风险指引型缓解系统性能指标在方家山核电厂的应用研究

2022-02-13刘德懿王子龙邹胜佳

中国核电 2022年5期

刘德懿，曹勇，王子龙，徐中，邹胜佳

(中核核电运行管理有限公司，浙江海盐 314300)

为了能有效跟踪核电厂缓解系统和相关设备的性能状态，各国核电厂和核安全监管当局针对缓解系统设置了若干指标，如核电厂的系统不可用指标，世界核电运营者协会(World Association of Nuclear Operators，WANO)的安全系统性能指标，美国核管理委员会(Nuclear Regulatory Commission，NRC)以前所用的安全系统不可用度指标等。这些指标基本都只是关注了系统的可用性，即系统是否在线，而没有考虑系统的可靠性，即设备能否成功启动并稳定运行。事实上，系统或设备的性能是由系统或设备的可用性和可靠性共同体现的。此外，以往的性能指标所反映的都是停留在系统和设备本身，而没有从核电厂整体风险的方面关注系统与系统性能改变对电厂安全的影响，更无法定量地表明其影响程度的大小。长期的实践表明，以往对缓解系统的管理无法从风险的角度关注重要度高的问题。

随着以概率安全分析(Probabilistic Safety Analysis，PSA)为基础的风险指引型方法的不断推广，风险指引型的缓解系统性能指标(Mitigating System Performance Index，MSPI)应运而生，MSPI全面关注缓解系统的性能，包括可靠性和可用性，能够应用风险见解更加合理地跟踪系统设备性能及其对核电厂整体安全水平的影响。中国核电于2018年上线了设备可靠性管理系统，通过MSPI的计算，可为中国核电的设备可靠性管理提供相应的理论和数据支持。本文通过MSPI在方家山核电厂的具体应用情况，阐述了MSPI指标在核电厂安全管理和设备管理中的作用。

方家山核电厂目前两台百万千瓦级压水堆核电机组投运，MSPI是根据36个月的综合系统运行维修状态利用核电厂的概率安全分析(PSA)方法与基准数据进行对比的。缓解系统性能指标的目的是针对被选系统执行其风险重要功能的能力，监测被选系统的性能，包括三个要素：系统不可用度、系统不可靠度和系统部件性能限值。

1 MSPI简介和评价方法

缓解系统性能指标(MSPI)是由核电厂系统的不可用度(UA)和不可靠度(UR)分别与业界标准基准值的差值导致的电厂堆芯损伤频率的总变化(ΔCDF)；另外，系统部件性能限值作为MSPI的辅助指标。其中，不可用度是系统/列在过去12个季度的电厂临界时间内由于计划或非计划维修或试验不能完成其被监视功能的时间与电厂在过去12个季度的临界时间的比值；不可靠度是针对PSA中的成功准则而言的，并且是选择其中最严格的成功准则来看，在最近12个季度内，系统/列不能完成其相应功能的概率(可能性)；而基准值是指和当前电厂被计算的不可靠度与不可用度相对应的基准不可靠度和基准不可用度；系统部件性能限值是指在MSPI系统内被监测设备的性能比行业预期性能明显降低的情况下，对于性能降级的一种度量。

对于压水堆机组，NRC确定使用MSPI管理的重要缓解系统共有6个，包括高压安注系统、辅助给水系统、应急柴油机系统、余热排除系统、设备冷却水系统和重要厂用水系统。NRC针对上述系统规定了一套MSPI计算方法，针对关键设备给出了性能基准，要求核电厂根据PSA模型提供计算MSPI 的基础数据，并提供最近12个季度的参数。

目前，国内MSPI计算方法基本都是参照NRC的NEI99-02 Regulatory Assessment Performance Indicator Guideline的。根据NEI99-02，每个缓解系统的MSPI为不可用度指标(UAI)和不可靠度指标(URI)之和。若MSPI的评价结果为正数，说明系统实际性能低于基准性能；若MSPI的评价结果为负数，说明系统实际性能高于基准性能。根据NEI99-02的评级标准，MSPI的等级划分为4个区间，分别用绿、白、黄、红四种颜色来表示，具体的评价准则见表1。

表1 MSPI指标评价准则Table 1 The evaluation criteria of MSPI

其中，Fa和Fm分别表示系统部件性能限值中的时间失效次数和最大失效次数，具体计算和评价方法见后文。

MSPI评价的必要条件是电厂具有相应的一级功率PSA模型，并从模型出发，按照图1所示步骤完成MSPI的评价。

图1 MSPI评价步骤Fig.1 MSPI evaluation steps

根据上述计算和评价方法，本文以方家山1号机组为例，计算了其各个缓解系统MSPI数据，并进行了评价。

2 方家山MSPI的计算方法

2.1 方家山核电厂安全缓解系统的选择

根据NEI99-02中的规定，安全缓解系统可以选择为应急交流电源系统、高压安注系统、辅助给水系统、设备冷却水系统和重要厂用水系统。参照这个标准，方家山核电厂两台机组安全缓解系统指标监测的对象选择为安注系统(RIS/RCV)、柴油发电机系统(LHP/LHQ)、辅助给水系统(ASG)、重要厂用水系统(SEC)和设备冷却水系统(RRI)。以下以方家山1号机组(2014年12月商运)最新数据(2019年7月1日至2022年6月30日)来计算MSPI指标。

2.2 相关列不可用引起的系统不可用UAI的计算

参与事故缓解的安全系统均有其设计功能，而这些功能是通过系统的相关列来完成的。当相关列上有设备不可用，就会导致相关列无法完成其设计功能。因此，UAI是基于系统的相关列完成其安全功能时的不可用度来计算的，而安全功能的成功准则就是核电厂PSA模型中的成功准则。根据NEI99-02的计算方法，UAI是按相关列级别来监测不可用度，而UAI的计算有三个主要步骤：先确定系统相关列，再收集核电厂基础数据，最后UAI计算。

2.2.1 确定系统相关列

确定系统相关列需两个步骤，即确定系统边界和确定系统中的相关列。确定系统边界包括实现系统被监测功能所要求的所有部件。确定系统的相关列数通常根据并列的热交换器的台数，或并列的泵的台数，或并列流道的最小数量，或向停堆载荷提供电力的1E级应急发电机的台数进行确定。

这样按照以上的标准，将方家山1号机组的系统划分成了以下几个相关列，见表2。

表2 方家山核电厂1号机组UAI系统列及不可用小时数Table 2 The UAI system column and unavailable hours of Fangjiashan Unit 1

*统计时间区间内的临界小时数为24 989.87。

2.2.2 核电厂数据收集

UAI的特定电厂的数据收集包括：最近12个季度的实际系列总不可用数据，特定电厂计划不可用度基准值和通用非计划不可用度基准值。基准计划不可用度是基于前12个季度实际的特定电厂值。由于国内现无完整的系列非计划不可用度的历史基准数据，故系统非计划不可用度的历史基准一般取自1999—2001年度反应堆监管(ROP)的工业数据。根据上述的准则，经统计方家山1号机组2019年7月1日至2022年6月30日缓解系统的相关工单，统计计算了系列不可用时间，见表2所示。

2.2.3 UAI计算

如果有一个有n列，其UAI的计算公式可表示为：

(1)

(2)

(3)

其中：UAIt——单个系统中第t列的不可用度指标；

n——系统的列数。

CDFp——核电厂机组功率运行工况下的堆芯损坏频率；

FVUAp——特定列不可用度的FV重要度；

UAp——核电厂PSA模型中特定列的不可用度；

UAt——t列在12个季度内的实际不可用度；

UABLt——由选定期内核电厂的计划不可用度及非计划不可用度之和；

CDF[FV/UA]——设备不可用的风险权重比例因子，由核电厂的PSA模型确定。

不可用度的具体计算过程，可参见附录中LHP/LHQ的计算实例。

根据表2中不可用小时及公式3可算出方家山缓解系统各列的实际不可用率如表2所示。

由此，根据方家山1号机组缓解系统2019年7月1日至2022年6月30日的数据计算获得方家山核电厂1号机组UAI数据见表3。

表3 方家山核电厂1号机组系统列UAI结果Table 3 UAI results ofFangjiashan Unit 1

2.3 系统部件失效引起的URI的计算

安全相关缓解系统在完成其安全功能时，其每一个设备的不可靠度均对系统的不可靠度产生影响，同时也将影响到核电厂的风险水平。根据NEI99-02的方法URI的计算分为以下3个步骤：先确定每个系统的被监测部件，再收集电厂数据，最后进行URI计算。

2.3.1 确定被监测部件

被监测部件是指因自身不能改变状态或不能保持运行导致系列不能执行其被监测功能的部件。此外，所有被监测系统的泵和柴油机都视为被监测部件。为减少计算负荷，只监测每个系统中风险重要度最大的部件，而不是监测所有失效部件和按照维修规定监测的部件。

2.3.2 电厂数据收集

根据NEI99-02核电厂URI的计算要求，URI的电厂数据包括需求次数、投运时间和失效次数。经统计方家山核电厂1号机组2019年7月1日至2022年6月30日缓解系统的维修工单以及定期试验工单，除安注系统重要部件失效次数为2外，其余系统所有重要部件的失效次数皆为0。以此进行URI的计算。

2.3.3 URI计算

URI不可靠度是按部件级别进行监测，按系统级别进行计算。URI与特定电厂部件不可靠度和工业平均不可靠度之差是加权成比例的。由该部件不可靠度之差而导致的系统URI计算如下：

(4)

其中：URBj——前12个季度中系统内的某设备j贝叶斯处理后的实际不可靠度；

URBLj——系统中设备j业界不可靠度的平均值；

由此可见，URI反应的是系统中对所确定的系统功能有贡献的所有设备的不可靠度的改变所带来的风险变化。

方家山1号机组缓解系统2019年7月1日至2022年6月30日的数据计算获得该机组URI数据见表4。

表4 方家山核电厂1号机组系统列URI结果Table 4 URI results ofFangjiashan Unit 1

2.4 系统部件性能限值的计算

被监测的缓解系统一般是核电厂最重要的系统。但是，在一定情况下，这些系统在特定核电厂中并不那么重要。这主要是由电厂的特性引起的。在这些情况下，在风险重要度达到MSPI越过白色界限点之前，性能可能就会有明显的降级。同时，性能降级很有可能不仅限于一个系统，还可能会包括对其他缓解系统性能有潜在影响的交叉性问题。

用于判断性能下降的基于性能的准则，也可以作为确定缓解系统性能已经处于白色区域的另一个判断准则。该判断准则建立在系统性能已经背离预期性能的基础上。这个判断准则是当一个系统的性能被认为很可能已经降级时，该系统就将被置于白色区域，即使计算所得的MSPI<1.0×10-6。

该准则可以用于缓解系统中的每一类部件。如果某个部件类型在过去的12个季度内的失效次数超过了性能基准限值，则该系统需被认为处于白色水平区域，不管MSPI计算结果是多少，即表1中所表示的Fa>Fm。

性能基准限值的计算步骤分为两步：确定某类部件类型的预期失效次数(Fe)和根据该值计算性能限值(即最大失效次数Fm)。

其中，

Fe=Nd·p+λ·Tr

(5)

式中：Nd——需求次数；

p——需求失效概率；

λ——失效率；

Tr——部件运行时间。

公式5中计算所得值用于公式6中，计算出最大失效次数：

Fm=4.65Fe+4.2