群决策下SPAR-H方法不确定性信息建模与处理

考虑到标准化核电厂风险分析-人因可靠性分析（SPAR-H）方法中存在不确定性信息且无法处理多位专家参与评估的情况，本研究提出了一种群决策环境下基于层次分析法（AHP）和Dempster-Shafer（简称D-S）证据理论的SPAR-H不确定性信息建模与处理方法。首先，通过AHP计算每位专家的权重；其次，基于D-S证据理论表达专家意见中不确定信息并生成基本信度指派（BBA）；然后，结合专家权重获得加权融合BBA，通过Dempster组合规则融合评估意见并生成8种行为形成因子（PSF）取值；最后，依据SPAR-H方法生成最终人因失效概率（PHEP）。本研究以停堆和低功率工况下数字化核电厂为例说明了该方法的有效性。     

核电厂数字化主控室操纵员的响应执行可靠性评估模型

为了对核电厂数字化主控室操纵员的响应执行可靠性进行定量评价,通过情景环境分析识别了主要的行为形成因子（PSF）,采用层次分析法（AHP）识别了PSF的权重,并基于提出的6个模型假设等方法建立响应执行评估模型。通过案例和比较分析对本文建立的方法进行验证。结果表明,该方法与CREAM和SPAR-H的估计结果具有一致性。      

核电厂数字化主控室操纵员行为形成因子评价模型

由于人因可靠性分析(HRA)方法中用于量化基本人因失误概率(HEP)的行为形成因子（PSF）数目众多,且一般是通过专家评判,从而带有主观性、模糊性和不确定性。本文提出一种利用相关系数矩阵、图的距离分类和主成分分析法相结合的方法构建核电厂数字化主控室操纵员PSF的评价模型,其目的是识别不同类型的人因事件中主要影响人因绩效的PSF,以供决策减少人因失误。对某核电厂的179起人因事件报告进行实验,结果表明该评价模型能对核电厂数字化主控室操纵员的PSF进行有效评价。     

SPAR-H方法中行为形成因子间的相关性识别

标准化核电厂风险分析-人因可靠性分析方法（SPAR-H）是目前国际上认可和接受的人因可靠性分析方法,但其8个行为形成因子（PSFs）间存在交叉部分,导致人因失误概率重复计算或高估。为了改进SPAR-H的PSFs体系,通过统计2007年到2017年219份国内核电厂运行事件报告,筛选出与主控室操纵员运行有关的89份人因事件/事故报告进行PSFs相关性的研究,运用数据挖掘技术（关联规则分析、探索性因子分析、皮尔森相关性分析）对统计结果进行分析。结果表明:①复杂度、压力、职责适宜以及可用时间4个PSFs之间存在相关性。其中,复杂度分别与压力和职责适宜相关,职责适宜与压力、压力与可用时间相关;②工作过程、规程、人因工程/人机界面和经验/培训之间存在关联。在涉及经验/培训、人因工程/人机界面和规程的事件中,很大概率还涉及到工作过程。这些结论可以给改进SPAR-H的PSFs体系提供参考,为定量研究PSFs间的因果关系建立基础。      

SPAR-H人员可靠性分析方法的应用优化研究

标准化核电厂风险分析人员可靠性分析方法（SPAR-H方法）在现阶段国内外事故后人员失误事件（HFE）的分析中得到了广泛应用,但在工程应用过程中发现,目前参考的方法论文献对绩效形成因子（PSF）的定义、评级准则的描述不够明确、详细,从而对人员失误概率（HEP）的计算准确性造成影响。为解决该问题,本研究结合SPAR-H方法实施导则,对可用时间、压力及复杂度PSFs进行了深入研究,给出了定量化中PSF定义、评级的更加明确的参考依据,并结合实例分析对“可用时间”PSF的改进优化进行了应用说明。理论研究和实例分析表明,相关优化建议改善了SPAR-H方法中的PSF等级评定过程,得到更符合工程实际的HEPs,增强了人员可靠性分析（HRA）定量化结果的可信度。     

数字化核电厂操纵员监视行为可靠性分析及其应用

为了建立数字化核电厂操纵员监视行为可靠性量化模型,在分析电厂数字化主控室设计特征和操纵员监视行为的基础上,结合监视活动过程与规律,将监视行为可靠性划分为屏幕间转移可靠性、屏幕内信息搜索转移可靠性和信息察觉可靠性3部分。基于Senders的监视理论建立了屏幕间转移可靠性计算模型;基于注意力资源分配理论建立了屏幕内信息搜索转移可靠性计算模型;考虑行为形成因子(PSF)的因果关系,基于贝叶斯网络建立了信息察觉可靠性计算模型,并给出了"误安注"场景下监视可靠性计算应用实例。结果表明,建立的监视行为可靠性模型既能客观地描述操纵员监视过程,又能给出其可靠性量化结果,克服了传统方法的不足,提高了人因可靠性分析的精度,为数字化主控室操纵员监视行为可靠性分析与工程应用提供了理论与技术支持。     

数字化核电厂班组SSA测度方法与实验研究

情景意识(SA)问题在数字化核电厂中更为突出。为识别班组共享情景意识（SSA）水平及行为形成因子（PSF）对班组SSA的影响,基于情景意识全面评估技术（SAGAT）建立一种班组SSA测量和计算方法并进行模拟机实验。结果表明,个体SA（ISA）水平与SSA水平有关,ISA级别越高,SSA级别越高;ISA和班组SSA都受到PSF的影响,PSF的状态水平越高,ISA和SSA的水平越高;对于不同的实验场景,操纵员的ISA水平和班组SSA水平不同,这表明风险场景的症状越明显及知识经验水平越好,ISA和SSA水平就越高。最后,通过被试的自评价识别当前PSF的状态水平,主要不良的PSF是班组沟通和合作水平、压力水平、人-机界面等。这些评估结果为提高数字化核电厂人因可靠性和安全水平提供了理论支持。     

基于模拟机实验的核电厂数字化主控室人因失误辨识

为了识别核电厂数字化主控室中操纵员的主要人因失误模式,本文基于现场观察、操纵员访谈以及认知行为分析识别操纵员的主要认知功能,并据此建立了人因失误分类体系。在此基础上,通过模拟机实验识别数字化主控室操纵员的主要人因失误模式及其原因,为提高核电厂操纵员的行为可靠性、人因失误的减少和预防提供理论支持。     

核电厂操纵员在操作任务持续快速变化下的认知行为特征

为了分析操作任务持续变化背景下核电厂操纵员的认知行为特征，通过研究核电厂承担电网调峰任务的特殊性，结合文献调研、操纵员访谈及现场观察来研究操作任务持续快速变化背景下操纵员的认知行为过程，建立了操作任务持续快速变化背景下的操纵员认知行为模型，识别了操纵员在执行调峰任务时的认知过程。本文结果为研究操作任务持续快速变化背景下的人因可靠性分析方法打下了基础。     

基于认知模型与故障树的核电厂严重事故下人因失误分析

为分析核电厂应急人员在处理严重事故时可能发生的人因失误,通过建立不同应急人员的认知模型及识别相应的行为影响因子,在认知功能的基础上识别出13种人因失误模式:信息来源不足、信息可靠性不佳、过早结束对参数的获取、重要数据处理不正确、缓解措施负面影响评估失误、选择不适用当前情景的策略、延迟决策、遗漏重要信息/警报、延迟发觉、软操作失误、信息反馈失效、设备安装/连接/操作失误、延迟实施,并基于故障树分析得出人因失误模式的主要根原因:交流失效、时间压力、事故发展的不确定性、信息接收延误、监视失误、人-机界面不佳和环境因素。分析结果可用于预测严重事故缓解进程中可能出现的人因失误,为核电厂实施严重事故管理和技术改进,以及保障严重事故工况下核电厂安全提供参考。      

加强人因管理,提高核电厂安全运营业绩

随着核电技术的发展,核电厂技术防范措施日趋完善,但人因事件的比例居高不下。为加强人因管理、提高人员绩效、规范员工行为、减少人因失误,核电厂应开发出标准的防人因失误管理指南、防人因失误工具、人因管理教材和人因管理手册等技术文件,加强人因管理的普及和培训,提高人因管理的水平,提升核电厂的运行业绩。     

数字化核电厂班组情景意识可靠性评价方法

班组情景意识(TSA)水平是影响班组可靠性的重要原因。为更客观地定量评价数字化核电厂TSA水平,通过定性分析和专家组讨论构建TSA因果概念模型,发展基于贝叶斯网络的TSA可靠性评价方法。该评价方法不仅考虑了行为形成因子(PSF)的相对权重,且发展了分别用于确定中间变量和二值变量条件概率的方法,使获得的概率数据更为客观合理。通过案例分析说明该方法的具体应用。结果表明,该方法不仅能很好地模拟PSF与TSA可靠性之间的因果关系,且在给定事故情景下能定量对TSA可靠性进行评价,并能识别出引发TSA失误的最重要原因,为人因失误预防提供理论支持。     

核电厂操纵员的情景意识失误与预防控制研究

核电厂的仪控系统数字化,使得操纵员的情景意识失误（SAE）更为突出。为了识别操纵员存在的主要情景意识失误并进行预防和控制,从认知功能的视角对情景意识失误进行分类,采用建立的SAE分析方法对收集到的人因事件进行分析,获得79组样本数据,识别存在的主要情景意识失误及其原因。基于纵深防御的视角,从SAE的事前预防、事中控制和事后恢复三方面提出了系统化的SAE预防、控制和恢复体系,为数字化核电厂在预防和控制SAE方面提供理论指导。     

核电厂人因失误分析与人因失误动态作用模型

分析了核电厂人因失误动态影响因素和人因失误特性,并结合人的生理、心理因素分析了核电厂人因失误的分布规律。最后以现在运行的核电厂为依据,提出了核电厂人因失误动态作用模型。该模型可以更好地总结人因失误经验,使得人因研究成果在核电厂得到更直接的应用,更有效地减少人因失误。     

浅议核电厂“人因可靠性分析”的审评

论述了人因可靠性分析在核电厂设计中的重要性,简要介绍了人因可靠性分析在人因工程项目中的角色,详细描述了人因可靠性分析的审评目的和审评标准。     

核电厂激发事故初因的人因事件分析

人因可靠性分析(HRA)已成为概率安全分析(PSA)不可或缺的内容.激发事故初因的人因事件(B类人因事件)分析作为HRA的重要组成部分,在国内外尚无正式的分析报告.本文描述了B类人因事件的定义和分类,建立了B类人因事件分析基本程序和方法,该方法已在国内某核电厂最近的HRA分析中得到应用.文中还对1993年～2002年WANO 940件运行事件和国内某核电厂运行事件进行了B类人因事件统计分析和发生原因分析,并据此提出了预防和减少B类人因事件的措施.     

基于UML的核电厂操纵员行为工作流建模方法

基于统一建模语言对核电厂主控室操纵员的行为特性的分析,提出了对操纵员行为进行工作流建模的方法,进而通过工作流模型来考察操纵员的人因可靠性.对操纵员行为的工作流建模不仅可以准确、形象地反映操纵员的行为特性和内在约束,实现对操纵员行为的可靠性分析;而且操纵员行为工作流模型的仿真执行还能实现从多个角度(操纵员行为、负荷情况、资源运行效率、流程优化等)进行考察.文中通过简化的正常工况和异常工况的典型事例展示了操纵员行为的工作流建模方法.     

数字化核电厂主控室操纵员班组行为研究

核电厂主控室数字化后将引起班组交流合作等一些列变化,但以往针对班组的研究较少且主要以经验研究为主,较少有实证研究,以致在进行人因可靠性分析（HRA）时难以恰当引用或修正行为形成因子。本文使用行为分析软件以模拟机培训中一个班组为研究对象,首次从行为分析的角度研究了数字化后主控室班组行为特征和组织结构的有效性。对班组成员在一次事故培训中的交流行为进行了统计分析,研究结果表明,数字化后操纵员班组为一个分工明确、层次清晰的组织结构。      

核电厂控制器人因工程验证准则和方法探讨

为防止或减少人的失误，保证核电厂安全运行，需要从人因工程设计方面对控制设备进行验证。本文综合考虑了国内外有关核电厂控制器的人因工程法规标准，探讨了核电厂控制器的人因工程验证准则及验证方法，并结合相关实例为核电厂控制器人因工程验证准则及方法的选择提供参考依据。结果表明，在对核电厂控制器进行人因工程验证时，应选择合适的人因工程验证准则，并结合适当的验证方法，才能保持结论的客观性的同时又保证其正确性。     

数据驱动的核电厂人因失误因果机理模型研究

为了辨识人因失误机理,采用组织定向的人因失误分析（OTHEA）技术对2010—2017年国内核电厂发生的137件人因事件报告进行分析,采用相关性和因子分析方法,辨识人因失误影响因素之间的相关关系,识别出触发人因失误的场景,在此基础上,建立人因失误因果机理模型,揭示人因失误机理。结果表明,影响人因失误主要的结合模式为：知识经验水平、信息显示质量、压力水平、注意力与警觉性、安全态度。知识经验水平主要受培训水平和交流水平的影响;信息显示质量主要受技术系统、人-机界面、规程、组织设计的影响;压力水平主要受任务、规程、人-机界面、技术系统、组织设计以及知识经验水平和信息显示质量的影响;注意力与警觉性主要受工作环境、工作组织管理以及信息显示质量的影响;安全态度主要受组织安全文化、工作组织管理以及操纵员的素质与能力的影响。上述研究可为核电厂人因失误的精准防控提供理论依据,提升核电厂的安全水平。