Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Персонал и безопасность РУ, использование опыта эксплуатации при анализе безопасности реакторных установок 15
1.1 Влияние человека на безопасность ру 15
1.2 Учет человеческого фактора в исследованиях безопасности ру 18
1.3 Использование опыта эксплуатации ру в исследованиях безопасности 28
1.4 Системы сбора и хранения данных эксплуатации ас 32
1.5 Методы обработки данных опыта эксплуатации ру 35
1.6 Задача аппроксимации закона распределения надежности по данным опыта эксплуатации ру 39
1.7 Нахождение закона надежности по данным опыта эксплуатации ру с помощью типовых распределений 45
1.8 Гипотезы о физической природе случайного потока отклонений от нормальной эксплуатации ру 50
1.9 Выводы к главе 1 51
Глава 2. Методика расчета оценок параметров случайных потоков происшествий на РУ по данным опыта эксплуатации 53
2.1 Классификация происшествий на ру 53
2.2 Гипотеза о «многопричинности» происшествий на ас и закон вейбулла 61
2.3 Особенности методики построения гистограмм описывающих редкие события. 64
2.4 Модель генетического алгоритма для расчета параметров закона распределения времени между происшествиям на ру 68
2.5 Обобщенный метод моментов для расчета параметров закона распределения времени между происшествиями на ру 77
2.6 Требования к результатам – первичный (качественный) анализ 80
2.7 Выводы к главе 2 81
Глава 3. Расчет оценок параметров случайных потоков происшествий на отечественных РУ и их применение в исследованиях безопасности 83
3.1 Расчет оценок параметров случайных потоков происшествий на ру генетическим алгоритмом 83
3.2 Расчет оценок параметров случайных потоков происшествий на ру обобщенным методом моментов 94
3.3 Сравнение и анализ результатов полученных двумя методами 101
3.4 Применение результатов расчета при выполнении ваб реакторной установки проекта в-320 104
3.5 Расчет вероятности отказа на требование системы подпитки бака реактора ввр-ц 107
3.6 Принятие управленческих решений, с учетом фактического состояния надежности человеко-машинных комплексов РУ 114
3.7 Выводы к главе 3 122
Заключение по диссертации 123
Литература
- Использование опыта эксплуатации ру в исследованиях безопасности
- Гипотеза о «многопричинности» происшествий на ас и закон вейбулла
- Обобщенный метод моментов для расчета параметров закона распределения времени между происшествиями на ру
- Расчет оценок параметров случайных потоков происшествий на ру обобщенным методом моментов
Введение к работе
Актуальность темы. Данные по надежности оборудования ЯЭУ получают на основании испытаний или опыта эксплуатации, физико-статистических моделей, экспертных опросов. Специалистами признается, что более предпочтительными и достоверными источниками данных для оценки параметров надежности являются результаты испытаний или опыта эксплуатации. Однако статистика по отказам на атомных станциях (АС) зачастую недостаточна для оценки показателей надежности конкретных элементов. Показатели надежности, полученные при заводских испытаниях, не отражают реальную надежность элементов в условиях эксплуатации на АС.
Анализ зарубежного и отечественного опыта эксплуатации показал, что 50—70% всех происшествий на АС, если и не инициировалась ошибками персонала, то сопровождалась ими. Если с методическим обеспечением анализа опыта эксплуатации для оценки показателей надежности оборудования ситуация более или менее благополучна, то оценка надежности персонала по данным эксплуатации является нетривиальной задачей. Более сложной задачей является оценка вероятностей ошибок персонала, инициирующих аварийную ситуацию.
Современные методики анализа надежности персонала (АНП), используемые в мировой практике, рассматривают человека-оператора или коллектив с точки зрения наук о человеке. Это, как оказалось, не оправдывает себя для случаев, когда необходимы количественные, а не качественные показатели. А в отношении инициирующих ошибок персонала необходимо еще учитывать зависимость их вероятности от времени, что невозможно в большинстве известных методик. Поэтому задача разработки методики получения данных по надежности оборудования и персонала в виде параметров законов распределения вероятностей на основании данных эксплуатации АС является актуальной. Это позволяет, в том числе, использовать полученные данные для оценки вероятности инициирующих отказов персонала.
Использование отраслевого опыта эксплуатации в исследованиях безопасности реакторных установок (РУ) не ограничивается выполнением оценок по-3
казателей надежности (оборудования или персонала) для исследований безопасности. Сегодня много внимания уделяется инструментам для помощи в принятии управленческих решений. Поэтому в качестве примера приводится предложенный автором способ принятия таких решений на основании анализа данных отраслевого опыта эксплуатации и данных конкретной АЭС.
В диссертационной работе исследован отраслевой опыт эксплуатации российских АС за период с 1.01.1995 по 6.09.2007 г. При анализе этих сведений была выполнена классификация происшествий и сформированы выборки, соответствующие выделенным типам. Для каждой выборки произведен выбор закона распределения и выполнена оценка его параметров двумя независимыми методами.
Объектом исследования является надежность персонала и оборудования российских РУ.
Предметом исследования являются вероятностные характеристики случайных потоков нарушений на отечественных РУ.
Целью исследования явилось получение оценок показателей надежности, основанных на сведениях из опыта эксплуатации отечественных РУ.
В соответствии с поставленной целью решены следующие задачи:
выполнена классификация происшествий на РУ;
выбран закон распределения случайного времени между происшествиями на РУ, который позволил интерпретировать многопричинность происшествий; выполнив при этом проверку его обоснованности, опираясь на данные опыта эксплуатации отечественных энергоблоков;
разработаны два принципиально разных метода оценки параметров законов, описывающих случайные потоки происшествий на РУ, и выполнено сравнение результатов, полученных этими методами, что позволило повысить достоверность полученных оценок.
Исследования и анализ результатов выполнены с использованием следующих методов: математической статистики (для обработки сведений о происше-
ствиях на АС); имитационного моделирования эволюционных процессов; теории вероятности и теории надежности (для построения моделей). Научная новизна работы состоит в следующем:
впервые получены оценки надежности персонала РУ России, основанные на опыте эксплуатации отечественных энергоблоков;
впервые представлено практическое обоснование оптимальности использования распределения Вейбулла для описания распределения времени между происшествиями на РУ;
разработана методика для получения оценок надежности персонала РУ по данным опыта эксплуатации ЯЭУ, которая дополнительно позволяет выполнять анализ достоверности полученных величин.
Достоверность научных положений обеспечивается:
использованием широко распространенных и апробированных методов и алгоритмов теории вероятностей и математической статистики;
согласованностью результатов, полученных разными методами;
- использованием опыта эксплуатации российских РУ.
Практическая значимость и область применения результатов исследо
вания:
полученные результаты, учитывающие специфичные для российских АС особенности, могут быть использованы в исследованиях безопасности отечественных РУ;
полученные результаты могут быть использованы при принятии управленческих решений для учета фактической надежности РУ;
разработанные методы для количественного анализа опыта эксплуатации РУ позволяют учитывать специфику редких событий, которая характерна для происшествий на РУ;
практическое обоснование оптимальности применения распределения Вейбулла для времени между происшествиями на РУ позволяет существенно
повысить согласованность результатов исследований безопасности РУ с опытом эксплуатации.
Личный вклад автора. Автор работы принимал непосредственное участие в решении задач, изложенных в диссертации, разработал методики и алгоритмы для проведения расчетов. Так, в частности, разработана модель генетического алгоритма для расчета оценок параметров случайных потоков происшествий; усовершенствован метод моментов для расчета оценок параметров двухпараметрических законов распределений случайных величин; разработан пример методики принятия управленческих решений по результатам анализа опыта эксплуатации.
Основные положения, выносимые на защиту
-
Практическое обоснование того, что при оценках показателей надежности и безопасности АС оптимальным для описания потока происшествий является распределение Вейбулла, а также результаты оценки параметров этого распределения для потоков происшествий различного типа на российских РУ.
-
Полученные данные по надежности персонала для российских АС, основанные на сведениях опыта их эксплуатации, которые позволяют выполнять исследования безопасности РУ с учетом человеческого фактора, в том числе оценивать вероятности исходных событий аварий из-за ошибок персонала.
-
Предложенная методика для получения оценок показателей надежности персонала РУ по данным опыта эксплуатации, включающая вновь разработанные и усовершенствованные для этой цели методы и алгоритмы, позволяющая не только получать оценки надежности, но и анализировать достоверность полученных величин.
Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы апробированы на следующих международных и российских конференциях: VI Международная научно-техническая конференция «Безопасность, эффективность и экономика атомной энергетики», г. Москва, ОАО «Концерн "Росэнергоатом», 2008 г.; ХV семинар по проблемам физики реакторов «Актуальные проблемы физики ядерных реакторов – эффективность, безопасность, нерас-6
пространение», Волга-08, МИФИ, 2008 г.; Научная сессия НИЯУ МИФИ-2010; Одиннадцатая международная научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых – «Энергия-2016». г. Иваново, ФГБОУ ВО Ивановский государственный энергетический университет имени В.И. Ленина, 2016.
Публикации. Автор имеет 28 печатных работ, в том числе по теме диссертации 7 работ, включая 3 статьи в журналах из перечня ВАК.
Структура и объем диссертации. Работа состоит из введения, четырех глав, заключения и приложения. Диссертация изложена на 132 страницах, включая 15 рисунков, 20 таблиц и список цитируемой литературы из 101 наименования.
Использование опыта эксплуатации ру в исследованиях безопасности
Количество и наименование причин ошибочных действий существенно различаются у разных исследователей. В [20] приводится информация о причинах и их относительной значимости, полученная из разных источников. Всего приводится 12 причин, среди которых: «процедуры», «личные качества», «организация работы» и др.
Рассматривая влияние человека на безопасность авторы [21] выделяют всего 4 типа возможных ошибок: оплошность/упущение; заблуждение; ошибка выполнения и ошибка невыполнения.
Чтобы уменьшить влияние персонала на безопасность РУ реализуется комплекс мер, в соответствии с инженерными принципами глубокоэшелонированной защиты, таких как [22]: - регулярное обучение и тренировки персонала; - в проекте предусматриваются средства, с помощью которых исключаются ошибки персонала или ослабляются их последствия. Кроме этого, эксплуатирующая организация инициирует работы, такие как [19, 23], преследующие цель повышения ответственности персонала РУ. В них исследуются нарушения в работе РУ, реализовавшиеся в процессе эксплуатации, и выделяются причины этих нарушений. Так, одной из главных целей [19] является повышение «мотивации» персонала РУ. У персонала РУ не должно быть разделения работ на важные и не очень. Любые операции на РУ важны. Так, например, вытирая пыль на реле в электрощитовой электрослесарь инициировал цепочку событий, которая привела к срабатыванию аварийной защиты и остановке энергоблока [19]. Казалось бы, всего лишь протирал пыль, в элетрощитовой! Какая тут важность и ответственность? Оказывается ответственность высокая.
В исследованиях, посвященных безопасности РУ, описание поведения человека часто основано на представлении персонала, как некоторого «черного ящика». В этом случае рассматриваются три параметра: входной сигнал, внутренняя реакция и отклик [24]. Важно, что внутренняя реакция представляет собой обработку (интерпретацию) человеком физического сигнала и принятия решения. В соответствии с этим, ошибки персонала РУ могут реализоваться из-за [25, 26]: - «дефектного» входного сигнала; - неверной интерпретации сигнала; - принятия ошибочного решения; - ошибочного отклика. Человек-оператор допускает ошибки в тех случаях, когда какой-либо элемент его цепочки функционирования оказывается неисправным [24], например: 1. физическое изменение окружающих условий не воспринимается оператором как сигнал; 2. оператор не может различить между собой несколько сигналов; 3. сигнал воспринимается, но его значение неправильно понимается; 4. сигнал правильно понят, но правильный выходной отклик не известен оператору; 5. правильный отклик на сигнал известен, но находиться за пределами физических возможностей оператора; 6. правильный отклик находится в пределах возможностей оператора, но выполняется неправильно или не в той последовательности. Рабочее состояние и качество выполнения функций человеком зависят от множества внешних и внутренних условий. Так, например, если человек болен, то он выполняет свои функции хуже чем здоровый. Когда в коллективе хорошая атмосфера, качество работы сотрудников выше чем для случая «негативной» атмосферы. Условий влияющих на человека множество.
Для исследования безопасности РУ, широко применяются детерминистический метод [1 - 4] и методика вероятностного анализа безопасности (ВАБ) [5 - 11]. Методика ВАБ подразумевает использование данных о безотказности (надежности) элементов, составляющих РУ, входящих в них подсистем, отдельного оборудования и персонала. Если при проведении ВАБ РУ учитывать только техническую составляющую в протекании аварий, то анализ будет не полным. Поэтому в рамках ВАБ всегда выполняются исследования человеческого фактора [27- 31]. Так, 10 из 30 минимальных критических сечений, вносящих вклад более 0,1% в вероятность повреждения активной зоны и топлива в бассейне выдержки для 1 блока Ростовской РУ [32], связаны с ошибками персонала. Однако нельзя не отметить, что учет человеческого фактора вносит существенный вклад в неопределенность результата оценивания риска [2; 6; 33], поскольку в дополнение к «погрешности» определения надежности оборудования добавляется «погрешность» оценки надежности персонала.
Проблема учета человеческого фактора в исследованиях безопасности РУ еще более усиливается из-за худшего, в сравнении с оборудованием, методического обеспечения при оценках надежности персонала по данным опыта эксплуатации. Кроме этого, при учете человеческого фактора существенны проблемы аксиоматического аппарата. Такое положение обращает серьезное внимание на современные методики анализа надежности персонала (АНП) РУ и актуализирует исследования в этой сфере. В подтверждение этого следует отметить, что в современном мире известно более 50 методов АНП. Все известные сегодня методы анализа надежности персонала могут быть классифицированы по следующим признакам [34]: - количественные и качественные; - первого и второго поколения; - холистические и аналитические; - использующие множество и несколько факторов, влияющих на персонал (Performance Shaping Factors).
Однако, не смотря на достаточно простую классификацию методик АНП они отличаются огромным многообразием как по гипотезам, заложенным в их основу, так и по способам определения показателей надежности.
Поскольку результаты и методы АНП в данной работе рассматриваются с точки зрения дальнейшего их использования для количественных оценок, необходимых в исследованиях безопасности РУ, например, при проведении ВАБ, — из рассмотрения исключены подходы и методы, дающие сугубо качественные результаты [35, 36]. Кроме того, рассмотрение не затрагивает методики первого поколения (THERP [37]).
Наиболее часто надежность персонала в конкретных условиях и контексте операции моделируется с помощью построения логической модели ошибок оператора с последующей оценкой значения вероятности ошибки человека (ВОЧ) на основе методики дерева ошибок [38, 39].
Гипотеза о «многопричинности» происшествий на ас и закон вейбулла
В предыдущем разделе указывалось, что выбор вида закона распределения осуществляется, в частности, с помощью анализа гистограммы распределения. Поэтому здесь сначала следует уделить внимание гистограммам, а после рассматривать методы расчета параметров типовых распределений. Тем более, что и в этом вопросе, как оказалось, нет однозначности. Кроме этого, в данной работе, в следующих главах используются гистограммы распределений для оценивания по ним параметров закона надежности.
Гистограммы распределений Гистограммы эмпирических данных используют как для иллюстрации полученных результатов, так и для оценки по ним параметров распределений. Форма гистограммы зависит от числа и величины интервалов разбиения. Это особенно актуально, для объемов выборки n 50, с которыми в основном приходится иметь дело при обработке результатов эксплуатации или испытаний на надежность элементов и систем оборудования РУ. Для таких выборок, вид гистограммы слишком чувствителен к способу разбиения. Однако, как указанно в [63] не существует правила, которое указывает оптимальное разбиение. Построение удачной гистограммы все еще остается предметом интуиции и искусства исследователя. Существует множество рекомендаций по выбору наилучшей гистограммы. Так, в [63] указывается, что в таких случаях рекомендуется строить несколько вариантов гистограмм для различных способов разбиения вариационного ряда. В качестве лучшей естественно считать гистограмму, имеющую меньшее число инверсий.
Ряд источников рекомендует определять количество разрядов, как квадратный корень из объема выборки [69], в других – приводятся таблицы числа разрядов гистограммы в зависимости от объема выборки [70]. Известны рекомендации [62], что количество интервалов следует выбрать так, чтобы в необходимой мере отразилось разнообразие значений параметра в совокупности и, в то же время, закономерность распределения не искажалась случайными колебаниями частот по отдельным разрядам. Существуют нестрогие рекомендации по выбору количества к и размера t таких интервалов, в частности: - в каждом интервале должно находиться не менее 5 - 7 элементов; в крайних разрядах допустимо всего два элемента; - количество интервалов не должно быть очень большим или очень маленьким; минимальное значение к должно быть не менее 6 - 7; при объеме выборки, не превышающем несколько сотен элементов, величину к задают в пределах от 10 до 20. Для очень большого объема выборки (7V 1000) количество интервалов может превышать указанные значения.
Кроме указанных, для определения количества разрядов гистограммы широко используются следующие соотношения [71]: - формула Сторджеса - = 1 + 3,32.1ёН, - формула Брукса и Краузерс -к = 5- lg(#). Вопрос выбора количества разрядов гистограммы важен поскольку по гистограммам выполняется расчет оценок параметров распределения. В главе 2 предложена методика расчета оценок параметров распределения по гистограммам в которой нет необходимости в фиксации количества разрядов гистограммы. Методы расчета параметров типовых распределений Итак, допустим, что по гистограмме определен вид закона распределения безотказности. Осталось, выполнить расчет оценок его параметров по данным опыта эксплуатации РУ. Для этого существуют несколько методов. Стоит вопрос: какой выбрать? Для этого следует рассмотреть наиболее распространенные методы для расчета оценок параметров типовых распределений по данным наблюдений. Отметим здесь, что в главе 3 расчеты выполнены двумя различными методами. Задача расчета оценок показателей надежности (безотказности), основанная на использовании типовых распределений, решается следующими методами: 1. максимального правдоподобия; 2. моментов; 3. квантилей; 4. минимизации критерия согласия. Рассмотрим применение каждого из этих методов для решения задачи расчета показателей надежности по данным опыта эксплуатации РУ. Следует заранее отметить, что одним из критериев, предъявляемых автором данной работы к указанным методам, является критерий «инженерной» понятности и реализуемости.
Метод максимального правдоподобия. Суть метода состоит в нахождении оценок, при которых функция правдоподобия достигает наибольшего значения.
Метод основан на исследовании вероятности получения выборки наблюдений (X1, Х2, …, Х„). Вероятность получения имеющейся выборки равна f(X1, Т) J(X2, Т) … f(Xn, Т) dX1dX2 … dXn. Совместная плотность вероятности равна: L{X1,X2,...,Xn;T) = f{X1,T)-f{X2,T)-...-f{Xn,T) (1.8), где L - рассматриваемая как функция параметра Т и называется функцией правдоподобия. В качестве оценки 6 параметра Т следует взять то значение, которое дает максимум функции правдоподобия. Для нахождения оценки выполняют замену функции правдоподобия Г на Є и решив уравнение dL/dQ = 0 получают оценку искомого параметра. Часто, в целях упрощения вычислений переходят от функции правдоподобия к ее логарифму lnZ.q
Обобщенный метод моментов для расчета параметров закона распределения времени между происшествиями на ру
Для расчета оценок параметров распределения Вейбулла по заданной (имеющейся) выборке автором разработана модель генетического алгоритма. Причины, побудившие прибегнуть к данному типу достаточно модных на сегодня численных методов, следующие: - нелинейная зависимость между параметрами , (2.1) и критерием согласия; - отсутствие аналитической связи между количеством разрядов гистограммы к, значениями , и критерием согласия; - необходимость расчета оценок параметров закона (2.1) для набора гистограмм, имеющих разные значения «min (т.е. к); - необходимость определения глобального минимума критерия согласия. Генетический алгоритм относится к методам эволюционного моделирования, которые относят к области мягких вычислений [90]. Впервые подобный алгоритм был предложен в 1975 году Джоном Холландом (John Holland) в Мичиганском университете [90, 91].
Генетические алгоритмы - это адаптивные методы поиска, которые в последнее время используются для решения задач оптимизации. В них используется как аналог механизма генетического наследования, так и аналог естественного отбора. При этом сохраняются биологическая терминология в упрощенном виде и основные понятия линейной алгебры.
Генетический алгоритм лишен каких-либо строго предопределенных и характерных для него математических теорий и строгих соотношений -законов, а вся математика для этого метода определяется из конкретной практической задачи и конкретным исследователем.
Численное моделирование посредством генетических алгоритмов основано на применении принципов, заложенных природой в процесс эволюции живых организмов. Так, в окружающем нас мире выживает тот вид, который более других приспособлен к условиям окружающего мира в данный момент времени и в конкретной местности. Аналогично при решении практических задач задается некоторая функция «приспособленности» [92] или «целевая» функция [90], которая определяет близость имеющегося варианта решения задачи к «идеальному». Говоря о функции «приспособленности», необходимо отметить, что в общем случае эта функция может зависеть от переменного количества параметров, т.е. количество параметров, влияющих на качество результата, может быть переменным и зависеть от близости полученного решения к требуемому.
В живом мире в качестве параметров, влияющих на приспособленность особи, понимается набор генов, составляющих хромосому данной особи и одновременно отличающих ее от своих «сородичей». В численном приложении генетических алгоритмов поступают аналогично, в качестве гена выступают/понимают конкретные параметры (переменные) [93] решаемой задачи, а в качестве хромосомы – полный набор значений генов (т.е. необходимый набор параметров, которые определяют однозначный результат и меру его близости к требуемой, например, точности), позволяющих получить значение функции «приспособленности». Причем конкретная особь будет характеризоваться конкретной, присущей сугубо ей, хромосомой, состоящей из набора конкретных значений параметров - генов, определяющих ее «приспособленность».
Кроме функции приспособленности, определяющей качество полученного результата, необходимы также и механизмы/методы «движения» – эволюции. Так, в окружающем нас живом мире существует как минимум два таких механизма – это механизм скрещивания и механизм мутации [94].
Скрещивание в живом мире подразумевает, что происходит формирование новой особи (т.е. хромосомы) рассматриваемого вида из значений параметров (т.е. генов) ее родителей. Использование такого механизма в приложении к задачам численного моделирования позволяет получать результаты в виде значений генов-параметров, которые близки к оптимальным для широкого набора значений других генов-параметров. Другими словами, использование скрещивания позволяет верифицировать оптимальность полученных значений генов подстановкой их значений в иные наборы «оптимальных» результатов.
Мутация – случайное изменение значения случайно выбранных генов на случайную величину. В живом мире механизм мутации позволяет разнообразить популяцию (конечное количество особей), в конечном итоге получать новые виды. Несмотря на некоторый негативный эмоциональный окрас этого термина, как оказывается, это чрезвычайно полезный механизм, позволяющий избежать вырождения. В численном приложении механизм мутации реализуется в случайном изменении случайно выбранного гена на случайную величину для случайно выбранной особи из всей популяции. В общем случае количество генов, подвергающихся изменению при воздействии мутации, может быть также случайной величиной, как и количество особей.
Таким образом, в качестве рабочих органов/процессов в генетических алгоритмах выступают два механизма и функция «приспособленности». Отличие между механизмами скрещивания и мутации заключается в том, что скрещивание «выравнивает» популяцию по значениям функции «приспособленности», а мутация разнообразит (произвольно искажает по значениям функции «приспособленности») популяцию.
Расчет оценок параметров случайных потоков происшествий на ру обобщенным методом моментов
Показатели надежности оборудования и персонала непосредственно формируют показатели безопасности АС. Соответственно, управляя надежностью АС, т.е. разумно ее улучшая, можно осуществить управление безопасностью АС. Здесь приводится пример возможного применения полученных результатов при принятии управленческих решений на АС. Предлагаемая методика поможет обнаружить «слабые звенья» по критериям надежности.
Суть идеи заключается в сравнивании показателей надежности конкретной АС со средними по отрасли, полученными, в частности, в данной работе. На основании такого сравнения можно ориентировочно судить о состоянии технического парка и об общем уровне подготовки персонала рассматриваемой площадки. В качестве закона, описывающего надежность АС, используется распределение Вейбулла (2.1) и сравниваются соответственно параметры этого распределения.
Данные опыта эксплуатации АС позволяют количественно охарактеризовать их безотказность в рамках конкретной страны. Кроме этого, в соответствии с [24] данные по происшествиям на реакторных установках позволяют охарактеризовать общий уровень культуры производства и общую атмосферу работы. На основании этих данных можно выделить энергоблоки, надежность (а значит и безопасность) которых ниже средней по стране, и блоки с повышенными показателями надежности. Аналогично, если разделить данные опыта эксплуатации реакторных установок на происшествия, реализовавшиеся из-за отказов оборудования и отказов, связанных с ошибками персонала, можно выделять энергоблоки с пониженными показателями надежности персонала и низкими показателями надежности технического парка, соответственно, в сравнении со средними по отрасли. Это позволяет принимать действительно необходимые управленческие решения, направленные на повышение безопасности АС. Сравнение величин параметров распределения Вейбулла, характеризующих надежность атомной станции, основано на эвристическом суждении: чем больше величина параметра распределения (2.1) тем «хуже» надежность объекта исследования, в отношении можно сказать, что лучше бы его величина была в интервале от 0 до 1, тогда отказы связаны с «приработкой». Причем, чем ближе 1 к единице, тем лучше надежность изделия, т.к. в этом случае отказы из приработочных переходят в разряд внезапных.
Если же 1, то отказы вызваны старением и деградацией оборудования, систем человек-машина и других комплексов составляющих объект исследования. Для демонстрации возможности использования сведений о надежности при принятии управленческих решений был выполнен анализ опыта эксплуатации Балаковской АЭС [101]. В результате этого сформирована выборка, состоящая из 26 происшествий за промежуток времени с 1996 по 2007 г. В таблице 3.18 представлены даты отобранных происшествий и их классификация в зависимости от причин. В качестве причин реализации происшествий рассматривались: отказы оборудования и отказы (ошибки) персонала. Такое разделение вполне демонстрирует возможности предлагаемого подхода, и при необходимости может быть расширено. Интервалы времени между происшествиями рассчитаны с учетом одновременной эксплуатации 4-х энергоблоков (т.е. календарный интервал времени между соседними происшествиями увеличен в 4 раза).
Расчет оценок параметров и распределения Вейбулла для происшествий на Балаковской АЭС выполнен методом, основанным на принципе метода моментов, изложенном в главе 2, и названным там «обобщенным методом моментов». Результаты расчетов представлены в таблице 3.19. Сравнение оценок, полученных для Балаковской АЭС (табл. 3.19), с соответствующими оценками параметров по отрасли (см. табл. 3.16) дает возможность судить о состоянии оборудования и персонала этой АС, относительно отрасли в целом.
Так, из сравнения отраслевых показателей с результатами, полученными для Балаковской АЭС, видно, что отраслевое значение фактора формы распределения Вейбулла отличается от соответствующего параметра Балаковской АЭС для происшествий, причинами которых были как ошибки персонала так и отказы оборудования (Бал=0,66 РФ=0,552). Кроме этого, среднее значение оценки Бал больше, правой границы интервала значений РФ. Сравнение оценок параметра (рис.3.8, б) показывает, что по этому параметру Балаковская АЭС также более благополучна, чем отрасль в целом. Это говорит о том, что вероятность неплановых остановов Балаковской АЭС ниже, чем средняя по Российским АС.
Интервалы оценок параметров распределения Вейбулла для происшествий всех типов: верхний отрезок – отраслевые значения, нижний – оценки для БАЭС Из рис.3.8 видно, что хотя оценки параметров распределения Вейбулла Бал. АЭС имеют больший разброс в сравнении с отраслевыми оценками, тем не менее средние значения для Балаковской АЭС укладываются в интервалы значений оценок параметров и для отрасли. Больший разброс в оценках параметров распределения Вейбулла для Балаковской АЭС, относительно отраслевых оценок, связан с меньшей статистикой происшествий на выбранной для примера площадке.
Выделить доминирующие причины происшествий на Балаковской АЭС, можно с помощью сравнительного анализа оценок параметров распределения Вейбулла. Сравнение фактора формы распределения Вейбулла для происшествий реализовавшихся из-за ошибок персонала на рассматриваемой площадке с данными таблицы 3.16 показывает, что его величина больше чем отраслевое значение (Бал=0,76 РФ=0,709), и лежит внутри интервала значений РФ[0,603; 0,881] (см. рис. 3.9, а). Кроме того, из рис. 3.9,б видно, что оценки среднего значения параметра меньше, чем в среднем по отрасли. Это свидетельствует о более высокой в среднем надежности персонала в сравнении с отраслью.
Аналогично можно соотнести происшествия из-за технических отказов оборудования (см. рис. 3.10, а, б). В результате получим, что технический парк рассматриваемой атомной станции находится в более благополучном состоянии, чем в целом по отрасли.