JP2022111584A - Risk impact evaluation method, risk impact evaluation device, and program - Google Patents

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Abstract

To provide a method for identifying a base event or a device group having a great impact on risk.SOLUTION: A risk impact evaluation method comprises the steps of: randomly setting a failure probability for each of base events constituting a fault tree; calculating a RAW value per base event on the basis of the fault tree and the set probability; grouping base events whose RAW values are within a predetermined range; and calculating a FV importance per group of the grouped base events.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本開示は、リスク上重要な機器を特定するためのリスク影響評価方法、リスク影響評価装置及びプログラムに関する。 The present disclosure relates to a risk impact assessment method, a risk impact assessment device, and a program for identifying risk-important devices.

機器故障の組合せによって起こり得る頂上事象をフォルトツリー(FT:Fault Tree)によってモデル化し、リスク評価を行うことがある。原子力プラントのように多数の機器を含むシステムをFTでモデル化する場合、頂上事象に至る機器故障の組合せは多数生成される。FTで定義される頂上事象を生じさせる基事象(機器故障など)の組合せをカットセットと呼ぶ。多数生成された全てのカットセットに対し、各カットセットに含まれる機器故障が同時に生じる確率を解析(詳細解析)したり、機器故障が同時に生じないよう設備側での対策を検討したりすることは多大な労力を要する。 A fault tree (FT: Fault Tree) may be used to model top events that may occur due to a combination of equipment failures, and perform risk evaluation. When a system including many devices such as a nuclear power plant is modeled by FT, many combinations of device failures leading to top events are generated. A combination of basic events (equipment failures, etc.) that cause a top event defined by FT is called a cutset. Analyze (detailed analysis) the probability that equipment failures contained in each cutset occur simultaneously for all cutsets generated in large numbers, and consider measures on the equipment side to prevent equipment failures from occurring at the same time. requires a lot of effort.

特許文献1には、リスク項目を、重要度や関連度に基づいて複数のグループに分類し、グループごとのリスク評価値を算出するリスク評価の方法が記載されている。特許文献1の方法によれば、リスク項目間の影響関係を反映したリスク評価が可能となる。 Patent Literature 1 describes a risk evaluation method that classifies risk items into a plurality of groups based on their degree of importance and degree of association, and calculates a risk evaluation value for each group. According to the method of Patent Literature 1, it is possible to perform risk evaluation that reflects the influence relationship between risk items.

特開2005-190402号公報Japanese Patent Application Laid-Open No. 2005-190402

多数の基事象が存在する場合、リスクへの影響が大きい基事象又は基事象のグループを抽出することができれば、効率的に詳細解析や対策の検討を行うことができる。膨大な基事象の中から、リスク評価を行うために有効な基事象を特定する方法が求められている。 When a large number of basic events exist, if it is possible to extract a basic event or a group of basic events that have a large impact on risk, it is possible to efficiently carry out detailed analysis and consideration of countermeasures. There is a demand for a method of identifying effective basic events for risk assessment from among a huge number of basic events.

本開示は、上記課題を解決することができるリスク影響評価方法、リスク影響評価装置及びプログラムを提供する。 The present disclosure provides a risk impact assessment method, a risk impact assessment device, and a program that can solve the above problems.

本開示のリスク影響評価方法は、フォルトツリーを構成する基事象のそれぞれにランダムに故障の確率を設定するステップと、前記基事象ごとのRAW値を、前記フォルトツリーおよび前記確率に基づいて算出するステップと、前記RAW値が所定の範囲内となる前記基事象同士でグルーピングするステップと、前記グルーピングしたグループ毎のFV重要度を算出するステップと、を有する。 The risk impact evaluation method of the present disclosure includes the step of randomly setting failure probabilities for each of the basic events that make up a fault tree, and calculating a RAW value for each of the basic events based on the fault tree and the probabilities. a step of grouping the basic events whose RAW values are within a predetermined range; and a step of calculating the FV importance for each of the grouped groups.

また、本開示のリスク影響評価装置は、フォルトツリーを構成する基事象のそれぞれにランダムに故障の確率を設定する確率設定部と、前記基事象ごとのRAW値を、前記フォルトツリーおよび前記確率に基づいて算出するRAW値算出部と、前記RAW値が所定の範囲内となる前記基事象同士でグルーピングするグルーピング部と、前記グルーピングしたグループ毎のFV重要度を算出するFV重要度算出部と、を備える。
を有する。
Further, the risk impact evaluation device of the present disclosure includes a probability setting unit that randomly sets failure probabilities for each of basic events that constitute a fault tree, and a RAW value for each basic event that is applied to the fault tree and the probability. a grouping unit for grouping the base events whose RAW values are within a predetermined range; an FV importance calculation unit for calculating the FV importance for each of the grouped groups; Prepare.
have

また、本開示のプログラムは、コンピュータに、フォルトツリーを構成する基事象のそれぞれにランダムに故障の確率を設定するステップと、前記基事象ごとのRAW値を、前記フォルトツリーおよび前記確率に基づいて算出するステップと、前記RAW値が所定の範囲内となる前記基事象同士でグルーピングするステップと、前記グルーピングしたグループ毎のFV重要度を算出するステップと、を実行させる。 Further, the program of the present disclosure provides a computer with a step of randomly setting failure probabilities for each of basic events that make up a fault tree, and calculating a RAW value for each of the basic events based on the fault tree and the probability. a step of calculating, a step of grouping the basic events having the RAW values within a predetermined range, and a step of calculating the FV importance for each of the grouped groups.

上述のリスク影響評価方法、リスク影響評価装置及びプログラムによれば、リスク上重要な機器や基事象を特定することができる。 According to the risk/impact evaluation method, the risk/impact evaluation apparatus, and the program described above, risk-important devices and basic events can be specified.

実施形態に係るリスク影響評価装置の一例を示すブロック図である。1 is a block diagram showing an example of a risk impact assessment device according to an embodiment; FIG. フォルトツリーの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a fault tree. 図2Aのフォルトツリーに係るカットセットを示す図である。FIG. 2B illustrates a cutset for the fault tree of FIG. 2A; 実施形態に係る基事象への確率設定とRAW値の算出について説明する図である。FIG. 10 is a diagram illustrating setting of probability to a base event and calculation of a RAW value according to the embodiment; 実施形態に係るグルーピングについて説明する図である。It is a figure explaining the grouping which concerns on embodiment. 実施形態に係るグループを用いたリスク評価モデルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the risk-evaluation model using the group which concerns on embodiment. 実施形態に係るグルーピング処理の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the grouping process which concerns on embodiment. 実施形態に係るグループ統合処理の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the group integration process which concerns on embodiment. 実施形態に係るリスク影響評価処理の一例を示すフローチャートである。6 is a flowchart illustrating an example of risk impact evaluation processing according to the embodiment; 実施形態のリスク影響評価装置のハードウェア構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the hardware constitutions of the risk impact evaluation apparatus of embodiment.

<実施形態>
以下、本開示のリスク影響評価方法について、図1~図8を参照しながら説明する。
(構成)
図1は、実施形態に係るリスク影響評価装置の一例を示すブロック図である。
リスク影響評価装置10は、FT情報取得部11と、確率設定部12と、RAW値算出部13と、グルーピング部14と、FV重要度算出部15と、グループ選択部16と、出力部17と、記憶部18と、を備える。
<Embodiment>
The risk impact assessment method of the present disclosure will be described below with reference to FIGS. 1 to 8. FIG.
(Constitution)
FIG. 1 is a block diagram showing an example of a risk impact assessment device according to an embodiment.
The risk impact assessment device 10 includes an FT information acquisition unit 11, a probability setting unit 12, a RAW value calculation unit 13, a grouping unit 14, an FV importance calculation unit 15, a group selection unit 16, and an output unit 17. , and a storage unit 18 .

FT情報取得部11は、FT(フォルトツリー)の情報を取得する。FTは、頂上事象を引き起こす基事象の組合せの関係を木構造によって表したリスク評価モデルである。頂上事象とは、例えば、原子力プラントにおける重大な事故事象である。基事象とは、例えば、ポンプの起動失敗、逆止弁の開失敗、制御盤内の部品の火災など、頂上事象に繋がる個々の事故事象である。ここで、図2A、図2Bを参照する。図2AにFTの一例を示す。図2AのFTにおいて、基事象A1は機器Aの故障、基事象B1は機器Bの故障、基事象C1は機器Cの故障、基事象D1は機器Dの故障である。図2AのFTは、基事象A1と、基事象B1および基事象C1の何れかが同時に生じるか、基事象D1と、基事象B1および基事象C1の何れかが同時に生じると、頂上事象が発生することを示している。図2Bに図2AのFTのカットセットを示す。カットセットとは、頂上事象を引き起こす1または複数の基事象の組合せである。本例におけるカットセットは、(1)基事象A1と基事象B1の組合せ、(2)基事象A1と基事象C1の組合せ、(3)基事象D1と基事象B1の組合せ、(4)基事象D1と基事象C1の組合せ、の4つである。例えば、カットセット(1)の場合、基事象A1と基事象B1が同時に発生すると、頂上事象TEが発生する。FT情報取得部11は、FTの情報として、図2Aに例示するようなFTの構造情報を取得する。この構造情報には、基事象B1と基事象C1がFTにおいてORゲートで接続され、基事象A1と基事象B1、C1がANDゲートで接続されることなど木構造を定義する情報が含まれる。また、FT情報取得部11は、FTの情報として、基事象A1~D1の発生確率(実際の発生確率)を取得する。基事象A1~D1の発生確率は、知見を有する技術者の分析結果等に基づいて予め設定されている。以下、図2Aに例示するFTを例として説明を行う。 The FT information acquisition unit 11 acquires FT (fault tree) information. FT is a risk assessment model that expresses the relationship of combinations of basic events that cause top events by means of a tree structure. A top event is, for example, a severe accident event in a nuclear power plant. A base event is an individual accidental event that leads to a top event, such as a pump failure to start, a check valve failure to open, or a component fire in a control panel. Reference is now made to FIGS. 2A and 2B. An example of FT is shown in FIG. 2A. In the FT of FIG. 2A, the basic event A1 is the failure of the device A, the basic event B1 is the failure of the device B, the basic event C1 is the failure of the device C, and the basic event D1 is the failure of the device D. In FT of FIG. 2A, when any of basic event A1, basic event B1, and basic event C1 occur simultaneously, or when basic event D1, basic event B1, and basic event C1 occur simultaneously, the top event occurs. indicates that FIG. 2B shows the cutset of the FT of FIG. 2A. A cutset is a combination of one or more base events that give rise to a top event. The cut set in this example includes (1) a combination of basic event A1 and basic event B1, (2) a combination of basic event A1 and basic event C1, (3) a combination of basic event D1 and basic event B1, (4) a basic A combination of event D1 and basic event C1. For example, for cutset (1), the top event TE occurs when base event A1 and base event B1 occur simultaneously. The FT information acquisition unit 11 acquires FT structure information as exemplified in FIG. 2A as FT information. This structural information includes information defining a tree structure, such as that basic event B1 and basic event C1 are connected in FT by an OR gate, and basic event A1 and basic events B1 and C1 are connected by an AND gate. The FT information acquisition unit 11 also acquires the occurrence probabilities (actual occurrence probabilities) of the basic events A1 to D1 as FT information. The occurrence probabilities of the basic events A1 to D1 are set in advance based on the analysis results of a knowledgeable engineer. The FT illustrated in FIG. 2A will be described below as an example.

確率設定部12は、FT情報取得部11が取得したFTの基事象A1~D1の各々について、ランダムに確率を設定する。一般に、PRA(確率論的リスク評価)等では、カットセットの実際の発生確率に基づいてリスク評価を行う。カットセットの実際の発生確率は、そのカットセットを構成する基事象の発生確率の実績値や基事象に関係する機器の故障率などに基づいて設定することが多い。その為、例えば、機器Aと機器Dが同じ種類の場合、基事象A1と基事象D1の発生確率には同程度の値が設定されることが多い。これに対し、確率設定部12は、カットセットを構成する基事象の内容に関係なく、例えば、乱数を発生させることにより、各カットセットに任意の値の確率を設定する。ここで、図3を参照する。図3に示す表100の上段には、機器A~Dの故障確率が示されている。機器A~Dの故障確率は、それぞれ基事象A1~D1の発生確率である。確率設定部12は、乱数を発生させて機器A~Dの故障確率を算出する。例えば、確率設定部12は、乱数“2.10E-05”を算出して機器Aの故障確率として設定し、乱数“7.40E-06”を算出して機器Bの故障確率に設定する。確率設定部12は、各基事象を含むカットセットがカットオフされないよう、発生させた乱数が過度に低い値の場合(乱数が閾値以下の場合)、再び乱数を発生させて、その値を機器の故障確率(基事象の発生確率)として設定する。 The probability setting unit 12 randomly sets probabilities for each of the FT basic events A1 to D1 acquired by the FT information acquisition unit 11 . In general, PRA (Probabilistic Risk Assessment) and the like perform risk assessment based on the actual probability of occurrence of a cutset. The actual probability of occurrence of a cutset is often set based on the actual value of the probability of occurrence of the basic event that constitutes the cutset, the failure rate of equipment related to the basic event, and the like. Therefore, for example, when device A and device D are of the same type, similar values are often set for the occurrence probabilities of basic event A1 and basic event D1. On the other hand, the probability setting unit 12 sets a probability of an arbitrary value for each cutset by, for example, generating a random number regardless of the contents of the basic events that make up the cutset. Now refer to FIG. The upper part of the table 100 shown in FIG. 3 shows the failure probabilities of the devices A to D. The failure probabilities of the devices A to D are the occurrence probabilities of the basic events A1 to D1, respectively. The probability setting unit 12 generates random numbers and calculates failure probabilities of the devices A to D. FIG. For example, the probability setting unit 12 calculates a random number “2.10E-05” and sets it as the failure probability of the device A, and calculates a random number “7.40E-06” and sets it as the failure probability of the device B. FIG. If the generated random number is an excessively low value (when the random number is equal to or less than the threshold value), the probability setting unit 12 generates a random number again so that the cutset containing each basic event is not cut off, and is set as the failure probability (probability of occurrence of basic event).

RAW値算出部13は、基事象A1~D1のRAW値(Risk Achievement Worth)を算出する。RAW値は、リスク増加価値とも称され、以下の式(1)によって算出することができる。
RAWi=P(TOP/i=1)÷P(TOP)・・・(1)
ここで、P(TOP)は、システムのアンアベイラビリティ(頂上事象が発生する確率)を表す。また、P(TOP/i=1)は、要素iの故障確率が1になったとき(つまり、要素iが故障したとき)のシステムのアンアベイラビリティを表す。RAWiは、システムの要素iが故障している場合のシステムのアンアベイラビリティの増分を示す指標である。要素iとは、例えば、機器A~Dの何れかである。RAWiは、要素iが故障した場合のリスクの増加分を表すことから、機器のリスク緩和による影響把握に有効である。RAW値算出部13は、機器A~Dのそれぞれについて、各機器が故障した場合のRAW値を算出する。図3の表の下段に、図2AのFTにおいて、図3の表の上段の確率で機器A~Dが故障したと仮定した場合のRAW値を示す。例えば、基事象A1のRAW値の算出において、P(TOP/i=1)は、図2AのFTの構造から機器B又は機器Cが故障する確率である。また、P(TOP)は、機器A~Dの何れかが故障する確率である。RAW値算出部13は、確率設定部12が基事象A1~D1にランダムに設定した確率を用いて、FTと式(1)により、基事象A1のRAW値“3.52E+04” を算出する。同様にRAW値算出部13は、基事象B1~D1のRAW値を算出する。表100の下段に示すように、基事象B1~D1のRAW値は、それぞれ“3.52E+04”、“1.76E+03”、“1.76E+03”となる。
The RAW value calculator 13 calculates RAW values (Risk Achievement Worth) of the basic events A1 to D1. The RAW value is also called risk increase value and can be calculated by the following formula (1).
RAWi=P(TOP/i=1)/P(TOP) (1)
where P(TOP) represents the unavailability of the system (the probability of a top event occurring). Also, P(TOP/i=1) represents the unavailability of the system when the failure probability of element i becomes 1 (that is, when element i fails). RAWi is a measure of the incremental unavailability of the system when element i of the system fails. The element i is, for example, any one of the devices A to D. Since RAWi represents the increased amount of risk when element i fails, it is effective in grasping the impact of risk mitigation of equipment. The RAW value calculator 13 calculates the RAW value for each of the devices A to D when each device fails. The lower part of the table in FIG. 3 shows the RAW values when it is assumed that the devices A to D fail in the FT in FIG. 2A with the probability shown in the upper part of the table in FIG. For example, in calculating the RAW value of basic event A1, P(TOP/i=1) is the probability that device B or device C will fail from the structure of FT in FIG. 2A. P(TOP) is the probability that one of the devices A to D will fail. The RAW value calculation unit 13 uses the probabilities randomly set for the basic events A1 to D1 by the probability setting unit 12 to calculate the RAW value "3.52E+04" of the basic event A1 from FT and equation (1). Similarly, the RAW value calculator 13 calculates the RAW values of the basic events B1 to D1. As shown in the lower part of Table 100, the RAW values of basic events B1 to D1 are "3.52E+04", "1.76E+03", and "1.76E+03", respectively.

グルーピング部14は、RAW値算出部13が算出したRAW値に基づいて、基事象A1~D1を、RAW値が近接するもの同士でグルーピングする。図3の表100の場合、グルーピング部14は、RAW値が“3.52E+04”で一致するため、基事象A1と基事象D1を同一グループにグルーピングする。また、RAW値が“1.76E+03”で一致するため、グルーピング部14は、基事象B1と基事象C1を同一グループにグルーピングする。グルーピング部14によるグルーピングの結果を図4Aに示す。便宜的に、基事象A1、D1のグループをグループ1、基事象B1、C1のグループをグループ2とする。基事象をグルーピングすると、元のFTをより簡潔な構造で書き換えることができる。図4Bに今回の例のグループ1とグループ2を用いて図2AのFTを書き換えた簡易なFTを示す。図4BのFTによれば、グループ1の機器故障(機器A、Dの何れかの故障)とグループ2の機器故障(機器B、Cの何れかの故障)が同時に発生すると、頂上事象が発生することを容易に把握することができる。 Based on the RAW values calculated by the RAW value calculation unit 13, the grouping unit 14 groups the basic events A1 to D1 according to the RAW values that are close to each other. In the case of the table 100 of FIG. 3, the grouping unit 14 groups the basic event A1 and the basic event D1 into the same group because the RAW values match at "3.52E+04". Also, since the RAW values match at "1.76E+03", the grouping unit 14 groups the basic event B1 and the basic event C1 into the same group. The result of grouping by the grouping unit 14 is shown in FIG. 4A. For convenience, the group of basic events A1 and D1 is group 1, and the group of basic events B1 and C1 is group 2. Grouping the elementary events allows the original FT to be rewritten with a more concise structure. FIG. 4B shows a simple FT obtained by rewriting the FT of FIG. 2A using groups 1 and 2 of this example. According to the FT in FIG. 4B, when a device failure in group 1 (failure in either device A or D) and a device failure in group 2 (failure in either device B or C) occur at the same time, a top event occurs. You can easily understand what to do.

例えば、図2AのFTの場合、理論的には、確率設定部12が各基事象に対して全くランダムに確率を設定したとしても、基事象A1と基事象D1のRAW値は一致し、基事象B1と基事象C1のRAW値は一致する。しかし、乱数の影響で、基事象A1と基事象D1のRAW値や基事象B1と基事象C1のRAW値に誤差が生じる可能性がある。また、乱数の影響で、他のグループに属するはずの基事象のRAW値が偶然近接する可能性がある。そこで、本実施形態では、確率設定部12が1つの基事象に対して複数回、確率の算出を試行し、RAW値算出部13は、複数の確率それぞれについてRAW値を算出する。つまり、1つの基事象について複数個のRAW値が算出される。グルーピング部14は、複数個のRAW値に基づいて、例えば、毎回RAW値が近接する基事象を同じグループへグルーピングする。 For example, in the case of FT in FIG. 2A, theoretically, even if the probability setting unit 12 sets the probability of each base event completely randomly, the RAW values of the base event A1 and the base event D1 match. The RAW values of event B1 and base event C1 match. However, due to the influence of random numbers, errors may occur in the RAW values of the basic events A1 and D1 and the RAW values of the basic events B1 and C1. Also, due to the influence of random numbers, the RAW values of basic events that should belong to other groups may come close to each other by chance. Therefore, in the present embodiment, the probability setting unit 12 attempts to calculate the probability multiple times for one basic event, and the RAW value calculation unit 13 calculates the RAW value for each of the multiple probabilities. That is, a plurality of RAW values are calculated for one basic event. The grouping unit 14 groups, for example, basic events having close RAW values into the same group each time, based on a plurality of RAW values.

グルーピング処理の例を図5に示す。図5の表101のINST_001,002、CABLE_001,002,100,101,102,200,201,202,310,311,312、VALVE_100,200はそれぞれが基事象である。図5の例では、各基事象に対して、5回、確率の設定とその確率に基づくRAW値の算出が実行されている。例えば、1回目の試行において、INST_001とCABLE_001のRAW値が一致し、INST_002とCABLE_002のRAW値が一致し、VALVE_100とCABLE_100,101,102のRAW値が一致し、VALVE_200とCABLE_200,201,202のRAW値が一致する。グルーピング部14は、これらをそれぞれ1つの仮グループにまとめる。順に仮グループG1、G2、G3、G4とする。例えば5回を通じて、上記の各基事象が同様に仮グループG1、G2、G3、G4に分類される場合、グルーピング部14は、これらそれぞれを最終的に1つのグループとして設定する。順に、グループG_001、G_002、G_003、G_004とする。 An example of grouping processing is shown in FIG. INST_001, 002, CABLE_001, 002, 100, 101, 102, 200, 201, 202, 310, 311, 312, and VALVE_100, 200 in Table 101 of FIG. 5 are base events, respectively. In the example of FIG. 5, setting of probabilities and calculation of RAW values based on the probabilities are executed five times for each basic event. For example, in the first trial, the RAW values of INST_001 and CABLE_001 match, the RAW values of INST_002 and CABLE_002 match, the RAW values of VALVE_100 and CABLE_100, 101, 102 match, and the RAW values of VALVE_200 and CABLE_200, 201, 202 match. RAW values match. The grouping unit 14 puts them together into one temporary group. Temporary groups G1, G2, G3, and G4 are arranged in this order. For example, if the basic events are similarly classified into temporary groups G1, G2, G3, and G4 through five times, the grouping unit 14 finally sets them as one group. Groups G_001, G_002, G_003, and G_004 are arranged in order.

また、1回目、5回目の試行において、CABLE_301のRAW値が他と異なり、CABLE_310,311,312のRAW値が一致する。これらの結果、グルーピング部14は、例えば、CABLE_301を仮グループG5へ分類し、CABLE_310,311,312を仮グループG6へ分類する。2回目の試行においては、CABLE_301,310,311,312のRAW値が一致する。グルーピング部14は、CABLE_301,310,311,312を仮グループG5へ分類する。最終的にグルーピング部14は、5回を通じて、RAW値の値が一致した、CABLE_310,311,312を1つのグループG_006として設定し、CABLE_301を1つのグループG_005として設定する。 Also, in the first and fifth trials, the RAW value of CABLE_301 differs from the others, and the RAW values of CABLE_310, 311, and 312 match. As a result, the grouping unit 14, for example, classifies CABLE_301 into temporary group G5, and classifies CABLE_310, 311, and 312 into temporary group G6. In the second trial, the RAW values of CABLE_301, 310, 311, 312 match. The grouping unit 14 classifies CABLE_301, 310, 311, and 312 into temporary group G5. Finally, the grouping unit 14 sets CABLE_310, 311, and 312 with matching RAW values as one group G_006 and sets CABLE_301 as one group G_005 through the five times.

論理的には、リスクへの影響が同様な基事象についてRAW値は一致する。しかし、基事象が膨大な数となる場合にFTの構造を解析して基事象をグループ化する作業にはコストが掛かる。これに対し、本実施形態では、ランダムに設定した基事象の発生確率に基づいて算出したRAW値を用いて、RAW値が近似する基事象を1つのグループにまとめる。これにより、FTの構造を解析することなく単純な計算によって、多数の基事象のうちリスクへの影響が同様なもの同士をグループ化することができる。また、基事象にランダムに確率を設定することで、例えば、同一種類の機器の故障についても異なる任意の確率を設定し、その値に基づいてRAW値を算出する。これにより、機器の種類に関係なく、フォルトツリーの構造上、リスク影響の観点で同様に扱えるもの同士をグループ化することができる。 Logically, the RAW values are consistent for underlying events with similar risk impact. However, when the number of basic events is enormous, the work of analyzing the structure of FT and grouping the basic events is costly. On the other hand, in the present embodiment, the RAW values calculated based on the occurrence probabilities of the randomly set basic events are used to put together the basic events having similar RAW values into one group. This enables grouping of a large number of basic events with similar risk impacts by simple calculation without analyzing the structure of the FT. Moreover, by randomly setting probabilities for basic events, for example, different arbitrary probabilities are set for failures of the same type of equipment, and RAW values are calculated based on the values. As a result, regardless of the type of device, it is possible to group devices that can be treated in the same way from the viewpoint of risk impact in terms of the fault tree structure.

FV重要度算出部15は、グルーピング部14が作成した各グループについて、FV(Fussell-Vesely)重要度を算出する。FV重要度は、以下の式(2)によって算出することができる。
FVi=Pi(TOP)÷P(TOP)・・・(2)
ここで、P(TOP)はシステムのアンアベイラビリティを表し、Pi(TOP)は、要素iが故障する確率が0になったとき(つまり、要素iが故障していないとき)のシステムのアンアベイラビリティとシステムのアンアベイラビリティ(=P(TOP))の差を表す。FV重要度は、頂上事象が発生する確率のうち、要素iの故障が原因となる割合を示し、FV重要度が大きい要素iの方が、FV重要度が小さい要素iよりもリスクへの影響が大きい。FV重要度は、当該システムにおける機器の対策効果の把握などに用いられる。また、FV重要度算出部15は、機器A~Dについて、FV重要度を算出するのではなく、グルーピング部14によってグルーピングされた機器の全体を対象としてFV重要度を算出する。例えば、FV重要度算出部15は、グループ1について、機器Aと機器Dの両方が故障していない場合のシステムのアンアベイラビリティとP(TOP)の差を、式(2)のPi(TOP)としてFV重要度を算出する。つまり、FV重要度算出部15は、機器Aと機器Dが両方故障していない場合(基事象A1、D1が共に発生しない場合)、そうでない場合と比べてどれだけリスクが低下するかを式(2)によって算出する。なお、グルーピング処理の場合とは異なり、FV重要度算出部15は、機器A,Dの実際の故障率(基事象A1,D1の実際の発生確率)に基づいて、グループ1のFV重要度を算出する。例えば、FV重要度算出部15は、FT情報取得部11が取得したFTの情報に含まれる各基事象の実際の発生確率に基づいて、グループ1のFV重要度を算出する。同様に、FV重要度算出部15は、グループ2について、機器Bと機器Cが両方故障していない場合のリスクの低下度(FV重要度)を算出する。なお、算出したFV重要度が、有意な値ではない場合、FV重要度算出部15は、グループ同士を統合し、統合後のより大きなグループに対してFV重要度を算出する。グループ同士を統合する例を図6を用いて説明する。
The FV importance calculator 15 calculates FV (Fussell-Vesely) importance for each group created by the grouping unit 14 . The FV importance can be calculated by the following formula (2).
FVi=Pi(TOP)÷P(TOP) (2)
where P(TOP) represents the unavailability of the system, and Pi(TOP) is the unavailability of the system when the probability of failure of element i becomes 0 (that is, when element i has not failed). and system unavailability (=P(TOP)). The FV importance indicates the proportion of the probability of a top event occurring that is caused by the failure of element i. is large. The FV importance is used, for example, to grasp the effectiveness of countermeasures for devices in the system. Further, the FV importance calculation unit 15 does not calculate the FV importance for the devices A to D, but calculates the FV importance for all the devices grouped by the grouping unit 14 . For example, for group 1, the FV importance calculation unit 15 calculates the difference between the unavailability of the system when both device A and device D are not malfunctioning and P(TOP) as Pi(TOP) in equation (2). to calculate the FV importance. In other words, the FV importance calculation unit 15 calculates how much the risk is reduced when both the devices A and D are not malfunctioning (when both the basic events A1 and D1 do not occur) compared to the other case. Calculated by (2). Note that unlike the grouping process, the FV importance calculation unit 15 calculates the FV importance of group 1 based on the actual failure rates of devices A and D (actual occurrence probabilities of basic events A1 and D1). calculate. For example, the FV importance calculation unit 15 calculates the FV importance of group 1 based on the actual probability of occurrence of each primitive event included in the FT information acquired by the FT information acquisition unit 11 . Similarly, the FV importance calculation unit 15 calculates the degree of risk reduction (FV importance) for group 2 when both device B and device C are not malfunctioning. Note that when the calculated FV importance is not a significant value, the FV importance calculation unit 15 integrates groups and calculates the FV importance for a larger group after integration. An example of integrating groups will be described with reference to FIG.

図6の表102に、図5で説明したグルーピング処理によって作成された各グループG_001~006について算出したFV重要度を示す。G_003のFV重要度は“1.19E-01”、G_004のFV重要度は“2.22E-16”、他のグループについては0である。例えば、FV重要度算出部15は、各グループのFV重要度と、所定の閾値とを比較して、算出したFV重要度が閾値以下であれば有意な値が得られなかったとして、グループ同士を統合し、統合後のグループについて同様にしてFV重要度を算出する。統合後のグループおよびFV重要度の一例を図6の表103に示す。例えば、FV重要度算出部15は、グループG_001~006のうちの2つの組合せを全パターン作成し、それぞれについてFV重要度を算出する。FV重要度算出部15は、統合後のグループを含む全てのFV重要度と閾値とを比較して、有意な値が得られたかどうかを判定する。例えば、FV重要度算出部15は、グループG_003+G_004のFV重要度“6.87E-01”を閾値と比較する。表103に示すFV重要度は、全て閾値以下であるとする。すると、FV重要度算出部15は、さらにグループ同士を統合し、再度、FV重要度を算出する。例えば、FV重要度算出部15は、先の例と同様、作成済みのグループの全ての組合せを作成して、FV重要度を算出してもよい。あるいは、グループ数が増えると計算量が膨大となるため、FV重要度が大きいグループの構成要素(例えば、最もFV重要度が大きいグループG_003+G_004の構成要素はG_003とG_004である。)に着目してグループの統合を実施してもよい。例えば、FV重要度の大きさが上位の所定数のグループの構成要素同士を組み合わせるようにしてもよいし、FV重要度の値が所定値以上のグループの構成要素同士を組み合わせるようにしてもよい。ランキング上位のグループの構成要素同士を追加で組み合わせてFV重要度を算出する場合の例を表104に示す。例えば、FV重要度算出部15は、統合後のグループG_003+G_004+G_001について、このグループに属する機器故障が無いとした場合のリスクの低減度(FV重要度)を算出する。FV重要度算出部15は、有意な値が得られるまで、グループの統合とFV重要度の算出を行う。 Table 102 in FIG. 6 shows the FV importance calculated for each group G_001 to G_006 created by the grouping process described in FIG. The FV importance of G_003 is "1.19E-01", the FV importance of G_004 is "2.22E-16", and 0 for the other groups. For example, the FV importance calculation unit 15 compares the FV importance of each group with a predetermined threshold, and determines that if the calculated FV importance is equal to or less than the threshold, no significant value is obtained. are integrated, and the FV importance is similarly calculated for the group after integration. An example of group and FV importance after integration is shown in Table 103 of FIG. For example, the FV importance calculation unit 15 creates all patterns for combinations of two of the groups G_001 to G_006, and calculates the FV importance for each. The FV importance calculation unit 15 compares all FV importance including the post-integration group with the threshold, and determines whether a significant value is obtained. For example, the FV importance calculation unit 15 compares the FV importance "6.87E-01" of the group G_003+G_004 with the threshold. Assume that the FV importance levels shown in Table 103 are all equal to or less than the threshold. Then, the FV importance calculation unit 15 further integrates the groups and calculates the FV importance again. For example, the FV importance calculation unit 15 may create all combinations of created groups and calculate the FV importance, as in the previous example. Alternatively, as the number of groups increases, the amount of calculation becomes enormous, so focusing on the constituent elements of groups with high FV importance (for example, the constituent elements of group G_003+G_004 with the highest FV importance are G_003 and G_004). Group consolidation may be implemented. For example, constituent elements of a predetermined number of groups with higher FV importance may be combined, or constituent elements of groups whose FV importance is greater than or equal to a predetermined value may be combined. . Table 104 shows an example of calculating the FV importance by additionally combining the constituent elements of the group with the highest ranking. For example, the FV importance calculation unit 15 calculates the degree of risk reduction (FV importance) for the integrated group G_003+G_004+G_001 assuming that there is no equipment failure belonging to this group. The FV importance calculation unit 15 performs group integration and FV importance calculation until a significant value is obtained.

グループ選択部16は、FV重要度の値が大きい順番にグループを並べ替え、ランキング上位のグループを選択する。FV重要度の値が大きいグループとは、リスクへの影響が大きい(リスク上重要な)基事象のグループである。グループ選択部16は、FV重要度が大きいものから順に所定数のグループを選択してもよいし、FV重要度が所定の閾値以上のグループを選択してもよい。図4Aの例の場合、グループ選択部16は、例えば、グループ1とグループ2を選択する。図6の表104の場合、グループ選択部16は、例えば、上位2つのグループを選択する。 The group selection unit 16 rearranges the groups in descending order of the FV importance value, and selects the group with the highest ranking. A group with a large FV importance value is a group of basic events that have a large impact on risk (risk-important). The group selection unit 16 may select a predetermined number of groups in descending order of FV importance, or may select groups whose FV importance is equal to or greater than a predetermined threshold. In the example of FIG. 4A, the group selection unit 16 selects group 1 and group 2, for example. In the case of table 104 in FIG. 6, group selection unit 16 selects, for example, the top two groups.

出力部17は、グルーピング部14によるグルーピングの結果および各グループについて算出されたFV重要度、グループ選択部16によって選択されたグループ等を表示装置や電子ファイルなどに出力する。
記憶部18は、リスク上重要な基事象のグループの選択に必要な情報を記憶する。例えば、記憶部18は、FT情報取得部11が取得したFTの情報を記憶する。
The output unit 17 outputs the result of grouping by the grouping unit 14, the FV importance calculated for each group, the groups selected by the group selection unit 16, and the like to a display device, an electronic file, or the like.
The storage unit 18 stores information necessary for selecting a group of risk-important basic events. For example, the storage unit 18 stores FT information acquired by the FT information acquisition unit 11 .

(動作)
次に図7を用いて、リスク影響評価装置10の動作について説明する。
図7は、実施形態に係るリスク影響評価処理の一例を示すフローチャートである。
まず、FT情報取得部11が、評価対象のFTの情報を取得する(ステップS10)。FT情報取得部11は、FTの情報を記憶部18に記録する。
(motion)
Next, the operation of the risk impact assessment device 10 will be described with reference to FIG.
FIG. 7 is a flowchart illustrating an example of risk impact evaluation processing according to the embodiment.
First, the FT information acquisition unit 11 acquires information on the FT to be evaluated (step S10). The FT information acquisition unit 11 records FT information in the storage unit 18 .

次に確率設定部12が、ステップS10で取得されたFTの各基事象にランダムに確率を設定する(ステップS11)。確率設定部12は、記憶部18が記憶するFTの情報を解析して、基事象を抽出し、各基事象に対してランダムに乱数を発生させて、その乱数を基事象の発生確率として設定する。確率設定部12は、乱数が所定の基準値未満の場合、再度乱数を発生させる。また、確率設定部12は、1つの基事象に対して複数回、確率を設定する。例えば、確率設定部12は、基事象A1~D1の各々に対して5個の確率を設定する。確率設定部12は、設定した確率を対象とする基事象と対応付けて、試行回数別に(例えば、1回目に設定した確率~5回目に設定した確率を別々に)記憶部18へ記録する。 Next, the probability setting unit 12 randomly sets a probability for each basic event of FT acquired in step S10 (step S11). The probability setting unit 12 analyzes the FT information stored in the storage unit 18, extracts the base event, randomly generates a random number for each base event, and sets the random number as the probability of occurrence of the base event. do. If the random number is less than the predetermined reference value, the probability setting unit 12 generates the random number again. Also, the probability setting unit 12 sets the probability multiple times for one basic event. For example, the probability setting unit 12 sets five probabilities for each of the basic events A1 to D1. The probability setting unit 12 associates the set probabilities with the target basic events, and records them in the storage unit 18 for each number of trials (for example, the probabilities set for the first time to the probabilities set for the fifth time separately).

RAW値算出部13は、各基事象のRAW値を算出する(ステップS12)。例えば、RAW値算出部13は、ステップS10で取得されたFTに基づいて、基事象A1について設定された5個の確率のそれぞれと式(1)とを用いて、5個のRAW値を算出する。RAW値算出部13は、基事象B1~D1についても5個ずつのRAW値を算出する。RAW値算出部13は、算出したRAW値を対象とする基事象と対応付けて、試行回数別に(例えば、1回目に設定された確率に基づくRAW値~5回目に設定された確率に基づくRAW値を別々に)記憶部18へ記録する。 The RAW value calculator 13 calculates the RAW value of each basic event (step S12). For example, the RAW value calculation unit 13 calculates five RAW values using each of the five probabilities set for the basic event A1 and Equation (1) based on the FT obtained in step S10. do. The RAW value calculator 13 also calculates five RAW values for each of the basic events B1 to D1. The RAW value calculation unit 13 associates the calculated RAW value with the target basic event, and calculates the RAW value based on the probability set for each trial (for example, the RAW value based on the probability set for the first time to the RAW value based on the probability set for the fifth time). values separately) in the storage unit 18 .

次にグルーピング部14は、RAW値が近接した基事象同士でグルーピングする(ステップS13)。例えば、グルーピング部14は、互いの同じ試行回数目のRAW値の差が、5回を通じて全て所定の範囲内に収まる基事象同士を同じグループとしてグルーピングする。1つのグループに属する基事象の数に制限はなく、1つだけでもよいし、3個以上であってもよい。また、作成するグループの数に制限は無い。 Next, the grouping unit 14 groups basic events having close RAW values (step S13). For example, the grouping unit 14 groups the basic events in which the differences in the RAW values of the same number of trials are all within a predetermined range through five trials as the same group. The number of basic events belonging to one group is not limited, and may be one or three or more. Also, there is no limit to the number of groups that can be created.

次にグルーピング部14は、統一性のあるグルーピング結果が得られたか否かを判定する(ステップS14)。例えば、試行回数1~5回目のそれぞれにて作成したグループの数や各グループを構成する基事象がすべて異なるような場合、グルーピング部14は、統一性のあるグルーピング結果が得られないと判定する。例えば、図5に示した例のように、5回のうち4回のグルーピングの結果が同じ場合、グルーピング部14は、統一性のあるグルーピング結果が得られたと判定する。統一性のあるグルーピング結果が得られない場合(ステップS14;No)、ステップS11~S14の処理を再度行う。 Next, the grouping unit 14 determines whether or not a consistent grouping result has been obtained (step S14). For example, if the number of groups created in each of the first to fifth trials and the basic events that make up each group are all different, the grouping unit 14 determines that grouping results with unity cannot be obtained. . For example, as in the example shown in FIG. 5, when the results of grouping four times out of five are the same, the grouping unit 14 determines that a consistent grouping result has been obtained. If a consistent grouping result cannot be obtained (step S14; No), the processing of steps S11 to S14 is performed again.

統一性のあるグルーピング結果が得られた場合(ステップS14;Yes)、統一性のあるグルーピング結果によって示される各グループについて、FV重要度算出部15がグループ毎のFV重要度を算出する(ステップS15)。FV重要度算出部15は、各グループに属する基事象の実際の発生確率を用いて、FTと式(2)により、グループに属する基事象が占めるリスクへの貢献度の総和(グループ内の全ての基事象が発生しない場合のリスクの低減度)を算出する。FV重要度算出部15は、算出したFV重要度を記憶部18へ記録する。 If a grouping result with unity is obtained (step S14; Yes), the FV importance calculation unit 15 calculates the FV importance of each group for each group indicated by the grouping result with unity (step S15 ). The FV importance calculation unit 15 uses the actual occurrence probabilities of the basic events belonging to each group to calculate the sum of the contributions to the risk occupied by the basic events belonging to the group (all Calculate the degree of risk reduction when the underlying event does not occur). The FV importance calculation unit 15 records the calculated FV importance in the storage unit 18 .

FV重要度算出部15は、FV重要度を所定の閾値と比較して、有意な結果が得られたか否かを判定する(ステップS16)。有意な結果が得られなかった場合(ステップS16;No)、図6で説明したようにグループを統合する(ステップS17)。例えば、FV重要度算出部15は、FV重要度の大きさが上位のグループを選択して、さらに選択したグループから2つを選択して統合する組合せを全パターン作成する。そして、FV重要度算出部15は、統合後のグループに対して、FV重要度を算出し(ステップS15)、有意な結果が得られたか否かを判定する(ステップS16)。有意な結果が得られるまで、FV重要度算出部15は、ステップS17、S15、S16の処理を繰り返し行う。 The FV importance calculation unit 15 compares the FV importance with a predetermined threshold to determine whether a significant result is obtained (step S16). If no significant result is obtained (step S16; No), the groups are integrated as described with reference to FIG. 6 (step S17). For example, the FV importance calculation unit 15 selects a group having a high FV importance, selects two groups from the selected groups, and creates all patterns of combinations that are integrated. Then, the FV importance calculation unit 15 calculates the FV importance for the group after integration (step S15), and determines whether or not a significant result is obtained (step S16). The FV importance calculation unit 15 repeats the processes of steps S17, S15, and S16 until a significant result is obtained.

有意な結果が得られた場合(ステップS16;Yes)、グループ選択部16が、FV重要度の大きさが上位のグループをリスク上重要なグループと選択する(ステップS18)。次に出力部17が、グループ選択部16が選択したグループを出力する(ステップS19)。例えば、図6の場合、グループ選択部16は、“G_003+G_004+G_001”と“G_003+G_004+G_002”及び各グループに属する基事象を出力する。また、出力部17は、ステップS18で選択されたグループ以外にも、例えば、最終的に作成されたグループとそのグループのFV重要度、各グループを構成する基事象の一覧情報を出力してもよい。 If a significant result is obtained (step S16; Yes), the group selection unit 16 selects the group with the highest FV importance as the risk-important group (step S18). Next, the output unit 17 outputs the group selected by the group selection unit 16 (step S19). For example, in the case of FIG. 6, the group selection unit 16 outputs "G_003+G_004+G_001" and "G_003+G_004+G_002" and basic events belonging to each group. In addition to the group selected in step S18, the output unit 17 may also output, for example, the finally created group, the FV importance of that group, and a list of basic events that make up each group. good.

以上説明したように、本実施形態によれば、PRAにおける重要度解析で用いられる指標(RAW、FV重要度)を用いることで、多数の基事象のうち、リスクへの影響の観点で同様に扱える基事象同士をグループ化することができる。また、複数のグループの中からリスク上重要なグループを抽出することができる。これにより、リスク上重要なグループに属する基事象への詳細解析や対策検討を優先的に行うことで、効率的なリスク評価が可能になる。 As described above, according to the present embodiment, by using the indicators (RAW, FV importance) used in importance analysis in PRA, among a large number of basic events, from the viewpoint of impact on risk Elementary events that can be handled can be grouped together. In addition, it is possible to extract a risk-important group from among a plurality of groups. This enables efficient risk assessment by prioritizing detailed analysis and consideration of countermeasures for basic events belonging to risk-important groups.

また、リスクへの影響が同程度の基事象をグループ化することで、多数の基事象から構成されるFTを、グループを単位としたリスク評価モデル(例えば、図4BのFT)へと単純化した上で、いずれのグループがリスク上重要かを判断することができる。また、単純化されたリスク評価モデルによれば、同時に故障した場合にリスクへの影響が大きいグループの組合せを把握することができる。これにより、どの機器が同時に故障すると頂上事象に至るかを効率的に解析したり、頂上事象が生じないような設備対応を効率的に検討したりすることができる。例えば、原子力プラントにおける火災のリスクを確率論的に評価(火災PRA)する場合、機器Aと機器Bの両方で火災が発生した場合、機器Aと機器Cに火災が発生した場合、機器A~Cで火災が発生した場合・・・など機器A~Dの組合せを全パターン作成し、それぞれの組合せごとに詳細解析や設備対応の検討を行う場合がある。機器の数が4つ程度であれば良いが、原子力プラントが備える機器の数は膨大であって、全ての機器の組合せについて詳細解析等を行うことは困難である。本実施形態によれば、リスクの影響が大きい機器(基事象)のグループを特定することができるので、特定したグループに属する機器(基事象)を含む組合せに限定して詳細解析を行うことにより、詳細解析を効率化することができる。また、図4Bにて例示するように、本実施形態によれば、元のFTを簡略化してモデル化することができる。例えば、簡略化したリスク評価モデルによれば、グループ1とグループ2の同時故障を防ぐことが重要であることを容易に把握することができる。同時に故障が生じると頂上事象が発生するようなグループを把握し、それらのグループに属する機器の故障が同時に発生しないような対策を検討することにより、効果的な設備対応を効率的に行うことができる。 In addition, by grouping basic events that have the same degree of risk impact, FT consisting of a large number of basic events is simplified into a group-based risk assessment model (e.g., FT in Figure 4B). We can then determine which groups are risk material. Also, according to the simplified risk evaluation model, it is possible to grasp the combination of groups that have a large impact on the risk if they fail at the same time. As a result, it is possible to efficiently analyze which devices fail at the same time leading to a peak event, and to efficiently consider facility measures to prevent a peak event from occurring. For example, when fire risk in a nuclear power plant is evaluated probabilistically (fire PRA), if fire occurs in both equipment A and equipment B, if fire occurs in equipment A and equipment C, equipment A ~ In some cases, such as when a fire breaks out at C, all combinations of equipment A to D are created, and detailed analysis and equipment support are examined for each combination. Although it is sufficient if the number of devices is about four, the number of devices provided in a nuclear power plant is enormous, and it is difficult to perform detailed analysis and the like for all combinations of devices. According to this embodiment, it is possible to identify a group of devices (basic events) that have a large risk impact. , the detailed analysis can be made more efficient. Also, as illustrated in FIG. 4B, according to this embodiment, the original FT can be simplified and modeled. For example, according to the simplified risk evaluation model, it is easy to understand that it is important to prevent simultaneous failures of Group 1 and Group 2. By grasping the groups in which the top event occurs when failures occur at the same time and considering measures to prevent the failures of equipment belonging to those groups from occurring at the same time, it is possible to efficiently implement effective equipment responses. can.

また、従来の火災のリスク評価では、原子力プラントを区画に分割し、区画内の1つの機器で火災が発生すると、その区画全体に火災が発生したものとみなしてリスク評価を行うことが多く、過度に保守的な評価結果が得られることが多かった。これに対し、本実施形態によれば、リスク上重要なグループに属する機器に絞って、効果的にリスク評価を行うことができるので、より精緻にリスク評価と対策の検討を行うことができる。なお、本実施形態のリスク影響評価の適用先は、火災のリスク評価に限定されない。 In addition, in conventional fire risk assessment, a nuclear power plant is divided into sections, and if a fire breaks out in one piece of equipment in the section, risk assessment is often performed assuming that the entire section has caught fire. Overly conservative evaluation results were often obtained. On the other hand, according to the present embodiment, risk assessment can be performed effectively by narrowing down the devices belonging to the risk-important group, so that risk assessment and countermeasures can be considered more precisely. Note that the application of the risk impact assessment of the present embodiment is not limited to fire risk assessment.

また、RAW値やFV重要度は、何れもリスク評価に用いられる指標であるが、一般的には、これらの値をある基準値と比較してリスクの大小を評価する場合が多い。これに対し、本実施形態では、機器が故障した時のリスク上昇を示す指標であるRAW値に基づいて、基事象をグルーピングする。また、グルーピングされた基事象の各グループについて、機器が故障しなかった場合のリスク低減を示す指標であるFV重要度を算出し、FV重要度の値が大きいグループを選択する。このように本実施形態では、一般的な指標を組み合わせて使用することで、多数の基事象から構成されるFTを、グループを単位としたモデルへと単純化した上で、いずれのグループがリスク上重要かを判断することができる。 Both the RAW value and the FV importance are indexes used for risk evaluation, but generally, the magnitude of risk is often evaluated by comparing these values with a certain reference value. On the other hand, in the present embodiment, the basic events are grouped based on the RAW value, which is an index indicating the increased risk when the device fails. In addition, for each group of the grouped basic events, the FV importance, which is an index indicating the risk reduction when the device does not fail, is calculated, and the group with a large value of the FV importance is selected. In this way, in this embodiment, by using a combination of general indicators, the FT, which consists of a large number of basic events, is simplified into a model with groups as units, and which group is a risk You can decide if it is important.

図8は、実施形態のリスク影響評価装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
コンピュータ900は、CPU901、主記憶装置902、補助記憶装置903、入出力インタフェース904、通信インタフェース905を備える。
上述のリスク影響評価装置10は、それぞれコンピュータ900に実装される。そして、上述した各機能は、プログラムの形式で補助記憶装置903に記憶されている。CPU901は、プログラムを補助記憶装置903から読み出して主記憶装置902に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。また、CPU901は、プログラムに従って、記憶領域を主記憶装置902に確保する。また、CPU901は、プログラムに従って、処理中のデータを記憶する記憶領域を補助記憶装置903に確保する。
FIG. 8 is a diagram illustrating an example of the hardware configuration of the risk impact evaluation device of the embodiment;
A computer 900 includes a CPU 901 , a main memory device 902 , an auxiliary memory device 903 , an input/output interface 904 and a communication interface 905 .
Each of the risk impact assessment devices 10 described above is implemented in a computer 900 . Each function described above is stored in the auxiliary storage device 903 in the form of a program. The CPU 901 reads out the program from the auxiliary storage device 903, develops it in the main storage device 902, and executes the above processing according to the program. Also, the CPU 901 secures a storage area in the main storage device 902 according to the program. In addition, the CPU 901 secures a storage area for storing data being processed in the auxiliary storage device 903 according to the program.

なお、リスク影響評価装置10の全部または一部の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより各機能部による処理を行ってもよい。ここでいう「コンピュータシステム」とは、OSや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータシステム」は、WWWシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境(あるいは表示環境)も含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、CD、DVD、USB等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ900に配信される場合、配信を受けたコンピュータ900が当該プログラムを主記憶装置902に展開し、上記処理を実行しても良い。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。リスク影響評価装置10は、それぞれ通信可能な複数のコンピュータ900によって構成されていても良い。 A program for realizing all or part of the functions of the risk impact assessment apparatus 10 may be recorded in a computer-readable recording medium, and the program recorded in the recording medium may be read and executed by a computer system. The processing by each functional unit may be performed by . The "computer system" here includes hardware such as an OS and peripheral devices. The "computer system" also includes the home page providing environment (or display environment) if the WWW system is used. The term "computer-readable recording medium" refers to portable media such as CDs, DVDs, and USBs, and storage devices such as hard disks incorporated in computer systems. Further, when this program is distributed to the computer 900 via a communication line, the computer 900 receiving the distribution may develop the program in the main storage device 902 and execute the above process. Further, the program may be for realizing part of the functions described above, or may be capable of realizing the functions described above in combination with a program already recorded in the computer system. . The risk impact assessment apparatus 10 may be configured by a plurality of computers 900 that can communicate with each other.

以上のとおり、本開示に係るいくつかの実施形態を説明したが、これら全ての実施形態は、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を意図していない。これらの実施形態は、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。これらの実施形態及びその変形は、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。 Although several embodiments of the present disclosure have been described above, all these embodiments are provided by way of example and are not intended to limit the scope of the invention. These embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, and modifications can be made without departing from the scope of the invention. These embodiments and their modifications are included in the scope and spirit of the invention, as well as the scope of the invention described in the claims and equivalents thereof.

<付記>
各実施形態に記載のリスク影響評価方法、リスク影響評価装置及びプログラムは、例えば以下のように把握される。
<Appendix>
The risk impact assessment method, risk impact assessment device, and program described in each embodiment are understood, for example, as follows.

(1)第1の態様に係るリスク影響評価方法は、フォルトツリー(図2A)を構成する基事象A1~D1のそれぞれにランダムに故障の確率を設定するステップと(S11)、前記基事象ごとのRAW値を前記フォルトツリーおよび前記確率に基づいて算出するステップと(S12)、前記RAW値の値が所定の範囲内となる基事象同士でグルーピングするステップと(S13)、前記グルーピングしたグループ毎のFV重要度を算出するステップと(S15)、を有する。
これにより、評価対象の機器や基事象が多数存在する場合でも、リスク影響の観点で同様に扱えるもの同士をグループ化することができる。各グループについてFV需要度を算出することにより、各グループのリスクへの影響度を評価することができる。各グループのリスクへの影響度を参照することにより、リスク評価を行うために有効な基事象を把握することができる。基事象をグループ化することで、元のFTをシンプルな形式へモデル化することができる。これにより、多数に存在する機器故障の組合せのうち、頂上事象に至る組合せの特定が容易になる。これらにより、FTに基づくリスク評価を効率的に行うことができるようになる。
(1) The risk impact evaluation method according to the first aspect includes the steps of randomly setting failure probabilities for each of the basic events A1 to D1 constituting the fault tree (FIG. 2A) (S11); Based on the fault tree and the probability (S12), the step of grouping the basic events in which the RAW value is within a predetermined range (S13), and each of the grouped groups and (S15) calculating the FV importance of .
As a result, even when there are a large number of devices and basic events to be evaluated, it is possible to group those that can be treated in the same way from the viewpoint of risk impact. By calculating the degree of FV demand for each group, the degree of influence of each group on risk can be evaluated. By referring to the degree of impact on the risk of each group, it is possible to comprehend the basic events that are effective for risk assessment. By grouping the elementary events, the original FT can be modeled into a simple form. This facilitates identification of a combination leading to a top event among many combinations of equipment failures. These enable efficient risk assessment based on FT.

(2)第2の態様に係るリスク影響評価方法は、(1)のリスク影響評価方法であって、前記FV重要度が所定値以上のグループを選択するステップ(S18)、をさらに有する。
これにより、基事象の膨大な組み合わせの中からリスクへの影響が大きい基事象のグループを特定することができる。リスクへの影響が大きい基事象を把握することで、少ない労力で詳細解析を実施し、少ない労力で故障対策を検討することができる。
(2) The risk impact assessment method according to the second aspect is the risk impact assessment method of (1), further comprising a step (S18) of selecting groups whose FV importance is equal to or greater than a predetermined value.
This makes it possible to identify groups of basic events that have a large impact on risk from among a huge number of combinations of basic events. By understanding basic events that have a large impact on risk, detailed analysis can be performed with little effort, and failure countermeasures can be considered with little effort.

(3)第3の態様に係るリスク影響評価方法は、(1)~(2)のリスク影響評価方法であって、前記FV重要度が所定の閾値未満の場合、前記グループを統合し、再度、FV重要度を算出する。
FV重要度が有意な値ではない場合、グループを統合し、再度、FV重要度を算出することで、リスク上重要なグループを作成し、抽出することができる。
(3) The risk impact assessment method according to the third aspect is the risk impact assessment method of (1) to (2), wherein when the FV importance is less than a predetermined threshold, the groups are integrated, and , to calculate the FV importance.
If the FV importance is not a significant value, the groups are integrated and the FV importance is calculated again, thereby creating and extracting risk-important groups.

(4)第4の態様に係るリスク影響評価方法は、(1)~(3)のリスク影響評価方法であって、前記確率を設定するステップでは、乱数を発生させて前記基事象に前記確率を設定する処理を複数回実行し、前記基事象のRAW値を算出するステップでは、複数回実行して設定された複数の前記確率のそれぞれについて前記RAW値を算出し、前記グルーピングするステップでは、複数算出した前記RAW値に基づいて、グルーピングを行う。
複数回、確率を設定し、RAW値を算出することで、ランダムに確率を設定することによる影響(例えば、偶然、RAW値が近接すること)を除外することができる。
(4) A risk impact assessment method according to a fourth aspect is the risk impact assessment method of (1) to (3), wherein in the step of setting the probability, a random number is generated for the base event and the probability In the step of performing the process of setting a plurality of times and calculating the RAW value of the base event, in the step of calculating the RAW value for each of the plurality of probabilities set by performing the process a plurality of times and grouping, Grouping is performed based on the plurality of calculated RAW values.
By setting the probability multiple times and calculating the RAW value, it is possible to eliminate the influence of randomly setting the probability (for example, the RAW values being close to each other by chance).

(5)第5の態様に係るリスク影響評価方法は、(1)~(4)のリスク影響評価方法であって、前記FV重要度を算出するステップでは、前記グループに分類された基事象が全て生じなかった場合のリスクの低下度を算出する。
グループに属する基事象の故障確率が全て0の場合とそうでない場合の頂上事象に至る確率の差に基づいて、FV重要度を算出することで、グループ全体のリスクへの影響度を評価することができる。
(5) The risk impact assessment method according to the fifth aspect is the risk impact assessment method of (1) to (4), wherein in the step of calculating the FV importance, the basic events classified into the groups are Calculate the degree of reduction in risk if none occur.
Evaluate the impact on the risk of the entire group by calculating the FV importance based on the difference in the probability of reaching the top event when all the failure probabilities of the basic events belonging to the group are 0 and when they are not. can be done.

(6)第6の態様に係るリスク影響評価方法は、(1)~(5)のリスク影響評価方法であって、前記フォルトツリーは、原子力プラントが備える機器に火災が発生した場合に生じる頂上事象をモデル化したフォルトツリーである。
本実施形態のリスク影響評価方法は、原子力プラントが備える多数の機器の組合せごとにリスク評価を行う火災のリスク評価を行う場面で有効である。例えば、原子力プラントが備える機器のそれぞれに火災が発生した場合のリスクを評価するためのフォルトツリーに対して、図7に示す処理を行うことで、火災リスクへの影響が大きい機器の組合せを抽出することができる。
(6) The risk impact assessment method according to the sixth aspect is the risk impact assessment method of (1) to (5), wherein the fault tree is a apex that occurs when a fire occurs in equipment provided in a nuclear power plant. A fault tree that models an event.
The risk impact assessment method of the present embodiment is effective in fire risk assessment for each combination of a large number of devices provided in a nuclear power plant. For example, by performing the process shown in Fig. 7 on a fault tree for evaluating the risk of fire in each piece of equipment installed in a nuclear power plant, combinations of equipment that have a large impact on fire risk are extracted. can do.

(7)第7の態様に係るリスク影響評価装置10は、フォルトツリーを構成する基事象のそれぞれにランダムに故障の確率を設定する確率設定部12と、前記基事象ごとのRAW値を前記フォルトツリーおよび前記確率に基づいて算出するRAW値算出部13と、前記RAW値が所定の範囲内となる基事象同士でグルーピングするグルーピング部14と、前記グルーピングしたグループ毎のFV重要度を算出するFV重要度算出部15と、を備える。 (7) The risk impact assessment device 10 according to the seventh aspect includes a probability setting unit 12 that randomly sets failure probabilities for each of the basic events that constitute a fault tree, and a RAW value for each basic event that is set to the fault A RAW value calculation unit 13 that calculates based on the tree and the probability, a grouping unit 14 that groups basic events whose RAW values are within a predetermined range, and an FV that calculates the FV importance for each of the grouped groups. and an importance calculation unit 15 .

(8)第8の態様に係るプログラムは、コンピュータ900に、フォルトツリーを構成する基事象のそれぞれにランダムに故障の確率を設定するステップと、前記基事象ごとのRAW値を前記フォルトツリーおよび前記確率に基づいて算出するステップと、前記RAW値が所定の範囲内となる基事象同士でグルーピングするステップと、前記グルーピングしたグループ毎のFV重要度を算出するステップと、を実行させる。 (8) The program according to the eighth aspect provides the computer 900 with a step of randomly setting failure probabilities for each of the basic events that make up a fault tree; A step of calculating based on the probability, a step of grouping the basic events having the RAW values within a predetermined range, and a step of calculating the FV importance for each of the grouped groups are executed.

10・・・リスク影響評価装置
11・・・FT情報取得部
12・・・確率設定部
13・・・RAW値算出部
14・・・グルーピング部
15・・・FV重要度算出部
16・・・グループ選択部
17・・・出力部
18・・・記憶部
900・・・コンピュータ
901・・・CPU、
902・・・主記憶装置、
903・・・補助記憶装置、
904・・・入出力インタフェース
905・・・通信インタフェース
10... Risk impact assessment device 11... FT information acquisition unit 12... Probability setting unit 13... RAW value calculation unit 14... Grouping unit 15... FV importance calculation unit 16... Group selection unit 17 output unit 18 storage unit 900 computer 901 CPU,
902 Main storage device,
903 Auxiliary storage device,
904 input/output interface 905 communication interface

Claims (8)

フォルトツリーを構成する基事象のそれぞれにランダムに故障の確率を設定するステップと、
前記基事象ごとのRAW(Risk Achievement Worth)値を、前記フォルトツリーおよび前記確率に基づいて算出するステップと、
前記RAW値が所定の範囲内となる前記基事象同士でグルーピングするステップと、
前記グルーピングしたグループ毎のFV(Fussell-Vesely)重要度を算出するステップと、
を有するリスク影響評価方法。
randomly setting failure probabilities for each of the elementary events that make up the fault tree;
calculating a RAW (Risk Achievement Worth) value for each of the base events based on the fault tree and the probability;
a step of grouping the base events whose RAW values are within a predetermined range;
a step of calculating FV (Fussell-Vesely) importance for each of the grouped groups;
risk impact assessment method.
前記FV重要度が所定値以上の前記グループを選択するステップ
をさらに有する請求項1に記載のリスク影響評価方法。
2. The risk impact assessment method according to claim 1, further comprising the step of selecting said groups whose FV importance is equal to or greater than a predetermined value.
前記FV重要度が所定の閾値未満の場合、前記グループを統合し、再度、FV重要度を算出する、
請求項2に記載のリスク影響評価方法。
if the FV importance is less than a predetermined threshold, integrate the group and calculate the FV importance again;
The risk impact evaluation method according to claim 2.
前記確率を設定するステップでは、乱数を発生させて前記基事象に前記確率を設定する処理を複数回実行し、
前記基事象のRAW値を算出するステップでは、複数回の実行により設定された複数の前記確率のそれぞれについて前記RAW値を算出し、
前記グルーピングするステップでは、複数算出した前記RAW値に基づいて、グルーピングを行う、
請求項1から請求項3の何れか1項に記載のリスク影響評価方法。
In the step of setting the probability, a process of generating a random number and setting the probability for the base event is executed a plurality of times;
In the step of calculating the RAW value of the base event, calculating the RAW value for each of the plurality of probabilities set by performing a plurality of times;
In the grouping step, grouping is performed based on the plurality of calculated RAW values;
The risk impact assessment method according to any one of claims 1 to 3.
前記FV重要度を算出するステップでは、前記グループに属する前記基事象が全て生じない場合のリスクの低下度を算出する、
請求項1から請求項4の何れか1項に記載のリスク影響評価方法。
In the step of calculating the FV importance, calculating the degree of reduction in risk when none of the basic events belonging to the group occur,
The risk impact assessment method according to any one of claims 1 to 4.
前記フォルトツリーは、原子力プラントが備える機器に火災が発生した場合に生じる頂上事象をモデル化したフォルトツリーである、
請求項1から請求項5の何れか1項に記載のリスク影響評価方法。
The fault tree is a fault tree that models a top event that occurs when a fire occurs in equipment provided in a nuclear power plant.
The risk impact evaluation method according to any one of claims 1 to 5.
フォルトツリーを構成する基事象のそれぞれにランダムに故障の確率を設定する確率設定部と、
前記基事象ごとのRAW(Risk Achievement Worth)値を、前記フォルトツリーおよび前記確率に基づいて算出するRAW値算出部と、
前記RAW値が所定の範囲内となる前記基事象同士でグルーピングするグルーピング部と、
前記グルーピングしたグループ毎のFV重要度を算出するFV重要度算出部と、
を備えるリスク影響評価装置。
a probability setting unit that randomly sets failure probabilities for each of the basic events that make up the fault tree;
a RAW value calculator that calculates a RAW (Risk Achievement Worth) value for each of the basic events based on the fault tree and the probability;
a grouping unit that groups the base events whose RAW values are within a predetermined range;
an FV importance calculation unit that calculates the FV importance for each of the grouped groups;
A risk impact assessment device comprising:
コンピュータに、
フォルトツリーを構成する基事象のそれぞれにランダムに故障の確率を設定するステップと、
前記基事象ごとのRAW(Risk Achievement Worth)値を、前記フォルトツリーおよび前記確率に基づいて算出するステップと、
前記RAW値が所定の範囲内となる前記基事象同士でグルーピングするステップと、
前記グルーピングしたグループ毎のFV重要度を算出するステップと、
を実行させるプログラム。
to the computer,
randomly setting failure probabilities for each of the elementary events that make up the fault tree;
calculating a RAW (Risk Achievement Worth) value for each of the base events based on the fault tree and the probability;
a step of grouping the base events whose RAW values are within a predetermined range;
a step of calculating the FV importance for each of the grouped groups;
program to run.
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