基于灰色关联理论的核电厂在役检查项目实施偏差产生影响因素分析

王伟国 徐尧 李庆林

摘   要：以灰色关联理论为基础，借助核电厂在役检查偏差监督管理的数据，定量分析人员规模，人员结构，准备时间，项目长短，加班时间，是否使用自动化设备等管理指标的灰色关联度，深入研究核电厂在役检查偏差产生的主要管理影响因素，研究表明，核电厂在役检查偏差与人员结构关联度最大，与是否适用自动化检查设备关联度最小，可以为后续管理改进和项目考核提供理论依据。

关键词：核查厂  在役检查  偏差  灰色关联理论

中图分类号：TM623                                文献标识码：A                        文章编号：1674-098X（2019）05（a）-0022-04

偏差为个别测定值与测定的平均值的之差，核电厂工作偏差定义为没有严格按照管理程序和技术程序执行，但又没引起后果的行为和结果。但如果对偏差管理不重视，偏差就有可能发展成事件和事故，核电厂任何一个小小的人因失误都会可能造成核电厂机组停堆，为此核安全文化倡导早期发现事故隐患，并消除之，从而减少事故，保障核电机组的运行安全。核电厂在役检查的与核电厂其他设备维修工作不同，对人员素质和管理要求更高，在役检查也是核安全监督的重点，所以近年来，为核电厂提高在役检查的管理水平，找出工作偏差发生的深层次原因，整定相应的管理改进措施，从而避免工作偏差的再次发生。

核电厂在役检查的偏差主要体现在人员行为规范、文件和报告管理、现场实施的工作偏差等方面，对于单个偏差样本来讲，偏差产生具体原因是明确的，可以通过具体偏差具体分析进行整改落实。核安全文化认为所有工作偏差归根到底是管理的原因，将多个偏差样本综合起来进行对比分析，借助系统研究方法，能够找出共性的因素，并有针对性地采取管理措施，更有效提高现场管理水平。通常系统研究方法采取采用数理统计方法，其缺点是要求有较大的样本数据，需要具有典型的概率分布，计算工作量大。而在实际工作中，由于在一个核电厂大修周期内，在役检查的监督力度和监督方向不同，通常没有条件在同样的管理环境中采集到大量样本进行分析。灰色关联理论是一种针对小样本、贫信息的分析方法，它不需要典型分布规律，而结果一般与定性分析相吻合。

基于此，本文选取灰色关联理论分析在役检查大修项目实施偏差产生和的各影响因素的相关性，结合最新一次全面大修在役检查数据，对其偏差产生的管理因素的相关性进行分析，找出偏差产生的主要影响因素，为后续管理改进以及后续项目组的考核提供依据。

1  灰色关联理论

灰色系统理论是由邓聚龙教授创立，该方法通过对已知信息的开发、使抽象的概念量化，深层次去了解、认识事物本质，着重研究“外延明确、内涵不明确”的对象。截至目前该方法已经在行政管理、教育、航空、经济多个领域得到应用和推广，成功的解决了生产、生活和科学研究中的大量实际问题。

灰色关联分析是灰色系统理论中一种定量分析衡量因素间关联程度的比较方法，它以各因素样本数据为依据，通过灰色关联度反映样本因素间的关联情况，基本思路是通过线性插值的方法，确定参考数据列和若干个比较数据列的几何形状，通过比较这些几何形状的相似程度，来判断数据列和比较数据列联系是否紧密。

如果将一个核电厂大修周期内，在役检查偏差产生看成一个系统，将偏差影响外界条件看成不同的因素，那么利用灰色关联分析理论，就可以理清每个因素与偏差产生之间的关系，计算它们之间的关联度，比较影响大小，给偏差的预防的侧重点提供理论依据。灰色关联分析理论具体如下。

设为系统特征行为序列，且

…

…

为相关因素序列，给定实数，若实数满足

（1）规范性，，

（2）接近性，越小，则越大。

则称为Xi与X0的灰色关联度，为Xi与X0在k点的关联系数，并称条件（1），（2）为灰色关联公理。

对于，令

则满足灰色关联理论，其中称为分辨系數，称为Xi与X0的灰色关联度。

2  实例分析

核电厂在役检查项目实施偏差产生的因素分析建模忽略个人因素，个人因素追其深层次原因也属于管理问题，分析主要从组织管理方面下手，从而找到主要管理影响因素。参考国内某核电厂一次全面大修在役检查的偏差统计数据，偏差数据的来源于为内部和外部的监督检查，研究范围限定为单次大修。选取同一次核电厂大修不同项目组的数据进行分析，主要考虑了安全质量监督检查的频次和要求都是一致的。

2.1 数据收集

根据当次核电厂工作偏差数据库的数据分析，偏差主要是人员行为规范、文件和报告、现场实施的工作偏差等，根据访谈以及笔者多年的工作经验，近年来大修的偏差产生的管理原因分析主要有以下几个方面。

（1）项目组人员规模。

项目人员规模直接影响管理难度和广度，项目越大，管理难度越大，项目出现偏差的概率也会增加，人员规模的变量指标数据取值项目组的人数，设为X1。

（2）项目组人员结构。

核电厂重视新人的教育和管理，即从事相关工作经验较少的人员，因为新人对电厂的管理制度和流程不熟悉，更容易产生偏差。首次从事现场工作的新人，根据实践情况表明，虽然新人不一定会直接产生偏差，但由于新人需要老员工的指导，并花费更多的管理精力。另外，新人对项目组的提醒也起的作用不大，也会对项目组偏差产生起到间接的影响，本变量参数采用了第一次参与核电厂工作人员人数作为具体的变量指标，设为X2。

（3）项目组准备时间。

项目准备包含人员的培训、设备的调试，文件的准备等，项目准备的越充分，偏差发生的概率就会越低。为了保证取值和偏差产生保持正向比例，参数取值为项目准备时间的倒数。本变量参数设X3，计算方式如下。

（4）项目组工期长短。

普遍认为大修工期的长短也对偏差产生起到累加作用，项目持续的时间长，发生的概率就会高，参数取值为项目现场准备、现场实施、现场收尾的总工期的天数，设为X4。

（5）项目组加班时间。

项目组人均加班时间设为X5，指除正常工作8h之外的加班时间，根据本次大修项目的考勤进行统计计算，其中24h两班倒班作业核算每班加班4h，夜班8h不算加班。此变量指标代表的是人员加班时间越长，人员疲劳因素加大，产生的偏差的概率也会越高。

（6）是否使用自动化机械控制工具，自动化设备可以替代人工检查，减少在现场参与工作的人数和强度，从而减少偏差，本变量指标设为X6，如果是自动化检查设备取值1，不是自动化检查设备取值0。

2.2 各指标的去量纲化处理

因各指标单位不同，无法进行直接对比和关联分析，为了便于对各指标建立关系，首先要对表中的各指标进行去量纲化处理，即求各序列初值像。值取小数点后四位，最后一位进行四舍五入处理。

根据公式，计算得出

根据各指标均值像绘制趋势图，根据图1看出，除是否使用自动化机械控制工具变量指标取整后有所跳跃，需要单独考虑，其他所选5个自变量指标的与因变量的指标趋势大体接近，这表明所选的指标能较好的反映出对大修各个项目的偏差产生影响作用。

2.3 灰色关联度计算

由各指标均值像，求解Xi与X0均值像对应分量之差的绝对值序列，。

得出=3.1667，=0

计算关联系数，取值0.5。

得出

求出關联系数的平均值即所要的关联度如下：

0.7589，0.7914，

0.7841，0.7492，

0.7655，0.6958

3  结语

（1）实例分析研究表明，项目组的偏差产生与各变量指标存在密切的关联，灰色关联分析方法是分析核电厂在役检查偏差产生因素的一种有效的手段。核电厂在役检查偏差产生管理因素，与人员结构即新人的比例关联度最大，其次为准备时间，与是否为自动化检查关联度最小。

（2）通过实例分析得到关联程度结果，核电厂在役检查后续管理改进应着重加强新人的教育，现场实施时关注新人的管控，同时尽量协调人员提早到场或者增加常驻人员的比例，从而增加人员培训和设备调试的时间，可以有效减少现场实施的偏差。同时根据分析的关联程序的结果，后续优化对项目组偏差考核评价体系时，也应适当考虑其影响因素指标和相应对的管理难度，设置相应平衡系数，使得考核更加合理化。

参考文献

[1] 邓聚龙.灰色系统理论教程[M].武汉：华中理工出版社，1990.

[2] 邓聚龙.灰理论基础[M].武汉：华中科技大学出版社，2002.

[3] 刘思峰.灰色系统理论及其应用[M].北京：科学出版社，2010.

[4] 王岩峰，王华为.基于灰色理论的航空维修人为因素分析[J].人类工效学，2001，17（9）：60-63.

[5] 张力，胡朝.核电厂维修中的人因失误分析及预防对策[J].核动力工程，2008，29（10）：64-68.