JPH0289101A - Support system for process plant in case of emergency - Google Patents

Support system for process plant in case of emergency

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Publication number
JPH0289101A
JPH0289101A JP63239674A JP23967488A JPH0289101A JP H0289101 A JPH0289101 A JP H0289101A JP 63239674 A JP63239674 A JP 63239674A JP 23967488 A JP23967488 A JP 23967488A JP H0289101 A JPH0289101 A JP H0289101A
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JP
Japan
Prior art keywords
accident
analysis
analysis code
accident prediction
prediction analysis
Prior art date
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Pending
Application number
JP63239674A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Yoji Takizawa
滝沢 洋二
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toshiba Corp
Nippon Atomic Industry Group Co Ltd
Original Assignee
Toshiba Corp
Nippon Atomic Industry Group Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Toshiba Corp, Nippon Atomic Industry Group Co Ltd filed Critical Toshiba Corp
Priority to JP63239674A priority Critical patent/JPH0289101A/en
Publication of JPH0289101A publication Critical patent/JPH0289101A/en
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    • Y02EREDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E30/00Energy generation of nuclear origin

Abstract

PURPOSE:To attain emergency support activity by means of appropriate timing by using an accident prediction/analysis code operation support device which sets the analysis conditions of an accident prediction/analysis code, identifies an accident event and derives the corresponding operation. CONSTITUTION:A derivation function for accident prediction analysis code analysis condition 10 in the accident prediction/analysis code operation support device 4 reads process data from a data collection device 3, sets the analysis condition of the accident prediction analysis code and outputs it as the input signal of the accident prediction/analysis code 5 provided in a prediction calculation device 6. Then, an accident event identification function 12 compares the analyzed result with past accident data stored in the data collection device 3, evaluates the identified result of the accident event and identifies the accident event. A corresponding operation derivation function 13 supports the derivation of the corresponding operation, and the prediction calculation device 6 performs the prediction calculation of plant behavior including the corresponding operation. Thus, the support activity with satisfactory timing can be performed.

Description

【発明の詳細な説明】 〔発明の目的〕 (産業上の利用分野) 本発明は原子力発電プランI−等のプロセスプラントに
おいて、プラント外に影響を及ぼすような緊急事態が発
生した場合に、緊急時の支援を71なうスタッフが長期
的な対応策の評IIIIIおよび原因究明を行なうこと
を支援するシステムに係り、特にプラントからのプoL
7ス情報をAンライン化するとともに、事故予測解析コ
ードをIT故予測解析コード運用支援装置によって効率
的に運用することにより緊急時における迅速な対応を可
能としたブ[1t/スプラントM急時支援システムに関
する。
Detailed Description of the Invention [Objective of the Invention] (Industrial Application Field) The present invention is a process plant such as a nuclear power generation plan I, in which an emergency situation that affects outside the plant occurs. This is related to a system that supports staff who provide emergency support in evaluating long-term countermeasures and investigating causes, especially when it comes to
In addition to converting 7-speed information into A-line, the accident prediction analysis code is efficiently operated by the IT failure prediction analysis code operation support device, which enables quick response in emergencies. Regarding support systems.

(従来の技術) ブOセスプラント、特に大部のtIl射能を内包する原
子力発電プラントの潜在的な危険性は大きい。このため
、各種安全施設による放射能を封じ込め機能の冗長化を
初めとして、定期点検、シ11独による運転員の技量[
持・向上等の対応策が講じられ、これらの対応策により
周辺環境への放射能放出に至るような事故の発生確率は
極めて低いbのとなっている。
BACKGROUND OF THE INVENTION The potential dangers of nuclear power plants, especially nuclear power plants containing large amounts of tIl radiation, are great. For this reason, we are implementing measures such as redundant functions to contain radioactivity through various safety facilities, periodic inspections, and inspections of operators' skills [
Countermeasures such as maintenance and improvement have been taken, and as a result of these countermeasures, the probability of an accident leading to the release of radioactivity into the surrounding environment is extremely low.

ざらに、万一ブランi・外にWe胃をぢえるようイ↑事
故が発生した場合は、緊急時技術助a Ii t&が編
成され、様々な情報を基にプラントにおける長期的な対
応操作、原因究明を始めとして、周辺住民の避fl計画
の作成等への助言活動を(iなうことし考えられる。
In the unlikely event that an accident occurs, an emergency technical assistance team will be organized to carry out long-term response operations at the plant based on various information. In addition to investigating the cause, it is conceivable to provide advice to residents in the area, including the creation of an evacuation plan.

このような克11活動を行なうためには、現時点におけ
るブランi・状態だけではなく将来のプラントの挙動予
測、例えば考え得る対応操作の効宋の評価等がなされれ
ばより効果的である。そのため、従来心境の専門知識お
よび軽験により事故予測解析コードの81算条件を設定
し、緊急時におけるプラントの挙動予i1!l¥iを行
なうこととしている。
In order to carry out such activities, it would be more effective if not only the current state of the plant but also the future behavior of the plant could be predicted, such as an evaluation of the effectiveness of possible countermeasures. Therefore, we have set 81 calculation conditions for the accident prediction analysis code using conventional knowledge and light experience to predict the behavior of the plant in an emergency. I am planning to do l\i.

(発明が解決しようとする課題) 従来、事故予測解析コードの実行に際しては、膨大なデ
ータのセツティングおよび計算結果の解釈を含めて高度
な専門知識やl!験が必要とされてきた。このため、緊
急時において事故予測解析二1−ドを用いる有効性は理
解されていたとしても、事故予altIw?−析コード
を迅速に運用することが困難であり、その結束適切なタ
イミングにより支I!活動を行なうことができるか否か
という魚において、運用土問題があった。
(Problem to be Solved by the Invention) Conventionally, when executing an accident prediction analysis code, a high degree of specialized knowledge and knowledge are required, including setting up a huge amount of data and interpreting calculation results. experiments have been required. For this reason, even if the effectiveness of using Accident Prediction Analysis 21-D in an emergency situation is understood, accident prediction altIw? - It is difficult to quickly operate the analysis code, and it can be supported by tying it together at the appropriate timing. There was an operational soil issue regarding whether or not the fish could carry out activities.

本発明は上記の事情を考慮してなされたもので、緊急時
支援スタッフが迅速かつ容易に事故予測解析コードを利
用することができ、適切なタイミングによる緊急時支援
活動を行なうことができるプロヒスプラント緊急時支援
システムを提供することを目的とする。
The present invention has been made in consideration of the above circumstances, and is a professional system that allows emergency support staff to quickly and easily use accident prediction analysis codes and perform emergency support activities at appropriate times. The purpose is to provide a plant emergency support system.

〔発明の構成〕[Structure of the invention]

(課題を解決するための手t’U ) 本発明に係るプロヒスプラント緊急時支援システムは、
プラン1〜からの70レスr−夕を取り込んで保存する
データ収集装置と、このデータ収II装置からプロセス
データを読み込んで、事故予測解析コードの解析条件の
設定、事故1’i1の同定およびその対応操作の導出を
行なう事故予測解析コード運用支り!装買と、この事故
予測解析コード運用支援装置によって解析条件を設定さ
れた事故予測解析コードを備えるとどしに、プラン1−
の挙動についての予測81nを行なう予測訂算装dと、
上記事故予測解析コード運用支援装置^からのデータを
表示するとともに、要求を入力するためのマンマシンイ
ンタフェース装置と、上記事故予測解析コード運用支援
装置にJ3jノる事故p測解析コードの解析条件の設定
、事故事象の眉1定およびその対応操作の導出に必要な
知識およびデータを記憶したデータベースとを備えると
ともに、上記事故予測解析コード運用支1!!@置に、
データ収!i装■から読み込んだプロセスデータに駐づ
いて事故予測解析コードの解析条件を設定する事故予、
1m解析コード解析条件導出機能と、その事故予測解析
コードによる解析結束を↓記データ収集′J装置に保存
された大別プロセスデータと比較して評価りる事故事象
同定機能と、その事故事像を終息させるための対応操作
の導出を支援する対応操作導出支援機能とを備えたもの
である。
(Measures to solve the problem) The prohysplant emergency support system according to the present invention includes:
A data collection device that captures and saves the 70 response data from Plan 1 to Supports the operation of the accident prediction analysis code that derives response operations! Plan 1-
a prediction correction system d that performs prediction 81n regarding the behavior of
A man-machine interface device for displaying data from the above-mentioned accident prediction analysis code operation support device and inputting requests; In addition to being equipped with a database that stores the knowledge and data necessary for setting, deriving the specifications of accident events and corresponding operations, the above-mentioned accident prediction analysis code operation support 1! ! @ place,
Data collection! Accident prediction, which sets the analysis conditions for the accident prediction analysis code based on the process data read from the i-system.
A 1m analysis code analysis condition derivation function, an accident event identification function that evaluates the analytical conclusion of the accident prediction analysis code by comparing it with the general process data stored in the data collection 'J equipment listed below, and the accident event identification function. This system is equipped with a corresponding operation derivation support function that supports the derivation of a corresponding operation to end the problem.

(作用) まず、データ収束装置がプラントからの71」セスデー
タを取り込/νで保存する。事故予測解析コード運用支
tl装置の事故予測解析コード解析条件導出機能は、デ
ータ収集装置からプラントプロセスデータを読み込lυ
で、プラントの事故予測解析コードの解析条件の設定を
行ない、その解析条件を予71!l計惇装置に備えられ
た串故予測解析コードの入力信号として出力する。
(Operation) First, the data convergence device takes in 71'' process data from the plant and stores it at /v. Accident prediction analysis code operation support The accident prediction analysis code analysis condition derivation function of the TL device reads plant process data from the data collection device.
Then, set the analysis conditions for the plant accident prediction analysis code, and set the analysis conditions in advance! It is output as an input signal for the skewer failure prediction analysis code provided in the control device.

次に、事故事象同定機能が事故予測解析コードによる解
析結彎をデータ収集装置に保存された過去のプラント事
故データと比較して事故事象の同定結果を評価し、収束
計鋒を行なうことにより事故事象を同定する。
Next, the accident event identification function compares the analysis result using the accident prediction analysis code with past plant accident data stored in the data collection device, evaluates the accident event identification results, and performs convergence calculations. Identify the event.

そして、対応操作導出機能が、その事故車9を終息させ
るための対応操作の導出を支援し、予測計算装置ににす
、対応操作をも含めたプラント挙動の予測計算を行なう
Then, the corresponding operation derivation function supports derivation of a corresponding operation for terminating the accident vehicle 9, and the prediction calculation device performs predictive calculation of the plant behavior including the corresponding operation.

マンマシンインタフェース装置は、上記事故予測解析コ
ード解析条件の設定、事故事象の同定、対応操作の導出
および予ill iit tlにおける解析条件、事故
事象の同定結果、対応操作、予測81算結果等のデータ
の出力を行なうとともに、イれらのデータの修正等の要
求を入力するようになっている。
The man-machine interface device stores data such as the setting of analysis conditions for the accident prediction analysis code, identification of accident events, derivation of response operations, analysis conditions for prediction ill iit tl, identification results of accident events, response operations, prediction 81 calculation results, etc. In addition to outputting data, requests for modification of these data can also be input.

このように、プラントからのプロセスデータをオンライ
ンで入力するとともに、事故”F all解析コードの
運用を自動的に行なうようにしたため、効率的に事故予
測解析コードの運用を図ることができ、タイミングのよ
い支援活動を行なうことが可能となる。
In this way, process data from the plant is input online and the accident "Fall analysis code" is automatically operated, making it possible to efficiently operate the accident prediction analysis code and improve timing. It becomes possible to carry out good support activities.

(実施例) 本発明の一実施例について添付回向を参照して説明する
(Example) An example of the present invention will be described with reference to the attached circular.

第1図は本発明に係るプロセスプラント緊急+15支援
システムの一実施例を示すブロック構成図である。
FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of the process plant emergency +15 support system according to the present invention.

本発明は原子力発電プラント緊急時支援シスデムとして
好適に用いられ、原子力発電1ラント1からのプa t
ステータ2を取り込/υで保0するデータ収集袋M3と
、このデータ収集装置3からプロセスデータを読み込ん
で、原子力発電プラント1の事故予測解析コードの解析
条件の設定、事故事象の同定およびその対応操作の導出
を行なう事故予測解析コード運用支援装置4と、この事
故予測解析〕−ド運用支4M装置4によって解析条件を
設定された事故予測解析コード5を備えるとともに、原
子力発電プラント1の挙動についての予測計算を行なう
予測計算装置6と、上記事故予測解析コード運用支援装
置4からのデータを表示するとともに、要求を人力づる
ためのマンマシンインタフェース装置7と、上記事故予
測解析コード運用支1!装置における原子力光電プラン
ト1の事故F a!II解析コードの解析条件の設定、
π故事やの同定およびその対応操作の導出に必要な知識
a3よびデータを記憶したデータベース8とが備えられ
る。
The present invention is suitably used as a nuclear power plant emergency support system,
The data collection bag M3 that takes in the stator 2 and holds it at It is equipped with an accident prediction analysis code operation support device 4 that derives response operations, and an accident prediction analysis code 5 whose analysis conditions are set by the accident prediction analysis]-de operation support 4M device 4. a prediction calculation device 6 for performing predictive calculations, a man-machine interface device 7 for displaying data from the accident prediction analysis code operation support device 4 and for manually issuing requests, and an accident prediction analysis code operation support device 1 for displaying data from the accident prediction analysis code operation support device 4; ! Nuclear photoelectric plant 1 accident F a! Setting the analysis conditions for II analysis code,
A database 8 storing knowledge a3 and data necessary for identifying π events and deriving corresponding operations is provided.

データ収集袋δ3は、1京子力517tfブラン1−1
からmt子炉水(ひ・圧力、原子炉格納合m (PCV
)圧力等のプロセスデータ2を人力しで保存するように
なっている。
Data collection bag δ3 is 1 Kyoko 517 tf Blanc 1-1
From mt secondary reactor water (H pressure, reactor containment m (PCV)
) Process data 2 such as pressure is saved manually.

事故予測解析コード運用支援装置4には、データ収集装
置3から読み込んだプラン1−プロセスデータ9に基づ
いて事故予測解析コード5の解析条件を設定する事故予
測解析コード解析条件導出機能10と、その事故予測解
析コード5による解析結果を上記データ収集装置3から
読み込んだ実機プロセスデータ11と比較して評価する
事故事象同定機能12と、その事故事象を終Qざ「るた
めの対応操作の導出を支援する対応操作導出機能ガ機能
13とが備えられる。
The accident prediction analysis code operation support device 4 includes an accident prediction analysis code analysis condition derivation function 10 that sets analysis conditions for the accident prediction analysis code 5 based on the plan 1-process data 9 read from the data collection device 3; An accident event identification function 12 that compares and evaluates the analysis results by the accident prediction analysis code 5 with the actual machine process data 11 read from the data collection device 3, and derives a response operation to eliminate the accident event. A supporting corresponding operation derivation function 13 is provided.

事故予測解析コード解析条fl導出機能10は次のよう
にして解析条件の設定を行なうようになっている。まず
、事故予測解析コード解析条件導出機能10は、給水喪
失、主蒸気隔離弁(MSIV)閉鎖、逃し安全弁(S/
RV)開固着、電源喪失、冷却材喪失事故(LOC八)
等について解析条件となるプラント状態を推定する。特
に、冷7Jl材喪失事故の解析条件の推定については、
予め解析しておいた原子炉格納8器江力等主要なプロセ
ス値の変化と事故プラントにおける過去の履歴とを比較
し、破断口面積、気相/液相の区別を行なう等の手法が
考えられる。
The accident prediction analysis code analysis condition fl derivation function 10 sets analysis conditions as follows. First, the accident prediction analysis code analysis condition derivation function 10 detects loss of water supply, main steam isolation valve (MSIV) closure, safety relief valve (S/
RV) Stuck open, loss of power, loss of coolant accident (LOC8)
etc., estimate the plant status that will be the analysis condition. In particular, regarding the estimation of analysis conditions for cold 7Jl material loss accident,
Possible methods include comparing changes in major process values such as reactor containment power, which have been analyzed in advance, with the past history of the accident plant, and distinguishing between fracture area and gas phase/liquid phase. It will be done.

次に、事故予測解析コード解析条件導出機能10は、プ
ラントプロセスデータ9から状態が直接入力できる主要
tl器に関しては、プラント主要系統年初状態の異常診
断を行なう。その他の機器に関しては、設計上からは斯
くあるべきという状態をマンマシンインタフェース装置
7を介して支援スタッフに提供し、状態診断の支援を行
なう。
Next, the accident prediction analysis code analysis condition derivation function 10 performs an abnormality diagnosis of the year-start state of the main plant system for the main TL devices whose states can be directly input from the plant process data 9. Regarding other devices, the state that they should be in based on their design is provided to the support staff via the man-machine interface device 7 to assist in diagnosing the state.

そして、事故予測解析コード解析条件導出機能10は、
原子炉水位、圧力および原子炉格納容器温度等、測定値
が多重化されているエト要プロセス値に関して入力点の
虹全性を考慮(Signal Vali−dation
) L/た上で事故予測解析コード5の入力として適切
な1つの値に集約化を行なう。
Then, the accident prediction analysis code analysis condition derivation function 10
Consider the totality of input points for process values for which measured values are multiplexed, such as reactor water level, pressure, and reactor containment vessel temperature (Signal Validation)
) L/ and then aggregate it into one value that is suitable as an input for the accident prediction analysis code 5.

事故予測解析コード解析条件4出機能10は、このよう
にして1qられた解析条件を、事故予測解析コード5の
入力信号14として予測轟10装置6に出力するように
なっている。
The accident prediction analysis code analysis condition 4 output function 10 outputs the analysis conditions 1q thus obtained to the prediction output 10 device 6 as the input signal 14 of the accident prediction analysis code 5.

事故予測解析コード5は、事故事象を同定するための計
算を事故発生から現時点までについて行ない、事故事象
を同定寸ようになっている。したがって、計算は比較的
短時間で終了する。
The accident prediction analysis code 5 performs calculations for identifying accident events from the occurrence of the accident to the present time, and is designed to identify accident events. Therefore, the calculation is completed in a relatively short time.

事故事象同定機能12は、まず事故予測解析コード5に
よる解析結果15を入力し、この解析結果15をデータ
収量装置3から読み込んだ実機プロセスデータ11と比
較し、事故事象の同定結果を評価する。解析結果15と
実機プロセスデータ11との誤差が許容iia以上ある
場合には、誤差を少なくするように解析条件を補正する
。例えば、冷却材喪失事故小像に対し、当初推定された
破断場所、破断面積をより正確な破断場所、破断面積と
なるよう補正する。事故事象同定機能12はこうして1
9られた補正データを事故予測解析コード解析条件導出
機能10へ補正信号16として出力し、誤差が収束して
事象が同定されるまで再訂0を行なう。事故事象同定機
能12は、入出力信号17を介してマンマシンインタフ
ェース装置7から事@!同定計専の収束結束、補正結束
等を支援スタッフに提供する一方、必要な修正、収束計
算の打切り等の入力を受けるようなっている。
The accident event identification function 12 first inputs the analysis result 15 based on the accident prediction analysis code 5, compares this analysis result 15 with the actual machine process data 11 read from the data collection device 3, and evaluates the accident event identification result. If the error between the analysis result 15 and the actual process data 11 is greater than or equal to the allowable iia, the analysis conditions are corrected to reduce the error. For example, for a coolant loss accident statuette, the initially estimated fracture location and fracture area are corrected to more accurate fracture locations and fracture areas. In this way, the accident event identification function 12
The calculated correction data is output as a correction signal 16 to the accident prediction analysis code analysis condition derivation function 10, and re-correction is performed until the error converges and the event is identified. The accident event identification function 12 is connected to the man-machine interface device 7 via an input/output signal 17. While providing support staff with convergence binding, correction binding, etc. exclusively for identification calculations, they also receive input on necessary corrections, termination of convergence calculations, etc.

対応操作導出支l!機能13は運転手順書に基づいた対
応操作(1?u 1e−based )をルールとして
データベース化して備える一方、プラン1〜状態の理解
にλ1づき、マンマシンインタフェース装置7を介して
支援スタッフが考察した対応操作(にnowledgc
−based )による事故終息手順の検討を?j令う
ようになっている。対応操作導出支援機能13は、まず
事故予測解析コード解析条件導出機能10からプラント
状態に関する情報18を人力して、マンマシンインタフ
ェース装置17を介して支援スタッフに提供する。さら
に、対応操作導出支l!機能131、L支援スタッフの
要求により、1ラン!・の設訂データ、例えば配管、弁
、ポンプ等のプランI−4i4造、あるいはこれらの機
器がどのようなインタロックを備えているか等の酸81
情報を提供Jる。対応操作導出支l!機能13は、マン
マシンインタフェース装置7を介して提供した情報に基
づいて、支援スタッフが行なう、予めルール化されてい
た手順の変更、あるいは新しい手順の追加を、マンマシ
ンインタフェース装置7を介して入力し、その要求に従
って、ルールベースの変更あるい(ユ追加を行なう。
Corresponding operation derivation expense l! Function 13 is equipped with a database of corresponding operations (1?u 1e-based) based on the operating procedure manual as rules, while the support staff considers via the man-machine interface device 7 based on Plan 1 to understanding the status. corresponding operation (nowledgc
-based) to consider accident termination procedures? It is becoming like this. The corresponding operation derivation support function 13 first manually inputs information 18 regarding the plant state from the accident prediction analysis code analysis condition derivation function 10 and provides it to the support staff via the man-machine interface device 17. Furthermore, corresponding operation derivation expenses l! Function 131, 1 run at the request of L support staff!・Revision data, such as plan I-4i4 construction of piping, valves, pumps, etc., or what kind of interlocks these devices are equipped with, etc.
Provide information. Corresponding operation derivation expense l! The function 13 inputs, via the man-machine interface device 7, changes to pre-ruled procedures or addition of new procedures performed by the support staff based on information provided via the man-machine interface device 7. Then, according to the request, the rule base is changed or added.

予測計篩@薦6は事故事象の同定が終了した時刻以降の
原子力発電プラン1−1についての挙動の予測計界を行
なうようになっている。予測h10装置6は予ml計算
結果19を対応操作導出支援機能機能゛13へ出力し、
この対応操作導出支援機能13が予測解析によるプラン
ト状態に対応して対応操作を逐次導出する。予測計算装
置6は、その対応操作を対応操作導出支援機能13から
操作要求信号20として入力し、対応操作をも含めた原
子力発電プラント1の状態予測を行なう。予測計鋒の結
果が思わしくない場合は、対応操作導出支援機能13が
再び対応操作の再評価を行なう。この場合に、事故予測
解析コード5が有するリスター1−機能を用いれば、計
算を効率的に行なうことができる。
Predictor Sieve@Recommendation 6 is designed to predict the behavior of nuclear power generation plan 1-1 after the time when identification of accident events is completed. The prediction h10 device 6 outputs the preml calculation result 19 to the corresponding operation derivation support function 13,
This corresponding operation derivation support function 13 sequentially derives corresponding operations corresponding to the plant state based on predictive analysis. The prediction calculation device 6 inputs the corresponding operation as an operation request signal 20 from the corresponding operation derivation support function 13, and predicts the state of the nuclear power plant 1 including the corresponding operation. If the result of the predictor is not satisfactory, the corresponding operation derivation support function 13 re-evaluates the corresponding operation. In this case, if the Lister 1 function of the accident prediction analysis code 5 is used, the calculation can be performed efficiently.

マンマシンインタフェース装置7は、図示しない系統に
より事故事象同定機能12、事故予測解析コード解析条
件導出機能10および対応操作導出支援機能13と接続
されており、入出力信号゛17を介して、データや要求
の入出力を行なうことができるようになっている。すな
わち、マンマシンインタフェース装置7は、解析条件5
9定において、1■故予測解析コ一ド解析条件導出改能
10からの1ラン1−状態を表示装置等により支援スタ
ッフに提供し、事故事象の同定においては、事故事象同
定機能12からの事故事象同定機能専の終I9結果、補
正M采等を支援スタッフに提供する一方、必要な修正、
収束計算の打切り等をギーボードやマウス等により入力
し、対応操作の導出においては、対応操作吊支I!8m
能13からのプラン1へ状態に関する情報を支援スタッ
フに提供するとともに、支援スタッフの要求によりプラ
ントの設計データ等を提供する一方、支援スタッフから
のルールベースの変更・追加等を人りし、予測計算にお
いては、予測計算結果等を支援スタッフに提供すること
ができるようになっている。
The man-machine interface device 7 is connected to an accident event identification function 12, an accident prediction analysis code analysis condition derivation function 10, and a corresponding operation derivation support function 13 through a system not shown, and receives data and data via an input/output signal 17. It is now possible to input and output requests. In other words, the man-machine interface device 7
9, the 1 run 1-state from the accident prediction analysis code analysis condition derivation function 10 is provided to support staff via a display device, etc., and in the identification of accident events, the 1-run 1-state from the accident prediction analysis code analysis condition derivation function 10 is provided to the support staff. While providing support staff with the final I9 results and correction methods for the accident event identification function, necessary corrections, etc.
Input the termination of the convergence calculation etc. using a keyboard or mouse, etc., and use the corresponding operation suspension support I! to derive the corresponding operation. 8m
From Function 13 to Plan 1, we provide support staff with information on the status, and provide plant design data, etc. upon request from support staff, while also accepting changes and additions to the rule base from support staff, and making predictions. In calculations, predicted calculation results can be provided to support staff.

データベース8は図示しない経路により事故事象同定機
能12、事故予測解析コード解析条件導出機110およ
び対応操作導出支援機能13と接続される。データベー
ス8には事故予測解析コード5の解析条件をプラントプ
ロセスデータ9から導出するための知識、事故事象を同
定するための知識、対応操作を導出するための知識、対
話に関する知識およびプラン]・の設計に関するデータ
等が記憶されている。これらの知識およびデータは、事
故事象同定機能12および事故予測解析コード解析条件
導出機能10および対応操作導出支援機能13からの要
求により、知識・データ信号21として読み込まれ、そ
れら諸機能10.12.13を効率的に運用するために
用いられる。
The database 8 is connected to an accident event identification function 12, an accident prediction analysis code analysis condition derivation device 110, and a corresponding operation derivation support function 13 through a route not shown. The database 8 includes knowledge for deriving analysis conditions for the accident prediction analysis code 5 from the plant process data 9, knowledge for identifying accident events, knowledge for deriving response operations, knowledge and plans regarding dialogue. Data related to design, etc. are stored. These knowledge and data are read as knowledge/data signals 21 in response to requests from the accident event identification function 12, the accident prediction analysis code analysis condition derivation function 10, and the corresponding operation derivation support function 13, and are read in as knowledge/data signals 21 by these functions 10.12. 13 is used for efficient operation.

次に上記実施例の作用について、第2図に示すフ0−チ
11−トに従って説明する。なお、第2図に示す処理の
うら破線で、囲んだものは事故予測解析コード運用支援
装置4による処理を示し、実線で囲ったものは予測計算
装置6による処理を示し、破線および実線で囲んだもの
は両方の装置4゜6が一体となった処理を示す。
Next, the operation of the above embodiment will be explained according to the frame 11 shown in FIG. The dashed line behind the processing shown in FIG. 2 indicates the processing by the accident prediction analysis code operation support device 4, and the solid line indicates the processing by the prediction calculation device 6. This indicates processing in which both devices 4 and 6 are integrated.

原子力発電プラント1からのプ[]セスデータ2をデー
タ収集1ff3を介して、プラン:・プロセスデータ9
として事故予測解析コード解析条件導出機能10が入力
し、まず解析条件の設定を行なう。
The process data 2 from the nuclear power plant 1 is collected via the data collection 1ff3, and the process data 9 is
The accident prediction analysis code analysis condition derivation function 10 first sets analysis conditions.

解析条件の設定では、解析条件となるプラント状態を推
定しくステップ■)、プラント使用系統作動状態の異常
診所を行ない(ステップ■)、事故予測解析コード5の
入力として適切な1つの値に集約化を行なう(ステップ
■)。次に事故予測解析コード5により事故4象同定泪
鐸を行なう(ステップ■)。ぞして、事故4バ象同定機
能12により事故予測解析コード5による解析結束15
を実機プロセスデータ11と比較し、事故事象の同定結
束を評価する(ステップψ))。解析結!1!15と実
線プロセスデータ11との誤差が許容値以トある場合は
、誤差を少なくするように事故事象同定I能12を用い
て解析条件を補tEする(ステップ■)。
In setting the analysis conditions, estimate the plant state that will be the analysis condition (Step ■), perform an abnormality check on the operational status of the plant usage system (Step ■), and consolidate it into one value suitable as input for accident prediction analysis code 5. (Step ■). Next, the accident prediction analysis code 5 is used to identify the four accidents (step ■). Therefore, the accident prediction analysis code 5 is used to perform the analysis 15 using the accident 4-ba phenomenon identification function 12.
is compared with actual machine process data 11 to evaluate the identification consistency of accident events (step ψ)). Analysis conclusion! If the error between 1!15 and the solid line process data 11 is greater than the allowable value, the analysis conditions are corrected using the accident event identification function 12 so as to reduce the error (step 2).

1事故事象が同定された場合には対応操作導出支11機
能13により小牧緩和、終息のための対応操作の倹約を
行なう(ステップ■)。そして、予測計算装置6により
、え1応操作も含めた原子力発電プラント1の挙動につ
いて予測計nを行なう(ステップ■)。予測計算の結果
が思わしくない場合は、再びステップ■に戻り、対応操
作の再評価を行なう。予測計算の結果に満足する場合に
は、そこでフローは終了し、マンマシンインタフェース
装置7を介して予測計算結果が支援スタッフに提供され
る。
1. When an accident event is identified, the response operation derivation function 11 performs a parsimonious response operation for mitigating Komaki and ending the accident (step ■). Then, the prediction calculation device 6 performs a prediction calculation on the behavior of the nuclear power plant 1, including the corresponding operations (step ①). If the result of the predictive calculation is not as desired, return to step (3) again and re-evaluate the corresponding operation. If the result of the predictive calculation is satisfactory, the flow ends there and the predictive calculation result is provided to the support staff via the man-machine interface device 7.

このように上記実施例によれば・、事故予測解析コード
の利用の容易化および迅速化を図ることにより、緊急時
支援活動をタイミングよく行ない、原子力発電プラント
の安全性・信頼性の一層の向上を図ることができる。
According to the above embodiment, by facilitating and speeding up the use of accident prediction analysis codes, emergency support activities can be carried out in a timely manner, and the safety and reliability of nuclear power plants can be further improved. can be achieved.

なお、上記実施例において緊急事態の発生していない通
常状態においては、事故予測解析、コード運用支援装置
4を用いて、プラントの事故状態の設定、例えば配管破
断、機器故障等を容易に行なうことができ、プラント挙
動の学習用としても用いることができる。
In addition, in the above embodiment, in a normal state where no emergency situation has occurred, the accident prediction analysis and code operation support device 4 can be used to easily set the accident state of the plant, such as pipe breakage, equipment failure, etc. It can also be used for learning plant behavior.

(発明の効采) 本発明に係るブ0セスプラントW4急時支援システムは
、プランI・からのプロセスデータを取り込んで保存す
るデータ収集装dと、このデータ収集装置からプロセス
データを読み込んで、事故予測解析コードの解析条件の
設定、事故1像の同定およびその対応操作の導出を行な
う事故予測解析コード運用支援lAt1lと、この事故
予測解析コード運用支!!装置によって解析条件を設定
された事故予測解析コードを備えるとともに、プラント
の挙動についての予測計惇を行なう予測計算装置と、上
記事故予讃噌解析コード運用支1!!装置からのデータ
を表示するとともに、要求を入力するためのマンマシン
インタフェース装置と、上記事故予測解析コード運用支
援装dにおける事故予測解析コードの解析条件の設定、
事故事象の同定およびその対応操作の導出に必要な知識
およびデータを記憶したデータベースとを備えるととも
に、上記事故予測解析コード運用支援装置に、データ収
集装置から読み込んだプロセスデータに駐づいて事故予
測解析コードの解析条件を設定する事故予測解析コード
解析条件導出機能と、その事故予測解析コードによる解
析結束を上記データ収!J装dに保存された実機ブ0[
スデータと比較して計画する1(故事象同定機能と、そ
の事故1雫をn急さυるための対応操作の導出を支援す
る対応操作導出支援機能とを備えたから、一般に高度な
知識と経験が殻求される事故予測解析コードの連用の容
易化・迅速化を図ることができ、緊急時支a!活動をタ
イミンクよく行なうことができるとともに、プロセスプ
ラントの安全性・信頼性の一層の向上を図ることができ
る。
(Effect of the invention) The process plant W4 emergency support system according to the present invention includes a data collection device d that captures and stores process data from Plan I, and a data collection device d that reads process data from this data collection device. Accident prediction analysis code operation support lAt1l, which sets the analysis conditions of the accident prediction analysis code, identifies the first accident image, and derives the corresponding operation, and this accident prediction analysis code operation support! ! In addition to being equipped with an accident prediction analysis code with analysis conditions set by the device, a prediction calculation device that performs predictive measures regarding plant behavior, and the above-mentioned accident prediction analysis code operation support 1! ! A man-machine interface device for displaying data from the device and inputting requests, and setting analysis conditions for the accident prediction analysis code in the accident prediction analysis code operation support device d;
It is equipped with a database that stores the knowledge and data necessary for identifying accident events and deriving response operations, and the above-mentioned accident prediction analysis code operation support device is used to store process data read from the data collection device and perform accident prediction analysis. The above data includes the accident prediction analysis code analysis condition derivation function that sets the code analysis conditions, and the analysis results using the accident prediction analysis code! The actual machine block 0 [
1 (failure event identification function and response operation derivation support function that supports the derivation of response operations to quickly reduce the occurrence of the accident), generally require advanced knowledge and experience. It is possible to facilitate and speed up the continuous use of accident prediction and analysis codes that are required, and it is possible to carry out emergency support a! activities in a timely manner, and further improve the safety and reliability of process plants. can be achieved.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of drawings]

第1図は本発明に係るプロセスプラント緊急時支援シス
テムの一実施例を示すブロック構成図、第2図は上記実
施例における処理内容を示す〕O−チ1シーI・である
。 1・・・原子力、51電プラント、3・・・データ収集
装置、4・・・事故予測解析コード運用支i!装置、5
・・・事故予測解析コード、6・・・予測計篩vl置、
7・・・マンマシンインタフェース装置、8・・・デー
タベース、10・・・事故予測解析コード解析条件導出
機能、12・・・事故事象同定機能、13・・・対応操
作導出支援tlri。
FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of the process plant emergency support system according to the present invention, and FIG. 2 shows the processing contents of the above embodiment. 1... Nuclear power, 51 electric plant, 3... Data collection equipment, 4... Accident prediction analysis code operation support i! device, 5
...Accident prediction analysis code, 6...Predictor sieve vl placement,
7...Man-machine interface device, 8...Database, 10...Accident prediction analysis code analysis condition derivation function, 12...Accident event identification function, 13...Response operation derivation support tlri.

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] プラントからのプロセスデータを取り込んで保存するデ
ータ収集装置と、このデータ収集装置からプロセスデー
タを読み込んで、事故予測解析コードの解析条件の設定
、事故事象の同定およびその対応操作の導出を行なう事
故予測解析コード運用支援装置と、この事故予測解析コ
ード運用支援装置によつて解析条件を設定された事故予
測解析コードを備えるとともに、プラントの挙動につい
ての予測計算を行なう予測計算装置と、上記事故予測解
析コード運用支援装置からのデータを表示するとともに
、要求を入力するためのマンマシンインタフェース装置
と、上記事故予測解析コード運用支援装置における事故
予測解析コードの解析条件の設定、事故事象の同定およ
びその対応操作の導出に必要な知識およびデータを記憶
したデータベースとを備えるとともに、上記事故予測解
析コード運用支援装置に、データ収集装置から読み込ん
だプロセスデータに基づいて事故予測解析コードの解析
条件を設定する事故予測解析コード解析条件導出機能と
、その事故予測解析コードによる解析結果を上記データ
収集装置に保存された実機プロセスデータと比較して評
価する事故事象同定機能と、その事故事象を終息させる
ための対応操作の導出を支援する対応操作導出支援機能
とを備えたことを特徴とするプロセスプラント緊急時支
援システム。
A data collection device that captures and stores process data from the plant, and an accident prediction system that reads process data from this data collection device to set analysis conditions for accident prediction analysis codes, identify accident events, and derive countermeasures. An analysis code operation support device, an accident prediction analysis code whose analysis conditions are set by the accident prediction analysis code operation support device, and a prediction calculation device that performs predictive calculations regarding the behavior of the plant, and the above-mentioned accident prediction analysis A man-machine interface device for displaying data from the code operation support device and inputting requests, setting analysis conditions for the accident prediction analysis code in the accident prediction analysis code operation support device, identifying accident events, and responding to them. The accident prediction analysis code operation support device is equipped with a database that stores knowledge and data necessary for deriving operations, and sets analysis conditions for the accident prediction analysis code based on process data read from the data collection device in the accident prediction analysis code operation support device. A predictive analysis code analysis condition derivation function, an accident event identification function that compares and evaluates the analysis results from the accident prediction analysis code with the actual process data stored in the data collection device, and measures to end the accident event. A process plant emergency support system characterized by having a corresponding operation derivation support function that supports derivation of operations.
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5236771A (en) * 1991-02-25 1993-08-17 Lainiere De Picardie Composite lining fabric and process for producing it
KR20030063068A (en) * 2002-01-22 2003-07-28 미츠비시 쥬고교 가부시키가이샤 Nuclear emergency countermeasure system and nuclear emergency countermeasure training system
KR100681487B1 (en) * 2002-10-30 2007-02-09 한국전력공사 Best Estimated Evaluation System for Safety Analysis at Nuclear Power Plant
JP2011252891A (en) * 2010-06-04 2011-12-15 Mitsubishi Electric Corp Operation support system for nuclear power plant
WO2017168816A1 (en) * 2016-03-29 2017-10-05 三菱電機株式会社 Plant operation support system
CN111354496A (en) * 2018-12-21 2020-06-30 核动力运行研究所 Nuclear power plant accident online diagnosis and state tracking prediction method

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5236771A (en) * 1991-02-25 1993-08-17 Lainiere De Picardie Composite lining fabric and process for producing it
KR20030063068A (en) * 2002-01-22 2003-07-28 미츠비시 쥬고교 가부시키가이샤 Nuclear emergency countermeasure system and nuclear emergency countermeasure training system
KR100681487B1 (en) * 2002-10-30 2007-02-09 한국전력공사 Best Estimated Evaluation System for Safety Analysis at Nuclear Power Plant
JP2011252891A (en) * 2010-06-04 2011-12-15 Mitsubishi Electric Corp Operation support system for nuclear power plant
WO2017168816A1 (en) * 2016-03-29 2017-10-05 三菱電機株式会社 Plant operation support system
CN111354496A (en) * 2018-12-21 2020-06-30 核动力运行研究所 Nuclear power plant accident online diagnosis and state tracking prediction method
CN111354496B (en) * 2018-12-21 2022-03-22 核动力运行研究所 Nuclear power plant accident online diagnosis and state tracking prediction method

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