recovery operation (operation of the equipment, operator operation) is acquired. The danger scenario generation unit 110 outputs the acquired protection function to the output unit 305 of the information processing apparatus 300 and presents it to the operator or the like.

操作者等は、例えば、出力部305に提示された防護機能に基づいて、プロセスに適切な事象の発見方法、事象の回復動作等を選定する。そして、選定された防護機能によって後続して生起し得る発生事象が存在するときには、例えば、初期事象から後続して生起し得る発生事象の見直しが行われる。見直しの結果、新たな発生事象の追加・挿入が行われ、その都度、危険性シナリオ生成部110は、上述した処理を繰り返して実行する。   The operator or the like selects, for example, a method for finding an event appropriate for the process, an event recovery operation, and the like based on the protective function presented in the output unit 305. Then, when there is an occurrence event that can occur subsequently by the selected protection function, for example, an occurrence event that can occur after the initial event is reviewed. As a result of the review, a new occurrence event is added / inserted, and each time the risk scenario generation unit 110 repeats the above-described processing.

シナリオ生成支援部120は、操作者の要求に応じて、生成中の危険性シナリオに含まれる、初期事象から災害事象に至る発生事象の経路を時系列順に整理する。整理された各事象は、例えば、フローチャート上に時系列順に整理され、情報処理装置300の出力部305に出力される。また、シナリオ生成支援部120は、初期事象から災害事象に至る発生事象の経路を時系列順に整理するときに、危険性シナリオ生成DB210を参照し、発生事象(初期事象を含む)と後続して発生し得る直後の発生事象(災害事象も含む)の経路間に防護機能の設定枠を挿入する。挿入される防護機能の設定枠は、事象の発見方法の設定枠,事象の回復動作の設定枠の並び順で一対となって経路間に挿入される。   The scenario generation support unit 120 arranges the paths of occurrence events from the initial event to the disaster event included in the generated danger scenario in chronological order according to the operator's request. Each organized event is arranged in a time series on a flowchart, for example, and is output to the output unit 305 of the information processing apparatus 300. Further, the scenario generation support unit 120 refers to the risk scenario generation DB 210 when rearranging the path of the generated event from the initial event to the disaster event in chronological order, and follows the generated event (including the initial event). A setting frame for the protective function is inserted between the paths of events that can occur immediately (including disaster events). The setting frame of the protection function to be inserted is inserted between the paths in a pair in the arrangement order of the setting frame of the event detection method and the setting frame of the event recovery operation.

危険性シナリオ生成部110、シナリオ生成支援部120の処理により完成された危険性シナリオのフローチャート(HAZchart)は、安全評価管理DB250に格納される。なお、危険性シナリオのフローチャートは、例えば、情報処理装置300の主記憶部302の所定の領域に一時的に格納されるとしてもよい。   A flowchart (HAZchart) of the risk scenario completed by the processes of the risk scenario generation unit 110 and the scenario generation support unit 120 is stored in the safety evaluation management DB 250. The risk scenario flowchart may be temporarily stored in a predetermined area of the main storage unit 302 of the information processing apparatus 300, for example.

FT生成部130は、危険性シナリオ生成部110、シナリオ生成支援部120の処理により完成された危険性シナリオのフローチャート(HAZchart)から発生事象の連鎖の帰結として発生するプロセスの災害事象を頂上事象としたFTを生成する。FT生成部130は、危険性シナリオのフローチャートに整理された発生事象の時系列順に基づいて、各発生事象(頂上事象を除く)の階層化を行う。階層化された各発生事象はFTの骨格を構成する。   The FT generation unit 130 determines a disaster event of a process that occurs as a result of a chain of occurrence events from a risk scenario flowchart (HAZchart) completed by the processes of the risk scenario generation unit 110 and the scenario generation support unit 120 as a top event. Generated FT. The FT generation unit 130 stratifies each occurrence event (except for the top event) based on the time series order of the occurrence events arranged in the flowchart of the risk scenario. Each stratified event constitutes the FT skeleton.

また、FT生成部130は、発生事象に対応して選定された事象の回復動作(設備機器
の動作、運転員操作)に基づいてFT生成DB220を参照し、該選定された事象の回復動作の失敗事例を、対応する発生事象のAND事象とする。そして、FT生成部130は、発生事象に対応して選定された事象の発見方法(アラーム等)に基づいてFT生成DB220を参照し、該事象の発見方法に対応付けられた機器の故障動作、人的対処に対応付けられた失敗事由を取得する。FT生成部130は、取得した事象の発見方法に対応付けられた機器の故障動作、人的対処に対応付けられた失敗事由を事象の回復動作の失敗事例の下位事象とする。FT生成部130は、取得した事象の発見方法に対応付けられた機器の故障動作、人的対処に対応付けられた失敗事由が複数に存在する場合にはOR事象とする。
Further, the FT generation unit 130 refers to the FT generation DB 220 based on the recovery operation (equipment operation, operator operation) of the event selected corresponding to the occurrence event, and performs the recovery operation of the selected event. The failure case is an AND event of the corresponding occurrence event. Then, the FT generation unit 130 refers to the FT generation DB 220 based on the event discovery method (alarm or the like) selected corresponding to the occurrence event, and the failure operation of the device associated with the event discovery method, Get failure reason associated with human action. The FT generation unit 130 sets the failure event associated with the acquired event discovery method and the failure cause associated with the human action as a lower event of the failure example of the event recovery operation. The FT generation unit 130 determines an OR event when there are a plurality of failure events associated with the failure operation of the device associated with the acquired event discovery method and the human action.

FT生成部130は、階層化された各発生事象、発生事象に対応する回復事象によるAND事象、事象の発見方法によるOR事象等に基づいてFT生成DB220を参照し、それぞれの事象に対応するFTを作図するための各種部品を取得し、プロセスの災害事象を頂上事象としたFTを生成する。生成されたFTでは、頂上事象に至る発生事象の論理的な因果連鎖関係の経路がツリー状に展開される。   The FT generation unit 130 refers to the FT generation DB 220 based on each occurrence event that is hierarchized, an AND event based on a recovery event corresponding to the occurrence event, an OR event based on an event discovery method, and the like, and an FT corresponding to each event. The various parts for drawing are acquired, and an FT with the disaster event of the process as the top event is generated. In the generated FT, the path of the logical causal chain relationship of the occurrence event leading to the top event is expanded in a tree shape.

FT生成部130の処理により生成されたFTは、安全評価管理DB250に格納される。なお、危険性シナリオのフローチャートは、例えば、情報処理装置300の主記憶部302の所定の領域に一時的に格納されるとしてもよい。   The FT generated by the processing of the FT generation unit 130 is stored in the safety evaluation management DB 250. The risk scenario flowchart may be temporarily stored in a predetermined area of the main storage unit 302 of the information processing apparatus 300, for example.

共通要因事象判定部140は、危険性シナリオの発生事象に対応して運転操作が行われる設備機器の名称、設備機器が属するシステムの種別といった属性、設備機器と対応付けられた機能不全モード等の情報に基づいて、相互に依存性を持ち同時発生的な要素を含む事象である共通要因事象を判定する。共通要因事象判定部140は、ツリー状に展開されたFTの各事象間で設備機器の名称,属性,対応付けられた機能不全モードの同一性を判定し、共通要因事象を特定する。特定された共通要因事象は、FT災害確率計算部150に引き渡される。   The common factor event determination unit 140 includes the name of the equipment that is operated in response to the occurrence event of the danger scenario, the attribute such as the type of the system to which the equipment belongs, the malfunction mode associated with the equipment, etc. Based on the information, common factor events that are mutually dependent and include concurrent elements are determined. The common factor event determination unit 140 determines the identity of the name and attribute of the equipment and the associated malfunction mode between the FT events expanded in a tree shape, and identifies the common factor event. The identified common factor event is delivered to the FT disaster probability calculation unit 150.

FT災害確率計算部150は、共通要因事象判定部140から引き渡された共通要因事象及び生成されたFTの基本事象に基づいて故障確率DB230、ヒューマンエラーDB240を参照し、危険性シナリオで発生し得るプロセスの災害事象の発生確率を計算する。FT災害確率計算部150は、基本事象の設備機器に対応付けられた故障確率及び防護機能としての人的回復動作に対応付けられたエラー確率を取得する。FT災害確率計算部150は、取得した故障確率及びエラー確率から頂上事象に至る発生事象の論理的な因果連鎖関係の経路順に各発生事象の発生確率を各論理記号に沿って計算し、発生事象毎の発生確率から頂上事象の発生確率を計算する。FT災害確率計算部150は、計算された発生確率を情報処理装置300の出力部305に出力し、操作者等に提示する。   The FT disaster probability calculation unit 150 may generate a risk scenario by referring to the failure probability DB 230 and the human error DB 240 based on the common factor event delivered from the common factor event determination unit 140 and the generated basic event of the FT. Calculate the probability of a disaster event in the process. The FT disaster probability calculation unit 150 acquires a failure probability associated with the facility device of the basic event and an error probability associated with the human recovery operation as the protective function. The FT disaster probability calculation unit 150 calculates the occurrence probability of each occurrence event along each logical symbol in the order of the logical causal chain relationship of the occurrence event from the acquired failure probability and error probability to the top event, and the occurrence event The occurrence probability of the top event is calculated from each occurrence probability. The FT disaster probability calculation unit 150 outputs the calculated occurrence probability to the output unit 305 of the information processing apparatus 300 and presents it to the operator or the like.

FT災害確率計算部150の処理により計算された頂上事象の発生確率は、プロセスの災害事象(頂上事象)に至るシナリオの安全評価の指数として、生成された危険性シナリオに対応付けられて安全評価管理DB250に格納される。なお、計算された頂上事象の発生確率は、例えば、情報処理装置300の主記憶部302の所定の領域に一時的に格納されるとしてもよい。   The occurrence probability of the top event calculated by the processing of the FT disaster probability calculation unit 150 is associated with the generated risk scenario as a safety evaluation index of the scenario leading to the disaster event (top event) of the process, and safety evaluation is performed. Stored in the management DB 250. Note that the calculated occurrence probability of the top event may be temporarily stored in a predetermined area of the main storage unit 302 of the information processing device 300, for example.

出力部160は、操作者等とFT計算支援装置10のインターフェースである。例えば、操作者等からの閲覧要求により、各DBに格納された情報を取得し、操作者等が閲覧可能に出力する。例えば、出力部160は、取得した情報を情報処理装置300の出力部305に出力し、操作者等に提示する。   The output unit 160 is an interface between the operator and the FT calculation support apparatus 10. For example, in response to a browsing request from an operator or the like, information stored in each DB is acquired and output so that the operator or the like can browse. For example, the output unit 160 outputs the acquired information to the output unit 305 of the information processing apparatus 300 and presents it to an operator or the like.

〔処理フロー〕
以下、図5から図8Cを参照し、本実施形態のFT計算支援処理を説明する。
[Process flow]
Hereinafter, the FT calculation support processing of this embodiment will be described with reference to FIGS. 5 to 8C.

<FT計算処理の説明事例>
図5は、FT計算支援処理を説明するためのプロセスシステムの例示である。図5のプロセスシステムは、気液分離装置20、液面計21、制御弁(LCV:Liquid Control Valve)22を構成に含む。液面計21は、気液分離装置20内の液面の位置を検知し、液面低下といった異常を検知した際には、アラームを通知するアラーム機能を備える。
<Example of FT calculation processing>
FIG. 5 is an example of a process system for explaining the FT calculation support processing. The process system of FIG. 5 includes a gas-liquid separator 20, a liquid level gauge 21, and a control valve (LCV: Liquid Control Valve) 22. The liquid level gauge 21 has an alarm function that detects the position of the liquid level in the gas-liquid separator 20 and notifies an alarm when an abnormality such as a drop in the liquid level is detected.

図5のプロセスでは、気液分離装置20に液体と気体(ガス)との混合体が流入し、気液分離装置20内で気体と液体とに分離され、それぞれに異なる配管経路を介して気液分離装置20の外部に流出される。気液分離装置20で分離された液体が流出する経路には、流量を調節する制御弁22が設置されている。   In the process of FIG. 5, a mixture of liquid and gas (gas) flows into the gas-liquid separator 20 and is separated into gas and liquid in the gas-liquid separator 20, and the gas and liquid are separated through different piping paths. It flows out of the liquid separator 20. A control valve 22 for adjusting the flow rate is installed in a path through which the liquid separated by the gas-liquid separator 20 flows out.

図5のプロセスシステムでは、液面計21の信号により、例えば、DCS(Distributed Control System)や運転員等による回復動作が行われる。例えば、信号を受けたDCSは、流量を調節する制御弁22の開度を制御し、気液分離装置20内の液面の位置が正常状態に回復するよう自動的に動作する。そして、液面計21によるアラームの通知により、運転員等は気液分離装置20内の液面低下を知り、例えば、DCSへの制御指示、手動による制御弁22の開閉操作を行い、気液分離装置20内の液面の位置が正常状態に回復するよう回復操作を行う。つまり、図5の説明事例では、液面計21のアラーム機能が、防護機能としての事象の発見方法に相当し、DCSによる自動及び操作指示による回復制御、運転員の手動による制御弁操作が事象の回復動作に相当する。   In the process system of FIG. 5, for example, a recovery operation by a DCS (Distributed Control System), an operator, or the like is performed by a signal from the liquid level gauge 21. For example, the DCS that receives the signal controls the opening degree of the control valve 22 that adjusts the flow rate, and automatically operates so that the position of the liquid level in the gas-liquid separator 20 is restored to a normal state. The operator or the like knows that the liquid level in the gas-liquid separation device 20 has been lowered by the alarm notification from the liquid level gauge 21, and performs control instructions to the DCS, manual opening / closing operation of the control valve 22, for example. A recovery operation is performed so that the position of the liquid level in the separator 20 is restored to a normal state. That is, in the explanation example of FIG. 5, the alarm function of the liquid level gauge 21 corresponds to an event detection method as a protective function, and automatic control by DCS and recovery control by operation instruction, and manual operation of the control valve by the operator are events. This corresponds to the recovery operation.

図5のプロセスにおいて、制御弁22の開度が過大となり、気液分離装置20内の液面が低下したケースでは、気液分離装置20内の液面が低下した結果、液体を流出する配管経路にガスが混入する事象が想定できる。以下では、制御弁22の開度が過大となったケースを説明例として、本実施形態のFT計算支援処理を説明する。   In the case of the process of FIG. 5, in the case where the opening degree of the control valve 22 is excessive and the liquid level in the gas-liquid separator 20 is lowered, the liquid level in the gas-liquid separator 20 is lowered, resulting in a pipe that flows out the liquid. An event that gas is mixed in the path can be assumed. Below, the case where the opening degree of the control valve 22 becomes excessive will be described as an explanatory example, and the FT calculation support processing of this embodiment will be described.

<FT計算処理フロー>
図6は、情報処理装置300によるFT計算支援処理のフローチャートの例示である。FT計算支援装置10の情報処理装置300は、主記憶部302に実行可能に展開されたコンピュータプログラムにより、FT計算支援処置を実行する。
<FT calculation processing flow>
FIG. 6 is an example of a flowchart of FT calculation support processing by the information processing apparatus 300. The information processing apparatus 300 of the FT calculation support apparatus 10 executes an FT calculation support procedure by a computer program that is executed in the main storage unit 302 in an executable manner.

図6に例示するフローチャートにおいて、FT計算支援処理の開始は、例えば、補助記憶部303に格納されたコンピュータプログラムの起動が提示できる。次に、FT計算支援処理を実行する情報処理装置300は、例えば、出力部305に危険性シナリオを生成するための初期入力画面を出力し、操作者等に危険性シナリオの事象の初期登録を促し、初期登録情報の取得を行う(S1)。   In the flowchart illustrated in FIG. 6, the start of the FT calculation support process can present, for example, the activation of a computer program stored in the auxiliary storage unit 303. Next, the information processing apparatus 300 that executes the FT calculation support process outputs, for example, an initial input screen for generating a risk scenario to the output unit 305, and initially registers an event of the risk scenario to the operator or the like. Prompt and obtain initial registration information (S1).

図7Aは、危険性シナリオを生成するために出力部305に出力される初期入力画面の一例である。図例の初期入力画面30は、「Line」フィールド30f、「Causes」フィールド30a、「Consequences」フィールド30b、「HC/FT」フィールド30e、「Safeguards」フィールド30c、「Probability」フィールド30dを含む。「Line」フィールド30fには行番号が入力され、各行毎に危険性シナリオの登録が可能である。「Causes」フィールド30aには、危険性シナリオを生成するための初期事象が入力される。「Causes」フィールド30aに入力される初期事象は、対象とするプロセス中の設備機器について発生し得る異常事象である。「Consequences」フィールド30bには、初期事象から後続して生起し得る発生事象の連鎖の帰結として発生するプロセスの災害事象へ至る災害シナリオが入力される。「HC/FT」フィールド30eには危険性シナリオ分析で生成され
るHAZchart、FTの識別情報が入力される。「Safeguards」フィールド30cには、安全
対策(想定される安全対策をも含む)が表示される。「Probability」フィールド30d
には、FT計算支援処理の結果、算出された災害発生確率が入力される。
FIG. 7A is an example of an initial input screen output to the output unit 305 in order to generate a risk scenario. The initial input screen 30 in the figure includes a “Line” field 30f, a “Causes” field 30a, a “Consequences” field 30b, an “HC / FT” field 30e, a “Safeguards” field 30c, and a “Probability” field 30d. A line number is entered in the “Line” field 30f, and a danger scenario can be registered for each line. In the “Causes” field 30a, an initial event for generating a danger scenario is input. The initial event input to the “Causes” field 30a is an abnormal event that may occur with respect to the target equipment in the process. In the “Consequences” field 30 b, a disaster scenario that reaches a disaster event of a process that occurs as a result of a chain of occurrence events that can occur subsequently from the initial event is input. In the “HC / FT” field 30e, HAZchart and FT identification information generated in the risk scenario analysis is input. In the “Safeguards” field 30c, safety measures (including assumed safety measures) are displayed. "Probability" field 30d
Is inputted with the probability of disaster occurrence calculated as a result of the FT calculation support processing.

操作者等は、例えば、図5のプロセスで想定されたケース(説明例)に沿って、危険性シナリオの初期登録を行う。説明例のケースでは、制御弁22の開度過大が、対象とするプロセス中の設備機器について発生し得る異常事象であるため、図7Aの初期入力画面30の「Causes」フィールド30aに「LCV開度過大」を入力する。また、説明例のケースでは、気液分離装置20内の液面が低下し、液体を流出する配管経路にガスが混入するので、図7Aの初期入力画面30の「Consequences」フィールド30bに「液面低下→ラインにガスが入る」との災害シナリオを入力する。また、説明例のケースでは、液面計21のアラームが現状の安全対策なので、図7Aの初期入力画面30の「Safeguards」フィールド30cに「液面計アラーム」を入力する。   For example, the operator or the like performs initial registration of the risk scenario along the case (example of explanation) assumed in the process of FIG. In the case of the explanation example, since the excessive opening degree of the control valve 22 is an abnormal event that may occur in the target equipment in the process, the “Causes” field 30a of the initial input screen 30 in FIG. Enter "Excessive degree". Further, in the case of the explanation example, since the liquid level in the gas-liquid separator 20 is lowered and gas is mixed into the piping path through which the liquid flows out, the “liquid sequence” field 30b of the initial input screen 30 in FIG. Enter a disaster scenario that says “Surface reduction → Gas enters the line”. Further, in the case of the explanation example, since the alarm of the liquid level gauge 21 is the current safety measure, the “liquid level gauge alarm” is entered in the “Safeguards” field 30c of the initial input screen 30 of FIG. 7A.

図6に例示のフローチャートに戻り、情報処理装置300は、初期登録情報に基づき、危険性シナリオの生成を行う(S2)。危険性シナリオの生成は、初期事象、初期事象から後続して発生する発生事象の連鎖、発生事象の連鎖の帰結である災害事象をフローチャートに展開した、HAZchartを生成することで実行される。そして、情報処理装置300は、生成された危険性シナリオのHAZchartに基づいてFTの生成を行う(S3)。なお、取得した初期登録情報は、HAZchartの識別番号、FTの識別番号と対応付けられ、安全評価管理DB250に格納される。また、S2で生成される危険性シナリオのHAZchartの識別番号とS3で生成されるFTの識別番号は、例えば「HC-XXXX」,「FT-XXXX」のように、「XXXX」といった同一の管理番号が付与され、「HC-XXXX/FT-XXXX」のように一組の情報
として管理される。
Returning to the flowchart illustrated in FIG. 6, the information processing apparatus 300 generates a risk scenario based on the initial registration information (S2). The risk scenario is generated by generating an HAZchart in which an initial event, a chain of occurrence events that occur after the initial event, and a disaster event that is the result of the chain of occurrence events are expanded into a flowchart. Then, the information processing apparatus 300 generates an FT based on the HAZchart of the generated danger scenario (S3). The acquired initial registration information is stored in the safety evaluation management DB 250 in association with the HAZchart identification number and the FT identification number. Also, the HAZchart identification number of the risk scenario generated in S2 and the FT identification number generated in S3 are the same management such as “XXXX” such as “HC-XXXX” and “FT-XXXX”. A number is assigned and managed as a set of information such as “HC-XXXX / FT-XXXX”.

<HAZchart生成フロー>
図8Aに、S1の詳細なフローチャートを例示する。図8Aのフローチャートにおいて、情報処理装置300は、初期事象として登録された設備機器の異常事象をHAZchartでの初期事象とする(S21)。情報処理装置300は、危険性シナリオ生成DB210を参照し、初期事象に対応付けられた作図部品等を取得し、HAZchartの初期事象を生成する。
<HAZchart generation flow>
FIG. 8A illustrates a detailed flowchart of S1. In the flowchart of FIG. 8A, the information processing apparatus 300 sets an abnormal event of the facility device registered as the initial event as an initial event in HAZchart (S21). The information processing apparatus 300 refers to the risk scenario generation DB 210, acquires a drawing part or the like associated with the initial event, and generates an HAZchart initial event.

S22では、情報処理装置300は、初期事象から後続して発生する発生事象の連鎖、及び、発生事象の連鎖の帰結である災害事象を特定するため、入力された災害シナリオの文字列を分析処理の対象文字列とする。そして、S23−S26では、情報処理装置300は、対象文字列に対し、例えば、形態素解析等による発生事象の分析処理を繰り返し実行する。   In S22, the information processing apparatus 300 analyzes the input character string of the disaster scenario in order to identify a disaster event that occurs as a result of the chain of occurrence events that occur after the initial event and the chain of occurrence events. The target character string of In S23 to S26, the information processing apparatus 300 repeatedly executes the generated event analysis process by, for example, morphological analysis on the target character string.

S23−S26では、情報処理装置300は、例えば、形態素解析等による分析処理を実行する。情報処理装置300は、S23−S26の処理により、災害シナリオに含まれる発生事象の連鎖から、初期事象から後続して発生する発生事象の連鎖(災害事象を除く)を中間事象とし、発生事象の連鎖の帰結として発生する事象を災害事象として特定する。情報処理装置300は、特定された中間事象、災害事象に応じて危険性シナリオ生成DB210を参照し、各事象に対応付けられた作図部品等を取得し、HAZchartの中間事象、災害事象を生成する。   In S23 to S26, the information processing apparatus 300 executes analysis processing such as morphological analysis. The information processing device 300 uses the chain of occurrence events included in the disaster scenario as an intermediate event from the chain of occurrence events included in the disaster scenario (excluding disaster events) by the processing of S23 to S26. Identify events that occur as a result of chaining as disaster events. The information processing apparatus 300 refers to the risk scenario generation DB 210 according to the identified intermediate event and disaster event, acquires drawing parts associated with each event, and generates an HAZchart intermediate event and disaster event. .

S23−S26の処理では、対象文字列を構成する文字に対して前方から順に注目し分析処理を行う(S23)。そして、対象文字列に含まれる事象進展を表すセパレータを特定する(S24)。例えば、「液面低下→ラインにガスが入る」との説明例の災害シナリオでは、「液面低下」と「ラインにガスが入る」との間に事象進展を表す「→」がセパレータとして含まれている。情報処理装置300は、対象文字列を分析処理することにより、事象進展を表すセパレータを特定する。なお、事象進展を表すセパレータは任意の文字
、記号等を設定することができる。
In the processing from S23 to S26, analysis processing is performed by paying attention to characters constituting the target character string in order from the front (S23). And the separator showing the event progress contained in an object character string is specified (S24). For example, in the disaster scenario in the example of “Liquid level drop → Gas enters the line”, “→” representing the event progress is included as a separator between “Liquid level drop” and “Gas enters the line”. It is. The information processing apparatus 300 specifies a separator representing event progress by analyzing the target character string. In addition, arbitrary characters, symbols, etc. can be set for the separator representing the event progress.

S25では、S24で特定されたセパレータを挟み、前後する文字列を事象進展に沿って時系列順に発生する事象と特定する。例えば、「液面低下→ラインにガスが入る」との説明例の災害シナリオでは、セパレータである「→」を挟み、「液面低下」、「ラインにガスが入る」との事象が前後に配列されている。情報処理装置300は、セパレータである「→」を挟み、前後に配列される文字列の記載範囲を特定し、特定した前後順にHAZchartの進展事象の構成とし、それぞれの事象内容(「液面低下」、「ラインにガスが入る」)に応じて危険性シナリオ生成DB210から作図部品等を取得し、HAZchartの中間事象、災害事象を生成する。   In S25, the separator specified in S24 is sandwiched, and the preceding and following character strings are specified as events that occur in chronological order along the event progress. For example, in the disaster scenario of the explanation example “Liquid level drop → Gas enters the line”, the separator “→” is sandwiched, and the events “Liquid level drop” and “Gas enter the line” appear before and after. It is arranged. The information processing apparatus 300 sandwiches the separator “→”, specifies the description range of the character string arranged before and after, and configures the HAZchart progress events in the order before and after the specified event contents (“liquid level lowering”). ”,“ Gas enters the line ”), the drawing parts and the like are acquired from the risk scenario generation DB 210 to generate HAZchart intermediate events and disaster events.

S26では、対象文字列の最後まで順にS23−S25の分析処理を繰り返し実行する。   In S26, the analysis process of S23-S25 is repeatedly executed in order until the end of the target character string.

S27では、情報処理装置300は、S21−S26の処理によって生成されたHAZchartの構成を時系列順に整理する。情報処理装置300は、S21で生成した初期事象を先頭に配置し、S23−S26で分析処理された構成を災害シナリオに沿って時系列順に配置する。そして、事象と後続する事象との間に防護機能が含まれない経路には、事象の発見方法,事象の回復動作の順で一対を構成する防護機能の設定枠を挿入する。情報処理装置300は、危険性シナリオ生成DB210から事象の発見方法,事象の回復動作の順で一対を構成する防護機能の設定枠を取得し、HAZchartの、事象と後続する事象とを結ぶ経路に挿入する。   In S27, the information processing apparatus 300 arranges the configuration of the HAZchart generated by the processing in S21 to S26 in time series order. The information processing apparatus 300 arranges the initial event generated in S21 at the head, and arranges the configuration analyzed in S23 to S26 in time series along the disaster scenario. Then, a protection function setting frame constituting a pair is inserted in the order of the event detection method and the event recovery operation into a path that does not include the protection function between the event and the subsequent event. The information processing apparatus 300 acquires a protection function setting frame that constitutes a pair in the order of the event detection method and the event recovery operation from the risk scenario generation DB 210, and passes the HAZchart event path to the subsequent event path. insert.

S21−S27で生成されたHAZchartでは、S27の処理により、初期事象を起因として、後続して生起し得る発生事象から災害事象へ至る因果関係を時系列順に整理して把握することができる。また、事象と後続する事象との経路間に事象の発見方法,事象の回復動作の順で一対を構成する防護機能の設定枠を挿入しているので、操作者等に防護機能(事象の発見方法,事象の回復動作)の存在を意識させることができる。   In the HAZchart generated in S21 to S27, the causal relationship from the occurrence event that can occur subsequently to the disaster event can be organized and grasped in time series by the process of S27. In addition, a protective function setting frame comprising a pair in the order of the event detection method and event recovery operation is inserted between the path of the event and the subsequent event. Method and event recovery action).

S21−S27の処理により生成されたHAZchartは、例えば、情報処理装置300の出力部305に表示出力され、操作者等に提示される。   For example, the HAZchart generated by the processing of S21 to S27 is displayed on the output unit 305 of the information processing apparatus 300 and presented to the operator or the like.

図7Bに、説明例の危険性シナリオに基づいて生成されたHAZchartを例示する。図例のHAZchartでは、初期事象から災害事象に向かう方向が因果連鎖関係の時系列方向であり、「LCV開度過大」は危険性シナリオの初期事象31aとして最上位に配置されている。中間事象として入力された「液面低下」は、初期事象から発生する発生事象(中間事象31b)として初期事象31aに後続して中位に配置されている。また、災害シナリオとして入力された「ラインにガスが入る」は、プロセスの災害事象31cとして最下位に配置されている。このように、図例のHAZchartでは、初期事象31a、中間事象31b、災害事象31cが時系列順に整理して配置される。   FIG. 7B illustrates a HAZchart generated based on the risk scenario in the explanation example. In the HAZchart in the illustrated example, the direction from the initial event toward the disaster event is the time-series direction of the causal chain relationship, and “LCV excessive opening” is arranged at the top as the initial event 31a of the danger scenario. The “liquid level drop” input as the intermediate event is arranged in the middle following the initial event 31a as an occurrence event (intermediate event 31b) that occurs from the initial event. Further, “gas enters the line” input as the disaster scenario is arranged at the lowest level as the disaster event 31c of the process. As described above, in the HAZchart shown in the figure, the initial event 31a, the intermediate event 31b, and the disaster event 31c are arranged in time series order.

また、初期事象31aと中間事象31bとの経路間には、事象の発見方法31dと事象の回復動作31eにより構成された一対の防護機能の設定枠が挿入されている。同様に、中間事象31bと災害事象31cとの経路間には、事象の発見方法31fと事象の回復動作31gにより構成された一対の防護機能の設定枠が挿入されている。このように、図例のHAZchartでは、事象と後続する事象との経路間に防護機能の設定枠が挿入されるため、HAZchartを提示された操作者等は防護機能の存在を意識することができる。   A pair of protection function setting frames configured by an event discovery method 31d and an event recovery operation 31e is inserted between the path between the initial event 31a and the intermediate event 31b. Similarly, between the path between the intermediate event 31b and the disaster event 31c, a pair of protection function setting frames constituted by an event discovery method 31f and an event recovery operation 31g are inserted. In this way, in the HAZchart in the example, since the protective function setting frame is inserted between the path of the event and the subsequent event, the operator who presented the HAZchart can be aware of the existence of the protective function. .

なお、設定枠31hは事象の回復動作31eに関連付けられる「成功」時のシナリオ設定枠であり、設定枠31jは事象の回復動作31gに関連付けられる「成功」時のシナリ
オ設定枠である。
The setting frame 31h is a “successful” scenario setting frame associated with the event recovery operation 31e, and the setting frame 31j is a “successful” scenario setting frame associated with the event recovery operation 31g.

説明例の災害シナリオでは、「液面計アラーム」が現状の安全対策なので、図7BのHAZchartに基づいて、現状の安全対策を防護機能として設定する。   In the example disaster scenario, since the “liquid level alarm” is the current safety measure, the current safety measure is set as a protective function based on HAZchart in FIG. 7B.

操作者等はポインティングデバイスといった入力デバイスの操作を行い、例えば、情報処理装置300から提示されたHAZchartの設定枠を指定し、防護機能の設定入力を行う。   An operator or the like operates an input device such as a pointing device, for example, designates a setting frame of HAZchart presented from the information processing apparatus 300, and inputs setting of a protection function.

情報処理装置300は、例えば、ポインティングデバイスといった入力デバイスの操作指示を受け付け、S1で取得した初期登録情報に基づいて危険性シナリオ生成DB210から、設備機器の名称、設備機器の属するシステム種別、設備機器と対応付けられた機能不全モード、設備機器の運転操作に対応付けられた防護機能(異常発生時の人的回復動作や検知手段等を含む)等を取得する。取得した各種情報は、操作者に提示される。   For example, the information processing apparatus 300 receives an operation instruction of an input device such as a pointing device, and from the risk scenario generation DB 210 based on the initial registration information acquired in S1, the name of the equipment, the system type to which the equipment belongs, and the equipment And a protection function (including a human recovery operation when an abnormality occurs, detection means, etc.) associated with the operation operation of the equipment and the like. The acquired various information is presented to the operator.

図7C、7Dに、危険性シナリオ生成DB210を参照し、取得した情報の表示画面を例示する。図7Cは、防護機能としての事象の発見方法の表示画面例であり、図7Dは、防護機能としての人的回復動作の表示画面例である。   FIGS. 7C and 7D exemplify display screens for acquired information with reference to the danger scenario generation DB 210. FIG. 7C is an example of a display screen of a method for finding an event as a protective function, and FIG. 7D is an example of a display screen of a human recovery operation as a protective function.

図7Cの表示画面32では、領域32aに提示されている複数の検出システム、アラーム等が危険性シナリオ生成DB210から取得された情報である。図例の表示画面32は、操作者等によって領域32aに表示された事象の発見方法に対応付けられた設備機器の属するシステム種別が選択され、領域32bに設備機器の名称が設定された状態を示している。   In the display screen 32 of FIG. 7C, a plurality of detection systems, alarms, and the like presented in the area 32a are information acquired from the danger scenario generation DB 210. The display screen 32 in the figure shows a state in which the system type to which the equipment device associated with the event discovery method displayed in the area 32a is selected by the operator or the like and the name of the equipment equipment is set in the area 32b. Show.

操作者は、領域32aに提示された複数の検出システム、アラーム等から説明例の災害シナリオに沿って現状の安全対策である「液面計アラーム」が含まれる「液面検出システム」を選択し、対象となる設備機器の名称である「LCV」を領域32bに設定する。領域32cには、設備機器に対応付けられた機能不全モード「検出値異常」が自動的に表示される。   The operator selects a “liquid level detection system” that includes the “liquid level gauge alarm” that is the current safety measure in accordance with the disaster scenario in the explanation example from a plurality of detection systems, alarms, etc. presented in the area 32a. , “LCV” which is the name of the target equipment is set in the area 32b. In the area 32c, the malfunction mode “abnormal detection value” associated with the equipment is automatically displayed.

情報処理装置300は、操作者等により選択された「液面検出システム」を、HAZchartの事象の発見方法31fに登録する。   The information processing apparatus 300 registers the “liquid level detection system” selected by the operator or the like in the HAZchart event discovery method 31f.

図7Dの表示画面33では、領域33a、33b、33cに表示されている情報が危険性シナリオ生成DB210から取得された情報である。操作者等は、領域33a、33b、33cに表示された「運転員」による不全モード「回復動作失敗」を確認し、防護機能としての人的回復動作を設定する。   In the display screen 33 of FIG. 7D, the information displayed in the areas 33a, 33b, and 33c is information acquired from the danger scenario generation DB 210. The operator confirms the failure mode “recovery operation failure” by the “operator” displayed in the areas 33a, 33b, and 33c, and sets a human recovery operation as a protective function.

情報処理装置300は、操作者等により設定された「運転員 回復動作」を、HAZchartの事象の回復動作31gに登録する。   The information processing apparatus 300 registers the “operator recovery operation” set by the operator or the like in the HAZchart event recovery operation 31g.

以上のように、防護機能の設定が行われ、危険性シナリオに基づいて生成されたHAZchartを図7Eに例示する。図7EのHAZchartでは、中間事象31bと災害事象31cとの経路間に挿入された防護機能には、事象の発見方法31fとして「液面検出システム」が設定され、事象の回復動作31gとして「運転員 回復動作」が設定されている。   FIG. 7E illustrates an example of HAZchart in which the protection function is set as described above and is generated based on the danger scenario. In the HAZchart of FIG. 7E, a “liquid level detection system” is set as the event detection method 31f in the protective function inserted between the intermediate event 31b and the disaster event 31c, and “operation” is set as the event recovery operation 31g. "Recovery action" is set.

<FT>
図6に例示するフローチャートに戻り、情報処理装置300は、生成された災害シナリオのHAZchartに基づいてFTの生成を行う(S3)。なお、HAZchartからのFTの生成は、FT生成部130の機能説明で説明した。
<FT>
Returning to the flowchart illustrated in FIG. 6, the information processing apparatus 300 generates an FT based on the HAZchart of the generated disaster scenario (S3). The generation of the FT from the HAZchart has been described in the function description of the FT generation unit 130.

図7Fに、説明例の災害シナリオによるFTを例示する。図7Fは、図7Eに例示のHAZchartに基づいて生成されたFTである。   FIG. 7F illustrates an FT according to the disaster scenario in the description example. FIG. 7F is an FT generated based on the HAZchart illustrated in FIG. 7E.

図7FのFTにおいて、頂上事象34aの「ラインにガスが入る」、事象34cの「液面低下」、事象34eの「LCV開度過大」は、それぞれ、図7Eの災害事象31c、中間事象31b、初期事象31aに対応している。図7FのFTにおいて、頂上事象34a、事象34c、事象34eは、図7EのHAZchartとは逆の時系列順に階層化されている。   In the FT of FIG. 7F, “Gas enters the line” of the top event 34a, “Low liquid level” of the event 34c, and “LCV opening excessively” of the event 34e are respectively the disaster event 31c and the intermediate event 31b of FIG. 7E. This corresponds to the initial event 31a. In the FT of FIG. 7F, the top event 34a, the event 34c, and the event 34e are hierarchized in the order of time series opposite to the HAZchart of FIG. 7E.

また、図7FのFTでは、図7Eの事象の回復動作31gとして設定された「運転員回復動作」の「失敗」事例である事象34dの「運転員回復操作失敗」が、事象34cの「液面低下」に対応するAND事象としてANDゲート34bで結ばれている。   Further, in the FT of FIG. 7F, “operator recovery operation failure” of event 34d, which is a “failure” example of “operator recovery operation” set as the event recovery operation 31g of FIG. The AND gate 34b is connected as an AND event corresponding to "surface reduction".

図7FのFTにおいて、事象34dには、人的対処に対応付けられた事象34mの「アラームに気づかない」と事象34nの「発見するが操作失敗」と事象34pの「発見手段の故障」とが下位事象としてOR事象で結ばれている。さらに、事象34pには、事象34rの「DCS故障」と事象34sの「液面計故障」と事象34tの「アラーム故障」とが下位事象としてOR事象で結ばれている。なお、34k、34qはORゲートである。   In the FT of FIG. 7F, the event 34d includes “not notice the alarm” of the event 34m associated with the human action, “discovered but operation failure” of the event 34n, and “discovery means failure” of the event 34p. Are connected by OR event as a lower event. Furthermore, the event 34p is connected to the “DCS failure” of the event 34r, the “liquid level meter failure” of the event 34s, and the “alarm failure” of the event 34t as OR events as lower events. 34k and 34q are OR gates.

また、図7FのFTでは、「LCV開度過大」の事象34eには、図7Eの事象の発見方法31fとして設定された「液面検出システム」の「故障」事例が下位事象として結ばれている。なお、「液面検出システム」の「故障」事例として、事象34gの「空気調節弁故障」と事象34hの「DCS故障」と事象34jの「液面計故障」とがOR事象としてORゲート34fで結ばれている。   In the FT of FIG. 7F, the “failure” case of the “liquid level detection system” set as the event detection method 31f of FIG. 7E is connected to the event 34e of “excessive LCV opening” as a lower event. Yes. As an example of a “failure” in the “liquid level detection system”, an “air control valve failure” in event 34g, a “DCS failure” in event 34h, and a “liquid level meter failure” in event 34j are OR gates 34f as OR events. It is tied with.

図7FのFTにおいて、事象34jの「液面計故障」が発生した場合、事象34eの「LCV開度過大」が発生し、事象34cの「液面低下」が発生し、「ラインにガスが入る」との頂上事象34aが発生することとなる。   In the FT of FIG. 7F, when the “liquid level gauge failure” of event 34j occurs, “LCV opening excessive” of event 34e occurs, “liquid level drop” of event 34c occurs, “ The top event 34a of “entering” occurs.

図5に例示のプロセスシステムでは、事象34eの「LCV開度過大」が発生した場合の安全対策として「液面計アラーム」を想定している。そうすると、例えば、図7FのFTにおいて、事象34jの「液面計故障」が事象34sの「液面計故障」と同じ場合(共通要因事象)には、事象34pの「発見手段の故障」が発生し、事象34dの「運転員 回復操作失敗」が発生してしまう。   In the process system illustrated in FIG. 5, a “liquid level gauge alarm” is assumed as a safety measure when the “LCV opening excessively” of the event 34 e occurs. Then, for example, in the FT of FIG. 7F, when the “liquid level meter failure” of the event 34j is the same as the “liquid level meter failure” of the event 34s (common factor event), the “discovery means failure” of the event 34p is Occurs, and the event 34d “operator recovery operation failure” occurs.

つまり、説明例の危険性シナリオでは、「液面計故障」が発生した場合には、「LCV開度過大」で生じた気液分離装置20内の異常事象の「液面低下」は発見できないため、安全対策として想定した「液面計アラーム」は動作しない。このため、例えば、アラーム通知を受けた運転員の回復操作(手動による制御弁操作等)は行われず「ラインにガスが入る」との頂上事象34aが発生することとなる。説明例の危険性シナリオで想定している「液面計アラーム」は、「LCV開度過大」との初期事象には安全対策として不適切であることが判る。   In other words, in the danger scenario of the explanation example, when the “liquid level gauge failure” occurs, the “liquid level drop” of the abnormal event in the gas-liquid separator 20 caused by “LCV opening excessive” cannot be found. Therefore, the “Liquid Level Alarm” assumed as a safety measure does not work. For this reason, for example, the recovery operation (manual control valve operation or the like) of the operator who has received the alarm notification is not performed, and the top event 34a that “gas enters the line” occurs. It can be seen that the “liquid level gauge alarm” assumed in the danger scenario of the explanation example is inappropriate as a safety measure for the initial event of “excessive LCV opening”.

図7FのFTにおいて、事象34eにOR事象として結ばれた事象34hの「DCS故障」についても、事象34pの下位事象として結ばれたOR事象に「DCS故障」(事象34r)が存在するため、同様である。   In the FT of FIG. 7F, the “DCS failure” of the event 34h connected as the OR event to the event 34e also exists in the OR event connected as the lower event of the event 34p (the event 34r). It is the same.

本実施形態のFT計算支援処理では、このような共通要因事象を特定することにより、プロセスの安全対策の適切性を判定し、災害発生確率の確度を向上させることが可能となる。   In the FT calculation support process of the present embodiment, it is possible to determine the appropriateness of the process safety measure by specifying such a common factor event and improve the accuracy of the disaster occurrence probability.

<共通要因事象判定フロー>
図6に例示のフローチャートに戻り、情報処理装置300は、FTに展開された事象(構成要素)から、共通要因事象を判定する(S4)。
<Common factor event determination flow>
Returning to the flowchart illustrated in FIG. 6, the information processing apparatus 300 determines a common factor event from events (components) developed in the FT (S4).

図8Bに、S4の詳細なフローチャートを例示する。図8Bのフローチャートにおいて、情報処理装置300は、S3で生成されたFT中の全ての基本事象ノードから2つのノードの組合せを順次選定する(S41)。ここで基本事象は、例えば、図7FのFTにおいて、事象34g、34h、34j、34m、34n、34r、34s、34tといった、後続して発生する事象が存在しない最下位事象である。基本事象ノードは、FTを構成する構成要素である。なお、基本事象ノードの組合せは任意である。   FIG. 8B illustrates a detailed flowchart of S4. In the flowchart of FIG. 8B, the information processing apparatus 300 sequentially selects combinations of two nodes from all the basic event nodes in the FT generated in S3 (S41). Here, for example, in the FT of FIG. 7F, the basic event is the lowest event where there is no subsequent event such as events 34g, 34h, 34j, 34m, 34n, 34r, 34s, and 34t. The basic event node is a component constituting the FT. The combination of basic event nodes is arbitrary.

S42では、情報処理装置300は、選定した2つの構成要素(図中では「ノード」)において、設備機器の「名称(図中では「機器名称」)」、設備機器の属する「種別(図中では「機器種別」)」、設備機器に対応付けられた「機能不全モード(図中では「故障モード」)」が全て同一かを判定する。情報処理装置300は、例えば、一方の構成要素について、設備機器の「名称」、設備機器の属する「種別」、設備機器に対応付けられた「機能不全モード」を抽出する。そして、抽出した「名称」、「種別」、「機能不全モード」に基づいて他方の構成要素を検索する。検索の結果、抽出された「名称」、「種別」、「機能不全モード」と同一の「名称」、「種別」、「機能不全モード」が存在する場合には、同一と判定し(S42,YES)、S43に移行する。検索の結果、抽出された「名称」、「種別」、「機能不全モード」と同一の「名称」、「種別」、「機能不全モード」が存在しない場合には、同一でないと判定し(S42,NO)、S44に移行する。   In S42, the information processing apparatus 300, in the selected two components (“node” in the figure), the “name (equipment name” in the figure) ”of the equipment and the“ type (in the figure) to which the equipment belongs. Then, “device type”) ”and“ function failure mode (“failure mode” in the figure ”)” associated with the equipment are all determined to be the same. For example, the information processing apparatus 300 extracts the “name” of the facility device, the “type” to which the facility device belongs, and the “failure mode” associated with the facility device for one component. Then, the other component is searched based on the extracted “name”, “type”, and “functional failure mode”. As a result of the search, if the same “name”, “type”, and “failure mode” as the extracted “name”, “type”, and “failure mode” exist, it is determined that they are the same (S42, YES), the process proceeds to S43. As a result of the search, if the same “name”, “type”, and “malfunction mode” as the extracted “name”, “class”, and “malfunction mode” do not exist, it is determined that they are not identical (S42). , NO), the process proceeds to S44.

例えば、図7Fにおいて、情報処理装置300は、事象34jと事象34sを選定する。そして、情報処理装置300は、事象34jの設備機器の「名称」、設備機器の属する「種別」、設備機器に対応付けられた「機能不全モード」を抽出する。事象34jでは、設備機器の「名称」は「LCV」であり、設備機器の属する「種別」は「液面検出システム」であり、設備機器に対応付けられた「機能不全モード」は「検出値異常」が抽出される。情報処理装置300は、抽出された「LCV」、「液面検出システム」、「検出値異常」で、事象34sの設備機器の「名称」、設備機器の属する「種別」、設備機器に対応付けられた「機能不全モード」を検索する。事象34sは、事象34jと同一の事象の発見方法であるため、事象34sの設備機器の「名称」、設備機器の属する「種別」、設備機器に対応付けられた「機能不全モード」は、事象34jと一致する。情報処理装置300は、S42に移行する。   For example, in FIG. 7F, the information processing apparatus 300 selects the event 34j and the event 34s. Then, the information processing apparatus 300 extracts the “name” of the facility device of the event 34j, the “type” to which the facility device belongs, and the “failure mode” associated with the facility device. In event 34j, the “name” of the equipment is “LCV”, the “type” to which the equipment belongs is “liquid level detection system”, and the “failure mode” associated with the equipment is “detection value”. "Abnormal" is extracted. The information processing apparatus 300 associates the extracted “LCV”, “liquid level detection system”, and “detection value abnormality” with the “name” of the equipment in the event 34s, the “type” to which the equipment belongs, and the equipment. Search for “malfunction mode”. Since the event 34s is the same event discovery method as the event 34j, the “name” of the equipment of the event 34s, the “type” to which the equipment belongs, and the “failure mode” associated with the equipment are the event Matches 34j. The information processing apparatus 300 proceeds to S42.

S43では、情報処理装置300は選定された2つの構成要素を共通要因事象として特定する。特定された構成要素には、例えば、共通要因事象を示すフラグを設定するとしてもよい。また、S44では、情報処理装置300は選定された2つの構成要素を独立事象とする。   In S43, the information processing apparatus 300 identifies the two selected components as common factor events. For example, a flag indicating a common factor event may be set in the identified component. In S44, the information processing apparatus 300 sets the two selected components as independent events.

S45では、全ての構成要素の組合せが終了するまでS41−S45の反復処理を実施する。情報処理装置300は、共通要因事象と特定した構成要素の情報をS5、S6に引き渡す。例えば、図7Fでは、情報処理装置300は共通要因事象としてS34j,S34s、S34h,S34rを抽出された設備機器の「名称」、設備機器の属する「種別」、設備機器に対応付けられた「機能不全モード」とともに、S5、S6に引き渡す。   In S45, the iterative process of S41-S45 is performed until the combination of all the constituent elements is completed. The information processing apparatus 300 delivers the information of the component identified as the common factor event to S5 and S6. For example, in FIG. 7F, the information processing apparatus 300 has the “name” of the equipment that has extracted S34j, S34s, S34h, and S34r as common factor events, the “type” to which the equipment belongs, and the “function” associated with the equipment. Together with “failure mode”, it is transferred to S5 and S6.

<安全対策判定フロー>
図6に例示のフローチャートに戻り、情報処理装置300は、S4で特定した共通要因事象から、初期登録された安全対策の適否を判定する(S5)。
<Safety measures judgment flow>
Returning to the flowchart illustrated in FIG. 6, the information processing apparatus 300 determines the suitability of the initially registered safety measure from the common factor event identified in S <b> 4 (S <b> 5).

図8Cに、S5の詳細なフローチャートを例示する。図8Cのフローチャートにおいて、情報処理装置300は、分析対象とする初期事象と頂上事象により災害シナリオ経路を特定する(S51)。そして、情報処理装置300は、特定した災害シナリオ経路において、全ての、人的対処に資する検出システム及び自動対処システムを安全対策の対象候補として順次選定する(S52)。例えば、図7EのHAZchartでは、S52の処理により、事象の発見方法31fとして設定された「LCV 液面検出システム」が選定される。   FIG. 8C illustrates a detailed flowchart of S5. In the flowchart of FIG. 8C, the information processing apparatus 300 identifies the disaster scenario path by the initial event and the top event to be analyzed (S51). Then, the information processing apparatus 300 sequentially selects all detection systems and automatic countermeasure systems that contribute to human actions in the identified disaster scenario path as candidates for safety measures (S52). For example, in the HAZchart of FIG. 7E, the “LCV liquid level detection system” set as the event discovery method 31f is selected by the process of S52.

S53では、情報処理装置300は、対象システムを構成する設備機器において、初期事象の機能不全モードを構成する機器故障が発生していることを前提とした場合、対象候補は災害進展防御に資する設備構成かを判定する。例えば、情報処理装置300は、S52で選定された対象候補が、S4で特定した共通要因事象であるか否かを判定し、災害進展防御に資する設備構成であるかを判定するとしてもよい。対象候補となる人的対処に資する検出システム及び自動対処システムが共通要因事象の場合には、災害進展防御に資する設備構成ではないからである。   In S53, the information processing apparatus 300 determines that the target candidate is a facility that contributes to the prevention of disaster progress when it is assumed that the equipment failure that constitutes the malfunction mode of the initial event has occurred in the equipment that constitutes the target system. Determine if the configuration. For example, the information processing apparatus 300 may determine whether the target candidate selected in S52 is the common factor event specified in S4, and may determine whether the facility configuration contributes to disaster progress protection. This is because when the detection system and the automatic response system that contribute to human actions as the target candidates are common factor events, the equipment configuration does not contribute to disaster progress protection.

情報処理装置300は、S52で選定された対象候補が、共通要因事象として抽出された設備機器の「名称」、設備機器の属する「種別」、設備機器に対応付けられた「機能不全モード」と同一であるか否かを判定する。S52で選定された対象候補が共通要因事象として抽出された設備機器と同一である場合には、情報処理装置300は、対象候補は災害進展防御に資する設備構成でない(S53,NO)と判定し、S54に移行する。S52で選定された対象候補が共通要因事象として抽出された設備機器と同一でない場合には、情報処理装置300は、対象候補は災害進展防御に資する設備構成(S53,YES)と判定し、S55に移行する。   In the information processing apparatus 300, the target candidates selected in S52 are the “name” of the facility device extracted as the common factor event, the “type” to which the facility device belongs, and the “failure mode” associated with the facility device. It is determined whether or not they are the same. When the target candidate selected in S52 is the same as the equipment extracted as the common factor event, the information processing apparatus 300 determines that the target candidate is not an equipment configuration that contributes to disaster progression protection (S53, NO). , The process proceeds to S54. If the target candidate selected in S52 is not the same as the equipment extracted as the common factor event, the information processing apparatus 300 determines that the target candidate is the equipment configuration that contributes to disaster progress protection (S53, YES), and S55. Migrate to

S53の処理により、例えば、事象の発見方法31fとして設定された「LCV 液面検出システム」は、S4で特定された共通要因事象のため、対象候補は災害進展防御に資する設備構成でないと判定される。   By the process of S53, for example, the “LCV liquid level detection system” set as the event discovery method 31f is determined to be a common factor event specified in S4, so that the target candidate is not an equipment configuration that contributes to disaster progress protection. The

S54では、情報処理装置300は、例えば、主記憶部302の所定の領域に対象候補のシステム名を一時的に記憶し、S55に移行する。   In S54, the information processing apparatus 300 temporarily stores the target candidate system name in a predetermined area of the main storage unit 302, for example, and proceeds to S55.

S55では、情報処理装置300は、次の対象候補を設定し、災害シナリオ経路において全ての対象候補が終了するまで反復処理を実施する。情報処理装置300は、S54で記憶した対象候補のシステム名をS7に引き渡す。   In S55, the information processing apparatus 300 sets the next target candidate and performs an iterative process until all target candidates are completed in the disaster scenario path. The information processing apparatus 300 delivers the target candidate system name stored in S54 to S7.

<FT災害確率の計算>
図6に例示のフローチャートに戻り、情報処理装置300は、S4で特定した共通要因事象(共通要因事象)に基づいて災害事象に至る発生確率の計算を行う(S6)。情報処理装置300は、S3で生成された基本事象に基づいて故障確率DB230、ヒューマンエラーDB240から、基本事象の設備機器に対応付けられた故障確率及び防護機能としての人的回復動作に対応付けられたエラー確率を取得する。情報処理装置300は、取得した故障確率及びエラー確率と共通要因事象から、災害事象に至る発生確率を各論理記号で結ばれた経路に沿って計算する。
<Calculation of FT disaster probability>
Returning to the flowchart illustrated in FIG. 6, the information processing apparatus 300 calculates the probability of occurrence of a disaster event based on the common factor event (common factor event) identified in S4 (S6). The information processing apparatus 300 is associated with the failure probability associated with the equipment device of the basic event and the human recovery operation as a protective function from the failure probability DB 230 and the human error DB 240 based on the basic event generated in S3. Get the error probability. The information processing apparatus 300 calculates the occurrence probability of reaching the disaster event from the acquired failure probability and error probability and the common factor event along the path connected by each logical symbol.

S6で計算された災害事象に至る発生確率は、例えば、情報処理装置300の出力部305に表示出力され、操作者等に提示される。なお、S6で計算された災害事象に至る発生確率は、プロセスの災害事象に至るシナリオの安全評価の指数として、HAZchart及びFTの識別番号と対応付けられて安全評価管理DB250に格納される。   The probability of occurrence leading to the disaster event calculated in S6 is, for example, displayed on the output unit 305 of the information processing apparatus 300 and presented to the operator or the like. The occurrence probability of reaching the disaster event calculated in S6 is stored in the safety evaluation management DB 250 in association with the HAZchart and FT identification numbers as an index of the safety evaluation of the scenario leading to the disaster event of the process.

図7Gに、共通要因事象に基づいて計算された災害事象に至る発生確率の表示画面を例示する。   FIG. 7G illustrates a display screen of the occurrence probability of reaching the disaster event calculated based on the common factor event.

図7Gに例示の表示画面35において、領域35a、35b、35dにはS1で取得した初期登録情報が表示される。図7Gの領域35aには初期事象として登録した「LCV開度過大」が表示され、領域35bには災害シナリオとして登録した「液面低下→ラインにガスが入る」が表示され、領域35dには現状の安全対策として登録した「液面計アラーム」が表示される。なお、領域35cには、S2の災害シナリオ生成時に付与されたHAZchartの識別番号、FTの識別番号が表示される。   In the display screen 35 illustrated in FIG. 7G, the initial registration information acquired in S1 is displayed in the areas 35a, 35b, and 35d. In FIG. 7G, the area 35a displays “LCV opening excessively” registered as an initial event, the area 35b displays “displaced liquid → gas enters line” registered as a disaster scenario, and the area 35d displays “Liquid level alarm” registered as the current safety measure is displayed. The area 35c displays the HAZchart identification number and the FT identification number assigned when the disaster scenario is generated in S2.

図7Gに例示の表示画面35において、S6で計算された災害事象に至る発生確率は、領域35eに表示される。説明例のFTにおいて共通要因事象を反映した災害事象に至る発生確率は、「1.91E−004」となる。   In the display screen 35 illustrated in FIG. 7G, the probability of occurrence of the disaster event calculated in S6 is displayed in the area 35e. The probability of occurrence of a disaster event that reflects the common factor event in the FT in the description example is “1.91E-004”.

図6に例示するフローチャートに戻り、情報処理装置300は、初期登録情報の更新を行い、S5で判定処理された安全対策の適否の結果を操作者等に提示する(S7)。初期登録情報の更新は、例えば、図7Hに例示する表示画面36を操作者に提示し、初期登録情報の更新を促す。操作者等は、ポインティングデバイスといった入力デバイスの操作を行い、例えば、情報処理装置300から提示された表示画面36の操作ボタン36aを操作し、更新処理を実行させる。   Returning to the flowchart illustrated in FIG. 6, the information processing apparatus 300 updates the initial registration information, and presents the result of the suitability of the safety measure determined in S5 to the operator (S7). For updating the initial registration information, for example, the display screen 36 illustrated in FIG. 7H is presented to the operator to prompt the update of the initial registration information. An operator or the like operates an input device such as a pointing device, for example, operates an operation button 36a on the display screen 36 presented from the information processing apparatus 300 to execute update processing.

情報処理装置300は、例えば、ポインティングデバイスといった入力デバイスの操作指示を受け付け、S5で引き渡された対象候補のシステム名に基づいて、初期入力画面30の「Safeguards」フィールド30cを更新する。また、S6で計算された災害事象に至る発生確率に基づいて「Probability」フィールド30dを更新する。   The information processing apparatus 300 receives an operation instruction of an input device such as a pointing device, for example, and updates the “Safeguards” field 30c of the initial input screen 30 based on the target candidate system name delivered in S5. Further, the “Probability” field 30d is updated based on the occurrence probability of reaching the disaster event calculated in S6.

さらに、情報処理装置300は、S5で判定処理された安全対策の適否に基づいて、初期入力画面30の「Safeguards」フィールド30cの更新処理を行う。例えば、情報処理装置300は、S5の判定処理の結果、引き渡された対象候補のシステム名に対応する「Safeguards」フィールド30cの安全対策の文字列を検索し、「Safeguards」フィールド30cから削除するとしてもよい。また、例えば、安全対策が複数に登録されている場合には、対象候補のシステム名と関連付けられている安全対策の文字列をハイライト表示するとしてもよい。更新の結果、「Safeguards」フィールド30cに表示された現状の安全対策が災害進展防御に資する設備構成でない(不適切な安全対策である)ことを操作者等に提示できれば良い。   Furthermore, the information processing apparatus 300 performs an update process of the “Safeguards” field 30c of the initial input screen 30 based on the suitability of the safety measure determined in S5. For example, as a result of the determination processing in S5, the information processing apparatus 300 searches for the character string of the safety measure in the “Safeguards” field 30c corresponding to the delivered target candidate system name, and deletes it from the “Safeguards” field 30c. Also good. For example, when a plurality of safety measures are registered, the character string of the safety measure associated with the target candidate system name may be highlighted. As a result of the update, it is only necessary to present to the operator or the like that the current safety measures displayed in the “Safeguards” field 30c are not an equipment configuration that contributes to disaster progress protection (inappropriate safety measures).

なお、図7Bで説明したように、HAZchartでは、事象と後続する事象との経路間に防護機能の設定枠が挿入されるため、HAZchartを提示された操作者等は防護機能の存在を意識することができる。例えば、操作者は、提示された防護機能の存在から、既に入力された初期事象31aと災害事象31cとの間の中間事象31bを、より詳細に検討することが可能である。この場合、操作者はHAZchartで表示された中間事象31bと災害事象31cとの間、初期事象31aと中間事象31bとの間に中間事象31b´,31b´´といった複数の事象を追加することが可能である。このような追加変更が生じた場合には、情報処理装置300は、上述した更新処理と共に初期入力画面30の「Consequences」フィールド30bを更新する。   In addition, as explained in FIG. 7B, in HAZchart, since a protective function setting frame is inserted between the path of an event and a subsequent event, an operator who is presented with HAZchart is aware of the existence of the protective function. be able to. For example, the operator can examine the intermediate event 31b between the initial event 31a and the disaster event 31c that have already been input in more detail from the presence of the presented protective function. In this case, the operator may add a plurality of events such as intermediate events 31b ′ and 31b ″ between the intermediate event 31b and the disaster event 31c displayed by HAZchart and between the initial event 31a and the intermediate event 31b. Is possible. When such an additional change occurs, the information processing apparatus 300 updates the “Consequences” field 30b of the initial input screen 30 together with the update process described above.

例えば、初期事象31aと中間事象31bとの間に中間事象31b´が追加された場合では、情報処理装置300は、追加された中間事象31b´を初期事象31aと中間事象31bとの間に挿入し、初期入力画面30の「Consequences」フィールド30bを更新する。情報処理装置300は、HAZchartで追加された中間事象31b´から文字列を抽出し
、「→」といった事象進展を表すセパレータと組合せ、初期事象31aと中間事象31bとの文字列間に挿入する。
For example, when the intermediate event 31b ′ is added between the initial event 31a and the intermediate event 31b, the information processing apparatus 300 inserts the added intermediate event 31b ′ between the initial event 31a and the intermediate event 31b. Then, the “Consequences” field 30 b of the initial input screen 30 is updated. The information processing apparatus 300 extracts a character string from the intermediate event 31b ′ added by HAZchart, and inserts it between the character strings of the initial event 31a and the intermediate event 31b in combination with a separator representing event progress such as “→”.

図7Jに、初期登録情報の更新が行われた結果の表示画面を例示する。図7Jの表示画面例は、更新処理の結果、図7Aに例示の初期入力画面30で設定された「Safeguards」フィールド30cから、「液面計アラーム」との文字列が削除された画面例である。   FIG. 7J illustrates a display screen of a result of updating the initial registration information. The example of the display screen in FIG. 7J is a screen example in which the character string “Liquid level alarm” is deleted from the “Safeguards” field 30c set in the initial input screen 30 illustrated in FIG. 7A as a result of the update process. is there.

〔効果〕
以上のように、本実施形態のFT計算支援処理では、災害シナリオに含まれる発生事象に対応して運転操作が行われる全ての構成要素を検索し、同一の名称及び属性の構成要素が存在する場合には、該構成要素を共通要因事象と特定できるため、シナリオ中に複数の共通要因事象が存在しても、災害事象の正確な発生確率が計算できる。安全対策が設定されている場合には、特定された共通要因事象に基づいて、設定された安全対策の適否を判定する。判定結果に基づき、従前に想定した安全対策の見直しにより、適切な安全対策の配備が可能になるため、安全確度の高いプロセスシステムが構築できる。
〔effect〕
As described above, in the FT calculation support process according to the present embodiment, all the components that are operated in response to the occurrence event included in the disaster scenario are searched, and components having the same name and attribute exist. In this case, since the constituent element can be identified as a common factor event, even when there are a plurality of common factor events in the scenario, the exact probability of occurrence of a disaster event can be calculated. If safety measures are set, the suitability of the set safety measures is determined based on the identified common factor event. Based on the determination result, it is possible to deploy an appropriate safety measure by reviewing the safety measure that has been assumed in the past, so that a process system with high safety accuracy can be constructed.

また、本実施形態のFT計算支援処理では、初期事象を起因として、後続して生起し得る発生事象から災害事象へ至る災害シナリオをHAZchartとして時系列順に整理して表示できる。このため、複雑な事象間の因果関係を容易に把握できる。また、事象と後続する事象との経路間に事象の発見方法,事象の回復動作の順で一対を構成する防護機能の設定枠を挿入しているので、操作者等に防護機能(事象の発見方法,事象の回復動作)の存在を意識させることができる。   Further, in the FT calculation support process of the present embodiment, a disaster scenario from an occurrence event that can occur subsequently to a disaster event due to an initial event can be arranged and displayed in chronological order as HAZchart. For this reason, the causal relationship between complicated events can be easily grasped. In addition, a protective function setting frame comprising a pair in the order of the event detection method and event recovery operation is inserted between the path of the event and the subsequent event. Method and event recovery action).

《コンピュータが読み取り可能な記録媒体》
コンピュータその他の機械、装置(以下、コンピュータ等)に上記いずれかの機能を実現させるプログラムをコンピュータ等が読み取り可能な記録媒体に記録することができる。そして、コンピュータ等に、この記録媒体のプログラムを読み込ませて実行させることにより、その機能を提供させることができる。
<Computer-readable recording medium>
A program for causing a computer or other machine or device (hereinafter, a computer or the like) to realize any of the above functions can be recorded on a recording medium that can be read by the computer or the like. The function can be provided by causing a computer or the like to read and execute the program of the recording medium.

ここで、コンピュータ等が読み取り可能な記録媒体とは、データやプログラム等の情報を電気的、磁気的、光学的、機械的、または化学的作用によって蓄積し、コンピュータ等から読み取ることができる記録媒体をいう。このような記録媒体のうちコンピュータ等から取り外し可能なものとしては、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、CD−ROM、CD−R/W、DVD、ブルーレイディスク、DAT、8mmテープ、フラッシュメモリなどのメモリカード等がある。また、コンピュータ等に固定された記録媒体としてハードディスクやROM(リードオンリーメモリ)等がある。   Here, a computer-readable recording medium is a recording medium that stores information such as data and programs by electrical, magnetic, optical, mechanical, or chemical action and can be read from a computer or the like. Say. Examples of such a recording medium that can be removed from a computer or the like include a flexible disk, a magneto-optical disk, a CD-ROM, a CD-R / W, a DVD, a Blu-ray disk, a DAT, an 8 mm tape, a flash memory, and the like. There are cards. In addition, as a recording medium fixed to a computer or the like, there are a hard disk, a ROM (read only memory), and the like.

10 FT計算支援装置
20 気液分離装置
21 液面計
22 制御弁
110 危険性シナリオ生成部
120 シナリオ生成支援部
130 FT生成部
140 共通要因事象判定部
150 FT災害確率計算部
160 出力部
200 記憶装置
210 危険性シナリオDB
220 FT生成DB
230 故障確率DB
240 ヒューマンエラーDB
250 安全評価管理DB
300 情報処理装置
301 CPU
302 主記憶部
303 補助記憶部
304 入力部
305 出力部
306 通信部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 FT calculation support apparatus 20 Gas-liquid separation apparatus 21 Level gauge 22 Control valve 110 Risk scenario generation part 120 Scenario generation support part 130 FT generation part 140 Common factor event determination part 150 FT disaster probability calculation part 160 Output part 200 Storage device 210 Danger scenario DB
220 FT generation DB
230 Failure probability DB
240 Human Error DB
250 Safety evaluation management DB
300 Information processing device 301 CPU
302 Main storage unit 303 Auxiliary storage unit 304 Input unit 305 Output unit 306 Communication unit

Claims (5)

対象とするプロセス中の設備機器について発生し得る異常事象を起因とし、前記異常事象から後続して生起し得る発生事象の連鎖の帰結として発生する前記プロセスの災害事象へ至るシナリオに基づいて前記プロセスの安全評価計算を行うFT計算支援プログラムであって、
コンピュータに、
少なくとも発生事象に対応して運転操作が行われる構成要素の名称及び属性を、前記シナリオから抽出するステップと、
前記抽出された名称及び属性に基づいて前記シナリオに含まれる発生事象に対応して運転操作が行われる全ての構成要素を検索するステップと、
前記検索の結果、前記抽出された名称及び属性と同一の名称及び属性の構成要素が存在する場合には、前記同一の名称及び属性の構成要素を共通要因事象と特定するステップと、
前記特定された共通要因事象に基づいて、前記プロセスの災害事象に至るシナリオの安全評価の指数を計算するステップと、
前記計算された前記プロセスの災害事象に至るシナリオの安全評価の指数を出力するステップと、
を実行させるFT計算支援プログラム。
The process based on a scenario that is caused by an abnormal event that may occur with respect to the equipment in the target process and that leads to a disaster event of the process that occurs as a result of a chain of occurrence events that may occur after the abnormal event FT calculation support program for performing safety evaluation calculation of
On the computer,
Extracting from the scenario the name and attribute of a component that is operated at least in response to the occurrence event; and
Searching for all components for which a driving operation is performed in response to an occurrence event included in the scenario based on the extracted name and attribute;
If a component having the same name and attribute as the extracted name and attribute exists as a result of the search, identifying the component having the same name and attribute as a common factor event; and
Calculating an index of a safety assessment of a scenario leading to a disaster event of the process based on the identified common factor event;
Outputting an index of a safety assessment of a scenario leading to a disaster event of the calculated process;
FT calculation support program for executing
前記シナリオで、発生事象に対応して運転操作が行われる構成要素として安全対策が設定されている場合には、前記特定された共通要因事象に基づいて、前記設定された安全対策の適否を判定するステップ、
をさらに実行させる請求項1に記載のFT計算支援プログラム。
In the scenario, when a safety measure is set as a component that is operated in response to the occurrence event, the suitability of the set safety measure is determined based on the specified common factor event Step to do,
The FT calculation support program according to claim 1, further executing:
前記シナリオに含まれる発生事象を時系列順に整理し、発生事象と後続して発生し得る発生事象との経路間に防護機能を挿入するステップ、
をさらに実行させる請求項1または2に記載のFT計算支援プログラム。
Arranging the occurrence events included in the scenario in chronological order, and inserting a protection function between the occurrence events and the occurrence events that can occur subsequently;
The FT calculation support program according to claim 1 or 2, further executing
対象とするプロセス中の設備機器について発生し得る異常事象を起因とし、前記異常事象から後続して生起し得る発生事象の連鎖の帰結として発生する前記プロセスの災害事象へ至るシナリオに基づいて前記プロセスの安全評価計算を行うFT計算支援方法であって、
コンピュータが、
少なくとも発生事象に対応して運転操作が行われる構成要素の名称及び属性を、前記シナリオから抽出する手順と、
前記抽出された名称及び属性に基づいて前記シナリオに含まれる発生事象に対応して運転操作が行われる全ての構成要素を検索する手順と、
前記検索の結果、前記抽出された名称及び属性と同一の名称及び属性の構成要素が存在する場合には、前記同一の名称及び属性の構成要素を共通要因事象と特定する手順と、
前記特定された共通要因事象に基づいて、前記プロセスの災害事象に至るシナリオの安全評価の指数を計算する手順と、
前記計算された前記プロセスの災害事象に至るシナリオの安全評価の指数を出力する手順と、
を実行するFT計算支援方法。
The process based on a scenario that is caused by an abnormal event that may occur with respect to the equipment in the target process and that leads to a disaster event of the process that occurs as a result of a chain of occurrence events that may occur after the abnormal event FT calculation support method for performing safety evaluation calculation of
Computer
A procedure for extracting, from the scenario, the name and attribute of a component that is operated at least in response to an occurrence event;
A procedure for searching for all components that are operated in response to an occurrence event included in the scenario based on the extracted name and attribute;
As a result of the search, if a component with the same name and attribute as the extracted name and attribute exists, a procedure for identifying the component with the same name and attribute as a common factor event;
Calculating a safety assessment index of a scenario leading to a disaster event of the process based on the identified common factor event;
Outputting a calculated safety assessment index of a scenario leading to a disaster event of the process;
FT calculation support method for executing
対象とするプロセス中の設備機器について発生し得る異常事象を起因とし、前記異常事象から後続して生起し得る発生事象の連鎖の帰結として発生する前記プロセスの災害事象へ至るシナリオに基づいて前記プロセスの安全評価計算を行うFT計算支援装置であって、
少なくとも発生事象に対応して運転操作が行われる構成要素の名称及び属性を、前記シナリオから抽出する手段と、
前記抽出された名称及び属性に基づいて前記シナリオに含まれる発生事象に対応して運転操作が行われる全ての構成要素を検索する手段と、
前記検索の結果、前記抽出された名称及び属性と同一の名称及び属性の構成要素が存在する場合には、前記同一の名称及び属性の構成要素を共通要因事象と特定する手段と、
前記特定された共通要因事象に基づいて、前記プロセスの災害事象に至るシナリオの安全評価の指数を計算する手段と、
前記計算された前記プロセスの災害事象に至るシナリオの安全評価の指数を出力する手段と、
を備えるFT計算支援装置。
The process based on a scenario that is caused by an abnormal event that may occur with respect to the equipment in the target process and that leads to a disaster event of the process that occurs as a result of a chain of occurrence events that may occur after the abnormal event FT calculation support device for performing safety evaluation calculation of
Means for extracting from the scenario the name and attribute of the component that is operated at least in response to the occurrence event;
Means for searching all the components that are operated in response to the occurrence event included in the scenario based on the extracted name and attribute;
As a result of the search, if there is a component having the same name and attribute as the extracted name and attribute, means for identifying the component having the same name and attribute as a common factor event;
Means for calculating an index of a safety assessment of a scenario leading to a disaster event of the process based on the identified common factor event;
Means for outputting an index of a safety assessment of a scenario leading to a disaster event of the calculated process;
FT calculation support device comprising:
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