KR102592723B1 - Apparatus of analyzing multiple spurious operation - Google Patents

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KR102592723B1
KR102592723B1 KR1020210009243A KR20210009243A KR102592723B1 KR 102592723 B1 KR102592723 B1 KR 102592723B1 KR 1020210009243 A KR1020210009243 A KR 1020210009243A KR 20210009243 A KR20210009243 A KR 20210009243A KR 102592723 B1 KR102592723 B1 KR 102592723B1
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이재호
문종설
최선미
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한국수력원자력 주식회사
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Abstract

다중오동작 분석장치를 제공한다. 다중오동작 분석장치는 입력되는 대상도면을 기반으로 도면정보를 생성하는 도면입력모듈; 상기 도면정보를 식별하여 도면식별정보를 생성하는 도면식별모듈; 상기 도면식별정보 상에 포함되는 회로정보를 기반으로, 상기 도면내의 회로에 적용되는 케이블에 발생가능한 고장을 분석하여 고장분석정보를 생성하는 회로분석모듈; 상기 도면식별정보를 기반으로, 상기 대상도면 상의 화재위험도를 분석하여 화재위험도정보를 생성하는 위험도분석모듈; 및 상기 도면정보, 상기 도면식별정보, 상기 고장분석정보 및 상기 화재위험도정보의 저장과 관리를 수행하기 위한 저장관리부를 포함할 수 있다.Provides multiple malfunction analysis device. The multiple malfunction analysis device includes a drawing input module that generates drawing information based on the input target drawing; a drawing identification module that identifies the drawing information and generates drawing identification information; A circuit analysis module that generates failure analysis information by analyzing possible failures in cables applied to circuits in the drawing, based on circuit information included in the drawing identification information; A risk analysis module that analyzes the fire risk on the target drawing and generates fire risk information based on the drawing identification information; And it may include a storage management unit for storing and managing the drawing information, the drawing identification information, the failure analysis information, and the fire risk information.

Description

다중오동작 분석장치{Apparatus of analyzing multiple spurious operation}Apparatus of analyzing multiple spurious operation}

본 발명은 다중오동작 분석장치에 관한 것이다.The present invention relates to a multiple malfunction analysis device.

원자력발전소의 화재가 발생되는 경우, 원자력발전소의 안전정지에 관련된 기기 및 케이블의 손상이 발생될 수 있다. 이러한 손상은 원자력발전소의 안전정지 기능에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 따라서, 이러한 부분을 감안하여 화재가 발생에 따른 원자력발전소의 오동작 분석여지를 사전에 분석하여 파악하는 것이 필요하다. 이를 위하여 화재안전정지 분석에서는 화재 시 안전정지에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 안전정지 기기목록 도출, 회로분석을 통한 필수 케이블 파악, 안전정지기기 및 필수케이블 위치를 파악하는 것이 필요하다. 그리고 이를 통해 각 방화지역별로 화재방호 요건만족도를 평가해야 한다. 특히, 화재안전정지 분석자는 안전정지 기기의 기능 수행에 필수적인 케이블을 도출하기 위해 NEI00-01에서 지정한 케이블 고장모드(단선, 고온단락, 지락 등)를 적용하여 상세 회로분석을 수행해야 한다. 그러나, 상세회로분석은 수작업을 통해 이루어지기 때문에 분석시간이 매우 길어지고, 상세 회로분석 결과도 일일이 수작업으로 데이터베이스 시스템에 입력되어 분석작업의 효율성과, 정확성 및 신뢰성이 떨어질 수 있다.If a fire occurs at a nuclear power plant, damage to equipment and cables related to the safe shutdown of the nuclear power plant may occur. This damage can have a negative impact on the nuclear power plant's safe shutdown function. Therefore, taking this into consideration, it is necessary to analyze and identify in advance the potential for malfunction of a nuclear power plant due to a fire. To this end, in fire safety stop analysis, it is necessary to derive a list of safety stop devices that may have a negative impact on safety stop in the event of a fire, identify essential cables through circuit analysis, and identify the locations of safety stop devices and essential cables. Through this, the satisfaction level of fire protection requirements must be evaluated for each fire prevention area. In particular, fire safety shutdown analysts must perform detailed circuit analysis by applying cable failure modes (disconnection, high-temperature short circuit, ground fault, etc.) specified in NEI00-01 to derive cables that are essential for performing the functions of the safety shutdown device. However, since detailed circuit analysis is performed manually, the analysis time becomes very long, and the detailed circuit analysis results are also manually entered into the database system, which may reduce the efficiency, accuracy, and reliability of the analysis work.

한국공개특허 제10-2008-0067739호Korean Patent Publication No. 10-2008-0067739

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 원자력발전소의 오동작을 분석함에 있어, 회로분석을 수작업으로 수행하는 경우와 대비하여 데이터베이스화가 용이하여, 분석데이터의 저장 관리가 용이한 다중오동작 분석장치를 제공하는 것이다.The problem to be solved by the present invention is to provide a multiple malfunction analysis device that facilitates storage and management of analysis data by making it easy to database, compared to the case where circuit analysis is performed manually when analyzing malfunctions of a nuclear power plant.

또한, 빅데이터를 활용한 머신러닝을 통해 원자력발전소의 오동작분석을 수행함으로써 수작업 분석으로 인해 발생하는 인적오류를 최소화시킬 수 있는 다중오동작 분석장치를 제공하는 것이다.In addition, by performing malfunction analysis of nuclear power plants through machine learning using big data, we provide a multiple malfunction analysis device that can minimize human errors caused by manual analysis.

또한, 인공지능 기법을 사용한 분석으로 분석결과에 대한 신뢰도 및 정확도 향상된 원자력발전소의 다중오동작 분석장치를 제공하는 것이다.In addition, it provides a multiple malfunction analysis device for nuclear power plants with improved reliability and accuracy of analysis results through analysis using artificial intelligence techniques.

또한, 다중오동작 분석을 수행하는 각 모듈의 역할과 절차를 세부적으로 명확히 지정함으로써 분석자별로 분석과정과 분석결정이 달라지는 것을 방지하여, 동일한 도면 입력에 대해 동일한 분석결과가 도출되는 등 정확한 분석결과의 도출이 가능한 다중오동작 분석장치를 제공하는 것이다.In addition, by clearly specifying the roles and procedures of each module that performs multiple malfunction analysis in detail, the analysis process and analysis decisions are prevented from differing for each analyst, resulting in accurate analysis results, such as deriving the same analysis results for the same drawing input. The purpose is to provide a multiple malfunction analysis device capable of this.

또한, 구형 원전의 기존 수작업 된 스캔도면을 분석하여, 필요 정보를 전산화시킴으로써, 구형 원전의 정보를 업데이트시켜 향상된 원자력발전소의 관리를 수행할 수 있는 다중오동작 분석장치를 제공하는 것이다.In addition, by analyzing the existing manually scanned drawings of old nuclear power plants and computerizing the necessary information, we provide a multiple malfunction analysis device that can perform improved management of nuclear power plants by updating the information of old nuclear power plants.

또한, 설비개선으로 일부 도면 변경 시 도면 변경과 연계된 분석내용을 쉽게 파악할 수 있고, 재 수행된 분석내용이 매우 정확해지는 다중오동작 분석장치를 제공하는 것이다.In addition, when some drawings are changed due to facility improvement, it is possible to easily identify the analysis contents linked to the drawing changes, and provides a multiple malfunction analysis device that makes the re-performed analysis very accurate.

본 발명의 과제들은 이상에서 언급한 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The problems of the present invention are not limited to the problems mentioned above, and other problems not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the description below.

상기 과제를 달성하기 위한 본 발명의 일 면(aspect)에 따른 다중오동작 분석장치는, 입력되는 대상도면을 기반으로 도면정보를 생성하는 도면입력모듈; 상기 도면정보를 식별하여 도면식별정보를 생성하는 도면식별모듈; 상기 도면식별정보 상에 포함되는 회로정보를 기반으로, 상기 도면내의 회로에 적용되는 케이블에 발생가능한 고장을 분석하여 고장분석정보를 생성하는 회로분석모듈; 상기 도면식별정보를 기반으로, 상기 대상도면 상의 화재위험도를 분석하여 화재위험도정보를 생성하는 위험도분석모듈; 및 상기 도면정보, 상기 도면식별정보, 상기 고장분석정보 및 상기 화재위험도정보의 저장과 관리를 수행하기 위한 저장관리부를 포함할 수 있다.A multiple malfunction analysis device according to one aspect of the present invention for achieving the above object includes a drawing input module that generates drawing information based on an input target drawing; a drawing identification module that identifies the drawing information and generates drawing identification information; A circuit analysis module that generates failure analysis information by analyzing possible failures in cables applied to circuits in the drawing, based on circuit information included in the drawing identification information; A risk analysis module that analyzes the fire risk on the target drawing and generates fire risk information based on the drawing identification information; And it may include a storage management unit for storing and managing the drawing information, the drawing identification information, the failure analysis information, and the fire risk information.

또한, 상기 대상도면은 전자도면, 스캔도면을 포함하되, 상기 전자도면은 상기 스캔도면과 대비하여 상기 도면정보로 더 빠른 생성속도를 가지도록 가중치가 부여될 수 있다.Additionally, the target drawing includes an electronic drawing and a scanned drawing, and the electronic drawing may be weighted to have a faster generation speed with the drawing information compared to the scanned drawing.

또한, 상기 도면식별모듈은, 상기 도면 상의 기호, 그림을 포함하는 기기 및 케이블의 정보를 수집하는 대상정보수집부와, 상기 도면 상의 기호, 그림 및 텍스트를 기반으로 상기 기기 및 상기 케이블을 식별하기 위한 대상식별부를 포함할 수 있다.In addition, the drawing identification module includes a target information collection unit that collects information on devices and cables including symbols and pictures on the drawing, and identifies the device and the cable based on the symbols, drawings, and text on the drawing. It may include a target identification unit for.

또한, 상기 도면식별모듈은, 상기 대상도면에 포함된 케이블로직, 케이블블록 중 적어도 어느 하나로부터 원자력 발전소의 안전정지를 위한 기기에 연동된 케이블의 논리도를 식별하기 위한 논리도식별부를 더 포함할 수 있다.In addition, the drawing identification module may further include a logic diagram identification unit for identifying the logic diagram of a cable linked to a device for safe shutdown of a nuclear power plant from at least one of cable logic and cable blocks included in the target diagram. You can.

또한, 상기 도면식별모듈은, 상기 대상도면에 포함된 배관, 계장도(P&ID), 일반기기배치도, 배선도 및 전선관 배치도 중 적어도 어느 하나를 분석하여 상기 기기 및 상기 케이블에 대한 3차원 위치식별정보를 생성하는 3차원위치식별부를 더 포함할 수 있다.In addition, the drawing identification module analyzes at least one of piping, instrumentation diagram (P&ID), general device layout, wiring diagram, and conduit layout included in the target drawing to provide three-dimensional location identification information for the device and the cable. It may further include a 3D location identification unit to be generated.

또한, 상기 회로분석모듈은, 상기 대상도면 상의 상기 케이블에 기반하여 고온단락, 지락 중 적어도 어느 하나를 포함하는 고장모드를 식별할 수 있다.Additionally, the circuit analysis module may identify a failure mode including at least one of a high temperature short circuit and a ground fault based on the cable on the target drawing.

또한, 상기 회로분석모듈은, 상기 기기와 연결된 상기 케이블의 수에 따라 상기 고온단락의 발생 가능성을 변동적으로 도출할 수 있다.Additionally, the circuit analysis module can variably derive the possibility of occurrence of the high-temperature short circuit depending on the number of cables connected to the device.

또한, 상기 회로분석모듈은, 상기 도면식별정보를 기반으로 식별 가능한 상기 고온단락의 수를 판단한 뒤, 고온단락 발생의 도출 수를 설정값으로 한정하여 도출할 수 있다.Additionally, the circuit analysis module may determine the number of identifiable high-temperature short circuits based on the drawing identification information and then limit the number of high-temperature short circuit occurrences to a set value.

또한, 상기 회로분석모듈은, 머신러닝 기반 빅데이터 분석기법을 이용하여 상기 회로정보에 대한 상세회로분석을 수행과, 원자력발전소의 안전정지를 위한 필수적인 케이블을 선별하여 도출할 수 있다.In addition, the circuit analysis module can perform detailed circuit analysis on the circuit information using machine learning-based big data analysis techniques and select and derive essential cables for safe shutdown of a nuclear power plant.

또한, 상기 위험도분석모듈은, 상기 도면식별정보를 기반으로 방화지역별 안전정지에 필수적인 상기 기기 및 상기 케이블의 위치정보를 식별할 수 있다.In addition, the risk analysis module can identify the location information of the device and the cable that are essential for safe stopping in each fire prevention area based on the drawing identification information.

또한, 상기 도면식별정보를 기반으로 방화지역별 점화원 및 이차가연성 물질 중 적어도 어느 하나에 관한 위치정보를 식별하는 제2위치정보를 생성하는 위치정보식별부를 더 포함할 수 있다.In addition, it may further include a location information identification unit that generates second location information that identifies location information regarding at least one of ignition sources and secondary combustible materials for each fire prevention area based on the drawing identification information.

또한, 상기 위험도분석모듈은, 상기 제1위치정보 및 상기 제2위치정보를 기반으로 화재위험도를 정량적으로 분석하여 정량분석정보를 생성하는 정량분석부를 더 포함할 수 있다.In addition, the risk analysis module may further include a quantitative analysis unit that generates quantitative analysis information by quantitatively analyzing the fire risk based on the first location information and the second location information.

또한, 상기 제1위치정보 및 상기 제2위치정보를 기반으로 기 설정규격과 대비하여 설비개선점에 관한 설비개선정보를 생성하는 설비개선정보부를 더 포함할 수 있다.In addition, it may further include a facility improvement information unit that generates facility improvement information regarding facility improvement points by comparing it with a preset standard based on the first location information and the second location information.

또한, 상기 제1위치정보 및 상기 제2위치정보를 기반으로 화재모델링 수행을 위한 화재모델링정보를 생성하는 화제모델링정보부를 더 포함할 수 있다.In addition, it may further include a topic modeling information unit that generates fire modeling information for performing fire modeling based on the first location information and the second location information.

또한, 상기 저장관리부는, 상기 도면정보가 수정되면, 수정된 상기 도면정보를 기반으로 상기 도면식별정보, 상기 고장분석정보 및 상기 화재위험도정보 중 적어도 어느 하나에 미치는 요인에 관한 요인정보를 산출하며, 상기 요인정보를 기반으로 상기 도면식별정보, 상기 고장분석정보 및 상기 화재위험도정보 중 적어도 어느 하나에 대한 재분석을 수행할 수 있다.In addition, when the drawing information is modified, the storage management unit calculates factor information regarding factors affecting at least one of the drawing identification information, the failure analysis information, and the fire risk information based on the modified drawing information. , reanalysis may be performed on at least one of the drawing identification information, the failure analysis information, and the fire risk information based on the factor information.

상기와 같은 본 발명의 소화장치에 따르면 다음과 같은 효과가 하나 혹은 그 이상 있다.According to the fire extinguishing device of the present invention as described above, one or more of the following effects are achieved.

본 7발명에 따르면 원자력발전소의 오동작 분석을 수행하는 과정에서, 회로분석을 수작업으로 수행하는 경우와 대비하여 데이터베이스화가 용이하여, 분석데이터의 저장 관리가 용이한 다중오동작 분석장치를 제공할 수 있다.According to the present invention, in the process of performing malfunction analysis of a nuclear power plant, it is possible to provide a multiple malfunction analysis device that is easy to database and easy to store and manage analysis data, compared to the case where circuit analysis is performed manually.

또한, 빅데이터를 활용한 머신러닝을 통해 원자력발전소의 오동작분석을 수행함으로써 수작업 분석으로 인해 발생하는 인적오류를 최소화시킬 수 있는 다중오동작 분석장치를 제공할 수 있다.In addition, by performing malfunction analysis of nuclear power plants through machine learning using big data, it is possible to provide a multiple malfunction analysis device that can minimize human errors caused by manual analysis.

또한, 인공지능 기법을 사용한 분석으로 분석결과에 대한 신뢰도 및 정확도 향상된 원자력발전소의 다중오동작 분석장치를 제공할 수 있다.In addition, analysis using artificial intelligence techniques can provide a multiple malfunction analysis device for nuclear power plants with improved reliability and accuracy of analysis results.

또한, 다중오동작 분석을 수행하는 각 모듈의 역할과 절차를 세부적으로 명확히 지정함으로써 분석자별로 분석과정과 분석결정이 달라지는 것을 방지하여, 동일한 도면 입력에 대해 동일한 분석결과가 도출되는 등 정확한 분석결과의 도출이 가능한 다중오동작 분석장치를 제공할 수 있다.In addition, by clearly specifying the roles and procedures of each module that performs multiple malfunction analysis in detail, the analysis process and analysis decisions are prevented from differing for each analyst, resulting in accurate analysis results, such as deriving the same analysis results for the same drawing input. A multi-malfunction analysis device capable of this can be provided.

또한, 구형 원전의 기존 수작업 된 스캔도면을 분석하여, 필요 정보를 전산화시킴으로써, 구형 원전의 정보를 업데이트시켜 향상된 원자력발전소의 관리를 수행할 수 있는 다중오동작 분석장치를 제공할 수 있다.In addition, by analyzing the existing manually scanned drawings of old nuclear power plants and computerizing the necessary information, it is possible to provide a multiple malfunction analysis device that can perform improved management of nuclear power plants by updating the information of old nuclear power plants.

또한, 설비개선으로 일부 도면 변경 시 도면 변경과 연계된 분석내용을 쉽게 파악할 수 있고, 재 수행된 분석내용이 매우 정확한 다중오동작 분석장치를 제공할 수 있다.In addition, with facility improvements, when some drawings are changed, it is possible to easily identify the analysis contents linked to the drawing changes, and a multiple malfunction analysis device can be provided where the re-performed analysis contents are very accurate.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 다중오동작 분석장치의 구성들을 도시한 블럭도이다.
도 2는 도 1에 따른 구성들 중 도면식별모듈의 구성을 도시한 블록도이다.
도 3은 도 1에 따른 구성들 중 위험도분석모듈의 구성을 도시한 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 다중오동작 분석방법을 순차적으로 도시한 흐름도이다.
1 is a block diagram showing the configuration of a multiple malfunction analysis device according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of a drawing identification module among the configurations according to FIG. 1.
FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of a risk analysis module among the configurations according to FIG. 1.
Figure 4 is a flowchart sequentially showing a multiple malfunction analysis method according to an embodiment of the present invention.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 게시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 게시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the attached drawings. The advantages and features of the present invention and methods for achieving them will become clear by referring to the embodiments described in detail below along with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below and may be implemented in various different forms. The present embodiments are merely intended to ensure that the disclosure of the present invention is complete and to provide common knowledge in the technical field to which the present invention pertains. It is provided to fully inform those who have the scope of the invention, and the present invention is only defined by the scope of the claims. Like reference numerals refer to like elements throughout the specification.

공간적으로 상대적인 용어인 "아래(below)", "아래(beneath)", "하부(lower)", "위(above)", "상부(upper)" 등은 도면에 도시되어 있는 바와 같이 하나의 소자 또는 구성 요소들과 다른 소자 또는 구성 요소들과의 상관관계를 용이하게 기술하기 위해 사용될 수 있다. 공간적으로 상대적인 용어는 도면에 도시되어 있는 방향에 더하여 사용시 또는 동작시 소자의 서로 다른 방향을 포함하는 용어로 이해되어야 한다. 예를 들면, 도면에 도시되어 있는 소자를 뒤집을 경우, 다른 소자의 "아래(below)" 또는 "아래(beneath)"로 기술된 소자는 다른 소자의 "위(above)"에 놓일 수 있다. 따라서, 예시적인 용어인 "아래"는 아래와 위의 방향을 모두 포함할 수 있다. 소자는 다른 방향으로도 배향될 수 있고, 이에 따라 공간적으로 상대적인 용어들은 배향에 따라 해석될 수 있다.Spatially relative terms such as “below”, “beneath”, “lower”, “above”, “upper”, etc. are used as a single term as shown in the drawing. It can be used to easily describe the correlation between elements or components and other elements or components. Spatially relative terms should be understood as terms that include different directions of the element during use or operation in addition to the direction shown in the drawings. For example, if an element shown in the drawings is turned over, an element described as “below” or “beneath” another element may be placed “above” the other element. Accordingly, the illustrative term “down” may include both downward and upward directions. Elements can also be oriented in other directions, so spatially relative terms can be interpreted according to orientation.

비록 제1, 제2 등이 다양한 소자, 구성요소 및/또는 섹션들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 소자, 구성요소 및/또는 섹션들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 소자, 구성요소 또는 섹션들을 다른 소자, 구성요소 또는 섹션들과 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 소자, 제1 구성요소 또는 제1 섹션은 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 소자, 제2 구성요소 또는 제2 섹션일 수도 있음은 물론이다.Although first, second, etc. are used to describe various elements, elements and/or sections, it is understood that these elements, elements and/or sections are not limited by these terms. These terms are merely used to distinguish one element, element, or section from other elements, elements, or sections. Therefore, it goes without saying that the first element, first element, or first section mentioned below may also be a second element, second element, or second section within the technical spirit of the present invention.

본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.The terminology used herein is for describing embodiments and is not intended to limit the invention. As used herein, singular forms also include plural forms, unless specifically stated otherwise in the context. As used herein, “comprises” and/or “comprising” refers to the presence of one or more other components, steps, operations and/or elements. or does not rule out addition.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.Unless otherwise defined, all terms (including technical and scientific terms) used in this specification may be used with meanings that can be commonly understood by those skilled in the art to which the present invention pertains. Additionally, terms defined in commonly used dictionaries are not interpreted ideally or excessively unless clearly specifically defined.

이하, 첨부한 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명하기로 하며, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어 도면 부호에 상관없이 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 참조번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In the description with reference to the accompanying drawings, identical or corresponding components will be assigned the same reference numbers regardless of the reference numerals, and overlapping elements will be assigned the same reference numbers. The explanation will be omitted.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 다중오동작 분석장치의 구성들을 도시한 블럭도이다.1 is a block diagram showing the configuration of a multiple malfunction analysis device according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 다중오동작 분석장치(100)는 도면입력모듈(110), 도면식별모듈(120), 회로분석모듈(130), 위험도분석모듈(140) 및 저장관리부(150)를 포함할 수 있다. Referring to FIG. 1, the multiple malfunction analysis device 100 includes a drawing input module 110, a drawing identification module 120, a circuit analysis module 130, a risk analysis module 140, and a storage management unit 150. You can.

도면입력모듈(110)은 입력되는 대상도면을 기반으로 도면정보를 생성할 수 있다. 여기서, 대상도면은 전자도면, 스캔도면을 포함할 수 있다. 이러한 전자도면은 스캔도면과 대비하여 도면정보로 더 빠른 생성속도를 가지도록 가중치가 부여되도록 구현될 수 있다.The drawing input module 110 can generate drawing information based on the input target drawing. Here, the target drawing may include an electronic drawing or a scanned drawing. These electronic drawings can be implemented so that weights are given to have a faster generation speed with drawing information compared to scanned drawings.

도면식별모듈(120)은 도면정보를 식별하여 도면식별정보를 생성할 수 있다. 회로분석모듈(130)은 도면식별정보 상에 포함되는 회로정보를 기반으로, 도면내의 회로에 적용되는 케이블에 발생가능한 고장을 분석하여 고장분석정보를 생성할 수 있다.The drawing identification module 120 can identify drawing information and generate drawing identification information. The circuit analysis module 130 can generate failure analysis information by analyzing possible failures in cables applied to circuits in the drawing, based on circuit information included in the drawing identification information.

회로분석모듈(130)은 대상도면 상의 케이블에 기반하여 고온단락, 지락 중 적어도 어느 하나를 포함하는 고장모드를 식별할 수 있다.The circuit analysis module 130 can identify a failure mode including at least one of a high-temperature short circuit and a ground fault based on the cable on the target drawing.

여기서, 고장모드로의 식별은, 케이블이 광케이블로 식별할 경우, 광케이블의 고온단락 및 지락이 발생되지 않는 것으로 식별하는 것일 수 있다.Here, identification as a failure mode may mean identifying that high-temperature short circuits and ground faults of the optical cable do not occur when the cable is identified as an optical cable.

회로분석모듈(130)은, 기기와 연결된 케이블의 수에 따라 고온단락의 발생 가능성을 변동적으로 도출할 수 있다. The circuit analysis module 130 can vary the possibility of occurrence of a high-temperature short circuit depending on the number of cables connected to the device.

여기서, 회로분석모듈(130)은, 도면식별정보를 기반으로 식별 가능한 고온단락의 수를 판단한 뒤, 고온단락 발생의 도출 수를 설정값으로 한정하여 도출할 수 있다.Here, the circuit analysis module 130 may determine the number of high-temperature short circuits that can be identified based on the drawing identification information and then limit the number of high-temperature short circuit occurrences to a set value.

회로분석모듈(130)은 머신러닝 기반 빅데이터 분석기법을 이용하여 회로정보에 대한 상세회로분석을 수행과, 원자력발전소의 안전정지를 위한 필수적인 케이블을 선별하여 도출할 수 있다.The circuit analysis module 130 can perform detailed circuit analysis on circuit information using machine learning-based big data analysis techniques and select and derive essential cables for the safe shutdown of a nuclear power plant.

위험도분석모듈(140)은 도면식별정보를 기반으로, 대상도면 상의 화재위험도를 분석하여 화재위험도정보를 생성할 수 있다. 저장관리부(150)는 도면정보, 도면식별정보, 고장분석정보 및 화재위험도정보의 저장과 관리를 수행할 수 있다.The risk analysis module 140 can generate fire risk information by analyzing the fire risk on the target drawing based on the drawing identification information. The storage management unit 150 can store and manage drawing information, drawing identification information, failure analysis information, and fire risk information.

저장관리부(150)는, 도면정보가 수정되면, 수정된 도면정보를 기반으로 도면식별정보, 고장분석정보 및 화재위험도정보 중 적어도 어느 하나에 미치는 요인에 관한 요인정보를 산출할 수 있다.When drawing information is modified, the storage management unit 150 may calculate factor information regarding factors affecting at least one of drawing identification information, failure analysis information, and fire risk information based on the modified drawing information.

또한, 산출된 요인정보를 기반으로 도면식별정보, 고장분석정보 및 화재위험도정보 중 적어도 어느 하나에 대한 재분석을 수행할 수 있다.In addition, re-analysis can be performed on at least one of drawing identification information, failure analysis information, and fire risk information based on the calculated factor information.

도 2는 도 1에 따른 구성들 중 도면식별모듈(120)의 구성을 도시한 블록도이다.FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the drawing identification module 120 among the configurations according to FIG. 1.

도 2를 참조하면, 도면식별모듈(120)은 대상정보수집부(121), 대상식별부(122), 논리도식별부(123) 및 3차원위치식별부(124)를 포함할 수 있다. Referring to FIG. 2, the drawing identification module 120 may include an object information collection unit 121, an object identification unit 122, a logic diagram identification unit 123, and a 3D location identification unit 124.

도면식별모듈(120)의 대상정보수집부(121)는 도면 상의 기호, 그림을 포함하는 기기 및 케이블의 정보를 수집할 수 있다.The target information collection unit 121 of the drawing identification module 120 can collect information on devices and cables, including symbols and pictures on the drawing.

도면식별모듈(120)의 대상식별부(122)는 도면 상의 기호, 그림 및 텍스트를 기반으로 기기 및 케이블을 식별할 수 있다.The object identification unit 122 of the drawing identification module 120 can identify devices and cables based on symbols, pictures, and text on the drawing.

한편, 도면식별모듈(120)은, 대상도면 상의 복수로 연결되는 기기 및 케이블에 대하여 머신러닝을 기반으로 이미지분석을 도출할 수 있다. Meanwhile, the drawing identification module 120 can derive image analysis based on machine learning for multiple connected devices and cables on the target drawing.

여기서, 이미지분석은 대상도면의 케이블의 굵기와 형상을 기반으로 수행될 수 있다. 이때, 형상은 점선, 실선, 쇄선을 포함하는 것일 수 있다.Here, image analysis can be performed based on the thickness and shape of the cable in the target drawing. At this time, the shape may include a dotted line, a solid line, or a chain line.

도면식별모듈(120)의 논리도식별부(123)는 대상도면에 포함된 케이블로직, 케이블블록 중 적어도 어느 하나로부터 원자력 발전소의 안전정지를 위한 기기에 연동된 케이블의 논리도를 식별할 수 있다.The logic diagram identification unit 123 of the drawing identification module 120 can identify the logic diagram of a cable linked to a device for safe shutdown of a nuclear power plant from at least one of cable logic and cable blocks included in the target drawing. .

도면식별모듈(120)의 3차원위치식별부(124)는 대상도면에 포함된 배관, 계장도(P&ID), 일반기기배치도(General Arrangement Drawing), 배선도(Elementary Wiring Diagram) 및 전선관 배치도(Conduit Drawing) 중 적어도 어느 하나를 분석하여 기기 및 케이블에 대한 3차원 위치식별정보를 생성할 수 있다.The three-dimensional location identification unit 124 of the drawing identification module 120 includes the piping, instrumentation diagram (P&ID), general arrangement drawing, elementary wiring diagram, and conduit drawing included in the target drawing. ) can be analyzed to generate 3D location identification information for devices and cables.

도 3은 도 1에 따른 구성들 중 위험도분석모듈(140)의 구성을 도시한 블록도이다.FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of the risk analysis module 140 among the configurations according to FIG. 1.

도 3을 참조하면 위험도분석모듈(140)은 위치정보식별부(141), 정량분석부(142), 설비개선정보부(143) 및 화재모델링정보부(144)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 3, the risk analysis module 140 may include a location information identification unit 141, a quantitative analysis unit 142, a facility improvement information unit 143, and a fire modeling information unit 144.

위험도분석모듈(140)의 위치정보식별부(141)는 도면식별정보를 기반으로 방화지역별 안전정지에 필수적인 기기 및 케이블의 위치정보를 식별하는 제1위치정보를 생성할 수 있다.The location information identification unit 141 of the risk analysis module 140 can generate first location information that identifies the location information of devices and cables essential for safe stopping in each fire prevention area based on the drawing identification information.

또한, 위치정보식별부(141)는 도면식별정보를 기반으로 방화지역별 점화원 및 2차가연성 물질 중 적어도 어느 하나에 관한 위치정보를 식별하는 제2위치정보를 생성할 수 있다.Additionally, the location information identification unit 141 may generate second location information that identifies location information on at least one of ignition sources and secondary combustible materials for each fire zone based on the drawing identification information.

위험도분석모듈(140)의 정량분석부(142)는 제1위치정보 및 제2위치정보를 기반으로 화재위험도를 정량적으로 분석하여 정량분석정보를 생성할 수 있다.The quantitative analysis unit 142 of the risk analysis module 140 can generate quantitative analysis information by quantitatively analyzing the fire risk based on the first location information and the second location information.

위험도분석모듈(140)의 설비개선정보부(143)는 제1위치정보 및 제2위치정보를 기반으로 기 설정규격과 대비하여 설비개선점에 관한 설비개선정보를 생성할 수 있다The facility improvement information unit 143 of the risk analysis module 140 can generate facility improvement information regarding facility improvement points by comparing it with preset standards based on the first location information and the second location information.

위험도분석모듈(140)의 화재모델링정보부(144)는 제1위치정보 및 제2위치정보를 기반으로 화재모델링의 수행을 할 수 있다.The fire modeling information unit 144 of the risk analysis module 140 can perform fire modeling based on the first location information and the second location information.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 다중오동작 분석방법을 순차적으로 도시한 흐름도이다.Figure 4 is a flowchart sequentially showing a multiple malfunction analysis method according to an embodiment of the present invention.

도 4를 참조하면, 다중오동작 분석방법(S100)은 대상도면입력단계(S110), 도면정보식별단계(S120), 고장분석단계(S130), 화재위험도분석단계(S140) 및 저장관리수행단계(S150)를 포함할 수 있다.Referring to Figure 4, the multiple malfunction analysis method (S100) includes a target drawing input step (S110), a drawing information identification step (S120), a failure analysis step (S130), a fire risk analysis step (S140), and a storage management performance step ( S150) may be included.

먼저, S110에서는 입력되는 대상도면을 기반으로 도면정보를 생성할 수 있다. S120에서는 도면정보를 식별하여 도면식별정보를 생성할 수 있다. S130에서는 도면식별정보 상에 포함되는 회로정보를 기반으로, 도면내의 회로에 적용되는 케이블에 발생가능한 고장을 분석하여 고장분석정보를 생성할 수 있다.First, S110 can generate drawing information based on the input target drawing. In S120, drawing identification information can be generated by identifying drawing information. In S130, based on circuit information included in the drawing identification information, failure analysis information can be generated by analyzing possible failures in cables applied to circuits in the drawing.

S140에서는 도면식별정보를 기반으로, 대상도면 상의 화재위험도를 분석하여 화재위험도정보를 생성할 수 있다. S150에서는 도면정보, 도면식별정보, 고장분석정보 및 화재위험도정보의 저장과 관리를 수행할 수 있다.In S140, fire risk information can be generated by analyzing the fire risk on the target drawing based on drawing identification information. S150 can store and manage drawing information, drawing identification information, failure analysis information, and fire risk information.

여기서 도면정보와 도면식별정보를 기반으로 S120 내지 S150은 가능한 범위내에서 서로 뒤바뀌어 진행되거나, 동시적으로 진행되는 것이 가능함은 물론이다.Here, based on the drawing information and drawing identification information, it is of course possible for S120 to S150 to be reversed or proceed simultaneously within the possible range.

이상과 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.Although embodiments of the present invention have been described with reference to the above and the attached drawings, those skilled in the art will understand that the present invention can be implemented in other specific forms without changing the technical idea or essential features. You will understand that it exists. Therefore, the embodiments described above should be understood in all respects as illustrative and not restrictive.

110: 도면입력모듈
120: 도면식별모듈
130: 회로분석모듈
140: 위험도분석모듈
150: 저장관리*
110: Drawing input module
120: Drawing identification module
130: Circuit analysis module
140: Risk analysis module
150: Storage Management*

Claims (10)

다중오동작 분석장치로서,
입력되는 대상도면을 기반으로 도면정보를 생성하는 도면입력모듈; 상기 도면정보를 식별하여 도면식별정보를 생성하는 도면식별모듈; 상기 도면식별정보 상에 포함되는 회로정보를 기반으로, 상기 도면 상의 회로에 적용되는 케이블에 발생가능한 고장을 분석하여 고장분석정보를 생성하는 회로분석모듈; 상기 도면식별정보를 기반으로, 상기 대상도면 상의 화재위험도를 분석하여 화재위험도정보를 생성하는 위험도분석모듈; 및
상기 도면정보, 상기 도면식별정보, 상기 고장분석정보 및 상기 화재위험도정보의 저장과 관리를 수행하기 위한 저장관리부를 포함하고,
상기 위험도분석모듈은,
상기 도면식별정보를 기반으로 방화지역별 안전정지에 필수적인 기기 및 상기 케이블의 위치정보를 식별하는 제1위치정보와, 상기 도면식별정보를 기반으로 방화지역별 점화원 및 이차가연성 물질 중 적어도 어느 하나에 관한 위치정보를 식별하는 제2위치정보를 생성하는 위치정보식별부를 더 포함하되,
상기 다중오동작 분석장치는,
상기 제1위치정보 및 상기 제2위치정보를 기반으로 기 설정규격과 대비하여 설비개선점에 관한 설비개선정보를 생성하는 설비개선정보부를 더 포함하되,
상기 도면식별모듈은,
상기 도면 상의 기호, 그림을 포함하는 기기 및 케이블의 정보를 수집하는 대상정보수집부와, 상기 도면 상의 기호, 그림 및 텍스트를 기반으로 상기 기기 및 상기 케이블을 식별하기 위한 대상식별부를 포함하고,
상기 도면식별모듈은,
상기 대상도면에 포함된 케이블로직, 케이블블록 중 적어도 어느 하나로부터 원자력 발전소의 안전정지를 위한 기기에 연동된 케이블의 논리도를 식별하기 위한 논리도식별부와,
상기 대상도면에 포함된 배관, 계장도(P&ID), 일반기기배치도, 배선도 및 전선관 배치도 중 적어도 어느 하나를 분석하여 상기 기기 및 상기 케이블에 대한 3차원 위치식별정보를 생성하는 3차원위치식별부를 더 포함하고,
상기 회로분석모듈은,
상기 대상도면 상의 상기 케이블에 기반하여 고온단락, 지락 중 적어도 어느 하나를 포함하는 고장모드를 식별하고,
상기 기기와 연결된 상기 케이블의 수에 따라 상기 고온단락의 발생 가능성을 변동적으로 도출하고,
상기 회로분석모듈은,
상기 도면식별정보를 기반으로 식별 가능한 상기 고온단락의 수를 판단한 뒤, 고온단락 발생의 도출 수를 설정값으로 한정하여 도출하고,
상기 회로분석모듈은,
머신러닝 기반 빅데이터 분석기법을 이용하여 상기 회로정보에 대한 상세회로분석을 수행과, 원자력발전소의 안전정지를 위한 필수적인 케이블을 선별하여 도출하는, 다중 오동작 분석장치.
As a multiple malfunction analysis device,
A drawing input module that generates drawing information based on the input target drawing; a drawing identification module that identifies the drawing information and generates drawing identification information; A circuit analysis module that generates failure analysis information by analyzing a possible failure in a cable applied to a circuit in the drawing, based on circuit information included in the drawing identification information; A risk analysis module that analyzes the fire risk on the target drawing and generates fire risk information based on the drawing identification information; and
Comprising a storage management unit for storing and managing the drawing information, the drawing identification information, the failure analysis information, and the fire risk information,
The risk analysis module is,
Based on the drawing identification information, first location information identifying the location information of the cable and equipment essential for safe stopping in each fire prevention area, and the location of at least one of ignition sources and secondary combustible materials in each fire prevention area based on the drawing identification information. It further includes a location information identification unit that generates second location information to identify the information,
The multiple malfunction analysis device,
It further includes a facility improvement information unit that generates facility improvement information regarding facility improvement points in comparison with preset standards based on the first location information and the second location information,
The drawing identification module is,
It includes a target information collection unit for collecting information on devices and cables including symbols and pictures on the drawing, and a target identification unit for identifying the device and the cable based on the symbols, drawings and text on the drawing,
The drawing identification module is,
A logic diagram identification unit for identifying the logic diagram of a cable linked to a device for safe shutdown of a nuclear power plant from at least one of cable logic and cable blocks included in the target drawing;
A 3D location identification unit that generates 3D location identification information for the device and the cable by analyzing at least one of the piping, instrumentation diagram (P&ID), general device layout, wiring diagram, and conduit layout included in the target drawing. Contains,
The circuit analysis module is,
Identifying a failure mode including at least one of high temperature short circuit and ground fault based on the cable on the target drawing,
Variably derive the possibility of occurrence of the high temperature short circuit depending on the number of cables connected to the device,
The circuit analysis module is,
After determining the number of high temperature short circuits that can be identified based on the drawing identification information, the number of high temperature short circuit occurrences is limited to a set value and derived,
The circuit analysis module is,
A multiple malfunction analysis device that performs detailed circuit analysis on the circuit information using machine learning-based big data analysis techniques and selects and derives essential cables for safe shutdown of nuclear power plants.
삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 제1항에 있어서,
상기 위험도분석모듈은,
상기 제1위치정보 및 상기 제2위치정보를 기반으로 화재위험도를 정량적으로 분석하여 정량분석정보를 생성하는 정량분석부를 더 포함하는, 다중오동작 분석장치.
According to paragraph 1,
The risk analysis module is,
A multiple malfunction analysis device further comprising a quantitative analysis unit that generates quantitative analysis information by quantitatively analyzing the fire risk based on the first location information and the second location information.
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