事故後事象推移の動的解析手法の開発

Development of dynamic analysis method for Post-Accident event sequence

日置 一雅 

Hioki, Kazumasa

事故発生後の事象推移において、プラントの温度・流量・液位等のプロセス変数、機器の状態、運転員の診断・操作の失敗確率は互いに影響し合う。したがって、緊急時運転手順(EOP)などのアクシデントマネージメント(AM)の効果を検討するためには、時々刻々の機器状態、運転員操作に応じたプロセス変数を動的に計算し、事故シーケンスの確率評価に組み込んでいく必要がある。しかし、フォールトツリー, イベントツリーなどの従来の手法では事象推移をダイナミックに取り扱うことができない。また、これまでに堤案されている動的解析手法は、計算機のメモリーあるいは計算時間の制約から、実機プラントの評価に用いるのは困離である。そこで、レベル1PSAで選定した起因事象と作成したフォールトツリーから求めたミニマルカットセットを利用し、目的をEOP等のAMの効果の評価に限定することにより、サポートシステムまで含めた大きなシステムの評価や実機プラントの事故シーケンス発生頻度の評価が可能な事象推移の動的解析手法を開発する。

The process variables, the status of the components and the Human Error Probabilities (HEPs) affect each other. Therefore, it is necessary to dynamically calculate the process variables such as the temperature, the flow rate and the liquid level considering the HEPs and the components' status in order to evaluate the efficiency of the Accident Management (AM) including the Emergency Operating Procedures (EOPs). As the traditional methods with the event trees and the fault trees cannot deal with the event sequences dynamically, several dynamic methods have been proposed. These methods, however, cannot evaluate the efficiency of EOPs of real plants because of the large memory size and long calculation time which they need. A new dynamic analysis method for post accident event sequences is developed that utilizes the initiating events and the minimal cutsets which have already been obtained through the Level-1 PSA. By concentrating the objective to the evaluation of the efficiency of EOPs, this new method can deal with large systems including the support systems and real size plant within the limited computer memory in tolerable time.