BWR の保全活動におけるコストおよびリスクの同時評価手法の構築
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カテゴリ: 第2回
1.緒言
カルロ法を用いたシミュレーションを行う事による、評 * 現在、日本国内の電力供給の約3割は原子力発電によ価手法の構築に関する基礎研究を行ってきた38)。しかし るものであり[1]、また国内のエネルギーセキュリティ問ながら、遺伝アルゴリズムによる評価は、評価対象の体 題の観点からも、今後の発電事業において、原子力発電系が複雑化するほど適用が困難である事、また得られる の役割は重要になると思われる。このような中、1995 年の電気事業法の改正を受けて、 最適解が非現実的な場合があるなどの問題点がある。 現在電力産業においていわゆる「電力の小売自由化」が 一方、モデル化によるシミュレーションを用いた評価 進んでいる。これにより、電力事業者は今後、原子力発においても、原子力発電所のような複雑かつ、数十年と 電所の運転に際して、安全性のみならず経済性も追求すいう長期運転を要求されるシステムに対する安全性評価、 る必要があると考えられる。国内原子力発電においては、 特に炉心損傷のようなリスクの評価を行う場合、定量的 法令に基づき実施される定期検査(定検)や、それに伴い、な評価のみにとどまらず、リスクの要因を体系的に把握 実施される分解点検などの保全活動により、高い安全性できる事が重要である。さらに、定量評価の際にも、運 を維持している[2]。その一方で、経済性の面で見ると、転期間におけるリスクの変動を、時系列データとして取 設備維持費の増加も懸念され、必ずしも最適であるとはり扱える事が望ましい。リスク評価の指標として代表的 言えない。したがって、原子力発電は今後、十分な安全な、炉心損傷の発生頻度である、炉心損傷頻度(CDF:Core 基準を満たしつつ、エネルギー市場における経済的競争 Damage Frequency)を体系的に捉えるために、既存の手法と 力を高めるための、最適な保全計画を構築、評価する必
2 Fault Tree Analysis(FTA) P Event Tree Analysis(ETA) XVID 要があると考えられる。た評価手法が有効であると考えられる。しかしながら、 保全活動における経済性および安全性の相互関係の時系列データとしてのCDF評価を行うために、これらの 評価は、過去の研究例として、遺伝アルゴリズムや評価 手法をそのまま適用するのは困難であるため、新たな方 対象のモデル化などを用いた事例が報告されている[3 - 策を考える必要がある。 77。また著者らは、評価対象のモデル化、およびモンテしたがって本研究では、モデル化によるシミュレーションに、従来の PSA の手法を用いたリスク解析手法を導 連絡先: 白石夏樹、〒980-8579 宮城県仙台市青葉区荒巻 字青葉 66-01-2 量子エネルギー工学専攻 橋爪研究室入することで、より体系的なリスクの定量評価を可能に TEL/FAX:022-795-7906/e-mail : nshira@karmaqse.tohoku.ac.jp する手法を提案する。さらに、長期的視点で見たプラン83トの稼働率を元に、発電コストを算出する事で、リスク およびコストの同時かつ定量的な評価を行い、保全最適 化のための指針を提供可能な手法の構築を目的とする。2. 計算モデルの構築 2.1 評価対象およびシステムの構成 1. 本研究では沸騰水型原子力発電プラント(BWR)を評価 対象とする。プラントは主蒸気系や給水・復水系などに 代表される常用運転系(RSS: Regular Service Systems)と、高圧 スプレイ系や残留熱除去系などに代表される工学的安全 施設(ESF : Engineering Safety Features)の2つのシステムから 構成されると仮定する。RSS および ESFはそれぞれ7つ のサブシステムから構成され、各サブシステムは異なる 機種および機器数で構成されているとする[93。 Tablet に サブシステムの名称および構成機器数を示す。2.2 構成機器の健全性確認および保全活動の概念 - 機器の評価にあたっては、国内 BWR の過去の運転実 績を元に、単位時間あたりの故障発生確率が導出されて いる[9]。この故障確率は時間故障率と呼ばれる。機器の 時間に依存した故障確率 P は、時間故障率,1および 時間 仙を用いて、式(I)で表される[11]。Pr = S xpdt=2pt-1シス本研究ではシステムの健全性を評価するために、モン テカルロ法を用いる事で、システムの動作シミュレーシ ョンを行う。 システムを構成する各機器のPTはタイムス テップごとに導出され、P, と乱数の大小の比較により、 機器の故障の有無を評価することで、システムの健全性 を評価する。タイムステップは1日(=24時間)とし、本研 究ではプラントの運転時間が 30 年になるまで評価を行 う。なお、モンテカルロ法を行うにあたり、シミュレー ションの試行回数は 10,000とした。プラントに対しては、法令に基づき定検を実施するも のとし、その際には RSS およびESFを構成する全機器に 対して分解点検が実施されるものとする。これにより、 機器は新品同様の性能に復帰すると仮定し、故障確率は ゼロにリセットされる。また、通常待機状態にある ESF の構成機器には、非常時に正常動作が行えるように、一 定周期ごとに動作試験が実施される[9]。これにより機器 の故障確率はゼロにリセットされると仮定する。Table2 に定検の実施周期ならびに定例試験の実施周期を示す。 またFig1 に機器の故障確率の変化の概念図(12)を示す。Table 2. Subsystems and the number of componentsnumber of SystemSubsystemcomponents Main Steam(IS) Primary Loop Reciculation (PLR)Control Rod Drive (CRD) Regular Service SystemCondensate Feedwater (C-FDW)Turbinerelated system (RSS)Reactor Water Cleanup (CUW) Reactor Building Closed CoolingWater System(RCW)Engineering Sately Features (ESF)Main Steam Isolation Valve and Safety Relief Valve (MSN_SRVEmergency Diesel Generator High Pressure Core Spray (HPCS)Low Pressure Care Spray LPCS) Residual Heat Remova A (RHR A) Residual Heat Removal B&C(RHR_BC) Stand by Gas Treatment (STGS)Engineering Sately Features (ESF)Main Steam Isolation Valve and Safety Reler Valve (MSN_SRV)Emergency Diesel Generator High Pressure Core Spray (HPCS) Low Pressure Care Spray LPCS) Residual Heat Remova A (RHR A)Tablo 1. Maintenance Cycle Planned Surveilance Outage(MSM) 1year1weekMaintenanceActivity CycleSurveilance (except MSM1 monthSurveillance CycleP=101Fig. 1. Concept of the failure probability of component 2.3 プラントの運転状況の評価RSS の構成機器に故障が発生した場合、RSS は異常状 態になると仮定する。そして、発生した異常事象に応じ て、動作要求をされた ESFが順次動作する事でプラント を安全に停止させるものとする[9]。本研究では RSS の各 構成機器に対して、あらかじめ機器の引き起こす異常事 象を設定する。そして、故障発生時には異常事象の内容 に応じて、動作要求されたESFの動作をモンテカルロ法 によりシミュレートすることで、異常事象の進展の様子 を評価し、異常事象の深刻さに応じた停止時間を決定す る。この停止時間を計画外停止時間と呼ぶ。Table3 にイ ベントに応じた ESF の動作順序9]を示す。本研究では2 種類のイベントの発生を仮定し、その種類によって、ESF の動作の順番が異なる。計画外停止時間は異常動作を起 こした ESF の数が多くなるほど長くなると考えられる。 したがって、本研究では Table4 に示すように、ESF の異 常動作数に応じて計画外停止時間を任意に設定した。84-2 4 356 7 1OU AW-NVTable 3. The operation sequence of the subsystems inESF for two initiating eventsThe operation The operation Subsystems in ESF sequence for sequence forthe event 1 the event 2 MSM SRVDG HPCS LPCS RHR A RHR BCSGTS Table 3.Unscheduled downtime due to the number offailed subsystems in ESF The number of failedUnplanned downtime subsystems in ESF15days 45days 90days 05years 270days1 year 1.5years 2years1234567またESFを構成する機器に対しては動作試験を実施す るが、これらは通常待機状態の機器であるため、起動失 敗等の異常が発生する可能性がある。したがって、本研 究では動作試験時においてもモンテカルロ法により動作 状況をシミュレートし、試験の実施状況を評価する。試 験により ESFの構成機器に異常事象が発生した場合、復 旧のために3日を要するとし、その際プラントの運転は は停止されるものとする。また定検実施時には、作業期 間として 45 日を要すると仮定[13]し、その際プラントの 運転は停止される。この停止時間を計画停止時間と呼ぶ。2.4 時間経過の概念Fig.2 に時間経過の概念図を示す。プラントにおける経 過時間を算出するにあたっては、RSS における経過時間 とESFにおける経過時間が同時に経過するようにモデル を構築した。3. 安全性および経済性の評価方法 3.1 既存の評価手法による炉心損傷頻度(CDF) の算出(12,144 3.1.1 既存の評価手法 (1)Fault Tree Analysis(FTA) * FTA とは、システムの異常(頂上事象)の原因となる、 互いに独立な事象(基事象)の関連性を、ブール論理・論理 和および論理積)で図的に表現し、Top-Down 的なアプロ ーチで評価する手法である。演繹的かつ定量的な解析がRSS1 day10------| 1day----10-----RSS 115days Failurel----1---1day--1day1 day1 day--- --------1 dayRSSSYSTEMESF1 day1 1dayトーー------4..----------/-----RSS 15days Failure!-:はーーーーーーーー----0-1-- ----- |1day ト---- -----1 day ...L 12-000 Surveillance iday- - --1day ----11day ---1day .. .1day|-ト...GTI-RT-I| 1 day---------Failed Surveillance3daysト----1day-- ...!....11| 1dayFig. 2. Conceptof time passageSubsystem ACoinponentaComponentComponentComponents D&E (Redundantsystent)ComponentサンセッeeeeeeComponentComponenteFig. 3. Concept of Fault TreeRSS-03ESF-01ESF-03ESF-04-OKPet-OKPE3PESOKPE4QR PEiPE3PEAFig. 4. Concpet of Event Tree 可能であり、また複雑なシステムを詳細に解析でき、極 めて融通性に富むという利点があるが、複雑な FT の構 築にはシステムの構造および動作に関する多くの知識と 労力が必要になる。Fig3 に FT の概念図を示す。Component A(2) Event Tree Analysis(ETA) - ETA とは、初期事象の発生後、最終的な結果に至るま でのシーケンスを樹形図により展開する解析手法である。 Fig.4にET の概念図を示す。ET の分岐点である中間事象 の発生確率は FTにより算出され、RSS の故障により発生 する異常事象に対して、全てのESFが動作できなかった 場合の確率を算出する。この確率は対象とするイベント における最悪の事故の発生確率であり、原子力発電にお85いては、炉心の損傷が対象となる。この確率を炉心損傷 頻度(CDF:Core Damage Frequency)と呼び、本研究では CDF をリスク評価の目安とする。(3) FMEA(Failure Mode and Effects Analysis)FMEA は機器の単一故障から故障モードを解析し、シ ステムに対する影響を評価する手法である。比較的少な い労力で容易に行えるが、各機器間の影響が解析しにく く、2 つ以上の機器故障が発生した際の解析が困難であ る。FMEA は機器レベルからシステムレベルを評価する ボトムアップ的なアプローチである。3.1.2 FTANETA/FMEA を用いた CDF の評価 - 以上に示したように、FTA、ETA、および FMEA はそ れぞれにメリット、デメリットが存在するが、それぞれ のメリットで補完する事によって、より体系的な安全評 価が行えると考えられる。本研究において、サブシステ ムを構成する各機器の健全性は、タイムステップごとに 評価される。そして、ある機器に故障が発生した場合、 故障によりシステムに与えられる影響は、FMEA の概念 に基づいて決定される。機器の故障確率は、あらかじめ 構築された FT の基事象の発生確率として用いられ、そ れによりサブシステムの故障確率を算出する。 FTA によ り得られたサブシステムの故障確率は、構築した ET の 中間事象の発生確率として適用される。そして、得られ たET の解析によって、CDFを定量的に算出する。3.2 保全活動時に発生するヒューマンエラー過去の事故事例の報告[15]から、保全活動における作 業員のミスによる計画外停止、もしくは定検期間の延長 が起こる割合は非常に高く、ヒューマンエラー(HE)の評 価は保全最適化を行う上で、重要な要素であると言える。 HE による機器故障の発生をモデル化し、シミュレート するのは困難であるため、本研究では HE によるシステ ム停止のリスクを、CDF と分けて評価する。HE による システム停止のリスクは、システムを構成する機器に対 する保全作業回数、作業難易度、および保全対象の機器 のシステム内における重要度に依存すると考えられる。 今回は作業回数ならびに機器重要度を用いて、ヒューマ ンエラー発生の危険度の評価を行う。機器の重要度を導 出するにあたり、本研究では Fissel-Vesely(FV)重要度評価 手法を用いる。構成機器 iの重要度 FVは式(2)で表され、 サブシステム全体の故障確率 Prom に占める、故障原因の発生確率 P,の割合で与えられる[16]。本研究では Fig.3 に示すような簡単な FT で評価しており、Pは構成機器i の故障確率として扱える。 FV; = Pi/Psubsystem(2) RSS については定検時に分解点検が実施され、また ESF については分解点検だけでなく、動作試験も実施さ れる。分解点検および動作試験の実施回数をそれぞれN. Nとすると、機器 i に対する HE 発生の危険度 C, は(3) 式で与えられる。したがって、HE によるプラント停止 のリスク Riveは式(4)で与えられる。Cors = FV/{(News); + (Nour) }RiHE =Nsubsys N.com2 jell i=1Nabystan bdtここで Nonはサブシステムの構成機器数、Nassenはプ ラントにおける全サブシステム数である。以上で示したように、本研究におけるヒューマンエラ ーの評価手法は、作業対象の重要度や作業回数から、危 険度(Citicality)を算出するものであり、これは人間信頼性 解析(HRA : Human Reliability Analysis)手法における EMEA (Error Mode and Effects Analysis)に Criticality の概念を導入した、 EMECA(Emor Mode, Fffects, and Criticality Analysis) & VITVI る[14。3.3 発電コスト(COE:Cost Of Electricity) - 評価対象期間におけるプラントの時間稼働率 A[17]は式(5)で与えられる。 - A =1-(Unavailable Time/Operating Time) (3) また発電コスト COE円kWh)は式(6で与えられる[16]。COE - CY + 0.86f8760L an ここで式の右辺第1項は設備維持費、第2項は燃料費を 表すが、燃料費の占める割合は3割で常に一定であると する。また発電用原子炉の稼働状況を表す指標である、 設備利用率 L17]と稼働率 Aが等しいと仮定し、建設単価 C円/kWhに 31 万、年経費率に 0.084 を与える事で[17]、 COEは式)として近似される。COE = 4.13/A4. シミュレーション結果と考察プラントの運転状況をシミュレートするにあたり、今 回は定検の実施周期をパラメータとして評価を行った。 定検の実施周期は1年を基準とし、以降半年ずつ3年ま86で実施周期を変化させた。Tables およびFig.5にCOE、CDF、 および Rinの変化割合を示す。なお評価にあたって、各 項目は、計算モデルに対して行なわれる 10,000回のシミ ュレーションで得られた結果の平均値を、パラメータに 対する結果として用いた。そして、基準のモデルで得ら れたシミュレーション結果に対して、保全政策を変更し たモデルの結果がどれだけ変化したかを見るために、相 対値を求める事で、比較、評価を行う。Table 4. Rate of change of cost and risk by changingPlanned Outage cycle Cycle of Planned Outage[year] COE%] CDA% Ri=[%] _ 1.0 (default)-0.4 *33.1 43 2.0462.9 25+0.1 +79.6492.4 -1041.50.1-7.11899/12/2130.520001.8~COE #CDF a Human Error1.6140% 120%80Percentage1あなんですははははははははは0.60.60.40.2010 11899/12/31 12:00:00Human ErrorCDF astelC OE Factors1905/07/052.5Planned Outage CycleFig. 5 Distribution of the rate of change of cost and riskby changing Planned Outage cycleFig.5に示されるように、定検の延長に関わらず、COE はほぼ一定となった。これは定検回数の減少により、計 画停止時間が減少した分、RSS の故障回数が増加したた めに、計画外停止時間が増加したことで、結果的に稼働 率に大きな変化がなかったためであると考えられる。ま たCDFは定検の延長とともに増加したが、これは定検周 期が長い場合ほど、システム全体の動作時間が長くなり、 それに伴ってシステムの故障確率も増加するためである。 Rie は周期の延長に従って、RSS に対する分解点検回数 が減少するために、減少傾向となった。したがって、本 研究で構築したモデルを用いた場合、定検周期の最適化 にあたっては、主にCDF と HEによるリスクの2項目に ついて議論を行う事で、よりよい保全計画の立案が可能 になると考えられる。 HE の減少の割合に比べて、CDF の増加の割合が大きいが、これは HE の評価指標がリニ アスケールで変化しているのに対して、CDFはログスケ ールで変化するためであり、この変化幅の大きさの違いが増減割合の違いに現れているためであると考えられる。 過去の国内の事故事例にもあるように、HE に起因した 事故の発生割合は非常に高いため、HE の 1%の増減が CDFのそれと比べて、どれだけの影響があるかを評価す る必要があると考えられる。5. 結言と今後の予定 - 以上に示したように、本研究で提案する手法により、 長期的視点で見たプラント運転におけるコストとリスク の定量評価が可能になり、今後のプラント運転における 保全最適化のための指針を与えることが可能になると考 えられる。今後の研究予定として、プラント運転における様々な リスクをより包括的に評価するために、ヒューマンエラ ーによる機器故障や異常発生をモデル化する事で、ヒュ ーマンエラーを考慮した CDF の評価を可能にするよう なモデルの構築が必要であると考えられる。このモデル 化により、発電コストとCDFの二つの要素についての単 一最適化問題として、経済性と安全性の評価が可能にな り、保全計画の立案の際に、より明解なデータを提供す る事が可能になると思われる。しかしながら、本研究に おけるヒューマンエラーの評価は、タスク分解的に取り 扱われており、機械論的な考え方で人の行動をモデル化 したものとなっている。したがって、より整合性の高い モデル化の実現のために、現在の HRA において重要視 されている、文脈依存性(Context Dependency)を考慮したモ デルの構築を図る必要があると考えられる[18]。また実用レベルの複雑なFTET に対する本手法の適用 可能性を検討する予定である。謝辞本研究を進めるにあたり、有益なご意見、ご指導をく ださった(株)テプコシステムズの宮田浩一氏、佐藤親宏 氏に深く感謝の意を表する。参考文献 [1] 資源エネルギー庁,エネルギー2004““ [2]日本原子力学会誌,Vol.44.No.4,2002 [3] Tong Jiejuan (t, ““A genetic algorithm solution for a nuclear power plant risk-cost maintenance model“, Nuclear Engineering and Design229,2004 [4] Sebastia ?n Martorell (t. , “Alternatives and challenges in optimizing industrial safety using genetic algorithms”, Reliability Engineering and System Safety 86,2004 [5] R. Bris 11. , 'New method to minimize the preventive maintenancecost of series parallel systems”, Reliability Engineering and System 87 -Safety 82,2003 [6] Warren W. Schenler 1. , “Risks and Costs due to Power System Operations: A Swiss Case Study of a Strategic Planning Methodology for Investigating Sustainable Systems”, The 5th International Conference on Probabilistic Safety Assessment and Management, 2000 [7] James C Lin, “A Cost-Benefit Risk Analysis to Determine the Optimal Level of Critical Spare Parts”, The 5th Intemational Conference on Probabilistic Safety Assessment and Management, 2000 [8]白石夏樹 他, 原子力発電所の保全活動における経済性 および安全性の定量的評価手法の構築”, 日本保全学会第 1回学術講演会 2004(財)原子力安全研究協会, ““軽水炉発電所のあらまし” [10桐本順広他:“原子力発電所に関する確率論的安全評 価用の機器故障率の算出”,2001 [11]三根久他, “信頼性・保全性の基礎数理““,1984, 日科技 連出版社 [12社)日本機械学会 RC198:軽水型原子力発電所保全研 究分科会(フェーズ 3)中間報告書” [13] 東京電力(株) Website “原子力への取り組み - これまでの運転実績,, http://www.tepco.co.jp/nu/programs/operat_c.j.html//05 [14 菅野文友,信頼性工学の基礎““,1978, 日刊工業新聞社 [15] 原子力発電情報公開ライブラリー”ニューシア““, http://www.nucia.jp [10 (財)原子力安全研究協会:“確率論的安全評価(PSA)実 施手順書に関する調査検討-レベル IPSA,内的事象一 [17科学技術振興機構:原子力百科事典 ATOMICA http://mext-atmjstgo.jp/atomical [18]塩見 弘:“人間信頼性工学入門““, 1996,日科技連出版社88“ “BWR の保全活動におけるコストおよびリスクの同時評価手法の構築“ “白石 夏樹,Natsuki SHIRAISHI,高橋 信,Makoto TAKAHASHI,橋爪 秀利,Hidetoshi HASHIZUME
カルロ法を用いたシミュレーションを行う事による、評 * 現在、日本国内の電力供給の約3割は原子力発電によ価手法の構築に関する基礎研究を行ってきた38)。しかし るものであり[1]、また国内のエネルギーセキュリティ問ながら、遺伝アルゴリズムによる評価は、評価対象の体 題の観点からも、今後の発電事業において、原子力発電系が複雑化するほど適用が困難である事、また得られる の役割は重要になると思われる。このような中、1995 年の電気事業法の改正を受けて、 最適解が非現実的な場合があるなどの問題点がある。 現在電力産業においていわゆる「電力の小売自由化」が 一方、モデル化によるシミュレーションを用いた評価 進んでいる。これにより、電力事業者は今後、原子力発においても、原子力発電所のような複雑かつ、数十年と 電所の運転に際して、安全性のみならず経済性も追求すいう長期運転を要求されるシステムに対する安全性評価、 る必要があると考えられる。国内原子力発電においては、 特に炉心損傷のようなリスクの評価を行う場合、定量的 法令に基づき実施される定期検査(定検)や、それに伴い、な評価のみにとどまらず、リスクの要因を体系的に把握 実施される分解点検などの保全活動により、高い安全性できる事が重要である。さらに、定量評価の際にも、運 を維持している[2]。その一方で、経済性の面で見ると、転期間におけるリスクの変動を、時系列データとして取 設備維持費の増加も懸念され、必ずしも最適であるとはり扱える事が望ましい。リスク評価の指標として代表的 言えない。したがって、原子力発電は今後、十分な安全な、炉心損傷の発生頻度である、炉心損傷頻度(CDF:Core 基準を満たしつつ、エネルギー市場における経済的競争 Damage Frequency)を体系的に捉えるために、既存の手法と 力を高めるための、最適な保全計画を構築、評価する必
2 Fault Tree Analysis(FTA) P Event Tree Analysis(ETA) XVID 要があると考えられる。た評価手法が有効であると考えられる。しかしながら、 保全活動における経済性および安全性の相互関係の時系列データとしてのCDF評価を行うために、これらの 評価は、過去の研究例として、遺伝アルゴリズムや評価 手法をそのまま適用するのは困難であるため、新たな方 対象のモデル化などを用いた事例が報告されている[3 - 策を考える必要がある。 77。また著者らは、評価対象のモデル化、およびモンテしたがって本研究では、モデル化によるシミュレーションに、従来の PSA の手法を用いたリスク解析手法を導 連絡先: 白石夏樹、〒980-8579 宮城県仙台市青葉区荒巻 字青葉 66-01-2 量子エネルギー工学専攻 橋爪研究室入することで、より体系的なリスクの定量評価を可能に TEL/FAX:022-795-7906/e-mail : nshira@karmaqse.tohoku.ac.jp する手法を提案する。さらに、長期的視点で見たプラン83トの稼働率を元に、発電コストを算出する事で、リスク およびコストの同時かつ定量的な評価を行い、保全最適 化のための指針を提供可能な手法の構築を目的とする。2. 計算モデルの構築 2.1 評価対象およびシステムの構成 1. 本研究では沸騰水型原子力発電プラント(BWR)を評価 対象とする。プラントは主蒸気系や給水・復水系などに 代表される常用運転系(RSS: Regular Service Systems)と、高圧 スプレイ系や残留熱除去系などに代表される工学的安全 施設(ESF : Engineering Safety Features)の2つのシステムから 構成されると仮定する。RSS および ESFはそれぞれ7つ のサブシステムから構成され、各サブシステムは異なる 機種および機器数で構成されているとする[93。 Tablet に サブシステムの名称および構成機器数を示す。2.2 構成機器の健全性確認および保全活動の概念 - 機器の評価にあたっては、国内 BWR の過去の運転実 績を元に、単位時間あたりの故障発生確率が導出されて いる[9]。この故障確率は時間故障率と呼ばれる。機器の 時間に依存した故障確率 P は、時間故障率,1および 時間 仙を用いて、式(I)で表される[11]。Pr = S xpdt=2pt-1シス本研究ではシステムの健全性を評価するために、モン テカルロ法を用いる事で、システムの動作シミュレーシ ョンを行う。 システムを構成する各機器のPTはタイムス テップごとに導出され、P, と乱数の大小の比較により、 機器の故障の有無を評価することで、システムの健全性 を評価する。タイムステップは1日(=24時間)とし、本研 究ではプラントの運転時間が 30 年になるまで評価を行 う。なお、モンテカルロ法を行うにあたり、シミュレー ションの試行回数は 10,000とした。プラントに対しては、法令に基づき定検を実施するも のとし、その際には RSS およびESFを構成する全機器に 対して分解点検が実施されるものとする。これにより、 機器は新品同様の性能に復帰すると仮定し、故障確率は ゼロにリセットされる。また、通常待機状態にある ESF の構成機器には、非常時に正常動作が行えるように、一 定周期ごとに動作試験が実施される[9]。これにより機器 の故障確率はゼロにリセットされると仮定する。Table2 に定検の実施周期ならびに定例試験の実施周期を示す。 またFig1 に機器の故障確率の変化の概念図(12)を示す。Table 2. Subsystems and the number of componentsnumber of SystemSubsystemcomponents Main Steam(IS) Primary Loop Reciculation (PLR)Control Rod Drive (CRD) Regular Service SystemCondensate Feedwater (C-FDW)Turbinerelated system (RSS)Reactor Water Cleanup (CUW) Reactor Building Closed CoolingWater System(RCW)Engineering Sately Features (ESF)Main Steam Isolation Valve and Safety Relief Valve (MSN_SRVEmergency Diesel Generator High Pressure Core Spray (HPCS)Low Pressure Care Spray LPCS) Residual Heat Remova A (RHR A) Residual Heat Removal B&C(RHR_BC) Stand by Gas Treatment (STGS)Engineering Sately Features (ESF)Main Steam Isolation Valve and Safety Reler Valve (MSN_SRV)Emergency Diesel Generator High Pressure Core Spray (HPCS) Low Pressure Care Spray LPCS) Residual Heat Remova A (RHR A)Tablo 1. Maintenance Cycle Planned Surveilance Outage(MSM) 1year1weekMaintenanceActivity CycleSurveilance (except MSM1 monthSurveillance CycleP=101Fig. 1. Concept of the failure probability of component 2.3 プラントの運転状況の評価RSS の構成機器に故障が発生した場合、RSS は異常状 態になると仮定する。そして、発生した異常事象に応じ て、動作要求をされた ESFが順次動作する事でプラント を安全に停止させるものとする[9]。本研究では RSS の各 構成機器に対して、あらかじめ機器の引き起こす異常事 象を設定する。そして、故障発生時には異常事象の内容 に応じて、動作要求されたESFの動作をモンテカルロ法 によりシミュレートすることで、異常事象の進展の様子 を評価し、異常事象の深刻さに応じた停止時間を決定す る。この停止時間を計画外停止時間と呼ぶ。Table3 にイ ベントに応じた ESF の動作順序9]を示す。本研究では2 種類のイベントの発生を仮定し、その種類によって、ESF の動作の順番が異なる。計画外停止時間は異常動作を起 こした ESF の数が多くなるほど長くなると考えられる。 したがって、本研究では Table4 に示すように、ESF の異 常動作数に応じて計画外停止時間を任意に設定した。84-2 4 356 7 1OU AW-NVTable 3. The operation sequence of the subsystems inESF for two initiating eventsThe operation The operation Subsystems in ESF sequence for sequence forthe event 1 the event 2 MSM SRVDG HPCS LPCS RHR A RHR BCSGTS Table 3.Unscheduled downtime due to the number offailed subsystems in ESF The number of failedUnplanned downtime subsystems in ESF15days 45days 90days 05years 270days1 year 1.5years 2years1234567またESFを構成する機器に対しては動作試験を実施す るが、これらは通常待機状態の機器であるため、起動失 敗等の異常が発生する可能性がある。したがって、本研 究では動作試験時においてもモンテカルロ法により動作 状況をシミュレートし、試験の実施状況を評価する。試 験により ESFの構成機器に異常事象が発生した場合、復 旧のために3日を要するとし、その際プラントの運転は は停止されるものとする。また定検実施時には、作業期 間として 45 日を要すると仮定[13]し、その際プラントの 運転は停止される。この停止時間を計画停止時間と呼ぶ。2.4 時間経過の概念Fig.2 に時間経過の概念図を示す。プラントにおける経 過時間を算出するにあたっては、RSS における経過時間 とESFにおける経過時間が同時に経過するようにモデル を構築した。3. 安全性および経済性の評価方法 3.1 既存の評価手法による炉心損傷頻度(CDF) の算出(12,144 3.1.1 既存の評価手法 (1)Fault Tree Analysis(FTA) * FTA とは、システムの異常(頂上事象)の原因となる、 互いに独立な事象(基事象)の関連性を、ブール論理・論理 和および論理積)で図的に表現し、Top-Down 的なアプロ ーチで評価する手法である。演繹的かつ定量的な解析がRSS1 day10------| 1day----10-----RSS 115days Failurel----1---1day--1day1 day1 day--- --------1 dayRSSSYSTEMESF1 day1 1dayトーー------4..----------/-----RSS 15days Failure!-:はーーーーーーーー----0-1-- ----- |1day ト---- -----1 day ...L 12-000 Surveillance iday- - --1day ----11day ---1day .. .1day|-ト...GTI-RT-I| 1 day---------Failed Surveillance3daysト----1day-- ...!....11| 1dayFig. 2. Conceptof time passageSubsystem ACoinponentaComponentComponentComponents D&E (Redundantsystent)ComponentサンセッeeeeeeComponentComponenteFig. 3. Concept of Fault TreeRSS-03ESF-01ESF-03ESF-04-OKPet-OKPE3PESOKPE4QR PEiPE3PEAFig. 4. Concpet of Event Tree 可能であり、また複雑なシステムを詳細に解析でき、極 めて融通性に富むという利点があるが、複雑な FT の構 築にはシステムの構造および動作に関する多くの知識と 労力が必要になる。Fig3 に FT の概念図を示す。Component A(2) Event Tree Analysis(ETA) - ETA とは、初期事象の発生後、最終的な結果に至るま でのシーケンスを樹形図により展開する解析手法である。 Fig.4にET の概念図を示す。ET の分岐点である中間事象 の発生確率は FTにより算出され、RSS の故障により発生 する異常事象に対して、全てのESFが動作できなかった 場合の確率を算出する。この確率は対象とするイベント における最悪の事故の発生確率であり、原子力発電にお85いては、炉心の損傷が対象となる。この確率を炉心損傷 頻度(CDF:Core Damage Frequency)と呼び、本研究では CDF をリスク評価の目安とする。(3) FMEA(Failure Mode and Effects Analysis)FMEA は機器の単一故障から故障モードを解析し、シ ステムに対する影響を評価する手法である。比較的少な い労力で容易に行えるが、各機器間の影響が解析しにく く、2 つ以上の機器故障が発生した際の解析が困難であ る。FMEA は機器レベルからシステムレベルを評価する ボトムアップ的なアプローチである。3.1.2 FTANETA/FMEA を用いた CDF の評価 - 以上に示したように、FTA、ETA、および FMEA はそ れぞれにメリット、デメリットが存在するが、それぞれ のメリットで補完する事によって、より体系的な安全評 価が行えると考えられる。本研究において、サブシステ ムを構成する各機器の健全性は、タイムステップごとに 評価される。そして、ある機器に故障が発生した場合、 故障によりシステムに与えられる影響は、FMEA の概念 に基づいて決定される。機器の故障確率は、あらかじめ 構築された FT の基事象の発生確率として用いられ、そ れによりサブシステムの故障確率を算出する。 FTA によ り得られたサブシステムの故障確率は、構築した ET の 中間事象の発生確率として適用される。そして、得られ たET の解析によって、CDFを定量的に算出する。3.2 保全活動時に発生するヒューマンエラー過去の事故事例の報告[15]から、保全活動における作 業員のミスによる計画外停止、もしくは定検期間の延長 が起こる割合は非常に高く、ヒューマンエラー(HE)の評 価は保全最適化を行う上で、重要な要素であると言える。 HE による機器故障の発生をモデル化し、シミュレート するのは困難であるため、本研究では HE によるシステ ム停止のリスクを、CDF と分けて評価する。HE による システム停止のリスクは、システムを構成する機器に対 する保全作業回数、作業難易度、および保全対象の機器 のシステム内における重要度に依存すると考えられる。 今回は作業回数ならびに機器重要度を用いて、ヒューマ ンエラー発生の危険度の評価を行う。機器の重要度を導 出するにあたり、本研究では Fissel-Vesely(FV)重要度評価 手法を用いる。構成機器 iの重要度 FVは式(2)で表され、 サブシステム全体の故障確率 Prom に占める、故障原因の発生確率 P,の割合で与えられる[16]。本研究では Fig.3 に示すような簡単な FT で評価しており、Pは構成機器i の故障確率として扱える。 FV; = Pi/Psubsystem(2) RSS については定検時に分解点検が実施され、また ESF については分解点検だけでなく、動作試験も実施さ れる。分解点検および動作試験の実施回数をそれぞれN. Nとすると、機器 i に対する HE 発生の危険度 C, は(3) 式で与えられる。したがって、HE によるプラント停止 のリスク Riveは式(4)で与えられる。Cors = FV/{(News); + (Nour) }RiHE =Nsubsys N.com2 jell i=1Nabystan bdtここで Nonはサブシステムの構成機器数、Nassenはプ ラントにおける全サブシステム数である。以上で示したように、本研究におけるヒューマンエラ ーの評価手法は、作業対象の重要度や作業回数から、危 険度(Citicality)を算出するものであり、これは人間信頼性 解析(HRA : Human Reliability Analysis)手法における EMEA (Error Mode and Effects Analysis)に Criticality の概念を導入した、 EMECA(Emor Mode, Fffects, and Criticality Analysis) & VITVI る[14。3.3 発電コスト(COE:Cost Of Electricity) - 評価対象期間におけるプラントの時間稼働率 A[17]は式(5)で与えられる。 - A =1-(Unavailable Time/Operating Time) (3) また発電コスト COE円kWh)は式(6で与えられる[16]。COE - CY + 0.86f8760L an ここで式の右辺第1項は設備維持費、第2項は燃料費を 表すが、燃料費の占める割合は3割で常に一定であると する。また発電用原子炉の稼働状況を表す指標である、 設備利用率 L17]と稼働率 Aが等しいと仮定し、建設単価 C円/kWhに 31 万、年経費率に 0.084 を与える事で[17]、 COEは式)として近似される。COE = 4.13/A4. シミュレーション結果と考察プラントの運転状況をシミュレートするにあたり、今 回は定検の実施周期をパラメータとして評価を行った。 定検の実施周期は1年を基準とし、以降半年ずつ3年ま86で実施周期を変化させた。Tables およびFig.5にCOE、CDF、 および Rinの変化割合を示す。なお評価にあたって、各 項目は、計算モデルに対して行なわれる 10,000回のシミ ュレーションで得られた結果の平均値を、パラメータに 対する結果として用いた。そして、基準のモデルで得ら れたシミュレーション結果に対して、保全政策を変更し たモデルの結果がどれだけ変化したかを見るために、相 対値を求める事で、比較、評価を行う。Table 4. Rate of change of cost and risk by changingPlanned Outage cycle Cycle of Planned Outage[year] COE%] CDA% Ri=[%] _ 1.0 (default)-0.4 *33.1 43 2.0462.9 25+0.1 +79.6492.4 -1041.50.1-7.11899/12/2130.520001.8~COE #CDF a Human Error1.6140% 120%80Percentage1あなんですははははははははは0.60.60.40.2010 11899/12/31 12:00:00Human ErrorCDF astelC OE Factors1905/07/052.5Planned Outage CycleFig. 5 Distribution of the rate of change of cost and riskby changing Planned Outage cycleFig.5に示されるように、定検の延長に関わらず、COE はほぼ一定となった。これは定検回数の減少により、計 画停止時間が減少した分、RSS の故障回数が増加したた めに、計画外停止時間が増加したことで、結果的に稼働 率に大きな変化がなかったためであると考えられる。ま たCDFは定検の延長とともに増加したが、これは定検周 期が長い場合ほど、システム全体の動作時間が長くなり、 それに伴ってシステムの故障確率も増加するためである。 Rie は周期の延長に従って、RSS に対する分解点検回数 が減少するために、減少傾向となった。したがって、本 研究で構築したモデルを用いた場合、定検周期の最適化 にあたっては、主にCDF と HEによるリスクの2項目に ついて議論を行う事で、よりよい保全計画の立案が可能 になると考えられる。 HE の減少の割合に比べて、CDF の増加の割合が大きいが、これは HE の評価指標がリニ アスケールで変化しているのに対して、CDFはログスケ ールで変化するためであり、この変化幅の大きさの違いが増減割合の違いに現れているためであると考えられる。 過去の国内の事故事例にもあるように、HE に起因した 事故の発生割合は非常に高いため、HE の 1%の増減が CDFのそれと比べて、どれだけの影響があるかを評価す る必要があると考えられる。5. 結言と今後の予定 - 以上に示したように、本研究で提案する手法により、 長期的視点で見たプラント運転におけるコストとリスク の定量評価が可能になり、今後のプラント運転における 保全最適化のための指針を与えることが可能になると考 えられる。今後の研究予定として、プラント運転における様々な リスクをより包括的に評価するために、ヒューマンエラ ーによる機器故障や異常発生をモデル化する事で、ヒュ ーマンエラーを考慮した CDF の評価を可能にするよう なモデルの構築が必要であると考えられる。このモデル 化により、発電コストとCDFの二つの要素についての単 一最適化問題として、経済性と安全性の評価が可能にな り、保全計画の立案の際に、より明解なデータを提供す る事が可能になると思われる。しかしながら、本研究に おけるヒューマンエラーの評価は、タスク分解的に取り 扱われており、機械論的な考え方で人の行動をモデル化 したものとなっている。したがって、より整合性の高い モデル化の実現のために、現在の HRA において重要視 されている、文脈依存性(Context Dependency)を考慮したモ デルの構築を図る必要があると考えられる[18]。また実用レベルの複雑なFTET に対する本手法の適用 可能性を検討する予定である。謝辞本研究を進めるにあたり、有益なご意見、ご指導をく ださった(株)テプコシステムズの宮田浩一氏、佐藤親宏 氏に深く感謝の意を表する。参考文献 [1] 資源エネルギー庁,エネルギー2004““ [2]日本原子力学会誌,Vol.44.No.4,2002 [3] Tong Jiejuan (t, ““A genetic algorithm solution for a nuclear power plant risk-cost maintenance model“, Nuclear Engineering and Design229,2004 [4] Sebastia ?n Martorell (t. , “Alternatives and challenges in optimizing industrial safety using genetic algorithms”, Reliability Engineering and System Safety 86,2004 [5] R. 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