基于贝叶斯网络的核电站数字主控室人因可靠性分析方法研究

《RELIABILITY ENGINEERING & SYSTEM SAFETY》：Research on Human Reliability Analysis Method for Digital Main Control Room of Nuclear Power Plants Based on Bayesian Network

　　

Kai Yao|Yingying Wei|Shuai Ren

摘要

在核电站（NPPs）的数字主控制室（DMCR）中，人类可靠性分析（HRA）对于确保机组安全运行至关重要。为了解决现有融合方法中的信息丢失问题以及评估结果的不确定性，本研究提出了一种基于贝叶斯网络的人类可靠性评估方法。首先，提出了一种用于区间模式识别的根节点先验概率计算模型，该模型通过区间模糊数评估、加权求和以及隶属函数构建来减少信息融合过程中的信息丢失。其次，提出了一种结合加权距离和扩展IF-THEN规则的条件概率计算模型，以克服单一方法的不确定性。最后，构建了一个基于因果关系的贝叶斯网络（BN）评估框架，将上述概率模型整合起来以实现可靠的推理。实验验证结果表明，与SPAR-H方法和传统贝叶斯网络方法相比，该方法分别能够将测量误差降低5.7%和5.1%。本研究将为核电站中的人类可靠性分析提供理论基础和框架，并在提高此类评估的准确性方面发挥积极作用。