HFETR設備可靠性數據庫的研究與設計

韓良文，趙 鵬，鄧云李，蔡文超，劉 鵬，賴立斯，馬小春

（中國核動力研究設計院，成都 610000）

概率安全分析PSA 是以概率論為基礎的風險量化評價技術，作為核電安全性分析的系統方法得到廣泛應用。我國核安全法規（HAF）建議將PSA 技術應用于核電的安全分析。可靠性數據是PSA 的基礎，可靠性數據的質量和數據量直接決定了PSA 分析結果的質量和可信度。國際上的核電發達國家十分重視核電可靠性數據的收集管理工作［1-4］，已建立了比較成熟的可靠性數據庫，美國的EPIX/NPRDS 可靠性數據庫、法國的EDF 可靠性數據庫、瑞典的T-Book 數據手冊就是其中的典型代表［5］。為推動PSA 技術在我國核安全領域中的應用，核安全局于2015年發布了《中國核電廠設備可靠性數據報告》（2015 版），該報告涵蓋13 臺機組、123 個堆年、36個常用設備類的可靠性數據；國內部分核電廠和研究堆已逐步建立自己的可靠性數據庫［6，7］，如大亞灣核電廠的可靠性數據庫（GN-PRDS/PERD），秦山一期的可靠性數據庫（QERDS）。

由于未建立相應的可靠性數據庫，大部分核電廠只能采用國際上比較成熟的通用數據庫進行PSA 分析工作，但通用數據只能反映工業平均水平，無法反映不同工作環境、運行參數等因素的影響，這就導致通用數據庫PSA 分析結果的質量和可信度較差。目前，中國核動力研究設計院運營的高通量工程試驗堆（High Flux Engineering Test Reactor，HFETR）也急需建立自己的可靠性數據庫，用于提高PSA 分析結果的質量和可信度，以便風險指引型管理的引入，優化設備維修和設備老化的管理，從而減少設備故障，保障HFETR 安全穩定運行。

因此，基于信息化管理技術，本文設計了HFETR 設備可靠性數據庫管理系統（HFETRRDMS），以提高HFETR 可靠性數據的管理及應用水平，為HFETR 的PSA 工作、可靠性維修（RCM）、在線風險分析與評價、設備老化管理等方面提供可靠的基礎數據。

1 HFETR 設備可靠性數據庫管理系統

HFETR-RDMS 具有可靠性數據的收集、甄別、分析、儲存等功能，系統結構如圖1 所示。HFETR-RDMS 系統數據輸入模塊主要采集HFETR 設備的歷史記錄數據。數據甄別模塊主要是對收集的數據進行有效性甄別，篩選出有效數據，并對異常、重復及缺失的數據進行處理。數據分析模塊，主要是對有效數據進行可靠性分析計算，獲得設備的可靠性參數。采用的基本方法為經典估計方法和貝葉斯估計方法，該部分還涉及調用通用數據庫，因此HFETR-RDMS 系統中存儲了通用數據源。數據儲存模塊主要對原始數據和經分析后的數據進行儲存，設計通用的數據保存格式，以便于數據輸出應用和分析。

圖1 HFETR-RDMS 系統結構Fig.1 HFETR-RDMS system architecture diagram

2 HFETR 設備可靠性數據的采集與分析

2.1 HFETR 設備可靠性數據的采集

設備可靠性數據的采集主要對HFETR 的運行、維修、維護、試驗過程中產生的數據記錄進行統一分類整理，為HFETR 開展PSA 和RCM 工作提供基礎數據，同時也將可靠性數據的分析結果用以指導HFETR 的安全運行和設備管理。

通過劃分設備邊界和確定設備的正常運行及故障模式，即可對設備的運行時間、維修維護或不可用時間、故障次數、啟動、停止及無響應次數進行統計分析。獲取可靠性數據的途徑有兩種：一是從HFETR 的歷史記錄數據中收集的數據，該數據為HFETR 的特定數據，主要來源于HFETR 的運行日志、定期試驗報告、運行總結報告、維修計劃、維修報告、事件報告、停復役記錄本等；二是獲取國內外核電、研究堆的可靠性數據，稱為通用數據。HFETR 已運行40 年，積累了較多的設備失效數據，同時通用數據以核電設備為主，而研究堆的運行參數，設備所處環境及設備型號或設備標準與核電有很大不同，因此HFETR-RDMS 系統數據以HFETR特定數據為主，對于部分更新改造設備或運行數據采集不充分的設備可采用經典估計方法。HFETR-RDMS 系統在可靠性參數算法選擇上遵循的原則包括：（1）通用數據庫中如果沒有同類型設備或HFETR 設備的設計完全變更過，則采用經典估計方法；（2）如果HFETR 設備故障數量大于5，則采用經典估計方法；（3）如果HFETR 設備故障數在1～5，則根據專家意見進行選擇計算方法；（4）如果HFETR 設備故障數為零，且通用數據庫中有同類型設備，則采用貝葉斯估計方法。

2.2 設備可靠性參數估計

為滿足HFETR 一級PSA 的需求，HFETR主要對設備的運行和需求失效概率、平均故障維修時間、總不可用度4 類可靠性參數進行研究。運行失效率λ和需求失效概率γ具有一定的不確定性，可根據設備故障次數采用經典估計或貝葉斯估計方法確定。平均故障維修時間τ和設備總不可用度P則采用確定論的方法計算，其中設備的平均故障維修時間可由公式（1）表示：

式中，Nγ為所觀察到的修復次數，Tγ為所觀察到的累計修復時間。

設備總不可用度可由公式（2）表示：

式中，TW為每個運行工況下的維修試驗時間，TR為每個運行工況的持續時間。

2.2.1 可靠性參數的經典估計方法

設備在單位時間內發生的運行失效次數，稱為該設備的運行失效率λ，可由公式（3）計算：

式中，N為運行故障次數；T為設備的累計運行時間。

當故障記錄的次數為0 時，λ可由公式（4）進行估算：

設備的需求失效概率γ是指設備在進行啟動、停止等狀態改變時，設備拒絕動作的概率，γ可由公式（5）計算：

式中，NG指設備拒絕動作次數；NT指設備累計需求狀態改變次數。

當記錄的設備拒絕動作次數為0 時，γ由公式（6）進行估算：

2.2.2 可靠性參數的貝葉斯估計方法

根據貝葉斯估計方法，可靠性參數服從某一先驗分布，通過先驗分布并結合自身數據可估算出可靠性參數的后驗分布及后驗分布參數。考慮到HFETR 部分設備進行過更新改造，設備歷史數據較少，此時，可結合國內外核電、研究堆的可靠性數據和HFETR 的特有數據進行貝葉斯估計。HFETR 的設備運行失效率λ，設備需求失效概率γ采用共軛型先驗分布、無信息先驗分布及對數正態分布（LN）進行貝葉斯估計。

運行失效率λ的似然函數為泊松分布，Gamma 分布為其共軛型先驗分布時，密度函數可由式（5）進行計算；需求失效概率γ的似然函數為二項分布，Beta 分布為其共軛型先驗分布時，密度函數可由式（6）進行計算：

其中α，β為分布參數。

Gamma（α，β）分布的均值為α/β，運行失效率λ的后驗分布是Gamma（α+N，β+T），其后驗分布參數為αpost=αprior+N，βpost=βprior+T，后驗均值為αpost/βpost。

Beta（α，β）分布的均值為α/（α+β），需求失效概率γ的后驗分布是Beta（α+N，β+T，其后驗分布參數為αpost=αprior+NG，βpost=βprior+（NT-NG），后驗均值為αpost/（αpost+βpost）。

若無合適的通用數據作為先驗數據時，可以選擇無信息先驗分布，借鑒核電站的研究經驗，對于運行失效率λ和需求失效概率γ，HFETR 選擇基于Jeffreys 的無信息先驗分布Gamma（1/2，0）分布和Beta（1/2，1/2）分布［8］。

對于運行失效率λ和需求失效概率γ的先驗分布為對數正態分布的，可將對數正態分布分別轉換為Gamma 分布和Beta 分布，并采用數值計算方法計算分布參數α、β，然后采用式（5）、式（6）的方法得到后驗分布及后驗分布參數。

3 HFETR-RDMS 系統設計

3.1 HFETR-RDMS 信息系統

HFETR-RDMS 系統采用C++編程語言與Qt 圖形界面庫開發，利用開源輕量級數據庫管理系統SQLite3 實現可靠性數據的編輯、存儲及查詢，系統主界面如圖2 所示。

圖2 HFETR-RDMS 系統主界面Fig.2 The system main window of HFETR-RDMS

HFETR-RDMS 由3 個主要模塊組成，包括：設備管理模塊、設備可靠性管理模塊、可靠性參數模塊。設備管理模塊主要實現HFETR設備特有數據的維護及錄入，包括設備基礎信息、設備 運行數據、數據查詢等7 個子模塊；設備可靠性管理模塊包括通用數據和可靠性參數估計2 個子模塊，以實現國內外核電、研究堆通用數據的存儲和維護及HFETR 設備可靠性參數的經典估計和貝葉斯估計；可靠性參數模塊主要用來查詢及輸出提供給PSA 和RCM 應用的各種設備可靠性數據。

3.2 HFETR 設備特有數據的維護及甄別

HFETR 設備原始數據的維護及錄入界面如圖3 所示，通過菜單欄的編輯或工具欄的增加、插入、刪除、保存功能實現設備原始數據的維護和錄入。

圖3 設備維修數據界面Fig.3 The equipment maintenance data interface

設備基礎信息主要用于設備失效及失效模式的判定，主要包括HFETR 的設備分類及設備類所包含的設備樣本、設備所屬專業、設備邊界及設備失效模式，其中設備邊界信息是判斷設備是否失效的重要條件，因此設備邊界需準確描述。

設備運行數據主要用于計算設備運行失效率λ 及設備總不可用度P，主要包括設備運行狀態改變時間、設備運行狀態描述及運行狀態改變原因的描述。

設備維修數據主要用于設備總維修次數及設備平均維修時間的統計，主要包括設備缺陷描述、設備缺陷的原因描述、維修內容、設備不可用開始時間和結束時間。

設備試驗數據主要用于計算設備由試驗造成的設備總不可用度，主要包括設備試驗名稱、設備不可用開始時間、設備不可用結束時間。

設備的更新/改造后設備可靠性參數變化較大，設備更新/改造前的歷史數據不能反應設備當前的可靠性水平，因此設備原始數據的統計應剔除設備更新/改造前的歷史數據，設備更新/改造數據包括更新/改造原因、更新/改造內容、更新/改造內容開始時間和結束時間。

如圖4 所示，針對特定設備，通過數據查詢功能可以得到該設備在某一時間段內數據的統計結果，具體參數包括不可用小時、糾正維修小時、需求次數、需求故障次數、不可用次數、糾正維修次數、運行次數、故障總次數、運行故障次數、平均故障維修時間、總不可用度。

圖4 設備數據查詢界面Fig.4 The device data query interface

HFETR 設備原始記錄數據存在記錄錯誤、漏記錄的可能性，為此，HFETR-RDMS 系統具有對數據記錄進行有效性判斷的功能，并將異常、無效數據排除。

3.3 HFETR-RDMS 系統的通用數據源及可靠性參數計算

HFETR 作為研究堆，其設備與核電廠設備在型號、運行參數、運行環境、設備使用頻度存在區別，難以尋找適合HFETR 設備的通用數據。因此，HFETR 設備可靠性參數的估計應大量采集HFETR 設備的特有數據，并以經典估計為主。HFETR 部分設備進行過更新改造，可收集數據較少，其可靠性參數通過經典方法進行估計誤差較大，為此，HFETR-RDMS 系統存儲多個通用數據源以滿足HFTER 設備可靠性參數的貝葉斯估計。

圖5 為通用數據的編輯維護界面，當前，HFETR-RDMS 系統中已存儲《中國核電廠設備可靠性數據報告（2015 版）》中的通用數據源以及美國NUREG/CR-6928（2007 年出版）通用數據源。存儲的設備通用數據包括設備名稱、設備失效模式、可靠性參數均值、5%置信下限、95%置信上限、誤差因子、分布類型、分布參數α、β及數據來源。

圖5 通用數據的編輯維護界面Fig.5 The general-purpose data editing interface

圖6 為HFETR 設備可靠性參數計算模塊，該計算模塊可獨立運行，也可通過HFETRRDMS 系統調用，可靠性參數計算模塊是HFETR-RDMS 系統的核心，計算結果的準確性直接關系到可靠性參數的可信度及可用性。

圖6 設備可靠性參數計算模塊Fig.6 Device reliability parameter calculation module

當前HFETR-RDMS 系統處于初步驗證使用階段，收集的設備數據較少，尚沒有足夠的數據進行統計和計算。因此，借鑒《中國核電廠設備可靠性數據報告》和大亞灣核電廠的設備初始數據（見表1），進行可靠性參數估計以驗證HFETR-RDMS 系統算法的可靠性，其計算結果與可靠性數據報告和大亞灣核電廠給出的結果一致，誤差在1%范圍內，見表2。

表1 設備可靠性數據統計Table 1 The device reliability data statistics

表2 設備可靠性參數計算結果Table 2 Calculation results of equipment reliability parameters

4 結論

通過HFETR 一級PSA 對設備可靠性參數需求展開的研究，設計了HFETR 設備可靠數據庫信息化管理系統，建立起一個涵蓋HFETR 設備歷史數據收集和查詢、國內外核電、研究堆通用數據存儲管理、HFETR 設備可靠性參數估計等方面的可靠性數據分析計算及管理平臺。該系統的研究和設計，為HFETR 設備管理提供了新的思路和方案，可以為HFETR 及其他研究堆的PSA 分析和RCM 提供基本的設備可靠性數據，為HFETR 的系統和部件可靠性評價、定期安全評價、技術改造和更新、預防性維修、糾正性維修、備品備件優化管理以及為HFETR 的老化與壽期管理等提供數據支持。