秦山核电PSA 数据库系统及其在PSA 开发中的应用

2020-03-08 09:49陈洪浩
机电产品开发与创新 2020年1期
关键词:秦山数据库系统核电

陈洪浩, 谭 坤

(1.中核核电运行管理有限公司, 浙江 嘉兴 314300; 2.中机生产力促进中心, 北京 100044)

0 引言

秦山核电PSA(概率安全分析)数据库系统,是根据实际核电厂运行相关信息, 采用计算机网络和数据库技术,实现专用设备可靠性数据统计、计算和管理的软件平台。该数据库系统主要是为电厂的PSA 应用和MR(维修规则)管理体系提供基本的设备可靠性数据,同时也为电厂的系统/部件的可靠性评价和备品备件优化管理等活动提供可用的数据。

按照中国核电(中国核能电力股份有限公司)在PSA数据库方面的统一部署,目前该PSA 数据库系统,已经在原有秦山核电9 台机组的数据基础上进行了拓展,融合了海南核电2 台机组和福清核电4 台机组的数据,并初步形成了中国核电的通用数据库系统。

本文对数据库系统在海南核电1、2 号机组一级PSA模型开发中的应用情况进行了详细的介绍和说明。

1 数据库系统简介

1.1 现状

目前,PSA 数据库系统已完成对秦山核电9 台、福清核电4 台及海南核电2 台机组数据库平台的开发, 以及各电厂MSPI(缓解系统性能指标)功能模块的开发。

该系统在各电厂的使用和运行情况良好, 通过数据库平台的安装和应用,各电厂均顺利完成了2018 年度以前的设备可靠性数据的上报工作, 以及完成了各电厂2019 年第3 季度以前的MSPI 指标的上报,该系统是一套成熟、先进的数据采集、分析和处理的软件平台。

1.2 应用范围

PSA 数据库系统在日常PSA 工作中的应用包括:①电厂PSA 相关设备可靠性数据采集与处理;②MR 相关数据支持;③电厂MSPI 指标分析计算;④核安全局可靠性数据上报等。

以上均为实际工作中基于数据库系统平台的典型应用。 本文重点介绍数据库系统在实际PSA 开发工作中的应用。

2 数据库系统在PSA 开发中的应用

PSA 数据库系统主要为PSA 模型开发提供所需要的设备可靠性参数,本系统具有分析、计算、统计、输出等功能。

基于PSA 数据库系统的主要的数据分析过程包括:①数据收集,即收集、解释和记录用于PSA 使用的有关数据,包括失效模式的定义、设备边界的确定等;②参数确定, 根据选取的通用数据源或收集的特定数据确定设备失效(概)率、试验维修不可用数据等,并给出相应参数的不确定性分布;③数据使用,在PSA 模型开发过程中正确使用相关参数。

一个典型的数据分析工作流程如图1 所示。 主要是掌握电厂的PSA 分析流程, 首先明确数据分析涉及的范围,并结合电厂的实际情况、事故序列和始发事件分析、系统分析的需求, 确定PSA 模型中需要分析的设备及其失效模式, 得出适用于PSA 模型开发的设备类及失效模式清单。然后根据设备类情况确定其通用数据源,并根据电厂特定数据的分析计算确定PSA 模型的设备可靠性参数。最后利用电厂特定可靠性参数和通用数据,通过贝叶斯(Bayes)算法处理得出适用于PSA 分析所需要的初始数据库。为确保数据满足PSA 分析的要求,同时提高模型的质量, 需要在数据分析过程中进行结果合理性的审查和确认。

图1 数据分析工作流程Fig.1 Workflow of dada analysis

3 秦山数据库系统在PSA 开发中的典型案例介绍

本文以中核运行(中核核电运行管理有限公司)为海南核电1、2 号机组开发的功率运行工况一级PSA 模型为案例进行介绍,由于该PSA 项目包含很多要素,如系统分析、人因分析等,本文只针对该数据库系统在PSA 开发中的数据分析要素进行简要介绍。

3.1 项目数据源选取分析

海南核电1、2 号机组功率运行工况一级PSA 项目模型所选用的设备可靠性参数是基于秦山核电PSA 数据库平台统计分析而来的。 该PSA 项目特定数据选取的是海南核电1、2 号机参考电厂 (秦山二期1、2 号机组) 的数据。 通用数据选用的是国家核安全局2016 年11 月发布的《中国核电厂设备可靠性数据报告》(2016 版)。 设备类的选取和确定也是参考的核安全局2016 版的数据报告。

3.1.1特定数据源选取分析

该PSA 项目中使用的特定数据是秦山二期的电厂数据,其主要原因如下:

(1)海南核电1、2 号机组的设计参考的是秦山二期,参照《海南昌江核电厂1、2 号机组最终安全分析报告》1.3章节中的对比结果,二者设计高度相似,且堆型一致,功率相同, 因此该PSA 项目中的特定数据可以选用秦山二期数据。

(2)海南PSA 开发工作开始时,PSA 数据库系统中的海南数据库模块还没在电厂上线,数据采集体系还未建立。

(3)该PSA 项目开始时海南核电并未开展数据采集工作: 海南核电的首次数据采集上报工作在2019 年完成,并采集了电厂商运至2018 年年底的数据。

3.1.2通用数据源选取分析

在海南一级PSA 项目数据分析过程中, 通过对核安全局2016 版数据和美国NUREG/CR-6928、 法国EPS900&1300 的数据的全面对比, 发现核安全局数据基本和国际主流数据相符,主要结论如下:

(1)截止2016 年底,我国电动泵运行状况良好,失效参数小于等于国际主流数据。

(2)应急柴油发电机组共计启动失效26 次、运转失效6 次、累计需求约4500 余次、累计运行约5500 小时,通过参数估计,启动失效率为5.77E-03 约为其他国际通用数据2 倍左右,可靠性水平的稍显不足,但也代表了我国的运行水平。

(3)传感器/变送器的失效数据略大于国际主流数据。

(4)控制棒驱动机构失效数据(5.43E-05)大于国际主流数据。

通过对比发现, 本项目选用的国家核安全局的数据虽然个别数据和国际主流数据有差异, 但也如实的反映了我国的设备实际运行情况,因此应用在本项目中。

3.1.3在秦山PSA数据库系统中的数据分析处理

如图2 所示, 该系统的数据处理流程主要分为以下三部分:

(1)电厂维修数据处理:在PSA 数据库系统“工单处理”模块中,读取电厂维修工单,对维修对象进行失效判断。

(2)运行估算分析:将得到的维修数据,在系统中结合运行数据(累计运行时间、启停次数等)进行估算分析,生成电厂的失效数据;

(3)贝叶斯计算:将电厂失效数据和本项目选用的通用数据在“贝叶斯计算”模块中进行拟合处理,得到本项目的设备可靠性数据。

图2 秦山PSA 数据库系统数据处理流程图Fig.2 Flow chart of data processing for Qinshan PSA database system

3.2 项目开发结果

海南核电PSA 项目充分利用和借鉴国内外核电厂的PSA 经验,结合海南核电实际设计和运行情况,采用国际上常用的小事件树-大故障树的分析方法, 共选取了16组始发事件、19 个电厂系统进行分析, 通过PSA 定量分析给出了堆芯损坏频率(CDF)。 经过分析计算,得出了海南核电1、2 号机组一级PSA 的CDF 为4.23E-06/堆年。

项目结果对比分析:本项目参考电厂(秦山二期)的CDF 为9.36E-06/堆年,通过对比发现海南核电的CDF 小于参考电厂CDF,但量级相当,PSA 最终分析结果的差异在数据分析方面主要体现在电厂特定数据方面的差异,通过对比发现主要差异如下:

(1)设备差异:虽然海南核电厂和参考电厂高度相似,但部分设备的设计改进还是对最后的项目分析结果有一定影响,如海南核电主冷却剂泵增加了停车密封。

(2)重要设备运行情况差异:海南核电核辅厂房通风系统的频繁全停检修导致该系统的试验维修不可用数据值偏大,进而导致最终结果不同。

3.3 项目开发中存在的问题

海南PSA 项目于2019 年9 月开发完成, 并在2019年10 月份通过了中国核能行业协会组织的同行评审,在本次评审中发现的基于PSA 数据库系统应用的问题如下:

(1)海南PSA 模型是国内首次以国家核安全局发布的《中国核电厂设备可靠性数据报告》 作为主要通用数据源, 通过在软件中采用合理的参数估计方法对设备可靠性数据进行分析计算,反映了国内核电厂实际运行经验,值得在更大范围推广和应用。

(2)海南PSA 项目特定数据选取的是参考电厂秦山二期的数据, 应该在海南核电基于PSA 数据库系统的设备可靠性数据采集体系完善后, 用海南核电最新特定数据进行替换,以反映电厂实际运行状态。

(3)海南PSA 项目进行设备分类时,参考了核安全局通用数据报告, 较国内同类电厂PSA 模型中涉及的设备类数量偏少,后续应该细化设备分类,并在PSA 数据库系统中对设备类的可靠性数据进行合理的估算分析, 以反映电厂实际情况。

4 结论

本文以秦山核电PSA 数据库系统在海南PSA 模型开发中的实际应用为案列, 详细的介绍了PSA 数据库系统的典型应用方法、数据采集与分析过程等,得到的主要结论如下:

(1)该数据库系统基于电厂的设备可靠性数据采集、处理流程逻辑清晰,贝叶斯拟合算法先进,数据分析结果合理,反映了该系统数据处理的真实性。

(2)该数据库系统目前整合了秦山、福清、海南核电三方共15 台机组,100 堆年左右的数据,具备庞大的设备样本空间体系,反映了该系统的实用性和代表性。

(3)基于该数据库系统的PSA 项目数据分析工作,得到了中国核能行业协会专家的认可,PSA 模型分析结果合理,得到了实践的验证,反映了该系统数据分析的准确性,可以将该系统大范围的推广至PSA 开发工作中。

(4)该数据库系统在各电厂上线时间不一致,使得其在PSA 应用中部分功能模块受限,应尽快在各电厂完善数据库体系,并及时将该系统更广泛地应用到PSA 工作中。

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