數字化核電廠班組SSA測度方法與實驗研究

李鵬程，金 肖，張 力,3，陸文捷，王炎鑫，戴立操,*

(1.南華大學 人因研究所，湖南 衡陽 421001；2.南華大學 核科學與技術學院，湖南 衡陽 421001；3.湖南工學院 人因與安全工程研究院，湖南 衡陽 421002)

班組情景意識(TSA)對于高風險系統中班組任務的成功執行非常重要，因為像核電廠(NPP)這樣的復雜工業系統，運行狀態的監控和異常狀態的處理都由班組完成。復雜任務由個人來完成可能負荷太大或太復雜，因此需要具有不同專業知識、技能和經驗的人共同完成[1]。研究表明，像核電廠和空中交通管制(ATC)這樣的復雜動態系統，其系統安全績效更多地取決于班組績效，而非個人績效[2]，且班組績效與TSA呈正相關關系[3-4]。從廣義的角度看，TSA包括個體SA(ISA)、共享SA(SSA)和相互意識(MA)。但從狹義的角度看，TSA只指SSA，如Salas等[5]、Jones等[6]認為，TSA是班組成員在某一時間點對系統或組件狀態的共同理解或達成的共識，即班組SSA，本文主要從狹義的角度來考慮。盡管當前在班組績效[5，7]、班組情景意識[8-9]等方面進行了一些研究，但仍缺乏對TSA的有效和可靠測量[10]，特別是對數字化核電廠中操縱員和TSA的測量。為此，本文建立一種班組SSA測量方法，通過數字化核電廠的模擬機實驗來測量班組SSA，并識別引起班組SSA水平低下的原因，從而有利于提升班組SSA水平及核電廠的安全水平。

1 班組SSA測量方法

1.1 獲得班組SSA的原理

TSA示意圖如圖1所示，區域ABC是操縱員A、B、C的SSA。班組SSA依賴于班組ISA[5]，但更復雜，因為在特定情況下，并不是所有班組成員都需要了解所有共同信息[11]。在許多情況下，班組成員在執行特定任務過程中，需要依靠其他人員的協作來完成工作。當他們具有相同的任務要求時，兩個班組成員之間的情景意識重疊越高則越重要。Saner等[9]指出，對于任何兩個給定的班組成員，對他們的情景要素進行測量，并與真實情況進行比較，可對他們的SSA進行評價，如圖2所示。由圖2可知，當兩個班組成員共同完成任務時，班組成員1理解正確的要素為X1、X3、X4、X6、X7、X8、X9，而成員2理解正確的要素為X1、X2、X4、X6、X8，則兩者的交集為X1、X4、X6、X8，參考“真實情況”，去掉不必要的X8，最終得到兩者SSA為X1、X4、X6。

圖1 TSA示意圖[12]

1.2 設計SA測量量表

針對核電廠不同的事故場景發展對應的SA測量量表，測量量表主要通過人因專家(4人)、模擬機培訓中心教員(2人)及有經驗的操縱員(6人)共同討論進行構建。這些量表主要包括3部分：人口統計學問題項、SA相關要素測量項及行為形成因子(PSF)狀態水平測量項。如在蒸發器傳熱管斷裂(SGTR)模擬機實驗中，針對子任務“隔離失效蒸發器”的SA測量量表列于表1(由于篇幅所限，只給出部分量表)。人口統計學問題項主要用來收集與操縱員的年齡、性別、工作經驗等相關的數據。SA相關要素測量項主要測量操縱員對系統/組件當前狀態的意識水平，包括的問題涉及3個層面，即對當前狀態中要素的認識(第1層)、對當前狀態的理解(第2層)及對未來狀態的預計(第3層)。通過專家組判斷，認為量表調查內容與測量目標高度一致，量表的效度滿足要求，且通過不同時間段(相差兩個星期)前后兩次測量，各種量表的信度在0.8以上，p<0.01滿足信度要求。PSF狀態水平測量項主要用來辨識當前PSF對SA的影響。依據先前的研究[13-14]主要包括10個PSF，即班組的交流與合作水平、培訓水平、程序的質量、人-機界面的質量、可用時間、系統自動化水平、任務的復雜性、壓力水平、心智模型和狀態模型。

圖2 SSA計算的原理

1.3 測量步驟

迄今為止，經過廣泛測試和驗證的SA測量方法是情景意識整體評價技術(SAGAT)[15-16]，已被廣泛應用于ISA和TSA測量。因此，本文基于SAGAT測量流程來測量操縱員的SA，主要實驗步驟如下。

1) 實驗培訓。確定參與SA實驗的操縱員后，對被試進行為期2 h的培訓。向他們介紹實驗目的、步驟、系統，不同角色的任務及如何完成問卷調查。培訓期間，鼓勵參與者提出任何問題，以確保他們完全理解實驗流程并按實際要求進行操作。

2) 預先實驗。培訓結束后，進行1次預先實驗，以驗證他們對實驗程序是否了解，并識別實驗設計過程中可能存在的問題，測試實驗的有效性和可信性。通過預先實驗，可找出存在的問題并及時糾正。

3) 正式實驗。實驗組織者向被試進行相關說明。然后，模擬機培訓中心的教員宣布實驗開始。實驗的風險場景由教員決定，在每個風險場景下，教員可根據實際情況將模擬機隨機暫停，并將SA測量量表分發給被試進行填寫。教員依據實際情況對測量結果進行評定。最后，依據ISA問卷調查的數據來計算班組SSA水平及操縱員自身估計的PSF狀態水平等。

1.4 班組SSA計算方法

1) ISA計算方法

ISA是測量班組SSA的基礎。由于測量量表中問題項都十分重要，故為了簡化，假設所有測量量表中問題項具有一樣的重要性。在每個停止點計算ISA水平。ISA水平等于暫停點SA問題項的正確數除以該點測量量表中SA問題項總數。其計算公式為：

(1)

其中：ISAikl為第i個操縱員在第k個實驗場景中第l次暫停時的SA水平；Ci為第i個操縱員對測量量表中問題項回答的正確數；Tkl為第k個風險場景中第l次暫停測量量表中SA問題項總數。

同時，在實驗過程中針對特定任務，要求被試對自身知識和經驗水平(或稱心智模型水平)、壓力水平、狀態模型水平(或稱系統狀態呈現的易識別性)等PSF狀態水平進行評定，得到影響被試SA水平的PSF狀態水平的評定結果。

2) 班組SSA計算方法

由班組SSA的定義可知，班組SSA就是班組成員共同對系統狀態的一致認識。因此可認為班組SSA就是班組中ISA測量中的共同正確部分。但因有兩個或更多班組成員共享他們的SA，所以1個班組SSA水平有很多可能性，且用SAGAT測量得到的班組SSA結果未考慮SA失誤的恢復。因此，為了考慮失誤恢復的情況，建立如下公式進行計算，分別對應SSA最小值(下邊界)、最可能值和最大值(上邊界)。

(1) SSA最小值

(2)

其中：X為整個班組成員共同正確的SA要素；Y為1次測量中所有測量要素的數量；SSAMin為整個班組成員中共同正確的SA。

(2) SSA最可能值

在1個SA測量量表中，對于同一問題項，存在1個或多個操縱員的答案正確，其余人員不正確，所以該問題項只是部分正確。關于這種情況，認為問題項的正確率是指同一問題項正確回答的操縱員人數除以班組成員總數。因此，SSA最可能值可表示為：

(3)

其中：SSAMPV為班組SSA最可能值；Ri為SA測量量表中每個問題項在班組中的正確率，如果所有操縱員回答都正確，則正確率為1；n為每個SA測量量表問題項總數；Tkj為第k個風險場景下第j次暫停時SA測量量表問題項數，即為n；ORt為班組中各成員SA測量量表正確率；m為班組人員的數量。

(3) SSA最大值

因為在班組中存在問詢、交流和合作，所以他們可通過交流和討論來糾正其他成員的錯誤。因此，如果考慮SA失誤的恢復，可假設如果某個問題項只有1個操縱員能正確理解或回答正確，那么認為通過交流或失誤恢復使得問題項將有可能在整個班組成員中得到糾正，從而達到所有人員的正確理解。SSA最大值表示為：

(4)

其中，Z為部分人員正確的SA問題項數。需要說明的是，由于一回路操縱員(RO1)、二回路操縱員(RO2)和協調員(US)的角色、權威程度和關注點的不同，US理解正確和RO1或RO2理解正確對于其他成員失誤糾正的概率也會不同，但在本文中沒有考慮，認為班組是一種沒有權威、交流合作良好、開放的班組。

依據上述公式和實驗數據，可算得每個班組SSA最小值、最可能值和最大值，可作為不確定性邊界以供參考。

2 基于模擬機實驗的班組SSA測量

2.1 模擬機實驗概述

采用數字化核電廠全尺寸模擬機進行SA實驗，共有15位有經驗的操縱員參與實驗。他們被分為5組，每組3人，即RO1、RO2和US的角色。參與實驗的操縱員中，一般有6個月到5年以下數字化控制系統的操作經驗，年齡在25～35歲之間(均值M=28.6，標準差SD=2.34)，所有被試人員祼眼視力和糾正視力正常，滿足實驗要求。主要進行的實驗場景有SGTR事故、小破口失冷事故(SBLOCA)、主蒸汽管斷裂(MSLB)事故及失去廠外電(LOOP)事故等。共進行16次實驗，在每次實驗中，隨機暫停1～2次，采用對應的SA測量量表對操縱員的SA進行測量，以此來評定操縱員對當前機組/組件狀態的把握情況，以確定他們的SA水平及PSF狀態等級水平。

2.2 實驗結果分析

1) ISA實驗結果

根據獲得的數據和式(1)，經過統計分析，得到不同風險場景下RO1、RO2及US的SA水平，結果列于表2。由表2可看出，RO1的SA水平與RO2的大致相同，但US的SA水平總體而言高于RO1和RO2的。通過與操縱員訪談，差異主要歸因于操縱員不同角色的原因。當事件/事故發生時，RO1和RO2根據狀態導向程序(SOP)實施事件/事故處理，他們分別關注于一回路和二回路，需要監控和執行其他一些非關鍵任務，影響了他們對關鍵任務的把握。但US主要負責收集更多信息以了解機組狀態，并監視/監督一回路和二回路操縱員的重要操作。因此，這使US更為關注系統的主要狀態，從而其SA水平高于RO1和RO2的。但不可否認，知識和經驗豐富或工作認真的人，他們有更高的SA水平。

表2 不同類型操縱員在不同風險情景下的SA水平

另外從表2還可看出，對于不同的典型風險場景，MSLB事故中操縱員的平均SA水平最高，其次是SGTR事故，通過與操縱員回訪，這主要歸因于MSLB事故的癥狀比其他事故更明顯，相對易于識別，但SBLOCA的癥狀不明顯，辨識和診斷相對困難。LOOP事故的SA級別相對較低，主要原因是操作的復雜性和較少的模擬機培訓和實踐。此外，對于不同的操縱員，RO1最高SA水平是MSLB事故，最低的是SBLOCA。RO2最高SA水平是MSLB事故，最低的是LOOP事故。US最高SA水平是SGTR事故，最低的是SBLOCA?？煽闯觯倏v員的SA水平在不同的風險場景下是不同的，這主要受任務的復雜性等PSF的狀態水平不同的影響。

2) 班組SSA的實驗結果

依據獲得的模擬機實驗數據和式(2)～(4)，可算得每個班組SSA的最小值、最可能值和最大值，結果列于表3。同樣地，對于影響操縱員SA水平的PSF狀態級別，也可由操縱員對PSF的評估結果，獲得不同PSF狀態級別的平均等級/值。由表3可見，各班組SSA的均值為0.797 1(最可能值)，但為保守估計，可采用最小值0.654 4。從績效的角度看，操縱員的績效水平相對較好，但從人因可靠性分析(HRA)角度來說，還需改進操縱員的SA水平。如果從SSA水平最大值的角度看，其值為0.964 7，屬于好的班組SSA水平。因此，如果班組在事故處理過程中有良好的交流和合作，就會及時發覺和糾正對方的錯誤，那么最有可能達到班組SSA水平的最大值或可能更高。表4列出不同風險場景中SSA水平的比較。根據表4，最佳班組SSA水平(最可能值)是MSLB事故，其次是SGTR事故，最差的是SBLOCA。這也說明如果事故癥狀較為明顯，操縱員的工作負荷較小，則班組SSA較高。從實驗來看，更好的知識和經驗水平也有更高的SA水平。

表3 班組SSA水平的相關數據

表4 不同風險場景中SSA水平的比較

3) 班組SSA的影響因素分析

圖3 模擬機實驗中的PSF評價結果

為了定量確定各種因素對SA的綜合影響，每個PSF狀態級別分為3個等級：好、中、差，對應的值為3、2和1。通過模擬機實驗，共有48個樣本，如果PSF處于最佳狀態，可得到最高分，即48×3=144；如果全部處于中等，分數為48×2=96；如果每個PSF的級別較差，則得分為48×1=48。實驗數據統計結果如圖3所示。由圖3可知，PSF中最差的是班組交流與合作水平，總得分為96分。導致這種情況的主要原因是受狀態導向規程設計特征的影響，即核電廠數字化規程中規定的交流點較少、信息和風險提示不足等。同樣，壓力水平的總得分也同樣低(96)，這主要是受事故的嚴重程度、任務復雜程度和有限的可用時間等因素的影響。數字化規程質量(99)、人-機界面質量(98)、自動化水平(98)等PSF的得分都不高，均屬于中等水平(96)，因此需不斷改進這些PSF狀態水平以提高操縱員的SA水平。在模擬實驗中，評價為良好的PSF是可用時間(107)、培訓水平(120)及心智模型(130)，這表明在數字化核電廠中對操縱員的培訓是較充分的，也非常重視操縱員的培訓，系統設計給定的事故處理時間窗口也是較為充分的。但需要說明的是，由于不同的PSF對SA的影響程度不同，因此也需考慮PSF相對權重的影響。參考前期研究成果[14]，班組交流與合作水平(相對權重0.2)、培訓水平(相對權重0.8)共同影響操縱員的心智模型；自動化水平(相對權重0.4)、人-機界面質量(相對權重0.6)共同影響狀態模型；任務的復雜性(相對權重0.4)和可用時間(相對權重0.6)影響壓力水平；人-機界面質量(相對權重0.3)和數字化規程質量(相對權重0.7)影響任務的復雜性；心智模型(相對權重0.5)、狀態模型(相對權重0.2)和壓力水平(相對權重0.3)共同影響SA水平。因此，需要重視這些重要的PSF，盡管他們狀態水平有些相對較好(如培訓水平)，但一旦狀態水平不好，則對SA的影響非常大。

進一步，為了考慮PSF權重和狀態水平的綜合影響(或者說需要優先考慮提升的PSF)，建立如下公式進行識別：

PSFi=ci×(Nh-Ui)

(5)

其中：PSFi為第i個PSF影響的綜合得分；ci為PSF的相對權重；Nh為每個PSF狀態的最高得分(在此都是144)；Ui為第i個PSF狀態的當前得分，Nh-Ui則表示距最好狀態的距離。比如直接影響SA水平的影響因素有壓力水平、狀態模型和心智模型，對應的權重為0.3、0.2、0.5，則考慮權重和狀態水平的影響結果如圖4所示。從權重來看，影響SA的重要因素為心智模型，但這個因素狀態水平已處于較好的狀態，提升空間有限，因此從綜合影響看，壓力水平和狀態模型的影響高于心智模型，表明盡管權重不大，但其等級較低，從而造成PSF的綜合影響更大，應優先考慮進行狀態水平提升。依據式(5)考慮根節點PSF的權重和狀態水平的綜合得分列于表5。由表5可見，各根節點PSF的影響優先級，需優先考慮提升的有培訓水平、人-機界面質量、可用時間等。

圖4 直接影響SA的PSF的綜合影響

表5 根節點PSF的綜合影響

3 結論與討論

由于核電廠已從傳統的模擬控制逐漸轉變為數字化控制，這使得操縱員的SA問題更加突出。為識別操縱員的SA水平和班組SSA水平，建立了一種基于SAGAT的班組SSA測量方法，通過模擬機實驗來測量班組SSA水平及其PSF狀態水平，得到以下結論。

1) 在同一事故情景下，由于操縱員的角色不同，不同的操縱員具有不同的SA水平。一般來說，RO1和RO2主要根據程序來分別操作一回路和二回路，US負責理解機組狀態，并監督和指導RO1和RO2的重要操作。因此，一般來說RO1和RO2的SA水平低于US的SA水平。

2) 對于不同的事故場景，其發生機制不同，影響操縱員的SA的情景環境不同，使得其SA水平不同。模擬機實驗結果表明，如果事故癥狀相對更明顯或培訓更充分，則操縱員的SA水平較高，如MSLB事故和SGTR事故中操縱員的SA水平明顯高于SBLOCA。

3) 建立了一種班組SSA計算方法，最可能的SSA用于表示班組的SSA水平，因為它可能更為客觀且更接近實際的SSA水平值。一般來說，如果操縱員的SA水平較高，則班組的SSA水平也較高，因此有必要加強、提升個人的SA級別以提高SSA級別。然而雖然ISA水平很低，但有時SSA水平很高，這意味著ISA失誤可通過良好的交流和討論來糾正，從而提高班組的SSA級別。

4) 在模擬機實驗中，通過操縱員的自評價，識別影響操縱員SA的PSF狀態水平，因此核電廠管理者需不斷提升狀態水平較低的PSF，以提升核電廠的安全水平。同時也需考慮PSF的權重來綜合考慮PSF對SA的影響，優先提升影響較大的PSF狀態水平。

5) 本文基于成熟的SAGAT開發的數字化核電廠班組SSA測量技術，具有SAGAT的優點，如涉及SA的3個方面，經實驗驗證暫停不會影響被試的績效，能客觀地實時測量操縱員的SA水平等。但也有一些局限性，如要依據任務內容進行暫停而不是隨機暫停，RO1、RO2和US測量量表內容一致而未嚴格區分，未系統考慮SSA水平高低對核安全的影響，因此這些需在以后的研究中進一步深入分析，使測量結果更加可靠。

盡管本文通過模擬機實驗得到了一些有益的結果，但實驗數量有限，需以后進行更多的實驗使結果更加客觀和可靠。