利用计算机进行核电站的设备风险评估方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术利用计算机实现对核电站设备风险和量化评估，该方法和装置是利用计算机将故障影响量化，并将这些量化信息存储于数据库中，设立故障与设备异常关系、异常和参数之间的逻辑关系，定期采集设备的实时数据，并根据采集到的数据带入逻辑关系，计算可能的故障及风险，如果概率或风险达到预警值，发出报警信号。该方法和装置可及时监控核电站的设备运行情况，保证其运行安全，从而实现自动对风险的评估，排除了人为因素的干扰，使判断结果更加准确。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及核电站的设备管理维护方法及装置，准确地说是利用计算机实现对核电站设备风险和量化评估，该方法和装置可及时监控核电站的设备运行情况，保证其运行安全。
技术介绍
对于核电站来说，设备故障是影响核电站安全、稳定发电的主要因素，轻则造成停机、停堆，重则危害人生安全，甚至导致核事故。设备故障是核电站工作的重点。目前存在的难点是当出现设备状态异常时(异常一般表现在运行参数的变化，如泵出口压力下降，轴承温度增高，但此时设备尚未故障)，很难快速判断异常的来源，也很难预测设备会发生何种故障及其可能性(故障发生概率)。在核电领域，一般倚靠有经验的设备专家对异常现象进行诊断、预测，结合设备的重要度和故障的可能后果判断风险，从而进行维修决策。问题是这种判断是定性的，如“风险很大”，“很小”等等，缺乏量化评价标准，受人员经验、素质影响非常大，可学习性、重复性很差。另一个问题是人工诊断预测的时间往往较长，对于一些发展迅速的故式，往往未等诊断完成故障就发生了。这种情况下，设备异常背后隐藏的风险可能被忽视，异常继续发展，设备故障造成损失；另一方面，风险也可能被高估，设备被过度维修，不仅造成成本浪费，维修活动本身也可能引入新的故障(如旋转机械的对中不良)。同时，对核电站管理者来说，也无法快速的对核电站的总体风险进行计算和分析。在设备数量庞大(近10万台)，技术专家数量有限的情况下，传统的依赖于人工的故障预测和风险评估技术越来越不能满足核安全和稳定发电的需求，尤其对于拥有多个核电站的发电集团更是如此。
技术实现思路
基于此，本专利技术是提供一种利用计算机进行核电站的设备风险评估方法及装置，该方法及装置是利用计算机将风险评估的标准具体量化，从而实现自动对风险的评估，排除了人为因素的干扰，使判断结果更加准确。本专利技术的另一个目的在于提供一种利用计算机进行核电站的设备风险评估方法及装置，该装置能够自动监测设备的状态，根据设备参数自动计算设备可能发生何种及故障概率，自动发出报警和提示。本专利技术的另一个目的在于提供一种利用计算机进行核电站的设备风险评估方法及装置，其功能是实时自动计算核电站的总体风险，当风险达到预设值时，自动向管理人员报警，并提示风险来源。该方法和装置通过计算机实现对设备的具体管理、评估，对风险的预测更加准确、及时。因此，本专利技术是这样实现的一种利用计算机进行核电站的设备风险评估方法，该方法包括利用计算机进行统计分析，其特征在于该方法是这样实现的a、将故障影响量化，并将这些量化信息存储于数据库中，b、设立故障与设备异常关系、异常和参数之间的逻辑关系，并存储于计算机或数据库中，c、定期采集设备的实时数据，d、根据采集到的数据带入逻辑关系，计算可能的故障及风险，如果概率或风险达到预警值，发出报警信号。所述的故障影响量化是预先设定影响设备安全的问题，并划分安全等级存储于数据库中。上述的安全等级分为5个，其具体的划分方法为 而且上述的5个安全级别的划分是根据统计学的角度以及实际上对设备的影响设定的，并不是根据人为标准设定。对于核电站的设备，上述的安全等级一般可以从核安全、可用率、工业安全及生产成本四个方面进行划分，当然还可针对具体的设备进行详细划分，像水泵，则包括实际功率、密封性能、水流量等各个方面。上述的采集设备的实时数据是通过设置于运行设备的探测器进行定期的数据采集。所述的报警信号，包括异常报警、设备报警、风险报警和总体报警。上述的异常报警，是对采集的数据，按照其对于的异常情况进行逻辑运算和判定，超出正常的预定值，则发出异常报警信号；出现异常报警后，再判断是否进行设备报警，设备报警，是对超过正常预定值的异常数据按照设备的异常和故障关系的概率进行运算，超出故障概率，则进行设备报警；出现设备报警后，再判断是否进行风险报警，风险报警，是按照故障的具体量化影响对故障概率数据进行风险计算，超出正常的风险值，则进行风险报警；出现风险报警后，再进一步判断是否总体报警，总体报警，是根据上述的量化故障风险和故障概率自动计算核电站的总体风险，如果风险达到预设值，发出报警并提示风险来源。在核电站设备的运行过程中，并不是所有的设备异常都会导致故障的发生，并不是所有的设备故障都会导致设备风险，所以上述的报警提示是按照等级及不同状况来区分的，一般的异常通常是需要考虑异常超出正常情况的大小以及异常发生的频率。所述的故障与设备异常关系、异常和参数之间的逻辑关系是根据各个设备的正常运行的指标设定的，譬如轴承的正常运行温度在70°以下，则异常与参数的逻辑关系为Temp＞70Temp是指轴承温度，大于70°则参数异常。该逻辑关系存储于数据库中，对于每个采集的数据均进行逻辑运算和对比，数据库所存储的数据结构还包括有设备代码、异常代码、异常描述、异常表达式(即异常的逻辑关系)周期(数据采集周期)、是否报警等内容，其中异常代码通过序列号描述，异常描述则描述发生异常的情况。对于异常与参数的逻辑关系计算，包括下列步骤1、周期读取异常表达式中的参数，2、将读取的参数输入表达式计算是否成立，3、如果成立，则向下一步输出异常代码，以及异常描述，表示异常情况的发生，并判断是否根据“是否报警”的标志，发出报警。对于异常数据，数据库中还设置数据结构进行描述，该数据结构还包括设备代码、故障代码、异常代码、异常出现概率、报警概率；因异常数据出现并不代表一定发生故障(在设备的实际运行中是允许一定的异常发生)，通常故障和异常为一对多的关系，为此，需要计算故障概率，才能发出报警，故障概率的计算方式如下1、根据异常数据，按照公式P＝(X1*2+X2)/(N1*2+N2)计算故障发生的概率；其中，P是故障概率，X1是异常计算中异常出现概率达到100％的情况下异常数量之和，X2是异常计算中异常出现概率不足100％的情况下异常数量之和，N1表示异常出现概率达到100％的情况下异常代码数量之和，N2表示异常出现概率不足100％的情况下异常代码数量之和；2、向下一步输出所计算的故障概率大于0的故障代码及实际的概率数值，3、进行逻辑判断，如果所输出的概率达到报警要求，则发出报警。报警要求通常是根据实际发生故障时上述计算所统计的概率值，对于不同的设备，其报警的概率值是不一样的。根据故障概率，将故障量化，以判断故障对设备的影响和风险，量化的标准就是上述的安全等级设定，同时在数据库中对数据结构进行限定，数据结构还包括设备代码、故障代码、故障说明、故障描述、核安全影响、核安全风险报警限值、可用率影响、可用率风险报警限值、工业安全影响、工业安全风险报警限值、生产成本影响、生产成本风险报警限值。对于风险的计算，其计算方式是风险＝影响*概率不同的风险，其计算的方式大致相同，它们分别为核安全风险＝核安全影响*概率工业安全风险＝工业安全影响*概率可用率风险＝可用率影响*概率成本风险＝成本影响*概率如果在一个采集及计算周期内收集到一个设备的多个故障代码及概率，需要分别计算这些故障的风险。如果发生了设备报警，就要进行风险计算，以判断是否进行风险报警，其故障风险计算的过程如下1、依据上述的计算方式进行风险计算，2、选择设备最大风险，如果一个计算周期存在多个故障代码，则从这些故障的风险值中选取最大值作为该设备的风险本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种利用计算机进行核电站的设备风险评估方法，该方法包括利用计算机进行统计分析，其特征在于该方法是这样实现的：　　　　ａ、将故障影响量化，并将这些量化信息存储于数据库中，　　　　ｂ、设立故障与设备异常关系、异常和参数之间的逻辑关系，并存储于计算机或数据库中，　　　　ｃ、定期采集设备的实时数据，　　　　ｄ、根据采集到的数据带入逻辑关系，计算可能的故障及风险，如果概率或风险达到预警值，发出报警信号。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：郭利民，戴忠华，董晨辉，陈世均，周世梁，武涛，洪振旻，
申请(专利权)人：大亚湾核电运营管理有限责任公司，
类型：发明
国别省市：94[中国|深圳]