Морозов Владимир Борисович - директор по ВАБ и анализу готовности, доктор технических наук
127495, Челобитьевское ш., д.1А, 14-4, Москва Мобильный: +7 (909) 945 36 54
Vladimir B. Morozov - Director on PSA and Reliability Analysis, Doctor of Engineering
1A, 14-4 Chelobitievskoe sh., Moscow, 127495
Цель. В статье в рамках модели Пуассона, применяемой при анализе потоков отказов элементов систем АЭС, описан подход к формированию групп однородности, т.е. максимально широких групп однотипных элементов, для которых интенсивности отказов можно полагать неизменными. Выделение таких групп позволяет объединять эксплуатационные данные по отказам и наработкам оборудования, что повышает качество статистических оценок интенсивностей отказов при оценке надежности систем, составленных из высоконадежных элементов. Методы. При формировании групп предлагается использовать методы: структурный (на основе симметричности позиций однотипных элементов в составе резервированных каналов систем, позволяющий объединять элементы в составе одной системы) и статистический (использующий результаты статистического теста проверки гипотезы на однородность любых объединяемых групп однотипных элементов). Приведено обоснование применения структурного метода. Предложен статистический тест, основанный на отношении оценок дисперсий интенсивностей отказов без учета и с учетом предположения об однородности объединяемых данных. Исследованы свойства теста, получены соотношения для первых двух моментов его статистики. Показано, что дискретное распределение статистики при большом числе объединяемых групп может быть описано гамма распределением. Предложено правило для определения областей принятия и отклонения основной гипотезы. Результаты. Представлен пример применения статистического анализа объединения данных по 10-ти группам электроприводных клапанов разных систем АЭС. На основе полученной оценки статистики теста сделано заключение о необходимости исключения из общей популяции группы с резко выпадающей частной оценкой интенсивности отказов. Для оставшихся групп проведена повторная проверка на однородность, получен результат, позволяющий объединить данные 9-ти групп. В статье также представлено обсуждение подходов к решению задачи оценки параметров надежности оборудования новых АЭС, когда эксплуатационной информации недостаточно для получения представительных оценок показателей надежности. Для подобных задач предложено применять эмпирический метод Байеса, в котором априорное распределение формируется на основе метода объединения данных объектов-аналогов с учетом возможной их неоднородности. Показано, что данный метод, ориентированный на конструирование априорных распределений на основе максимума функции правдоподобия также может быть полезен и для решения задач проверки однородности, рассмотренных в статье. На основе предложенных методов разработан общий подход к решению задач оценки надежности высоконадежных систем АЭС с использованием информации, полученной при эксплуатации как объекта анализа (конкретной АЭС), так и аналогичных объектов (референтных АЭС, АЭС с одинаковым типом атомного реактора). Данный подход также эффективен при разработки ВАБ для проектируемых АЭС и АЭС, находящихся на начальном периоде эксплуатации.
Aim. The paper uses the Poisson model to analyse failure flows of NPP systems’ elements and thus describes an approach to defining homogeneity groups, i.e., the broadest possible groups of same-type elements whose failure rates may be considered constant. Defining such groups allows aggregating operational data on equipment failures and times-to failure, which improves the quality of statistical estimates of failure rates as part of assessing the dependability of systems made up of highly dependable elements. Methods. For thepurpose of grouping, it is proposed to use the following methods: structural (based on the positional symmetry of the same-type elements in redundant system channels, which allows combining the elements within a system) and statistical (using the results of the statistical test of the homogeneity hypothesis of any combined groups of same-type elements). The structural method was substantiated. The author proposes a statistical test based on the correlation of the estimated variations in the failure rates with and without regard to the assumption of the homogeneity of the aggregated data. The properties of the test were examined; the correlations for the first two moments of its statistics were obtained. It was shown that a discrete distribution of statistics with a large number of groups to be combined can be described by a gamma distribution. A rule for identifying the main hypothesis acceptance and rejection regions was proposed. Results. The paper presents an example of the application of statistical analysis of aggregated data on 10 groups of motor-operated valves of various NPP systems. Based on the obtained assessment of the test statistics, it is concluded that a group with a sharply deviating partial assessment of the failure rate is to be excluded from the general population. For the remaining groups, the homogeneity test was repeated. A result was obtained that allows combining the data of the 9 groups. The paper also discusses potential ways of solving the problem of assessing the dependability parameters of new NPP equipment, when operational information is not sufficient for obtaining representative estimates of dependability indicators. For such purposes, it is proposed using the empirical Bayes method, whereas the a priori distribution is obtained by aggregating data on similar items taking into account their possible heterogeneity. It is shown that the method that is focused on the construction of a priori distributions based on a likelihood function maximum can also be used for solving the homogeneity verification problems examined in this paper. Based on the proposed methods, a general approach has been developed for assessing the dependability of highly dependable NPP systems using information obtained in the course of operation of both the object of analysis (a specific NPP) and similar facilities (reference NPPs, NPPs with the same type of nuclear reactor). The method is also effective as regards probabilistic safety analysis of NPPs at the stage of their design and initial operation.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.