JP2016145917A - シミュレーション条件設定装置、シミュレーション条件設定方法および運転訓練支援システム - Google Patents
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Abstract
【課題】対象システムの異常時の条件の設定時のエンジニアリング上の負荷を軽減する。
【解決手段】実施形態によれば、シミュレーション条件設定装置10は、機器の接続情報、入力、出力および故障モードに係る情報を含む機器モデルを保管する機器モデルデータベース2と、対象システムの異常発生時に事象の推移に影響する機能の確保または喪失に応じた対象システムの各事象推移である事象シーケンスを複数包含するイベントツリーを保管するイベントツリーデータベース1と、イベントツリーから選択された事象シーケンスに対応する喪失機能を抽出する喪失機能抽出部4と、複数の機器のうち喪失機能抽出部4で抽出された喪失機能を生ずる少なくとも一つの候補機器を抽出する機能関連機器抽出部5と、候補機器中の機器の少なくともいずれかの指定を受入可能なインターフェイス7を有する。
【選択図】図1
【解決手段】実施形態によれば、シミュレーション条件設定装置10は、機器の接続情報、入力、出力および故障モードに係る情報を含む機器モデルを保管する機器モデルデータベース2と、対象システムの異常発生時に事象の推移に影響する機能の確保または喪失に応じた対象システムの各事象推移である事象シーケンスを複数包含するイベントツリーを保管するイベントツリーデータベース1と、イベントツリーから選択された事象シーケンスに対応する喪失機能を抽出する喪失機能抽出部4と、複数の機器のうち喪失機能抽出部4で抽出された喪失機能を生ずる少なくとも一つの候補機器を抽出する機能関連機器抽出部5と、候補機器中の機器の少なくともいずれかの指定を受入可能なインターフェイス7を有する。
【選択図】図1
Description
本発明の実施形態は、オペレータの運転訓練のためのシミュレータに対するシミュレーション条件を設定するシミュレーション条件設定装置、シミュレーション条件設定方法、および運転訓練支援システムに関する。
近年、原子力発電所の運転訓練においては、プラントの機器が故障したことなどによる過渡事象および事故事象などの他に、緊急冷却系などが動作不能となった過酷事故事象も訓練する必要がある。プラント運転訓練シミュレータでもこの過酷事故事象の模擬が必要となってきている。
原子力発電プラントの運転訓練用シミュレータにおいては、複合した事故の事象を設定する際、個別の機器が故障したという条件を設定し、これらの故障の重ね合わせにより重大事故を模擬する方法が一般的にとられる。
しかし、過酷事故などの重大事故では事故の条件設定が多岐にわたるため、整合性のある条件を設定することが難しい。このため、過酷事故などの重大事故の条件の設定しようとすると、想定する事象のシーケンスに対応するような故障想定機器を多くの機器の中から選択するには、多大な労力と時間がかかる。また、重大事故などの事故時の挙動は、最終状態が多岐にわたるため、その事故における事象のシーケンスを設定する作業も複雑となる。
原子力施設において事故が発生した場合に原子力施設の運転情報に基づいて事故を同定する際、運転情報をイベントツリー形式のデータと比較して用いる技術が知られている。また、これら事故同定に用いる事故シーケンスデータを用いて、避難訓練計画を立案する緊急時対応訓練システムの技術が知られている。
また、シミュレーションしているプラント状態が苛酷事故か否かを判定して、初期状態の設定をし、またシミュレーションモデルの選択切り替えを行う装置の技術も知られている。しかしながら、初期値、運転条件の設定の具体的な内容は明らかではない。
重大事故の想定を行う上では、種々の状況が複合している。このため、原子力プラントなどの対象システムにおける事象のシーケンスと機器の故障との対応を把握しながら事象の設定を容易にすること、事故状況の把握を容易にすることが求められている。
そこで、本発明の実施形態は、シミュレータを用いた運転訓練支援装置において、対象システムの異常時の条件を設定する際のエンジニアリング上の負荷を軽減することを目的とする。
上述の目的を達成するため、本実施形態は、複数の機器を備えた対象システムの特性を模擬した解析モデルに基づいてシミュレータが前記対象システムの時間的挙動を演算するためのシミュレーション条件を設定するシミュレーション条件設定装置であって、前記複数の機器の相互間の接続情報、前記複数の機器のそれぞれの入力、出力および故障モードに係る情報を含む機器モデルを保管する機器モデルデータベースと、前記対象システムの異常発生時に事象の推移に影響する機能の確保または喪失に応じた前記対象システムの各事象推移である事象シーケンスを複数包含するイベントツリーを保管するイベントツリーデータベースと、前記イベントツリーデータベースに保管されたイベントツリーから選択された前記事象シーケンスに対応する喪失機能を抽出する喪失機能抽出部と、前記複数の機器のうち、前記喪失機能抽出部で抽出された前記喪失機能を生ずる少なくとも一つの候補機器を抽出する機能関連機器抽出部と、前記機能関連機器抽出部が抽出した前記候補機器中の機器の少なくともいずれかの指定を受入可能に構成されたインターフェイスと、を備えることを特徴とする。
また、本実施形態は、複数の機器を備えた対象システムの特性を模擬した解析モデルに基づいて前記対象システムの時間的挙動を演算するシミュレータと、前記対象システムの監視および運転操作のために設けられる監視操作装置を模擬した監視操作模擬部と、前記シミュレータが演算を実施する際の前記機器の状態に関する条件を設定して前記シミュレータに出力するシミュレーション条件設定装置と、を具備する運転訓練支援システムであって、前記シミュレーション条件設定装置は、前記複数の機器の相互間の接続情報、前記複数の機器のそれぞれの入力、出力および故障モードに係る情報を含む機器モデルを保管する機器モデルデータベースと、前記対象システムの異常発生時に事象の推移に影響する機能の確保または喪失に応じた前記対象システムの各事象推移である事象シーケンスを複数包含するイベントツリーを保管するイベントツリーデータベースと、前記イベントツリーデータベースに保管されたイベントツリーから選択された前記事象シーケンスに対応する喪失機能を抽出する喪失機能抽出部と、前記複数の機器のうち、前記喪失機能抽出部で抽出された前記喪失機能を生ずる少なくとも一つの候補機器を抽出する機能関連機器抽出部と、前記機能関連機器抽出部が抽出した前記候補機器の少なくともいずれかの指定を受入可能に構成されたインターフェイスと、を備えることを特徴とする。
また、本実施形態は、複数の機器を備えた対象システムの特性を模擬した解析モデルに基づいてシミュレータが前記対象システムの時間的挙動を演算するためのシミュレーション条件を設定するシミュレーション条件設定方法であって、喪失機能抽出部が、前記対象システムの異常発生時に事象の推移に影響する機能の確保または喪失に応じた前記対象システムの各事象推移である事象シーケンスを複数包含するイベントツリーから選択された前記事象シーケンスに対応する喪失機能を抽出する喪失機能選択ステップと、機能関連機器抽出部が、前記喪失機能選択ステップで抽出された前記喪失機能を生ずる少なくとも一つの候補機器を前記複数の機器から抽出する機能関連機器抽出ステップと、インターフェイスが、前記機能関連機器抽出ステップで抽出された前記候補機器の少なくともいずれかの指定を受け入れるステップと、を有することを特徴とする。
本発明の実施形態によれば、シミュレータを用いた運転訓練支援装置において、対象システムの異常時の条件を設定する際のエンジニアリング上の負荷を軽減することができる。
以下、図面を参照して、本発明の実施形態に係るシミュレーション条件設定装置、シミュレーション条件設定方法および運転訓練支援システムについて説明する。ここで、互いに同一または類似の部分には、共通の符号を付して、重複説明は省略する。
図1は、実施形態に係る運転訓練支援システムの構成を示すブロック図である。運転訓練支援システム100は、たとえば原子力発電プラントなどのように、複数の機器を備えた対象システムの運転操作などに関わるオペレータの運転訓練を支援するシステムであり、シミュレーション条件設定装置10、シミュレータ20、および監視操作模擬部30を有する。
シミュレータ20は、この対象システムの特性を模擬した解析モデルに基づいて対象システムの時間的挙動を演算する。シミュレータ20は、具体的には、計算機などのような演算機能を有するものである。
監視操作模擬部30は、対象システムの監視および対象システムの運転操作のために設けられる監視操作装置を模擬したものであって、たとえば、対象システムが原子力発電プラントの場合は、制御室に設けられた制御盤、監視操作盤などを模擬したものである。監視操作模擬部30の形態は、これらの盤類に限定されず、対象システムそのもの、すなわち模擬すべき実際のシステムにおける運転操作のための監視操作装置の形態に応じた適切な形態のものである。
シミュレータ20での演算結果は、シミュレータ20から監視操作模擬部30に受け渡される。また、監視操作模擬部30での操作の内容は、シミュレータ20での演算を行う際に、外部条件として監視操作模擬部30からシミュレータ20に受け渡される。
シミュレーション条件設定装置10は、シミュレータ20が対象システムの時間的挙動を演算するためのシミュレーション条件を設定する。シミュレーション条件設定装置10は、イベントツリーデータベース1、機器モデルデータベース2、モデル構成データベース3、喪失機能抽出部4、機能関連機器抽出部5、シミュレーション条件データベース6、およびインターフェイス7を有する。また、機能関連機器抽出部5は、フォールトツリー作成部5aおよび候補機器抽出部5bを含む。
インターフェイス7は、後述するように、イベントツリーデータベース1に保管されたイベントツリーを表示するとともに、一つの事象シーケンスの選択のための外部入力を受け入れる。また、機能関連機器抽出部5で抽出した候補機器を表示し、候補機器中の機器を外部から指定する選択入力を受け入れる。
イベントツリーデータベース1は、対象システムについて別途作成されたイベントツリーを保管する。また、後述するように、事象シーケンスに対応する喪失機能の抽出用一覧データを有する。
ここで、イベントツリーとは、対象システムにおいて異常が発生したときに、その起因事象の結果、どのように事象が推移するかを示すものである。対象システムには、異常発生に対して、重大な事故に至るのを防止する機能、その影響の拡大を防止あるいは緩和するためのいくつかの機能が備えられている。これらの機能が確保されている場合と機能が喪失した場合とでは事象の推移に影響が有り、異なった事象の推移となる。このような、事象の推移に影響する機能の確保または喪失に応じて事象が枝分かれする。これらの対象システムの各事象推移を包含するものがイベントツリーである。
図2は、イベントツリーの例を示すイベントツリー図である。すなわち、原子力発電所の場合において、異常が発生した場合に、重大な事象に至るのを防止する各種の機能が働くか否かにより、起因事象の結果、それぞれどのように推移するかの事象シーケンスを示す。図2の横軸は、過渡事象、原子炉停止、圧力バウンダリ健全性、高圧炉心冷却、原子炉減圧、低圧炉心冷却、および崩壊熱除去となっている。ここで、過渡事象は、前記の起因事象である。この過渡事象の発生に対して、重大な事象に至ることを防止するための機能として、原子炉停止ないし崩壊熱除去のそれぞれの機能が示されている。
図3は、詳細なイベントツリーの例を示すイベントツリー図である。図3についての詳細な説明は省略するが、図2の場合よりも、機能が細分化されており、また、炉心損傷に至った後に、事故の拡大を防止し、あるいは事故の影響を緩和する各種の機能が追加されている。この結果、事象シーケンスの範囲は、図2の場合に比べて増えている。
このように、同じ対象システムであっても、イベントツリーは、その機能の細分化の程度、あるいは、最終的に到達する事象をどこまでとするか等により、変わり得る。本実施形態はいずれの場合にも適用できる。以下、説明の便宜のために、図2で示すイベントツリーを用いて説明する。
図2に示すように、過渡事象の発生に対して、先ず、原子炉停止機能が確保されている場合は「成功」の方に分岐し、原子炉停止機能が働かない場合、すなわち原子炉停止機能が喪失している場合は「失敗」の方に分岐する。それぞれの分岐について、次の、圧力バウンダリ健全性が確保、維持されている場合と喪失している場合とで、それぞれ「成功」と「失敗」に分岐する。このようにして、図2の事象シーケンスグループの欄に記載されたそれぞれの事象シーケンスが得られる。たとえば、原子炉停止機能について成功、圧力バウンダリ健全性機能について成功(圧力バウンダリ健全性維持)、高圧炉心冷却機能について失敗、原子炉減圧機能について成功、低圧炉心冷却機能について失敗の場合は、事象シーケンスの決着は、破線で示すように高圧・低圧注水機能喪失Aとなる。
喪失機能抽出部4は、特定の事象シーケンスが指定された時に、その事象シーケンスをもたらすような、機能が喪失した喪失機能の組を抽出する。これは、これまで述べたように、各機能の成否、すなわち「成功」と「失敗」の組合せは、一つの事象シーケンスと対応しているからである。
図4は、事象シーケンスに対応する喪失機能の抽出用一覧データを示す対応表であり、イベントツリーデータベース1に保管されている。対応表の各行は事象シーケンスを示す。各列は、機能項目を示す。イベントツリーデータベース1で表示されているセルに対応する機能項目が喪失機能である。喪失機能抽出部4は、イベントツリーデータベース1にアクセスして、この対応表を使用して事象シーケンスに対応する喪失機能を抽出する。
つぎに、図1に示す機器モデルデータベース2およびモデル構成データベース3について説明する。機器モデルデータベース2は、対象システム内の機器の機器モデルのデータベースである。すなわち、機器相互間の接続情報、機器のそれぞれの入力、出力、および機器の故障モードに係る情報を含む機器モデルを保管するデータベースである。モデル構成データベース3は、前述のイベントツリーに関わるそれぞれの機能に関連するサブシステムについて、それを構成する機器の相互関係を規定するモデル構成データを保管するデータベースである。このモデル構成データベース3は、機器モデルデータベース2を用いることによって構成することができる。
図5は、原子炉圧力容器への注水機能を有する注水系のモデル構成を示すブロック図である。また、図6は、図5の記号の説明を示す表である。すなわち、この場合のモデル構成データベース3の要素であるモデル構成データは、注水機能を有するサブシステムである注水系について、この注水系を構成する機器の相互間の関係を規定している。
図5の例では、タンク1およびタンク2を取水源とする2つの系統がある。A系統では、タンク1からバルブ1Aを介し、またタンク2からバルブ2Aを介してきた冷却水は、合流1Aで合流しポンプ1Aに吸い込まれ、ポンプ1Aから、バルブ3A、配管1A、バルブ4A、配管2Aおよびバルブ5Aを介して、たとえば原子炉圧力容器であるタンク3Aに流入する。B系統も同様である。また、A系統、B系統は互いに並行してタンク3に注水する構成である。
次に、図1の機器モデルデータベース2の例として、図5のモデル構成データに使用されている機器のうち、バルブ、配管、およびタンクの例を説明する。
図7は、バルブの機器モデルの例を示す機器モデルデータである。バルブの機器モデルを規定するものとして、当該バルブの名前、機器接続情報、終端(Yes/No)、入力、出力、故障モード、および流量計算の各項目が規定されている。
機器接続情報は、上流側の機器を示す。ここで、上流側とは、機能に係るサブシステムが、冷却材などの流体の移動あるいは電力などのエネルギーの移動に関する場合は、その流れの上流側をいうものとする。バルブ1Aの場合は、上流側にはタンク1が存在する。
終端(Yes/No)とは、最上流にあるか否かを示している。バルブ1Aは最上流ではないのでNoとなる。入力は、当該機器に関するシミュレータ20での演算の際の、当該機器の演算条件であり、出力は、これらの入力によって算出される状態量である。機器がバルブの場合は、弁開度Z、流量計数C12、出入口1圧力P1および出入口2圧力P2が入力であり、バルブの出入口流量Wが出力である。また、流量計算は、バルブの流量算出式の指定である。
故障モードは、指定された故障モードの場合のバルブの状態値を指定するものである。バルブ1Aの場合は、図7に示すように、故障モード1では、弁開度Z=0.0すなわち全閉状態、故障モード2では、弁開度Z=1.0すなわち全開状態、故障モード3では、弁開度は現在値を維持、故障モード4では、弁開度は、指定値Z0を維持するというように指定される。
図8は、配管の機器モデルの例を示す機器モデルデータである。配管の機器モデルを規定するものとして、当該配管の名前、機器接続情報、終端(Yes/No)、入力、出力、故障モード、および流量計算の各項目が規定されている。
機器接続情報は、上流側および下流側の機器を示す。配管1Aの場合は、上流側にはバルブ3A、下流側にはバルブ4Aが存在する。配管1Aは最上流ではないので、終端(Yes/No)についてはNoとなる。機器が配管の場合は、入力は、流量計数C12、出入口1圧力P1および出入口2圧力P2であり、配管の出入口流量Wが出力である。また、流量計算は、配管の流量算出式の指定である。
故障モードは、指定された故障モードの場合の配管の状態値を指定するものである。配管1Aの場合は、図8に示すように、故障モード1では、流量計算の係数C12は0.0である。また、地震による構造損傷を考慮した共通故障モードでは流量計算の係数C12は0.0である。すなわち、いずれのモードの場合も、この配管に冷却水は流れないという条件である。
図9は、タンクの機器モデルの例を示す機器モデルデータである。タンクの機器モデルを規定するものとして、当該タンクの名前、機器接続情報、終端(Yes/No)、入力、出力、故障モード、および流量計算の各項目が規定されている。
機器接続情報は、上流側および下流側の機器を示す。タンク1の場合は、最上流に設けられているため、上流側には機器はない。下流側にはバルブ1Aおよびバルブ1Bが存在する。タンク1は最上流なので、終端(Yes/No)についてはYesとなる。入力は、バルブ1Aの流量WAとバルブ1Bの流量WBであり、タンク1内の水の質量Mが出力である。また、流量計算は、水の質量Mと、バルブ1Aの流量WAおよびバルブ1Bの流量WBとの関係式の指定である。
故障モードは、指定された故障モードの場合のタンクの状態値を指定するものである。タンク1の場合は、図9に示すように、故障モード1では、水質量Mは0.0である。また、地震による構造損傷を考慮した共通故障モード1では水質量Mは0.0である。すなわち、いずれのモードの場合も、このタンクに冷却水は保有されていないという条件である。
図8および図9の場合に、故障モードとして、共通故障モードが示されている。これは、たとえば、地震時のように、複数の機器に対して共通に影響する共通原因に起因する故障である。その他の共通原因の可能性としては、同じエリアに設置された機器に対して、そのエリアが津波などにより冠水するなど共通に影響する原因による事象がある。
以上、イベントツリーに関わるそれぞれの機能について、その機能に対応するサブシステムの構成、およびこのサブシステムを構成する機器について述べた。
機能関連機器抽出部5は、指定された喪失機能について、その機器の故障がその機能の機能喪失をもたらす機器を抽出する。機器の故障としては、容器や配管などの静的機器の場合にはその機器の漏えい個所の発生、破損など、動的機器の場合には、その機器の不動作、誤動作など、あるいは弁などについては本来の開閉状態にない場合などを含む。抽出される候補機器は、通常、複数であるが、単一の機器の場合もある。また、機器の組合せの場合もある。
以下に、まず、それぞれの機能の確保あるいは喪失と、機器の故障の有無との関係について説明する。図10は、高圧炉心冷却失敗の動作を展開したツリー図である。高圧炉心冷却系は、互いに並列に設けられた高圧系Iと高圧系IIの2系統を有しており、それぞれが単独で高圧炉心冷却が可能である。したがって、高圧炉心冷却可能の条件は、図10に示すように、高圧系I起動と高圧系II起動のOR条件である。また、逆に高圧炉心冷却失敗の条件は、高圧系I起動と高圧系II起動のOR条件のNOTである。これはすなわち、高圧系I起動失敗と高圧系II起動失敗のAND条件である。
図11は、高圧系I起動の動作を展開したツリー図である。すなわち、高圧系I起動の条件を示す。高圧系Iが起動状態にあるためには、互いに直列に配列されている機器はすべてが健全である必要がある。したがって、高圧系Iが起動状態にあるためには、高圧系Iポンプ起動、ラインアップ(吐出弁等)正常すなわち開閉状態が正常であること、水源確保のそれぞれの条件がいずれも成立していることが必要である。したがって、図11に示すように、AND条件となる。
図12は、高圧炉心冷却失敗の動作を異常事象で展開したツリー図である。図11ではそれぞれの機器が正常であるのに対して、図12では、それぞれの機器を異常としている。この場合、これらのOR条件は、いずれかが異常となる。この出力のNOT条件は、いずれかが異常であることはない、すなわち、いずれも正常であることであり、図11の条件と等価である。
機能関連機器抽出部5は、このような背景に基づいて、それぞれの機能の喪失に関して、その原因となる機器を抽出する。手段として、フォールトツリーを利用する。図13は、高圧炉心冷却失敗のフォールトツリー図である。図では、高圧系I起動失敗についてのみ示している。高圧系II起動失敗についても同様の構成のフォールトツリーとなる。高圧炉心冷却失敗は、前述のように、高圧系I起動失敗と高圧系II起動失敗のAND条件となる。
図13は、モデル構成データベース3のモデル構成データの例である図5の構成に対応した例である。図5に示すように、上流側から列挙すると、タンク1とバルブ1Aが直列、タンク2とバルブ2Aが直列、これらは、合流1Aで合流、その後、ポンプ1A、バルブ3A、配管1A、バルブ4A、配管2Aおよびバルブ5Aは直列に設けられている。
前述のように、機能喪失側には、機器が直列に配されている場合は、各機器の故障条件のOR条件となり、機器が並列に配されている場合は、各機器の故障条件のAND条件となる。図13は、この原則に従って、下流側から各機器の故障条件を並べて、OR条件またはAND条件に組み込んだものである。
このように、フォールトツリーの形で整理された結果、高圧系I起動失敗をもたらす機器、すなわち、シミュレータ20でのシミュレーションに際して、故障条件を付与する候補機器が明確となる。図13の場合は、ポンプ1Aから下流側のバルブ5Aまでは、単独で高圧系I起動失敗に至る。また、これらより上流側では、タンク1とバルブ1Aが直列、タンク2とバルブ2Aが直列で、その下流で合流していることから、高圧系I起動失敗条件は、タンク1とバルブ1Aの故障のOR条件と、タンク2とバルブ2Aの故障のOR条件とのAND条件となる。
したがって、高圧炉心冷却機能の喪失のためには、ポンプ1Aから下流側のバルブ5Aまでのいずれかと、ポンプ1Bから下流側のバルブ5B(図5)までのいずれかをそれぞれ故障機器として選択すればよい。あるいは、タンク1およびタンク2から合流点までの故障条件を故障機器として選択すればよい。
図14は、実施形態に係るシミュレーション条件設定方法の手順を示すフロー図である。まず、インターフェイス7が、イベントツリーデータベース1に保管されたイベントツリーを表示する。たとえば、インストラクターは、イベントツリーに表示された複数の事象シーケンスの中から一つの事象シーケンスを選択する。インターフェイス7は、この選択結果を受け入れる(ステップS10)。
次に、喪失機能抽出部4が、受け入れた事象シーケンスに対応する喪失機能に係る条件を抽出する(ステップS20)。たとえば、図2のイベントツリーにおけるそれぞれの事象シーケンスのうちで、破線で示す高圧・低圧注水機能喪失Aに至る事象シーケンスが選択された場合、喪失機能抽出部4は、イベントツリーデータベース1にアクセスし、図4に示す対応表において、事象シーケンスが高圧・低圧注水機能喪失Aに該当する行を選択する。図4の対応表で、これをもたらす喪失機能として、1が保管されているセルに対応する高圧炉心冷却に関する機能、および低圧炉心冷却に関する機能の2つの機能を抽出する。
次に、図14に示すように、機能関連機器抽出部5が喪失機能抽出部4において抽出された喪失機能について、その機器の故障がその機能の喪失をもたらす候補機器の抽出を行う。これは、2つのステップにより行う。先ず、フォールトツリー作成部5aが、喪失機能についてのフォールトツリーを作成する(ステップS30)。次に、候補機器抽出部5bが、喪失機能の機能喪失をもたらす候補機器を抽出する(ステップS40)。
候補機器が抽出されインターフェイス7により表示され、故障機器が指定されたら、インターフェイス7は指定を受け入れて、候補機器抽出部5bに入力する(ステップS50)。以上の結果は、シミュレーション条件データベース6に保管される。シミュレーション条件データベース6に保管されたシミュレーション条件に基づいて、シミュレータ20は、シミュレーションを実施する(ステップS60)。
以上のステップのうち、ステップS30でのフォールトツリー作成部5aによるフォールトツリー作成方法の詳細を説明する。フォールトツリーは、喪失機能に係る部分システム内の機器を対象として作成される。ここで、喪失機能に係る部分システムとそれを構成する機器は、これら機器の互いの関係を含めてモデル構成データベース3に保管されている。
図15は、フォールトツリーの自動作成の手順を示すフロー図である。このフローは、喪失機能が流体の移動あるいはエネルギーの移動に関する場合に適用される。フォールトツリーは、サブシステムの構成機器について、その構成に基づいて順次、着目する機器(着目機器)を移動していき、それぞれのフォールトツリー上の寄与を決定していく。
まず、その機能の目的機器を着目機器として選択する(ステップS31)。ここで、目的機器と呼ぶのは、たとえば、原子炉圧力容器に冷却水を送水する高圧注水系のようなサブシステムの場合、冷却水が送られる目的機器は、原子炉圧力容器となる。あるいは、ポンプ駆動用の電動機の電源系の場合は、エネルギーとしての電力が送られる電動機が目的機器である。このように、目的機器は、このサブシステムにおいて流体あるいはエネルギーの移動の最下流に位置している。なお、注水機能の観点からは、注水機能を有するポンプとポンプ駆動用電動機を一体で扱ってもよい。
次に、着目機器に接続する上流側の直近の機器を確認し、複数であるか否かを判定する(ステップS32)。判定の結果、上流側の直近の機器の数が複数ではなく単一である場合は、OR条件を設定する(ステップS33)。また、判定の結果、上流側の直近の機器の数が複数の場合は、AND条件を設定する(ステップS34)。
次に、着目機器の故障モードを確認する(ステップS35)。故障モードは、機器モデルデータベース2内の機器モデルデータで確認できる。故障モードが1種類の場合はその内容を着目機器の故障モードとする。また、故障モードが複数種類ある場合は、次のステップに移る。次のステップでは、故障モードが複数ある場合に実行される(ステップS36)。すなわち、複数の故障モードをインターフェイス7にて表示し、外部からいずれか一つを選択可能とする。また、共通故障モードが指定された場合には、該当する機器は、共通故障モードが選択される。
なお、ステップS36においては、たとえば、複数の故障モードからランダムに選択する、あるいは、故障モードを順番に並べ、シミュレーションの都度、順次、次の故障モードを選択していくなどにより、自動的に選択することでもよい。
次に、サブシステム内の全ての機器が、着目機器として、選択されたか否かを確認する(ステップS37)。未終了であれば、上流側機器を着目機器とする。なお、合流点がある場合は、着目機器を、合流点までの他の系列の最下流機器とする。
全機器について実施された場合は終了である。最上流にある機器では、機器モデルデータの終端条件がYESとなっている。したがって、サブシステムが、直列の機器配列のみである場合は、最上流機器に到達したところで終了とする。なお、合流点がある場合は、その上流に最上流機器が複数あるため、いずれの最上流機器も終了した場合に終了とする。
以上のように、本実施形態によれば、シミュレータを用いた運転訓練支援装置において、対象システムの異常時の条件を設定する際のエンジニアリング上の負荷を軽減することができる。
[その他の実施形態]
以上、本発明の実施形態を説明したが、実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。
以上、本発明の実施形態を説明したが、実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。
また、実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。
実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
1…イベントツリーデータベース、2…機器モデルデータベース、3…モデル構成データベース、4…喪失機能抽出部、5…機能関連機器抽出部、5a…フォールトツリー作成部、5b…候補機器抽出部、6…シミュレーション条件データベース、7…インターフェイス、10…シミュレーション条件設定装置、20…シミュレータ、30…監視操作模擬部、100…運転訓練支援システム
Claims (9)
- 複数の機器を備えた対象システムの特性を模擬した解析モデルに基づいてシミュレータが前記対象システムの時間的挙動を演算するためのシミュレーション条件を設定するシミュレーション条件設定装置であって、
前記複数の機器の相互間の接続情報、前記複数の機器のそれぞれの入力、出力および故障モードに係る情報を含む機器モデルを保管する機器モデルデータベースと、
前記対象システムの異常発生時に事象の推移に影響する機能の確保または喪失に応じた前記対象システムの各事象推移である事象シーケンスを複数包含するイベントツリーを保管するイベントツリーデータベースと、
前記イベントツリーデータベースに保管されたイベントツリーから選択された前記事象シーケンスに対応する喪失機能を抽出する喪失機能抽出部と、
前記複数の機器のうち、前記喪失機能抽出部で抽出された前記喪失機能を生ずる少なくとも一つの候補機器を抽出する機能関連機器抽出部と、
前記機能関連機器抽出部が抽出した前記候補機器中の機器の少なくともいずれかの指定を受入可能に構成されたインターフェイスと、を備えることを特徴とするシミュレーション条件設定装置。 - 前記機能関連機器抽出部は、
前記喪失機能が流体の移動あるいはエネルギーの移動に関する場合には、前記複数の機器のうち前記喪失機能に係る機器のそれぞれを検討対象機器として前記喪失機能の目的とされる機器から上流側に順次フォールトツリーの構成を行い、その際に、前記検討対象機器の上流側機器が単一である場合はOR条件を設定し、前記検討対象機器の上流側機器が複数である場合はAND条件を設定するフォールトツリー作成部と、
前記フォールトツリーに基づいて、前記喪失機能に対応する候補機器を選択して出力する候補機器抽出部と、
を有することを特徴とする請求項1に記載のシミュレーション条件設定装置。 - 前記故障モードに係る情報は、前記複数の機器の少なくとも2以上に共通する共通要因に起因する故障モードに係る情報を含むことを特徴とする請求項1または請求項2に記載のシミュレーション条件設定装置。
- 前記故障モードに係る情報は、故障時の当該機器の状態量を含み、前記状態量は、外部から指定可能に構成されていることを特徴とする請求項1ないし請求項3のいずれか一項に記載のシミュレーション条件設定装置。
- 複数の機器を備えた対象システムの特性を模擬した解析モデルに基づいて前記対象システムの時間的挙動を演算するシミュレータと、
前記対象システムの監視および運転操作のために設けられる監視操作装置を模擬した監視操作模擬部と、
前記シミュレータが演算を実施する際の前記機器の状態に関する条件を設定して前記シミュレータに出力するシミュレーション条件設定装置と、
を具備する運転訓練支援システムであって、
前記シミュレーション条件設定装置は、
前記複数の機器の相互間の接続情報、前記複数の機器のそれぞれの入力、出力および故障モードに係る情報を含む機器モデルを保管する機器モデルデータベースと、
前記対象システムの異常発生時に事象の推移に影響する機能の確保または喪失に応じた前記対象システムの各事象推移である事象シーケンスを複数包含するイベントツリーを保管するイベントツリーデータベースと、
前記イベントツリーデータベースに保管されたイベントツリーから選択された前記事象シーケンスに対応する喪失機能を抽出する喪失機能抽出部と、
前記複数の機器のうち、前記喪失機能抽出部で抽出された前記喪失機能を生ずる少なくとも一つの候補機器を抽出する機能関連機器抽出部と、
前記機能関連機器抽出部が抽出した前記候補機器の少なくともいずれかの指定を受入可能に構成されたインターフェイスと、を備えることを特徴とする運転訓練支援システム。 - 前記対象システムの監視および運転操作のための監視操作模擬部をさらに有し、
前記シミュレータでの演算結果は前記監視操作模擬部に受け渡され、また、前記監視操作模擬部での操作の内容は前記シミュレータに解析条件として受け渡される、
ことを特徴とする請求項5に記載の運転訓練支援システム。 - 前記故障モードに係る情報は、故障時の当該機器の状態量を含み、前記状態量は、前記シミュレータによる演算結果を反映するよう構成されていることを特徴とする請求項5または請求項6に記載の運転訓練支援システム。
- 複数の機器を備えた対象システムの特性を模擬した解析モデルに基づいてシミュレータが前記対象システムの時間的挙動を演算するためのシミュレーション条件を設定するシミュレーション条件設定方法であって、
喪失機能抽出部が、前記対象システムの異常発生時に事象の推移に影響する機能の確保または喪失に応じた前記対象システムの各事象推移である事象シーケンスを複数包含するイベントツリーから選択された前記事象シーケンスに対応する喪失機能を抽出する喪失機能選択ステップと、
機能関連機器抽出部が、前記喪失機能選択ステップで抽出された前記喪失機能を生ずる少なくとも一つの候補機器を前記複数の機器から抽出する機能関連機器抽出ステップと、
インターフェイスが、前記機能関連機器抽出ステップで抽出された前記候補機器の少なくともいずれかの指定を受け入れるステップと、
を有することを特徴とするシミュレーション条件設定方法。 - 前記機能関連機器抽出ステップは、
フォールトツリー作成部が、前記喪失機能が流体の移動あるいはエネルギーの移動に関する場合には、前記複数の機器のうち前記喪失機能に係る機器のそれぞれを検討対象機器として前記喪失機能の目的とされる機器から上流側に順次フォールトツリーの構成を行い、その際に、前記検討対象機器の上流側機器が単一である場合はOR条件を設定し、前記検討対象機器の上流側機器が複数である場合はAND条件を設定するフォールトツリー作成ステップと、
候補機器抽出部が、前記フォールトツリーに基づいて、前記喪失機能に対応する候補機器を選択する候補機器選択ステップと、
を有することを特徴とする請求項8に記載のシミュレーション条件設定方法。
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Cited By (6)
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---|---|---|---|---|
KR101780949B1 (ko) * | 2016-12-30 | 2017-09-21 | 비즈 주식회사 | 가상현실을 활용한 방사능 방재 훈련 시스템 |
CN110481561A (zh) * | 2019-08-06 | 2019-11-22 | 北京三快在线科技有限公司 | 无人驾驶车辆自动控制信号生成方法和装置 |
JP2020030142A (ja) * | 2018-08-23 | 2020-02-27 | 三菱重工業株式会社 | 評価条件作成方法、応答解析方法、評価条件作成装置及び応答解析装置 |
KR102255219B1 (ko) * | 2020-01-31 | 2021-05-25 | 한국수력원자력 주식회사 | 종단차폐 냉각사고의 중대사고 영향 평가방법 |
JP2021117092A (ja) * | 2020-01-24 | 2021-08-10 | 三菱重工業株式会社 | 原子力プラントのリスク評価システム、リスク評価方法、及び、リスク評価プログラム |
EP3896544A1 (en) * | 2020-04-15 | 2021-10-20 | Siemens Industry Software NV | System, apparatus and method for generating automatically a component fault tree of a system |
-
2015
- 2015-02-09 JP JP2015022873A patent/JP2016145917A/ja active Pending
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101780949B1 (ko) * | 2016-12-30 | 2017-09-21 | 비즈 주식회사 | 가상현실을 활용한 방사능 방재 훈련 시스템 |
WO2018124484A1 (ko) * | 2016-12-30 | 2018-07-05 | 비즈 주식회사 | 가상현실을 활용한 방사능 방재 훈련 시스템 |
JP2020030142A (ja) * | 2018-08-23 | 2020-02-27 | 三菱重工業株式会社 | 評価条件作成方法、応答解析方法、評価条件作成装置及び応答解析装置 |
JP7117194B2 (ja) | 2018-08-23 | 2022-08-12 | 三菱重工業株式会社 | 評価条件作成方法、応答解析方法、評価条件作成装置及び応答解析装置 |
CN110481561A (zh) * | 2019-08-06 | 2019-11-22 | 北京三快在线科技有限公司 | 无人驾驶车辆自动控制信号生成方法和装置 |
JP2021117092A (ja) * | 2020-01-24 | 2021-08-10 | 三菱重工業株式会社 | 原子力プラントのリスク評価システム、リスク評価方法、及び、リスク評価プログラム |
JP7406383B2 (ja) | 2020-01-24 | 2023-12-27 | 三菱重工業株式会社 | 原子力プラントのリスク評価システム、リスク評価方法、及び、リスク評価プログラム |
KR102255219B1 (ko) * | 2020-01-31 | 2021-05-25 | 한국수력원자력 주식회사 | 종단차폐 냉각사고의 중대사고 영향 평가방법 |
EP3896544A1 (en) * | 2020-04-15 | 2021-10-20 | Siemens Industry Software NV | System, apparatus and method for generating automatically a component fault tree of a system |
WO2021209191A1 (en) * | 2020-04-15 | 2021-10-21 | Siemens Industry Software Nv | System, apparatus and method for generating automatically a component fault tree of a system |
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