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基于人员绩效的核电厂数字化人机界面评价研究

2021-03-06王炎鑫李鹏程

原子能科学技术 2021年3期
关键词:支持系统人机界面核电厂

王炎鑫,李鹏程

(南华大学 人因研究所,湖南 衡阳 421001)

随着国际能源供应形势日渐紧张,核电因其清洁、利用率高、持续性强等特点被众多国家接受。我国正处在经济高速发展时期,已经成为核电大国,但美国三哩岛核事故、苏联切尔诺贝利核事故、日本福岛核事故等向人们警示了核事故的危害性。所以,核安全对发展核电至关重要。随着数字化仪控系统(DCS)+状态导向的规程(SOP)系统在核电厂的应用,提高了系统的自动化水平,但信息显示更加复杂,人机交互更加频繁,这引发了新的人因问题[1],特别是操纵员的情景意识问题。在事故调查报告中显示,三哩岛和苏联切尔诺贝利核事故的直接和间接原因都涉及人因失误[2]。相关数据统计也显示,在核工业系统中,70%~90%的事件或事故都间接或直接与人有关[3]。引发人因失误的主要原因之一就是人机界面(MMI)设计缺陷。

美国核管会认为MMI设计评审一般包括以下几个过程:1) 计划;2) 预先分析;3) MMI设计检查和验证(V&V);4) 人因工程缺陷的解决[4]。并从信息显示、用户-界面交互和管理、控制、报警系统、安全功能和参数监控系统、成组-总体显示系统、软控制系统、计算机化的规程系统等方面提出了具体的审查项目[5]。Hwang等[6]在核电厂数字化规程的设计和评价中,采用动态工作因果(DWCE)方法和程序化的逻辑控制器(PLC)方法来设计数字化规程,同时通过实验证明了计算机化的人机界面会提高操纵员的学习效率和操作绩效。Jou等[7]采用人因工程检查表方式、Carvalho等[8]使用模拟机实验观察的方法对数字化的人机界面进行评价。此外,陈德钧等[9]针对轨道车辆操纵台人机界面,提出了一种基于人因和几何位置匹配因素的界面布局优化模型。宋正河等[10]对机械系统人机界面优化设计模型进行了相关研究,提出了机械系统人机界面优化设计的模型。叶坤武等[11]从视觉注意力分配的角度出发,提出了一种飞机驾驶舱人机界面布局优化模型。上述研究为人机界面的优化提供了理论指导,但未从情景意识的角度考虑如何避免人因事故。李洋等[12]建立了一种新的情景意识模型,并以此为基础提出了考虑情景意识的机车驾驶室人机界面设计思路。杨文灵等[13]通过实验研究,提出了基于情景意识的汽车人机交互设计策略。李为民[14]基于情景意识理论,提出了适用于民用航空电子主飞行显示颜色防差错设计规则。2010年,我国在岭澳二期核电站中首次应用了自主设计的数字化主控室和人机界面,国内对于核电厂数字化主控室研究主要集中于人机界面的设计、评价和优化等方面,侧重于人因工程的考虑,如视角、颜色、对比度、舒适度等[15],将情景意识理论用于核电厂人机界面设计方面的研究则较少。

本文以提高操纵员的绩效为目的,设计基于情景意识和人员绩效的量表,并使用该量表对核电厂操纵员等进行问卷调查,期望通过对问卷调查结果进行分析,发现当前核电厂数字化界面存在的不足。

1 人机界面评价指标体系设计

本文的量表设计主要从信息显示[16]、数字化SOP[17]、软控制系统[18]、报警系统[19]、操纵员支持系统[20]以及整体情景交互这6个维度出发。其中前5个维度是核电厂数字化人机界面的5个功能模块,情景交互是从操纵员工作情景出发,对当前数字化界面进行交互整体评价,每个维度都设置对应的指标题项,共计76个指标,具体指标列于表1。指标体系的设计主要分为3个阶段:1) 文献阅读,对国外相关文献进行系统分析,参考美国核管会提出的人因审查指南[7]和核电厂数字化界面设计导则[21],再结合人因工程相关设计理论[22],确定5个功能模块的初始指标体系;2) 专家访谈,邀请数位核电人因安全领域的专家学者就初始指标进行评价,筛选出更为合理的指标;3) 开展核电厂操纵员访谈,根据访谈结果设计情景交互维度指标。其中,信息显示维度指标设计主要从运营管理信息的显示、设备状态的显示、综合信息的显示和命令执行结果的显示等方面考虑,设计了12个指标;数字化SOP维度主要针对规程的可操作性,设计了12个指标;软控制系统维度设计了9个指标,主要从指令形式、闭锁条件、控制管理等方面考虑;报警系统维度从报警处理方式、报警显示方式等方面,设计了9个指标;操纵员支持系统维度主要从自动诊断、提供辅助信息等方面着手,设计了12个指标;情景交互维度根据核电厂访谈内容以及操纵员日常工作情景,设计了22个指标。

表1 各维度指标体系设计Table 1 Design of index system in all dimensions

续表1

2 问卷调查

2.1 问卷设计与回收

问卷内容包括被调查人员的基本信息和数字化人机界面评价量表。调查对象主要是核电厂工作人员,包括核电厂运行人员、SOP设计人员、相关培训人员、核安全管理人员等,所有被调查对象均接受过核电厂数字化界面操纵培训,可熟练使用数字化界面执行任务。

本文所设计的问卷采用Likert5点量表,被调查人员根据自身在核电厂主控室工作的体验对每一问题进行打分,分数设置为1~5分,分别对应非常不同意、较不同意、不确定、比较同意和非常同意,用于评估这些指标对操纵员操作绩效的影响。本次研究一共发放64份问卷,最后回收64份,其中58份为有效问卷,有效回收率为90.6%。

2.2 样本数据

在本次问卷调查对象中,年龄低于20岁的有5位,在20~30岁之间的有16位,30~40岁之间的有25位,40~50岁之间的有12位。被调查对象由9名SOP设计人员、13名培训人员、18名运行人员、15名核安全管理人员和9名其他工作人员组成。核电厂工作经验在10 a以上的有7位,5~10 a的有26位,1~5 a的有23位,不足1 a的有8位。SOP操作经验在5 a以上的有9位,2~5 a的有28位,6个月至2 a的有21位,不足6个月的有6位。

3 问卷分析

3.1 信度与效度检验

1) 信度检验

克隆巴赫系数α可用来测量量表内部的一致性,在基础研究中,α至少应大于0.8[23]。使用SPSS对问卷进行信度分析,获得的α为0.948,由于信度系数大于0.8,认为该问卷的内在信度比较理想,且信度较高。

2) 效度检验

效度检验主要考虑通过巴特利特球度检验和KMO检验来进行,以信息显示维度为例,将问卷结果输入SPSS进行效度分析,该维度巴特利特球度检验的显著性概率p=0.000<0.05,说明数据具有较高的相关性。该问卷KMO值为0.747,大于0.6,表明该维度变量可进行因子分析。同理对其他维度进行效度检验,均取得理想的检验结果。

3.2 维度整体分析

因各维度指标较多,为找出每个维度中较为重要的指标作为主要评价对象,本文采用因子分析对各维度进行整体分析。

1) 指标筛选计算相关系数矩阵

如果相关系数矩阵中大部分相关系数小于0.3,那么可认为维度各变量间大部分为弱相关,这些变量不适合进行因子分析。将问卷结果输入SPSS计算可知,a1和a2两个变量大部分相关系数小于0.3,所以删去这两个变量。

计算反映像相关矩阵。反映像相关矩阵对角线上的数值即为每个变量的取样适当性量数(MSA),一般而言,如果MSA小于0.5,那么可认为该变量不适合进行因子分析。通过SPSS计算可知,a7的MSA为0.388,其余变量均在0.6以上,所以删除a7变量。

2) 提取因子

因子分析模型的一般表达式为:

X=c+AF+E

(1)

也可表达为:

Xi=ci+ai1fi1+ai2fi2+…+aimfim+ei

i=1,…,p

(2)

其中:Xi为p个均值为0、标准差为1的原始变量;f1m,f2m,f3m,…,fim为m个因子变量,它们不相关且方差均为1;ci为常数;ei为特殊因子,是原始变量中不能被因子解释的残留部分;矩阵A为因子载荷矩阵,矩阵A中第j列各元素平方和称为公共因子Fj对原始变量X的方差贡献,这是衡量公共因子相对重要性的指标,方差贡献越大,证明Fj对原始变量X的影响越大。

采用主成分分析法分析通过检验的指标数据,计算信息显示指标的方差累积贡献率。特征值按从大到小的顺序排列,根据特征值大于1的选取原则,选取前3个作为本次提取的共同因子,最后方差累积贡献率为68.943%。在社会科学领域研究中,因子的累计方差贡献率如果达到60%,那么就可认为提取的因子是可以信任的,而本次提取的3个因子共解释了原有变量总方差的68.943%,总体上保留了大部分信息,是可以接受的。然后计算3个共同因子的载荷矩阵,SPSS分析结果显示,信息显示维度因子分析的9个变量在第1个共同因子上的载荷整体较高,证明这些变量与第1个因子的相关程度较高,第1个因子在本次提取中占重要地位。与第1个因子相比,另外两个因子与变量的相关性整体较小,说明它们对原有变量的解释不显著,处于次要地位。最后,采用Kaiser标准化最大方差法对因子载荷矩阵实施正交旋转。

3) 因子的命名解释

由旋转后的因子载荷矩阵可知,a10、a11、a9、a12指标在第1个因子上载荷较高,说明第1个因子主要解释了这4个指标,可解释为信息布局因子;a3、a5、a8指标在第2个因子上有较高的载荷,说明第2个因子主要解释了这3个指标,可解释为信息接受度因子;a6、a4指标在第3个因子上有较高的载荷,第3个因子主要解释了这两个指标,可解释为信息功能因子。

通过对信息显示维度进行因子分析,可知道在本次问卷调查中,信息布局因子占据重要地位,而信息布局因子主要解释了a10、a11、a9、a12这4个指标,即通过不同的颜色对不同类型的数据加以区分、同一画面中信息量的设置、不同的画面是否使用统一的格局、所需要的信息是否能及时被操纵员接收等4个方面。

同理,对其他几个功能维度进行重复因子分析,将各维度指标重新归类细分,找出每个维度中占据重要地位的指标。

对数字化SOP维度进行分析,所有变量均适合进行因子分析,提取出两个共同因子,累计方差贡献率达到71.997%,分别解释为规程功能因子和规程可用性因子。因子载荷较高的规程功能因子主要解释了b1、b6、b10、b11、b12、b7、b8、b9等8个指标,规程可用性因子主要解释剩余指标。

对软控制系统维度进行分析,经过指标筛选删去c9变量,提取出两个共同因子,累计方差贡献率为67.428%,分别解释为系统易用性因子和系统功能因子。因子载荷较高的系统易用性因子主要解释了c2、c1、c3、c4、c5等5个指标,系统易用性因子主要解释剩余指标。

对报警系统维度进行分析,所有变量均满足因子分析条件,提取出两个共同因子,累计方差贡献率为64.796%,分别解释为系统识别因子和系统提示因子。因子载荷较高的系统识别因子主要解释了d4、d5、d3、d2等4个指标,系统提示因子主要解释剩余指标。

对操作员支持系统维度进行分析,所有变量均适合进行因子分析,根据特征值大于1的选取原则,提取两个共同因子,累计方差贡献率为73.727%,分别解释为辅助功能因子和基本功能因子。因子载荷较高的辅助功能因子主要解释了e12、e9、e11、e7、e10、e6、e8等7个指标,基本功能因子主要解释剩余指标。

3.3 维度指标分析

(3)

式中:n为维度指标个数;N为样本数;ai为该维度指标。

1) 信息显示维度指标分析

图1 信息显示指标得分Fig.1 Score of information display indicator

由式(3)计算求得信息显示维度均值为3.51,然后对信息显示维度的指标进行分析,各指标得分均值条形图如图1所示,a4、a8和a10得分低于维度均值。查表1可知,a4指标打分偏低,说明被调查人员认为当前信息显示的设计不能很好地使操纵员预测参数或系统状态的发展趋势,这可能是因为界面设计较为复杂,操纵员不能在短时间内对系统信息充分收集和理解。a8指标打分偏低,说明当信息突显难以吸引用户注意时,系统没有通过补充文本等方式使显示的信息变得更为清晰。a10指标打分偏低说明同一操作界面操纵员不容易找到和区分特定信息,可能是因为当前操作画面信息分配不合理,没有充分考虑到操纵员对信息的接收水平,弱化了操作绩效。

2) 数字化SOP维度指标分析

对数字化SOP维度进行具体分析,各指标得分均值如图2所示,维度均值为3.23,b2、b3、b4、b7、b8和b9得分低于维度均值。查表1可知,b2指标打分偏低说明被调查对象认为数字化SOP还不具备良好的可用性,仍需进行优化。b3、b4指标打分较低说明被调查人员认为当前规程执行复杂,不易找到和区分所需信息。b7指标打分偏低说明被调查人员认为没有在特定区域同步显示操纵员执行规程所需参照的信息,如某一指标的参数,需操纵员自行搜索,从而影响人员绩效。b8指标打分偏低说明当前的数字化SOP界面没有提示下一步规程操作所需的指导信息,那么操纵员需要从其他途径获取,如规程指导手册。b9指标打分偏低说明当前的SOP在显示信息方面还需要改进,屏幕上显示的信息不够全面,导致操纵员不能随时掌握全局执行效果。

图2 SOP指标得分Fig.2 Score of SOP protocol indicator

3) 软控制系统维度指标分析

对软控制系统维度进行具体分析,指标得分如图3所示,维度均值为3.41,c4、c6和c7得分低于维度均值。查表1可知,c4指标打分偏低说明被调查人员认为同一位置打开多个画面时,相似的画面不太容易区分,在紧张的执行过程中,可能造成人因失误。c6指标打分偏低,说明因为互锁、内锁和外锁等的相关信息没有合理显示,可能对操纵员实施控制功能造成一定困难。c7指标打分偏低说明当前的软控制系统设计不够人性化,为了匹配新变量的值,操纵员可能需要对设备进行重置,从而增加人员任务负荷。

图3 软控制系统指标得分Fig.3 Score of soft control system indicator

4) 报警系统维度指标分析

对报警系统进行具体分析,指标得分如图4所示,维度均值为3.51,d3、d4、d5和d7得分低于维度均值。查表1可知,d3指标打分偏低说明当前报警系统的设计不易于操纵员理解系统状态,即报警不够详细和具体。d4指标打分偏低说明当前报警系统对次一级的报警没有特殊提示,这可能会导致操纵员忽视系统某些方面出现的问题,对之后的主控室操作造成安全隐患。d5指标打分较低说明当前的数字化界面没有把报警信息单上的信息按优先级进行排序,而是将重要程度不同的各种信息依次排序,尽管一些重要报警信息会用特殊颜色标记,但是仍然给操纵员处理报警增加了难度。d7指标打分偏低说明当前系统在处理事故时报警数量过多,不利于操纵员快速确认处理状态。

图4 报警系统指标得分Fig.4 Score of alarm system indicator

5) 操纵员支持系统维度指标分析

对操纵员支持系统维度进行具体分析,指标得分如图5所示,维度均值为3.31,e3、e4、e5、e9、e10和e11得分低于维度均值。查表1可知,e3、e4和e5指标打分偏低,初步说明当前的操纵员支持系统不够完善,主要作用还是提供信息,未做到对系统状态的预测和支持操纵员做出决策。e9指标打分偏低说明当前计算机支持系统不能快速查询先前操纵员与支持系统间的交互情况,这可能是因为当前数字化界面更加复杂。e10指标打分较低说明当前支持系统不具备为解决问题做出计划策略的能力,应对策略的储备不足。e11指标打分较低说明当前的支持系统不具备问答与解译功能,所以操纵员不能得到支持系统分析和建议的依据和结果,从而不能确定支持系统做出的建议是否是系统当前状态的最优解。

图5 操纵员支持系统得分Fig.5 Score of operator support system

6) 情景交互维度指标分析

对情景交互维度进行具体分析,本维度共设置22个指标,为使指标尽可能覆盖全面,同时符合正常用语习惯,方便被调查人员理解,部分指标为正指标,部分为逆指标。在录入数据时将正指标的数据进行反向处理,统一评估标准定为打分越低,评价越理想;打分越高,代表越不认可。指标得分如图6所示,维度均值为3.15,指标f6、f7、f9、f12~f22打分均高于维度均值,可见从总体来看,被调查人员对当前的核电厂数字化人机界面感到不满意。查表1可知,f6、f7指标打分不理想说明当前界面信息布局存在缺陷,操纵员很可能迷失在画面的大量数据和复杂的规程中。f9指标打分较高说明数字化界面中的按钮、开关等存在一定的延迟、操作程序复杂,操纵员在进行具体操作时存在一定困难。f12~f22指标都打分偏高,这些题项均为操纵员在使用当前数字化人机界面时可能会出现的失误情景,涉及数字化人机界面的画面信息显示、操作复杂度等方面,分别对应当前数字化界面可能存在的问题和不足,为日后的数字化界面优化提供思路方向。

图6 情景交互得分Fig.6 Score of situational interaction

4 结论与讨论

结合问卷分析结果,通过与被调查对象进行进一步讨论,可以得出整体看来,核电厂数字化界面仍存在很多不足,当前主要优化重点应放在改良操作画面的信息分配、完善规程执行信息提示、减小软控制操作难度、加强辅助决策功能等方面。具体讨论如下。

1) 对于信息显示,信息布局因子包含的a10、a11、a9、a12这4个指标在当前维度占据重要地位。a9、a11、a12打分均接近或高于维度均值,而a10指标打分远低于维度均值,可见a10指标存在问题,今后进行界面优化需重点关注操作画面的信息分配。另外,补充文本之类的信息辅助功能也需要进一步强化。传统界面显示的主要是底层的具体参数(组件层),与传统界面相比,数字化界面的信息显示更集中,大屏幕显示系统总体状况,更多的是通过综合集成的抽象信息(系统层)。操纵员经常需要面对巨量信息,所以处理好画面信息的分配意义重大。

2) 对于数字化SOP,规程功能因子包含的b1、b6、b10、b11、b12、b7、b8、b9等8个指标在该维度占重要地位。b7、b8、b9这几个指标打分偏低,由此可说明在进行SOP优化时应重点考虑风险提示、操作指示、各项补充信息等方面,这几个方面都会影响操纵员执行规程的效率,从而降低操纵员的情景意识。与传统控制界面相比,SOP是一项全新的技术,它代替了传统界面采用的纸质规程,通过对多年积累的工作方式和运行流程的数字化,大大增加了规程的可读性和操作性。但由于SOP十分复杂,容易迷失在规程中,降低操纵员情景意识,从而影响人员绩效,所以优化重心应放在完善各类辅助提示功能。

3) 对于软控制系统,系统易用性因子包含的c2、c1、c3、c4、c5这5个指标较为重要,c1、c2、c4、c5指标打分均接近或高于维度均值,而c4指标打分远低于维度均值。所以对软控制系统进行优化时需将重点放在减小操纵员区分相似画面的难度上,从而减少人因失误。此外与控制行为有关的互锁、外锁等信息并不全面,不能有效地帮助操纵员实施控制功能,同时操纵员可能需要对设备进行重置,这也是需要考虑优化的。传统界面采用的是硬控制(实物)的方式,功能较为单一,控制较为方便,与此相比,当前数字化软控制系统采用多层次的分布式结构,功能分散全面,提高了系统整体的可靠性。但软控制操作复杂,增加了工作负荷,同时软控制系统要求相同功能的控制器在颜色、尺寸、控制动作方式等方面必须保持一致,这就导致相似画面较多。

4) 对于报警系统,系统识别因子包含的d4、d5、d3、d2等4个指标在报警系统中占据重要地位,而d3、d4、d5指标打分偏低,所以在今后进行优化时应着重考虑这3个方面,即报警系统不能使操纵员轻易理解系统具体发生了什么报警,系统识别的报警显示不够全面及没有对报警进行优先级排序。传统界面采用报警光字牌,报警直观且一目了然,但显示的报警数量有限,对报警的解释有限,数字化的报警系统在报警信号处理和报警信息管理方面拥有更广阔的空间,报警显示和解释更为全面,但计算机显示的报警信息在直观性和全局性上有所不足,如何让操纵员全面快速地接收并理解报警信息是今后优化的重点。

5) 对于操纵员支持系统,辅助功能因子包含的e12、e9、e11、e7、e10、e6、e8等7个指标较为重要,其中e9、e10和e11打分偏低,所以今后在对操纵员支持系统进行优化时,应重点关注提高支持系统信息查询和完善问答与解译功能上,同时应完善强化支持系统,使系统可以支持系统状态的预测和支持操纵员对复杂问题做出计划决策。传统界面是以操纵员监视+操作为主,没有功能较强的支持系统,而当前数字化界面操纵员支持系统是采用自动诊断与综合计算相结合的方式开发出的系统,它的作用是帮助操纵员快速判断电厂水平和形成操作策略,所以优化重心应放在开发更全面的决策支持和完善各类辅助功能上。

尽管本文通过核电厂发放问卷得出了一些结论,但是调查问卷样本相对较少,可能会影响结论的准确性,需以后进行更多的问卷调查以提高结论的可靠性。同样,本文未考虑被调查者的经验对结果的影响。再者,针对发现的问题,需提出具体的设计优化方法,这是接下来需要进一步研究的工作。

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