核电厂关键敏感设备故障模式管理探索

韩 伟，赵国辉，周哲俊，滕建刚，黄莹广，史才义

(江苏核电有限公司，江苏 连云港 222042)

关键敏感设备(Single Point Vulnerability，简称“SPV设备”)是指单一设备故障，将产生下列任意一项后果的设备：

1)引起自动或手动停堆、停机；

2)引起功率扰动，幅度≥10%FP；

3)非计划进入LCO(运行限制条件)要求的降模式，无法在线检修或不能在限期内完成修复的设备；

4)无法在线对其进行检修，且该设备的故障使得机组无法保持长期稳定运行。

确保SPV设备可靠运行是电站设备可靠性管理的重点，是电站“减非停”工作的关键，也是提升电站设备可靠性的重要抓手。电站提升SPV设备可靠性最有效的措施是通过对SPV设备进行故障模式识别和失效分析，制定针对SPV设备全部故障模式的管控措施，来缓解SPV设备的功能失效。

目前,核电厂在制定预防性维修大纲过程中不同程度上考虑了设备的故障模式，但分析层次上仅停留在设备层面，不能有效的确定设备的失效部件及失效位置，从而导致依据此方法制定的预防性维修大纲缺乏针对性，有效性方面也存在不足，导致不能从根本上杜绝SPV设备功能失效事件的发生。

为有效解决上述问题，本文研究提出了适用于核电厂SPV设备全面故障模式分析和管控策略制定的技术方法和流程，以单个SPV设备为基本单元，全面分析SPV设备部件及其故障模式和失效影响，依次构建SPV设备部件、部件级故障模式、功能级故障模式、系统功能、失效监督参数和预防性维修项目等管控措施之间的对应关系，梳理关键敏感设备所有的预防性维修文件，甄别出关键敏感设备目前预防性维修文件中未覆盖的故障模式，有针对性的进行改进，实现对关键敏感设备故障模式的全面和有效管理，降低机组非停风险，保障机组安全稳定运行。

1 全面故障模式管理的目标

自国内核电厂开展设备可靠性管理工作以来，已围绕机组SPV设备开展了区域标识、SPV设备监督、SPV设备缓解策略分析等一系列工作，同时在电站的年度预算、人力资源需求、设计变更优先级等资源需求方面都对SPV设备相关管理活动进行优先投入，取得了一定的成效，但因SPV设备故障导致机组非计划停机停堆的情况每年仍时有发生，因此有必要深入开展全面故障模式管理工作来解决目前面临的困难局面。

全面故障模式管理的目标是从根本上杜绝影响SPV设备功能丧失事件的发生，实现对关键敏感设备的所有故障模式进行全面和有效的管理,主要包括：a)所有故障模式均已建立了管控措施；b)针对典型故障模式，建立了对应的失效参数并开展系统或设备监督；c)建立预维项目与故障模式之间的对应关系；d)预防性维修文件全面和有效，可以覆盖关键敏感设备的故障模式。

2 关键敏感设备全面故障模式识别和失效分析流程

2.1 关键敏感设备全面故障模式识别和失效分析流程

设备故障模式识别与失效分析实施流程以选定分析的设备开始，以输出该设备的故障模式管控措施(如失效监督参数以及系列化的预防性维修文件)为结果，主要实施流程如图1所示。

图1 SPV设备故障模式识别与失效分析流程Fig.1 The process of failure mode recognition and analysis on SPV

2.2 关键敏感设备全面故障模式识别和失效分析流程说明

2.2.1 选择设备

目前国内运行核电厂普遍已开展过设备分级工作，一般来说对电厂的所有关键、重要设备开展设备故障模式识别与失效分析工作是有益的。但考虑设备故障模式识别与失效分析是一项耗时长、对分析人员能力要求较高的工作，建议优先选择SPV设备开展故障模式识别与分析工作。

2.2.2 资料收集

开展故障模式识别和失效分析工作首先应做好资料收集工作，收集的资料包括但不限于：设备图纸、设备分级分析报告、预防性维修模板文件、运行规程、系统流程图、预防性维修大纲、在役检查大纲、金属监督大纲、定期试验大纲和定期测量(化学、振动、热红外成像等)。

(1)梳理设备所有预防性维修文件

梳理针对该设备的所有预防性维修文件并形成清单，包括设备的预防性维修大纲、在役检查大纲、金属监督大纲、定期试验和定期测量等所有旨在两个预防性维修周期之间，为监测和缓解该设备出现非预期功能失效而开展的工作，都是广义上的预防性维修文件。

(2)梳理设备失效参数

梳理该SPV设备现有的失效参数，包括系统监督参数和设备监督参数。

(3)构建标准设备类的故障模式分析数据库

包括构建标准设备类部件库、标准设备类部件级故障模式库、标准设备类功能故障模式库以及系统功能数据库等，形成“部件—设备—系统”和“应对策略”三位一体的设备故障模式分析数据库。

同时在构建故障模式数据库时，为保障故障模式识别尽可能的做到“全面”，需要尽可能的拓宽故障模式识别的途径，以下是几条主要的途径：

·参考标准设备类及部件故障模式清单；

·参考有类似功能和结构的设备及部件的故障模式；

·参考设备供应商提供的设备潜在故障模式清单；

·通过系统运行的功能参数和物理参数来推演；

·系统设备运行维修历史数据；

·电厂工程师系统设备运行维护经验。

2.2.3 划分设备边界

一般来说，设备边界和电厂的设备编码保持一致。但是为了保证分析的完整性，必须对边界进行验证。不同编码的设备，只要是与设备功能相关，都应该包括在边界以内一同进行分析。

2.2.4 识别故障部件

对每个设备功能失效，分析人员要识别会造成该功能失效的所有部件。列写部件时，设备边界内的所有部件都应包括进去，包括所有机械、电气和仪表设备的部件。

对于凝汽器等此类大型设备，同种部件很多，而且不同位置的部件可能存在不同的故障影响，从而影响不同的设备功能。因此梳理大型设备的部件时，部件以“位置+部件”的方式进行描述，如“人孔法兰”“人孔垫片”等。

2.2.5 分析部件故障模式

列写完故障部件后，需要进一步分析部件故障模式。分析部件故障模式时，可以借助标准设备类部件故障模式数据库，以简化分析过程，减少人因失误。

同时，同一部件通常具有多种故障模式，为清楚表示部件的不同故障模式，在列写部件故障时可以采用“部位+故障”的方式对部件故障模式进行描述，如凝汽器海水室管板的故障模式表述为“管板微生物腐蚀(附着)”“管板机械损伤”等。

2.2.6 分析部件故障原因

针对每种可能的故障模式，都要深入分析故障产生的原因，来制定针对性的管控措施。分析故障原因时可以从是否满足基本的使用条件、是否满足规定的使用条件、是否存在设计或制造上的缺陷、是否为人为因素导致等方面进行考虑。

2.2.7 分析部件故障时间相关性

通过分析部件故障时间相关性，优化设备的预防性维修周期。

2.2.8 分析导致的设备功能故障

为进一步分析部件故障对设备功能的影响，应建立部件级故障模式与设备功能故障模式之间的对应关系。

2.2.9 计算部件故障模式影响权重

不同的部件故障模式对同一设备功能的影响程度不同。为制定更加具有针对性的监督参数和预防措施，使对设备功能影响大、发生频率高、故障后果严重的部件故障模式得到更加有效的管控，需要计算不同部件故障模式对设备功能影响的权重。

2.2.10 分析影响的系统功能

为进一步明确部件故障导致的故障后果，应建立部件故障与系统功能之间的关联关系。

2.2.11 计算设备故障模式影响权重

类似于部件故障模式影响权重的计算，为提高监督参数和预防措施的针对性和有效性，同样需要计算不同设备故障模式对系统功能影响的权重。

2.2.12 分析监督参数

针对设备功能故障，分析反映设备故障的失效参数即设备监督参数。以凝汽器汽侧壁板之间焊缝开裂为例，该部件故障模式会导致“空气内漏”的设备功能故障，而凝结水中的溶氧量可反映该设备功能故障。

确定可监督的设备故障参数后，需要进一步分析设备故障参数目前的获取状态，对于通过线下获取的设备参数，分析是否可以通过增加测点的方式转化为在线监督；对于目前未进行监督的设备故障参数，应该建立有效的设备故障监测手段。

2.2.13 制定预防措施

针对每一个设备部件故障模式及影响权重，要针对性的制定预防性措施，包括性能监测、检查与监督、定期试验、设备防腐、状态维修和一般预防性维修等。

将按照此流程制定的预防性维修措施与该SPV设备现有的预防性维修项目(包括预防性维修大纲、在役检查大纲、金属监督大纲、定期试验大纲、设备防腐大纲、油务监督大纲和设备老化大纲等)进行比对分析，并制定改进行动，优化SPV设备的预防性维修管理方式。

3 应用案例

本章节以VVER机组凝汽器为例，简介SPV设备故障模式识别与失效分析流程。

3.1 划分设备边界

分析边界主要以原厂家提供的总装图为准，只涉及机械部分，具体为：

(1)与汽轮机的边界

以凝汽器顶部与低压缸连接的第一道焊缝为边界。

(2)与管道连接的边界

与所有管道连接边界为：焊接管道为第一道环焊缝，法兰连接的管道为第一道法兰。

(3)与旁排阀的边界

与旁排阀的边界以凝汽器壳侧壁板为界。

(4)与土建基础的边界

与土建基础的边界为凝汽器底部弹簧支座。

(5)与1号低加边界

与1号低加的边界为凝汽器壳侧壁板。

3.2 部件故障模式及原因梳理分析

图2为凝汽器部件钛管的故障模式和故障原因简化分析过程。

图2 凝汽器钛管故障模式和故障原因分析简化过程Fig.2 The simplified process of failure mode and reason for the titanium tube of the condenser

3.3 部件故障模式时间相关性分析

表1 凝汽器海水室壁板故障模式的时间相关性举例

3.4 建立部件故障模式与设备功能故障模式以及系统功能之间的关系

图3为凝汽器钛管的故障模式与设备功能故障模式以及系统功能之间的关联关系。

3.5 计算故障模式影响权重

3.5.1 构建可靠性关系结构模型

首先构建凝汽器钛管部件故障模式、设备故障模式、系统功能三个层次的可靠性关系模型(如图3所示)，第一层为1种设备故障模式，即X={X1}；第二层为9种部件故障模式，即X1={X11，X12，X13，X14，X15}，X2={X21，X22，X23，X24}。

其中定义部件故障模式X11-X15对凝汽器海水内漏的影响权重分别为b11、b12、b13、b14、b15，权重集为B1={b11，b12，b13，b14，b15}。

图3 凝汽器钛管部件故障模式与设备功能故障模式以及系统功能关联关系Fig.3 The relationship between of the failure mode of the titanium tube components, the functional failure mode of equipment, and the system function of the condenser

本节以凝汽器钛管的冲蚀(外部)、开裂、机械损伤、制造缺陷、冲蚀(内部)5种故障模式对凝汽器海水内漏影响权重的计算为例对此步骤进行说明，不同设备故障模式对系统功能影响权重计算与此类似。

3.5.2 构建比较判断矩阵

由于部件故障模式为非定量因素，因此需要构建比较矩阵，通过部件故障模式间的两两比较来计算得出其对设备故障模式的影响权重。两两比较采用1～9标度，其中1～9标度的含义如表2所示[1]。

表2 1～9标度的含义

根据上述标度，构建第二层次的判断矩阵为：

B1=(b1i1j)n×n

3.5.3 计算影响权重向量

由上述计算结果可知：凝汽器钛管的冲蚀(外部)、开裂、机械损伤、制造缺陷、冲蚀(内部)5种故障模式中开裂对海水内漏的设备故障模式影响最大，因此在制定钛管的监督参数和预防性措施时应对开裂的故障模式重点考虑。

采用上述类似方法，可计算不同设备及设备功能故障对系统功能影响的权重[2]。

3.6 输出成果

(1)建立基于部件故障模式的凝汽器失效参数数据库

通过设备部件及故障模式的全面梳理，建立基于部件故障模式的失效参数数据库，表3为凝汽器部分部件故障模式监督参数举例。

表3 凝汽器部分部件故障模式监督参数举例

(2)实现对凝汽器故障模式的全面管理

通过设备部件及故障模式的全面梳理，制定基于部件故障模式的预防措施，实现对故障模式的全面管理，表4为凝汽器部分部件故障模式发现或预防措施及管理方式举例。

表4 凝汽器部分部件故障模式发现或预防措施及管理方式

4 结论

为从根本上杜绝SPV设备功能丧失事件的发生，有必要对关键敏感设备的所有故障模式进行全面和有效的管理。本文研究制定了关键敏感设备故障模式识别和分析方法，以设备部件为最小分析单元，全面分析SPV设备部件及其故障模式和失效影响，构建了SPV设备部件故障模式和失效参数以及预防性维修项目之间的对应关系，可以实现对关键敏感设备故障模式的全面和有效管理，降低机组非停风险，保障机组安全稳定运行。

同时通过开展关键敏感设备故障模式识别和分析工作，电站能够对具有相同的运行原理、故障模式、故障机理的设备进行全面梳理，形成适用于电站特点的标准设备类部件故障模式数据库、设备功能故障模式数据库以及系统功能数据库，为电站开展大数据应用、状态报告开发、维修缺陷管理工作奠定坚实的基础。