特許 7570311 信頼性評価方法、信頼性評価装置及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-10-10

(45)【発行日】2024-10-21

(54)【発明の名称】信頼性評価方法、信頼性評価装置及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G05B 23/02 20060101AFI20241011BHJP

   G21C 17/00 20060101ALI20241011BHJP

   G06Q 10/0635 20230101ALI20241011BHJP

【ＦＩ】

G05B23/02 302Y

G05B23/02 302R

G21C17/00 110

G06Q10/0635

【請求項の数】 10

(21)【出願番号】P 2021197068

(22)【出願日】2021-12-03

(65)【公開番号】P2023083000

(43)【公開日】2023-06-15

【審査請求日】2024-02-01

(73)【特許権者】

【識別番号】000006208

【氏名又は名称】三菱重工業株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100149548

【弁理士】

【氏名又は名称】松沼 泰史

(74)【代理人】

【識別番号】100162868

【弁理士】

【氏名又は名称】伊藤 英輔

(74)【代理人】

【識別番号】100161702

【弁理士】

【氏名又は名称】橋本 宏之

(74)【代理人】

【識別番号】100189348

【弁理士】

【氏名又は名称】古都 智

(74)【代理人】

【識別番号】100196689

【弁理士】

【氏名又は名称】鎌田 康一郎

(72)【発明者】

【氏名】井原 航生

(72)【発明者】

【氏名】田中 太

(72)【発明者】

【氏名】ゴメス シルビア

(72)【発明者】

【氏名】坂下 武志

(72)【発明者】

【氏名】坂場 弘

【審査官】尾形 元

(56)【参考文献】

【文献】特開２０２２－１８３４９４（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０１１／０１３７７０３（ＵＳ，Ａ１）

【文献】中国特許出願公開第１１１０９１２９２（ＣＮ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０５Ｂ ２３／００－２３／０２

Ｇ２１Ｃ １７／００

Ｇ０６Ｑ １０／０６３５

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

コンピュータによって実行されるシステムの信頼性評価方法であって、
評価対象のシステムで生じる所定の頂上事象を発生させる原因となる前記システムの構成要素のイベントの関係を示すフォルトツリーを取得するステップと、
前記システムの状態変化の設定を受け付けるステップと、
前記状態変化において、前記頂上事象の原因となる前記イベントの設定を受け付けるステップと、
前記フォルトツリーと、前記イベントの設定と、に基づいて、前記フォルトツリーから前記状態変化ごとに状態変化別フォルトツリーを作成するステップと、
前記状態変化別フォルトツリーと、予め定められた前記頂上事象を発生させる前記イベントの組合せ及びその影響範囲の設定情報と、に基づいて、前記状態変化への影響が等しい前記イベント同士を集約するステップと、
集約後の前記イベントに基づいて前記状態変化別フォルトツリーの前記頂上事象の発生確率を算出するステップと、
を有する信頼性評価方法。

【請求項2】

前記影響範囲の設定情報には、前記システムにおける前記イベントの組合せが影響を与える範囲が定義されていて、
前記イベントを集約するステップでは、複数の前記イベントの組合せが同一の前記範囲に影響を与える場合、当該複数の組合せに含まれる前記イベントを１つに集約する、
請求項１に記載の信頼性評価方法。

【請求項3】

前記イベントを集約するステップでは、複数の前記イベントの組合せの各々が異なる前記範囲に影響を与える場合、それらの前記組合せに含まれる前記イベントを別々に集約する、
請求項２に記載の信頼性評価方法。

【請求項4】

前記イベントを集約するステップでは、前記イベントの組合せに異なる前記範囲に影響を与える前記イベントが混在する場合、それらの前記イベントを別々に集約する、
請求項２または請求項３に記載の信頼性評価方法。

【請求項5】

前記発生確率を算出するステップでは、前記頂上事象を発生させる集約後の前記イベントの組合せにおける、集約後の前記イベントの発生順の組合せパターンごとに前記発生確率を算出する、
請求項１から請求項４の何れか１項に記載の信頼性評価方法。

【請求項6】

前記発生確率を算出するステップでは、集約後の前記イベントが、作動要求に対する故障または作動時間に依存する故障の何れであるかに分類し、分類ごとに定められた方式で発生確率を計算する、
請求項１から請求項５の何れか１項に記載の信頼性評価方法。

【請求項7】

前記発生確率を算出するステップでは、集約後の前記イベントの発生確率を、当該集約後の前記イベントに含まれる前記イベント同士の所定の組合せパターンに基づく組合せごとの発生確率に基づいて計算する、
請求項１から請求項６の何れか１項に記載の信頼性評価方法。

【請求項8】

前記発生確率を算出するステップでは、
集約後の前記イベントに含まれる複数の前記イベントの前記状態変化別フォルトツリーにおける接続関係に基づいて、ＯＲで接続されたイベント群の発生確率をまとめて計算し、ＡＮＤで接続されたイベント群の発生確率をまとめて計算する、
請求項１から請求項７の何れか１項に記載の信頼性評価方法。

【請求項9】

評価対象のシステムで生じる所定の頂上事象を発生させる原因となる前記システムの構成要素のイベントの関係を示すフォルトツリーを取得する手段と、
前記システムの状態変化の設定を受け付ける手段と、
前記状態変化において、前記頂上事象の原因となる前記イベントの設定を受け付ける手段と、
前記フォルトツリーと、前記イベントの設定と、に基づいて、前記フォルトツリーから前記状態変化ごとに状態変化別フォルトツリーを作成する手段と、
前記状態変化別フォルトツリーと、予め定められた前記頂上事象を発生させる前記イベントの組合せ及びその影響範囲の設定情報と、に基づいて、前記状態変化への影響が等しい前記イベント同士を集約する手段と、
集約後の前記イベントに基づいて前記状態変化別フォルトツリーの前記頂上事象の発生確率を算出する手段と、
を有する信頼性評価装置。

【請求項10】

コンピュータに、
評価対象のシステムで生じる所定の頂上事象を発生させる原因となる前記システムの構成要素のイベントの関係を示すフォルトツリーを取得するステップと、
前記システムの状態変化の設定を受け付けるステップと、
前記状態変化において、前記頂上事象の原因となる前記イベントの設定を受け付けるステップと、
前記フォルトツリーと、前記イベントの設定と、に基づいて、前記フォルトツリーから前記状態変化ごとに状態変化別フォルトツリーを作成するステップと、
前記状態変化別フォルトツリーと、予め定められた前記頂上事象を発生させる前記イベントの組合せ及びその影響範囲の設定情報と、に基づいて、前記状態変化への影響が等しい前記イベント同士を集約するステップと、
集約後の前記イベントに基づいて前記状態変化別フォルトツリーの前記頂上事象の発生確率を算出するステップと、
を実行させるプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、信頼性評価方法、信頼性評価装置及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

システムの信頼性評価を行う場合、確率論的リスク評価（Probabilistic Risk Assessment:ＰＲＡ）が用いられることがある（例えば、特許文献１）。ＰＲＡでは、イベントツリーやフォルトツリーなどのＰＲＡモデルを用いて、システムの故障等のリスクを定量的に評価する。ＰＲＡにはスタティックＰＲＡ（静的ＰＲＡ）とダイナミックＰＲＡ（動的ＰＲＡ）がある。静的ＰＲＡでは、事象の発生時刻や発生順を考慮せずにリスク評価を行い、動的ＰＲＡでは、事象の発生時刻や発生順を考慮して、事象進展の様々なパターンを想定してリスク評価を行う。例えば、事象Ａと事象Ｂが生じると故障Ｃに至る場合、静的ＰＲＡでは、事象Ａと事象Ｂの発生確率から事故Ｃが発生するリスクを評価する。これに対し、動的ＰＲＡでは、事象Ａが発生した後に事象Ｂが発生するシナリオと、事象Ｂが発生した後に事象Ａが発生するシナリオについて、事象Ａ，事象Ｂの発生時刻を所定の方法で設定してリスク評価を行うため、システムの経時的変化に応じたリスク評価を行うことができる。

【0003】

動的ＰＲＡを用いると、様々な事象進展パターンに合わせた解析ができる反面、計算量が膨大になる。例えば、原子力プラントのリスク評価にＰＲＡが用いられるが、原子力プラントを構成する機器や設備の数は膨大であり、イベントツリーやフォルトツリーなどのＰＲＡモデルも膨大になる。原子力プラントについて、動的ＰＲＡを適用すると、機器等の膨大さに加え、機器の起動・復旧等の経時的変化を考慮した評価を実施するため、想定されるシナリオ数が膨大となり、さらに計算量が膨大になる。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】特開２００２－２８８３８６号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

動的ＰＲＡの計算精度を維持しつつ、計算負荷を低減する方法が求められている。特許文献１には、動的ＰＲＡの計算量を低減する方法については記載が無い。

【0006】

本開示は、上記課題を解決することができる信頼性評価方法、信頼性評価装置及びプログラムを提供する。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本開示の信頼性評価方法は、コンピュータによって実行されるシステムの信頼性評価方法であって、評価対象のシステムで生じる所定の頂上事象を発生させる原因となる前記システムの構成要素のイベントの関係を示すフォルトツリーを取得するステップと、前記システムの状態変化の設定を受け付けるステップと、前記状態変化において、前記頂上事象の原因となる前記イベントの設定を受け付けるステップと、前記フォルトツリーと、前記イベントの設定と、に基づいて、前記フォルトツリーから前記状態変化ごとに状態変化別フォルトツリーを作成するステップと、前記状態変化別フォルトツリーと、予め定められた前記頂上事象を発生させる前記イベントの組合せ及びその影響範囲の設定情報と、に基づいて、前記状態変化への影響が等しい前記イベント同士を集約するステップと、集約後の前記イベントに基づいて前記状態変化別フォルトツリーの前記頂上事象の発生確率を算出するステップと、を有する。

【0008】

本開示の信頼性評価装置は、評価対象のシステムで生じる所定の頂上事象を発生させる原因となる前記システムの構成要素のイベントの関係を示すフォルトツリーを取得する手段と、前記システムの状態変化の設定を受け付ける手段と、前記状態変化において、前記頂上事象の原因となる前記イベントの設定を受け付ける手段と、前記フォルトツリーと、前記イベントの設定と、に基づいて、前記フォルトツリーから前記状態変化ごとに状態変化別フォルトツリーを作成する手段と、前記状態変化別フォルトツリーと、予め定められた前記頂上事象を発生させる前記イベントの組合せ及びその影響範囲の設定情報と、に基づいて、前記状態変化への影響が等しい前記イベント同士を集約する手段と、集約後の前記イベントに基づいて前記状態変化別フォルトツリーの前記頂上事象の発生確率を算出する手段と、を有する。

【0009】

本開示のプログラムは、コンピュータに、評価対象のシステムで生じる所定の頂上事象を発生させる原因となる前記システムの構成要素のイベントの関係を示すフォルトツリーを取得するステップと、前記システムの状態変化の設定を受け付けるステップと、前記状態変化において、前記頂上事象の原因となる前記イベントの設定を受け付けるステップと、前記フォルトツリーと、前記イベントの設定と、に基づいて、前記フォルトツリーから前記状態変化ごとに状態変化別フォルトツリーを作成するステップと、前記状態変化別フォルトツリーと、予め定められた前記頂上事象を発生させる前記イベントの組合せ及びその影響範囲の設定情報と、に基づいて、前記状態変化への影響が等しい前記イベント同士を集約するステップと、集約後の前記イベントに基づいて前記状態変化別フォルトツリーの前記頂上事象の発生確率を算出するステップと、を実行させる。

【発明の効果】

【0010】

上述の信頼性評価方法、信頼性評価装置及びプログラムによれば、信頼性評価の計算精度を維持しつつ計算負荷を低減することができる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】実施形態に係る信頼性評価装置の一例を示すブロック図である。

【図2】評価対象システムの一例を示す図である。

【図3A】評価対象システムのフォルトツリーの一例を示す第１図である。

【図3B】評価対象システムのフォルトツリーの一例を示す第２図である。

【図4A】状態変化の一例を示す図である。

【図4B】状態変化に関連するイベントの一例を示す図である。

【図5A】状態変化別のフォルトツリーの一例を示す第１図である。

【図5B】状態変化別のフォルトツリーの一例を示す第２図である。

【図5C】状態変化別のフォルトツリーの一例を示す第３図である。

【図5D】状態変化別のフォルトツリーの一例を示す第４図である。

【図6】評価対象システムのカットセットの一例を示す図である。

【図7A】整理後のフォルトツリーの一例を示す第１図である。

【図7B】整理後のフォルトツリーの一例を示す第２図である。

【図7C】整理後のフォルトツリーの一例を示す第３図である。

【図7D】整理後のフォルトツリーの一例を示す第４図である。

【図8A】集約後のフォルトツリーの一例を示す第１図である。

【図8B】集約後のフォルトツリーの一例を示す第２図である。

【図8C】集約後のフォルトツリーの一例を示す第３図である。

【図8D】集約後のフォルトツリーの一例を示す第４図である。

【図9】集約後のイベントについての故障確率の計算方法を示す図である。

【図10A】評価対象システムの第２例を示す図である。

【図10B】第２例の評価対象システムのフォルトツリーの一例を示す図である。

【図10C】第２例の評価対象システムについて整理後のフォルトツリーの一例を示す図である。

【図10D】第２例の評価対象システムについて集約後のフォルトツリーの一例を示す図である。

【図11】信頼性評価装置の動作の一例を示すフローチャートである。

【図12】実施形態に係る信頼性評価装置のハードウェア構成の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0012】

以下、本開示に係る信頼性評価方法について、図１～図１２を参照して説明する。
＜実施形態＞
（構成）
図１は、実施形態に係る信頼性評価装置の一例を示すブロック図である。信頼性評価装置１０は、評価対象のシステムについて、ダイナミックＰＲＡによる信頼性評価を行う。評価対象のシステムでは、機器の起動、停止、故障、復旧などのイベントが任意のタイミングで発生する。信頼性評価装置１０は、イベントの発生順が異なる複数のシナリオを作成し、シナリオごとに信頼性評価を行う。その際、信頼性評価装置１０は、システムの状態変化ごとにリスク評価を行い、システムの状態変化への影響が等しいイベントをグループ化し、それらをひとまとめにして１つのイベントとして扱うことでイベント発生順に基づくシナリオ数を削減し、信頼性評価に要する計算負荷を低減する。信頼性評価装置１０は、入力受付部１１と、制御部１２と、出力部１３と、記憶部１４と、を備える。

【0013】

入力受付部１１は、キーボード、マウス、タッチパネル、ボタン等の入力装置を用いて構成される。入力受付部１１は、入力装置を用いて入力された信頼性評価に用いる各種情報の入力を受け付ける。例えば、入力受付部１１は、評価対象システムのフォルトツリー、状態変化の設定情報、状態変化に関連するイベントの情報などを取得する。

【0014】

制御部１２は、評価対象システムの信頼性評価処理を制御する。制御部１２は、状態変化別ＦＴ作成部１２１と、イベント集約部１２２と、信頼度計算部１２３と、を備える。
状態変化別ＦＴ作成部１２１は、評価対象システムのフォルトツリーから、状態変化別のフォルトツリーを作成する。
イベント集約部１２２は、システムの状態変化への影響が等しいイベントを集約する。イベントとは、機器の故障、誤作動、機器に対する運転員の誤操作などである。状態変化への影響が等しいイベントを集約については後に説明する。

【0015】

信頼度計算部１２３は、イベント集約部１２２が集約してできたグループに対し、そのグループを構成するイベントに関する機器の系統構成やイベントの故障特性に基づいて対象システムの信頼性評価を行う。機器の系統構成は、直列または並列である。複数の機器が直列に接続されていて、そのうちの一つでも故障するとシステムの機能が失われる構成を直列という。複数の機器が並列に接続されていて、それら全ての機器が故障するとシステムの機能が失われる構成を並列という。イベントの故障特性は、デマンド型故障または時間依存型故障である。デマンド型故障とは、作動要求に対する機器の故障や誤作動である。時間依存型故障とは、作動期間中における機器の故障である。信頼度計算部１２３は、集約されたグループ単位で、故障確率などの信頼度を計算する。

【0016】

出力部１３は、信頼度計算部１２３が算出した故障確率などを表示装置や電子ファイルへ出力する。
記憶部１４は、システムの信頼性評価に必要な種々の情報を記憶する。例えば、記憶部１４は、入力受付部１１が取得したフォルトツリーや各種設定情報などを記憶する。

【0017】

図２に、評価対象システムの一例を示す。評価対象システムは、原子力プラントに備えられた炉心注入システム１である。炉心注入システム１は原子炉Ｒの炉心Ｃに水を注入する。炉心注入システム１は、原子炉Ｒと、バルブＶＡと、バルブＶＢと、ポンプＰＡと、ポンプＰＢと、タンクＴ１と、タンクＴ２と、サポートシステムＳＳと、を含む。炉心注入システム１は、Ａ系統とＢ系統とで冗長化されていて、Ａ系統とＢ系統の一方が動作すれば炉心注入の機能は維持される。タンクＴ１およびタンクＴ２と、ポンプＰＡと、バルブＶＡと、サポートシステムＳＳは、炉心注入システム１のＡ系統を構成し、ポンプＰＡの駆動によりタンクＴ１およびタンクＴ２に貯蔵された水が原子炉Ｒへ供給され、バルブＶＡの開閉により水の供給が制御される。Ａ系統から炉心注入を行っているときに、ポンプＰＡ又はバルブＶＡに故障等が発生すると、炉心Ｃへの水の供給が停止する。同様に、タンクＴ１，Ｔ２と、ポンプＰＢと、バルブＶＢと、サポートシステムＳＳは、炉心注入システム１のＢ系統を構成し、ポンプＰＢ又はバルブＶＢに故障等が発生すると、Ｂ系統を用いた炉心注入は停止する。ポンプＰＡ，ＰＢ、バルブＶＡ，ＶＢが作動するためには自動起動（ＳＧ）又は手動操作（ＨＥ）による起動要求が必要であり、自動起動要求と手動要求の何れかが適切に行われるとポンプＰＡ，ＰＢ、バルブＶＡ，ＶＢは正常に起動し、自動起動要求と手動要求の両方に誤りがあるとポンプＰＡ，ＰＢ、バルブＶＡ，ＶＢは正常に動作しない為、Ａ系統とＢ系統の両方の機能が失われる。タンクＴ１とタンクＴ２は冗長化されていて、一方のタンクが故障等してもＡ系統、Ｂ系統の機能は維持される。タンクＴ１，Ｔ２の両方が故障すると、Ａ系統、Ｂ系統の両方が機能を喪失し、炉心Ｃへの水の供給ができなくなる。サポートシステムＳＳは、ポンプＰＡ，ＰＢ、バルブＶＡ，ＶＢへ電力を供給する。サポートシステムＳＳは、電源ＳＰと、変圧器ＳＰ０と、変圧器ＳＰ１と、変圧器ＳＰ２を含む。変圧器ＳＰ１は、Ａ系統の機器へ電力供給する電力ラインＰＬＡに接続され、変圧器ＳＰ２は、Ｂ系統の機器へ電力供給する電力ラインＰＬＢに接続される。変圧器ＳＰ０は、電力ラインＰＬＡ，ＰＬＢの両方に接続され、変圧器ＳＰ１，ＳＰ２が故障しても、Ａ系統、Ｂ系統への電力供給は維持される。変圧器ＳＰ１，ＳＰ０が共に故障すると、Ａ系統への電力の供給ができなくなり、その結果、Ａ系統からの炉心注入が停止する。変圧器ＳＰ２，ＳＰ０が共に故障すると、Ｂ系統への電力の供給ができなくなり、その結果、Ｂ系統からの炉心注入が停止する。変圧器ＳＰ０，ＳＰ１，ＳＰ２が全て故障すると、Ａ系統、Ｂ系統の両方が機能を喪失する。（本実施形態では、電源ＳＰの故障は考えない。）

【0018】

図２に例示する炉心注入システム１について、Ａ系統が故障するリスクを評価するために図３Ａに例示するフォルトツリーを用いる。図３Ａに示すように、Ａ系統の故障という頂上事象に対して、ポンプＰＡの故障、バルブＶＡの故障、起動要求ミス、タンク故障、サポートシステムＳＳの故障という中間事象がＯＲ条件で接続される。これは、上記した５つの中間事象の何れかが生じると頂上事象が発生することを示している。さらに、ポンプＰＡの故障については、ポンプＰＡについてのデマンド型故障であるイベントＥ１と、ポンプＰＡについての時間依存型故障であるイベントＥ２がＯＲ条件で接続される。これは、ポンプＰＡにイベントＥ１とイベントＥ２の何れかが生じると、ポンプＰＡの故障が生じることを示している。イベントＥ１のＰ_ＰＡはイベントＥ１の発生確率を示し、イベントＥ２のλ_ＰＡはイベントＥ２の発生確率を示す。同様に、バルブＶＡの故障については、デマンド型故障のイベントＥ３と、時間依存型故障のイベントＥ４がＯＲ条件で接続され、Ｐ_ＶＡ、λ_ＶＡはそれぞれイベントＥ３，Ｅ４の発生確率である。起動要求のミスについては、自動起動要求のミスであるデマンド型故障のイベントＥ５と、手動による起動要求ミスであるイベントＥ６がＡＮＤ条件で接続される。これは、イベントＥ５とイベントＥ６の両方が生じたときに起動要求のミスが発生することを示し、Ｐ_ＳＧ、Ｐ_ＨＥはそれぞれイベントＥ５，Ｅ６の発生確率である。タンク故障については、タンクＴ１の時間依存型故障であるイベントＥ７とタンクＴ２の時間依存型故障であるイベントＥ８がＡＮＤ条件で接続され、λ_Ｔ１、λ_Ｔ２はそれぞれイベントＥ７，Ｅ８の発生確率である。サポートシステムＳＳの故障には、変圧器ＳＰ１の故障と変圧器ＳＰ０の故障という中間事象がＡＮＤ条件で接続される。変圧器ＳＰ１の故障は、時間依存型故障であるイベントＥ９によって生じ、その発生確率はλ_ＳＰ１である。変圧器ＳＰ０の故障は、時間依存型故障であるイベントＥ１０によって生じ、その発生確率はλ_ＳＰ０である。

【0019】

図３Ｂに、Ｂ系統の故障を頂上事象とするフォルトツリーを示す。全体の構成はＡ系統と類似する為、詳しい説明は省略する。ポンプＰＢ故障については、デマンド型故障のイベントＥ１１（発生確率Ｐ_ＰＢ）、時間依存型故障のイベントＥ１２（発生確率λ_ＰＢ）がＯＲ条件で接続され、バルブＶＢ故障については、デマンド型故障のイベントＥ１３（発生確率Ｐ_ＶＢ）、時間依存型故障のイベントＥ１４（発生確率λ_ＶＢ）がＯＲ条件で接続される。起動要求ミスとタンク故障の配下のイベントおよびその発生確率はＡ系統と共通である。サポートシステムＳＳの故障には、変圧器ＳＰ２の故障と変圧器ＳＰ０の故障という中間事象がＡＮＤ条件で接続される。変圧器ＳＰ０の故障については、Ａ系統と同様である。変圧器ＳＰ２の故障は、時間依存型故障のイベントＥ１５によって生じ、その発生確率はλ_ＳＰ２である。このように炉心注入システム１については、Ａ系統とＢ系統を合わせて１５個のイベントが存在する。図３Ａ，図３Ｂに例示するフォルトツリーや各イベントの発生確率は、技術者によって解析および作成され、これらの情報をもとに、動的ＰＲＡが実施される。例えば、炉心注入システム１が機能を喪失するリスクを解析する場合には、１５個のイベントのうちＡ系統故障とＢ系統故障の両方が発生する場合のイベントの組み合わせを抽出し、抽出したイベントの発生順を様々に変化させたシナリオを作成し、各シナリオがどのような確率で発生するかを解析する。このとき、抽出されたイベントの数が多い程、その発生順の組合せパターンが増加し、計算負荷が増加する。この課題を解決するために、本実施形態では、状態変化別にフォルトツリーを整理し、整理後のフォルトツリーに関し、状態変化への影響が等しいイベントを集約してグループ化することで、フォルトツリーを構成するイベントの数を削減する。これによって、動的ＰＲＡの実施の際に考慮しなければならないシナリオ数を抑え、計算負荷を低減する。以下、本実施形態によるイベントを集約する処理について説明する。

【0020】

（状態変化の設定）
本実施形態では、まず、図３Ａ、図３Ｂに例示した炉心注入システム１のフォルトツリーを状態変化別に整理する。図４Ａを参照して、炉心注入システム１の状態変化の一例について説明する。図４Ａに示すのは、信頼性評価の際に設定する状態変化の一例である。炉心注入システム１の停止状態を“０”、運転状態を“１”とすると、図４Ａに示すように、炉心注入システム１の信頼性を評価する場合、炉心注入システム１の運転状態が“０”から“１”に変化するときに異常が発生して炉心注入システム１が機能しなくなる状況と、炉心注入システム１の運転中に（意図せずに）運転状態が“１”から“０”に変化して炉心注入システム１が機能しなくなる状況を考えることができる。本実施形態では、炉心注入システム１の運転状態が“０”から“１”に変化する状態変化と、“１”から“０”に変化する状態変化とを設定し、状態変化ごとに信頼性評価を行う。以下、“０”から“１”への状態変化を状態変化０→１、“１”から“０”への状態変化を状態変化１→０のように記載する場合がある。

【0021】

（状態変化ごとにフォルトツリーを整理）
図４Ｂに示すように、運転状態を“０”から“１”へ変化させるイベントは、ポンプＰＡ，ＰＢの起動、バルブＶＡ，ＶＢが開状態となること、ポンプＰＡ等への起動要求である。この状態変化に対する故障要因は、ポンプＰＡ，ＰＢの起動失敗（イベントＥ１，Ｅ１１）、バルブＶＡ，ＶＢの開放失敗（イベントＥ３，Ｅ１３）、ポンプＰＡ等への起動要求ミス（イベントＥ５，Ｅ６）である。起動時の故障のため、“０”から“１”への状態変化については、時間依存型故障のイベントは故障要因とはならない。また、運転状態が“１”から“０”に変化する場合の故障要因は、ポンプＰＡ，ＰＢの継続運転失敗（イベントＥ２，Ｅ１２）、バルブＶＡ，ＶＢの誤閉（イベントＥ４，Ｅ１４）、タンク機能の喪失（イベントＥ７，Ｅ８）、サポートシステムＳＳ機能の喪失（イベントＥ９，Ｅ１０，Ｅ１５）である。ユーザは、状態変化と状態変化に関連するイベントの情報を信頼性評価装置１０へ入力する。信頼性評価装置１０では、入力受付部１１が入力された状態変化設定情報（図４Ｂ）を記憶部１４に登録し、状態変化別ＦＴ作成部１２１が、状態変化別のフォルトツリーを作成する。

【0022】

図５Ａに、状態変化０→１の場合のＡ系統の状態変化別フォルトツリーを示す。状態変化別ＦＴ作成部１２１は、図３Ａに例示するフォルトツリーから状態変化設定情報で指定されたイベントＥ１、Ｅ３、Ｅ５、Ｅ６を抽出して、図５Ａに例示するフォルトツリーを作成する。

【0023】

図５Ｂに、状態変化０→１の場合のＢ系統の状態変化別フォルトツリーを示す。状態変化別ＦＴ作成部１２１は、図３Ｂに例示するフォルトツリーから状態変化設定情報で指定されたイベントＥ１１、Ｅ１３、Ｅ５、Ｅ６を抽出して、図５Ｂに例示するフォルトツリーを作成する。

【0024】

図５Ｃに、状態変化１→０の場合のＡ系統の状態変化別フォルトツリーを示す。状態変化別ＦＴ作成部１２１は、図３Ａに例示するフォルトツリーから状態変化設定情報で指定されたイベントＥ２、Ｅ４、Ｅ７、Ｅ８、Ｅ９、Ｅ１０を抽出して、図５Ｃに例示するフォルトツリーを作成する。

【0025】

図５Ｄに、状態変化１→０の場合のＢ系統の状態変化別フォルトツリーを示す。状態変化別ＦＴ作成部１２１は、図３Ｂに例示するフォルトツリーから、状態変化設定情報で指定されたイベントＥ１２、Ｅ１４、Ｅ７、Ｅ８、Ｅ１５、Ｅ１０を抽出して、図５Ｄに例示するフォルトツリーを作成する。

【0026】

（イベント集約）
状態変化別ＦＴ作成部１２１が、状態変化別のフォルトツリーを作成すると、次にイベント集約部１２２が、イベントの集約を行う。最初にイベント集約部１２２は、状態変化への影響が等しいイベントを抽出し、整理する。例えば、イベント集約部１２２は、図３Ａ，図３Ｂのフォルトツリーから算出されるカットセットに基づいて、状態変化への影響が等しいかどうかを判定する。図３Ａ、図３Ｂのフォルトツリーについてのカットセットおよびその影響範囲の一覧を図６に示す。カットセットとは、頂上事象を引き起こすイベントの組合せのことである。例えば、図３Ａのフォルトツリーについて考えると、イベントＥ１～Ｅ４の何れか発生すると頂上事象「Ａ系統の故障」が発生する。従って、イベントＥ１～Ｅ４はそれぞれ単独でカットセットである。イベントＥ５～Ｅ６の場合、イベントＥ５～Ｅ６の両方が発生すると頂上事象「Ａ系統の故障」と「Ｂ系統の故障」が発生する。従って、イベントＥ５とイベントＥ６の組合せが１つのカットセットである。例えば、図６のカットセットリストの項番１には、イベントＥ１が１つのカットセットであり、イベントＥ１の影響範囲がＡ系統であることが記載されている。影響範囲がＡ系統とは、頂上事象「Ａ系統の故障」を引き起こすことを意味する。図６の表の項番５には、イベントＥ５とイベントＥ６の組合せが１つのカットセットであり、このカットセットの影響範囲がＡ系統とＢ系統であることが記載されている。図６の表の項番７には、イベントＥ９とイベントＥ１０の組合せが１つのカットセットであり、このカットセットの影響範囲がＡ系統とＢ系統であることが記載されている。Ｂ系統については、変圧器ＳＰ０の故障（イベントＥ１０）がＢ系統の機能を喪失させないが、Ｂ系統の信頼性を低下させるという意味で（Ｂ）と記載されている。イベント集約部１２２は、図６のカットセットリストに基づいて、状態変化別フォルトツリーにおける同じカットセットに属するイベントはひとまとめにし、さらに、システムの状態変化への影響が等しいイベント同士をひとまとめにする。ある２つのイベントの状態変化への影響が等しいとは、各イベントの発生が、評価対象システム全体の状態変化へ与える論理的な影響度が等しいことである。論理的な影響度とは、フォルトツリーに基づく各イベントの頂上事象の発生に対する寄与度（単体で頂上事象を引き起こすか、他のイベントとの組み合わせで頂上事象を引き起こすか）や影響範囲（Ａ系統、Ｂ系統の何れか又は両方か）などのことであり、影響度はフォルトツリーにおける各イベントの位置や接続関係（ＯＲ、ＡＮＤ）によって決定される。

【0027】

例えば、Ａ系統の状態変化０→１の場合（図５Ａ）、図６のカットセットリストを参照すると、イベントＥ１とイベントＥ３は何れも単独で頂上事象「Ａ系統の故障」を引き起こすが、頂上事象「Ｂ系統の故障」には影響を与えない（「Ｂ系統の故障」が発生するリスクを上昇させるようなことが無い。）。つまり、イベントＥ１とイベントＥ３は、どちらも状態変化０→１が生じたときに、Ａ系統の故障を引き起こすが、Ｂ系統の故障には影響しないため状態変化０→１への影響が等しい。また、イベントＥ５とイベントＥ６の両方が生じた場合、図６のカットセットリストを参照すると、Ａ系統の故障とＢ系統の故障の両方の頂上事象を引き起こす。従って、イベントＥ１およびイベントＥ３と、イベントＥ５およびイベントＥ６とでは、一方はＡ系統の故障のみを引き起こすのに対し、他方はＡ系統とＢ系統の両方の故障を引き起こすので、状態変化０→１への影響が異なる。イベント集約部１２２は、イベントＥ１とイベントＥ３を状態変化０→１への影響が同じもの同士としてまとめ、イベントＥ５およびイベントＥ６を、イベントＥ１およびイベントＥ３とは別に整理する。具体的には、イベント集約部１２２は、図５Ａのフォルトツリーを図７Ａに例示するフォルトツリーへ整理する。図７Ａのフォルトツリーでは、状態変化０→１のＡ系統故障に対して、中間事象には「Ａ系統」、「Ａ系統＆Ｂ系統」などの影響範囲が示され、さらにその配下に関係するイベントが配置されている。以下の図７Ｂ～図７Ｄについても同様である。
同様にＢ系統の状態変化０→１について、イベント集約部１２２は、図５Ｂのフォルトツリーを図７Ｂに例示するフォルトツリーへ整理する。

【0028】

次に、Ａ系統の状態変化１→０の場合（図５Ｃ）、図６のカットセットリストを参照すると、イベントＥ２とイベントＥ４は何れも単独で頂上事象「Ａ系統の故障」を引き起こすが、Ｂ系統には影響を与えず、状態変化１→０への影響が等しい。また、イベントＥ７とイベントＥ８の両方が生じた場合、「Ａ系統の故障」と「Ｂ系統の故障」の両方の頂上事象を引き起こす。また、イベントＥ９とイベントＥ１０の両方が生じた場合、頂上事象「Ａ系統の故障」のみを引き起こすが、イベントＥ１０の発生により、Ｂ系統へ電力を供給するサポートシステムＳＳの冗長化構成のうちの変圧器ＳＰ０が除外され、変圧器ＳＰ２のみの構成となる為、Ｂ系統の信頼度は低下し、その意味でＢ系統の状態変化１→０に影響を与える。つまり、同じく頂上事象「Ａ系統の故障」のみを引き起こすイベントＥ２、イベントＥ４、イベントＥ９およびイベントＥ１０ではあるが、イベントＥ２やイベントＥ４が発生すると、イベントＥ９とイベントＥ１０の両方が発生する場合とでは状態変化１→０への影響が異なる。従って、イベント集約部１２２は、Ａ系統にのみ影響を与えるイベントＥ２とイベントＥ４をひとまとめにし、Ａ系統とＢ系統の頂上事象を引き起こすイベントＥ７とイベントＥ８をひとまとめにする。Ａ系統の頂上事象を引き起こし、Ｂ系統にも影響を与えるイベントＥ９とイベントＥ１０については、Ａ系統にのみ影響を及ぼすイベントＥ９と、Ａ系統とＢ系統の両方に影響を及ぼすイベントＥ１０を別々にまとめる。例えば、イベント集約部１２２は、図６のカットセットリストのイベントＥ９とイベントＥ１０が含まれるデータ（項番７）を参照し、影響範囲に「（Ｂ）」の記載があることに基づいて、イベントＥ９又はイベントＥ１０を含む他のデータを検索し、項番１２のデータを参照する。そして、イベント集約部１２２は、項番７と項番１２のデータに共通してイベントＥ１０が含まれていることからイベントＥ１０がＡ系統とＢ系統の両方に影響するイベントであると判定する。イベント集約部１２２は、イベントＥ９については、図６のカットセットリストの他のデータにおいて、イベントＥ９と関連して影響範囲にＢの記載が無いことに基づいて、イベントＥ９がＡ系統にのみ影響するイベントであると判定する。これらの判定結果からイベント集約部１２２は、イベントＥ９とイベントＥ１０の影響範囲が異なると判定し、これらを別々にまとめる。イベント集約部１２２は、図５Ｃのフォルトツリーを整理して整理後のフォルトツリーを作成する。整理後のフォルトツリーの一例を図７Ｃに示す。
同様にＢ系統の状態変化１→０について、イベント集約部１２２は、図５Ｄのフォルトツリーを図７Ｄに例示するフォルトツリーへ整理する。

【0029】

次に、イベント集約部１２２は、整理後のフォルトツリーにおけるイベントをさらに集約する。例えば、イベント集約部１２２は、図７Ａにおける影響度が等しいイベントＥ１とイベントＥ３を集約してイベントＥ２１を作成し、同じカットセットを構成する１組のイベントであるイベントＥ５とイベントＥ６を集約してイベントＥ２２を作成する。イベント集約部１２２は、このようにイベントを集約して、図８Ａのフォルトツリーを作成する。イベントＥ２１の発生確率はＰ_１、イベントＥ２２の発生確率はＰ_２である。同様にして、イベント集約部１２２は、図７Ｂのフォルトツリーから影響度が等しいイベント同士を１つのイベントに集約して図８Ｂのフォルトツリーを作成する。イベントＥ２３は、イベントＥ１１とイベントＥ１２を集約したものであり、その発生確率はＰ_３である。また、イベント集約部１２２は、図７Ｃのフォルトツリーから影響度が等しいイベント同士を１つのイベントに集約して、図８Ｃのフォルトツリーを作成する。イベントＥ２４は、イベントＥ２とイベントＥ４を集約したものであり、その発生確率はλ_４である。イベントＥ２８は、イベントＥ７とイベントＥ８を集約したものであり、その発生確率はλ_８である。イベントＥ２５は、イベントＥ９でありその発生確率はλ_５（λ_５＝λ_ＳＰ０）である。イベントＥ２９は、イベントＥ１０でありその発生確率はλ_９（λ_９＝λ_ＳＰ１）である。イベント集約部１２２は、図７Ｄのフォルトツリーから影響度が等しいイベント同士を１つのイベントに集約して、図８Ｄのフォルトツリーを作成する。イベントＥ２６は、イベントＥ１２とイベントＥ１４を集約したものであり、その発生確率はλ_６である。イベントＥ２７は、イベントＥ１５でありその発生確率はλ_７（λ_７＝λ_ＳＰ２）である。

【0030】

（信頼度の計算）
イベント集約部１２２がイベントを集約すると、信頼度計算部１２３が、集約後のフォルトツリー（図８Ａ～図８Ｄ）に基づいて、動的ＰＲＡによるリスク評価を行う。例えば、図８ＡのＡ系統の状態変化０→１について、信頼度計算部１２３は、イベントＥ２１が発生するシナリオ１と、イベントＥ２２が発生するシナリオ２とを作成し、各シナリオの発生確率を計算する。同様に、信頼度計算部１２３は、図８ＢのＢ系統の状態変化０→１について、イベントＥ２３が発生するシナリオ３と、イベントＥ２２が発生するシナリオ２についての発生確率を計算する。

【0031】

また、信頼度計算部１２３は、図８ＣのＡ系統の状態変化１→０について、イベントＥ２４が発生するシナリオ４と、イベントＥ２８が発生するシナリオ５と、イベントＥ２５が先に発生してその後イベントＥ２９が発生するシナリオ６と、イベントＥ２９が先に発生してその後イベントＥ２５が発生するシナリオ７とを作成し、各シナリオの発生確率を計算する。図８ＤのＢ系統の状態変化１→０についても、信頼度計算部１２３は、例えば、イベントＥ２６が発生するシナリオ８と、イベントＥ２８が発生するシナリオ５と、イベントＥ２７が先に発生してその後イベントＥ２９が発生するシナリオ９と、イベントＥ２９が先に発生してその後イベントＥ２７が発生するシナリオ１０とを作成し、各シナリオの発生確率を計算する。集約後フォルトツリーのイベント数は９個、作成されるシナリオ数１０個である。

【0032】

信頼度計算部１２３は、さらに炉心注入システム１の機能が喪失する場合のシナリオについて、状態変化０→１の場合、イベントＥ２１が先に発生して次にイベントＥ２３が発生するシナリオと、イベントＥ２３が先に発生して次にイベントＥ２１が発生するシナリオと、イベントＥ２２が発生するシナリオの３つを作成し、各シナリオの発生確率を計算してもよい。同様に信頼度計算部１２３は、状態変化１→０が生じるシナリオについて、Ａ系統のイベントＥ２４と、Ｂ系統のイベントＥ２６についての順列の数分のシナリオ（２個）と、イベントＥ２８が発生するシナリオと、Ａ系統のイベントＥ２４と、Ｂ系統のイベントＥ２７、Ｅ２９についての順列の数分のシナリオ（６個）と、Ａ系統のイベントＥ２５，Ｅ２９と、Ｂ系統のＥ２６についての順列の数分のシナリオ（６個）の１５個のシナリオを作成し、各シナリオの発生確率を計算してもよい。

【0033】

ここで比較のため、図３Ａ、図３Ｂのフォルトツリーを参照すると、イベント数は１５個である。動的ＰＲＡで作成するシナリオは、例えば、Ａ系統の故障については、イベントＥ１が発生するシナリオ１と、イベントＥ２が発生するシナリオ２と、イベントＥ３が発生するシナリオ３と、イベントＥ４が発生するシナリオ４と、イベントＥ５が先に発生して、その後イベントＥ６が発生するシナリオ５と、イベントＥ６が先に発生して、その後イベントＥ５が発生するシナリオ６と、イベントＥ７が先に発生して、その後イベントＥ８が発生するシナリオ７と、イベントＥ８が先に発生して、その後イベントＥ７が発生するシナリオ８と、イベントＥ９が先に発生して、その後イベントＥ１０が発生するシナリオ９と、イベントＥ１０が先に発生して、その後イベントＥ９が発生するシナリオ１０が考えられる。Ｂ系統についても同様である。集約後のイベントに基づくシナリオ数と比較すると、上記の通り、集約後のイベントに基づく場合、Ａ系統については、状態変化０→１では２通り、状態変化１→０では４通りの合計６個であり、図３Ａから抽出できる１０個のシナリオよりもシナリオ数を削減できる。Ｂ系統についても同様である。また、炉心注入システム１の機能喪失については、図３Ａ、図３Ｂのフォルトツリーに基づいて考える場合、Ａ系統のイベントＥ１とＢ系統のイベントＥ１１の順列の数分のシナリオ（２個）、Ａ系統のイベントＥ１とＢ系統のイベントＥ１２の順列の数分のシナリオ（２個）、Ａ系統のイベントＥ１とＢ系統のイベントＥ１３の順列の数分のシナリオ（２個）、Ａ系統のイベントＥ１とＢ系統のイベントＥ１４の順列の数分のシナリオ（２個）、Ａ系統のイベントＥ１とＢ系統のイベントＥ１５，Ｅ１０の順列の数分のシナリオ（６個）、Ａ系統のイベントＥ２とＢ系統のイベントＥ１１の順列の数分のシナリオ（２個）、Ａ系統のイベントＥ２とＢ系統のイベントＥ１２の順列の数分のシナリオ（２個）、Ａ系統のイベントＥ２とＢ系統のイベントＥ１３の順列の数分のシナリオ（２個）、Ａ系統のイベントＥ２とＢ系統のイベントＥ１４の順列の数分のシナリオ（２個）、Ａ系統のイベントＥ２とＢ系統のイベントＥ１５，Ｅ１０の順列の数分のシナリオ（６個）（ここまでで２８個）、・・・・となり、上記で検討した集約後のイベントに基づく場合の１５個を大きく上回るシナリオ数となる。

【0034】

このように本実施形態では、状態変化別にフォルトツリーを整理し、状態変化への影響が等しいイベントを集約してイベント数を減らすことで、シナリオ数を減らし、リスク評価に要する計算量を低減することができる。例えば、６つのイベントの発生順を考慮してシナリオを作成する場合、順列_６Ｐ_６＝６！＝７２０通りのシナリオを作成する必要がある。これに対し、６つのうちの４つのイベントを１つのイベントに集約し、残りの２つのイベントを１つのイベントに集約できる場合、集約後のイベントについては_２Ｐ_２＝２！＝２通りのシナリオを作成し、各シナリオの発生確率を計算する。このようにイベントを集約することにより、大幅にシナリオ数を削減することができる。

【0035】

（集約されたイベントについての信頼度の計算）
また、信頼度計算部１２３は、集約後のひとまとまりのイベントについて、そのグループに集約された各イベントのフォルトツリーにおける接続関係とイベントの故障特性に基づいて、故障確率を計算する。図９に故障確率の計算方法を示す。図９のＰは作動要求１回あたりの故障率、λは単位時間あたり故障率である。

【0036】

信頼度計算部１２３は、複数のイベントがＯＲで接続されたデマンド型故障の場合、図９の項番１の実施形態の欄に示すように「Ｐ_ＯＲ」で計算する。Ｐ_ＯＲの具体的な計算式は項番１の補足欄に記載された式（１）である。式（１）は、実質的に項番１の一般欄に記載された従来の計算方法と等しい。例えば、信頼度計算部１２３は、図８ＡのイベントＥ２１の故障確率Ｐ１を、図７ＡのＰ_ＰＡとＰ_ＶＡと図９の式（１）によって計算し、イベントＥ２３の故障確率Ｐ３を、図７ＢのＰ_ＰＢとＰ_ＶＢと図９の式（１）によって計算によって計算する。

【0037】

信頼度計算部１２３は、複数のイベントがＡＮＤで接続されたデマンド型故障の場合、図９の項番２の実施形態の欄に示すように「Ｐ_ＡＮＤ」で計算する。Ｐ_ＡＮＤの具体的な計算式は項番２の補足欄に記載された式（２）である。式（２）は、実質的に項番２の一般欄に記載された従来の計算方法と等しい。例えば、信頼度計算部１２３は、図８Ａ，図８ＢのイベントＥ２２の故障確率Ｐ２を、図７ＡのＰ_ＳＧとＰ_ＨＥと図９の式（２）によって計算する。

【0038】

信頼度計算部１２３は、複数のイベントがＯＲで接続された時間依存型故障の場合、図９の項番３の実施形態の欄に示すように「１－ｅ^{（－λＯＲＴ）}」（式（３Ａ））で計算する。λ_ＯＲ（Ｔ）の具体的な計算式は項番３の補足欄に記載された式（３Ｂ）である。式（３Ｂ）は、所定の数式処理により導出される。式（３Ａ）と式（３Ｂ）を参照すると、項番３の一般欄に記載された従来の計算式に比べ、簡素化されており、従来よりも故障確率の計算負荷を低減することができる。このように集約後のイベントのグループに複数のイベントがＯＲで接続された時間依存型故障が含まれている場合、イベント集約によってシナリオ数を減らして計算量を低減するばかりではなく、式（３Ａ）と式（３Ｂ）によって計算負荷を低減することができる。信頼度計算部１２３は、図８ＣのイベントＥ２４の故障確率λ４を、図７Ｃのλ_ＰＡとλ_ＶＡと図９の式（３Ａ）、式（３Ｂ）によって計算し、図８ＤのイベントＥ２６の故障確率λ６を、図７Ｄのλ_ＰＢとλ_ＶＢと図９の式（３Ａ）、式（３Ｂ）によって計算する。

【0039】

信頼度計算部１２３は、複数のイベントがＡＮＤで接続された時間依存型故障の場合、図９の項番４の実施形態の欄に示すように「１－ｅ^{（－λＡＮＤＴ）}」（式（４Ａ））で計算する。λ_ＡＮＤ（Ｔ）の具体的な計算式は項番４の補足欄に記載された式（４Ｂ）である。式（４Ｂ）は、所定の数式処理により導出される。式（４Ａ）と式（４Ｂ）を参照すると、項番４の一般欄に記載された従来の計算式に比べ、簡素化されており、従来よりも故障確率の計算負荷を低減することができる。このように集約後のイベントのグループに複数のイベントがＡＮＤで接続された時間依存型故障が含まれている場合、イベント集約によってシナリオ数を減らして計算量を低減するばかりではなく、式（４Ａ）と式（４Ｂ）によって計算負荷を低減することができる。信頼度計算部１２３は、図８Ｃ、図８ＤのイベントＥ２８の故障確率λ８を、図７Ｃ、図７Ｄのλ_Ｔ１とλ_Ｔ２と図９の式（４Ａ）、式（４Ｂ）によって計算する。

【0040】

また、信頼度計算部１２３は、集約後も単独のままのイベントＥ２５、イベントＥ２７、イベントＥ２９の故障確率については、λ_ＳＰ１、λ_ＳＰ２、λ_ＳＰ０を適用する。

【0041】

（ＡＮＤとＯＲで接続されたイベントを集約する例）
次に図１０Ａ～図１０Ｄを参照して、イベント集約および信頼度計算の他の例について説明する。図１０Ａに評価対象の炉心注入システム１ａを示す。炉心注入システム１ａは、原子炉Ｒと、バルブＶＡと、バルブＶＢと、ポンプＰＡ１およびポンプＰＡ２と、ポンプＰＢ１およびポンプＰＢ２と、タンクＴ１と、サポートシステムＳＳと、を含む。図２に例示した炉心注入システム１とは、Ａ系統およびＢ系統のポンプが冗長化されている点と、タンクが冗長化されていない点で異なり、他の構成は同様である。つまり、ポンプＰＡ１とポンプＰＡ２の両方が故障すると、Ａ系統を用いた炉心注入は停止し、ポンプＰＢ１とポンプＰＢ２の両方が故障すると、Ｂ系統を用いた炉心注入は停止する。また、タンクＴ１が故障すると、Ａ系統とＢ系統の両方の機能が失われる。

【0042】

図１０Ｂに炉心注入システム１ａのＡ系統についてのフォルトツリーの一例を示す。頂上事象「Ａ系統の故障」に対して、ポンプの故障、バルブＶＡの故障、タンク故障、サポートシステムＳＳの故障という中間事象がＯＲ条件で接続され、ポンプの故障については、ポンプＰＡ１の故障とポンプＰＡ２の故障がＡＮＤ条件で接続され、ポンプＰＡ１の故障についてはデマンド型故障のイベントＥ１－１と、時間依存型故障のイベントＥ１－２がＯＲで接続され、ポンプＰＡ２の故障についてはデマンド型故障のイベントＥ２－１と、時間依存型故障のイベントＥ２－２がＯＲで接続される。また、タンクが冗長化されていないため、タンク故障にはイベントＥ７のみが接続されている。他の構成については、図３Ａと同様である（この例では、自動起動や手動操作の起動要求のミスは考えない。）。図示は省略するが、Ｂ系統のフォルトツリーについても同様である。

【0043】

図１０Ｃに炉心注入システム１ａのＡ系統の状態変化１→０についてのイベント集約部１２２による整理後のフォルトツリーを示す。Ａ系統の状態変化０→１と、Ｂ系統の状態変化０→１および状態変化１→０については整理後のフォルトツリーの図示を省略する。イベント集約部１２２によるイベントの整理の仕方については、図７Ａ～図７Ｄで説明した処理と同様であるため説明を省略する。破線Ｂ１０で囲った範囲に注目すると、図１０Ｃの例示するフォルトツリーでは、ポンプＰＡ１のイベントＥ１－２とポンプＰＡ２のイベントＥ２－２とがＡＮＤで接続され、そのブロックがイベントＥ４とＯＲで接続されている。

【0044】

図１０Ｄに、図１０Ｃのフォルトツリーを集約したフォルトツリーを示す。図示するように、イベント集約部１２２は、イベントＥ１－２、イベントＥ２－２、イベントＥ４を１つのイベントＥ３１に集約する。イベントＥ３１の発生確率はλ_３１である。信頼度計算部１２３は、発生確率λ_３１を計算する場合、まず、図１０Ｃの破線Ｂ１０内のイベントＥ１－２とイベントＥ２－２が時間依存型故障で両者の接続関係がＡＮＤであることに基づいて、図９の式（４Ａ）と式（４Ｂ）によって並列構成のポンプＰＡ１とポンプＰＡ２について発生順を考慮した故障確率（ポンプＰＡ１，ポンプＰＡ２の順に故障する確率と、ポンプＰＡ２，ポンプＰＡ１の順に故障する確率の合計）を計算し、その結果を用いて、図９の式（３Ａ）と式（３Ｂ）によって、ポンプ（ポンプＰＡ１およびポンプＰＡ２）が故障するイベントとイベントＥ７の何れかが発生する確率を計算する。このように、本実施形態によれば、ＯＲまたはＡＮＤで接続されたイベントを別々に集約するだけでなく、ＯＲとＡＮＤで接続されたイベントを１つのグループに集約することができる。これにより、イベント数を減らし、動的ＰＲＡで検討すべきシナリオ数を減らすことができる。そして、このようにして集約したイベントの故障確率については、ＡＮＤ及びＯＲの評価式（図９の式（１）～式（４Ｂ））を組み合わせることで計算することができる。

【0045】

（動作）
次に本実施形態の信頼性評価処理の流れについて説明する。
図１１は、信頼性評価装置の動作の一例を示すフローチャートである。
まず、技術者が、評価対象システムについて、頂上事象を設定し、フォルトツリーを作成する。例えば、図２に例示する炉心注入システム１について、Ａ系統の故障とＢ系統の故障の２つの頂上事象が設定され、図３Ａ、図３Ｂに例示するフォルトツリーおよび各イベントの発生確率（Ｐ_ＰＡ等）が解析される。技術者は、作成したフォルトツリーおよび各イベントの発生確率を信頼性評価装置１０へ入力する。信頼性評価装置１０では、入力受付部１１が、入力されたフォルトツリー等の情報を取得し、記憶部１４に記録する（ステップＳ１１）。

【0046】

次に技術者が、評価対象システムの状態変化を設定し、各状態変化に関連するイベントを定義する（図４Ａ、図４Ｂ）。技術者は、状態変化設定情報（図４Ｂ）を信頼性評価装置１０へ入力する。信頼性評価装置１０では、入力受付部１１が、入力された状態変化設定情報を取得し、記憶部１４に記録する（ステップＳ１２）。

【0047】

次に技術者が、ステップＳ１１で入力したフォルトツリーからカットセットおよび各カットセットの影響範囲を解析し、図６に例示するカットセットリストを作成する。技術者は、カットセットリスト（図６）を信頼性評価装置１０へ入力する。信頼性評価装置１０では、入力受付部１１が、入力されたカットセットリストを取得し、記憶部１４に記録する（ステップＳ１３）。

【0048】

次に技術者が、信頼性評価装置１０へ信頼性評価の実行を指示する。この指示に基づいて、制御部１２は、イベントの集約および集約後のフォルトツリーに基づく信頼度の計算を実行する。まず、制御部１２が状態変化別ＦＴ作成部１２１に状態変化別フォルトツリーの作成を指示する。状態変化別ＦＴ作成部１２１は、ステップＳ１２で取得された状態変化設定情報に基づいて、ステップＳ１１で取得されたフォルトツリーから状態変化別フォルトツリーを作成する（ステップＳ１４）。例えば、状態変化別ＦＴ作成部１２１は、図３Ａ、図３Ｂに例示するフォルトツリーから図５Ａ～図５Ｄに例示するフォルトツリーを作成し、記憶部１４に保存する。

【0049】

状態変化別フォルトツリーが作成されると、次に制御部１２は、イベント集約部１２２にイベントの集約を指示する。イベント集約部１２２は、ステップＳ１３で取得されたカットセットリストに基づいて、状態変化別フォルトツリーにおける状態変化への影響が等しいイベントを集約する（ステップＳ１５）。例えば、イベント集約部１２２は、図５Ａ～図５Ｄに例示するフォルトツリーから図７Ａ～図７Ｄに例示する整理後のイベントツリーを作成し、記憶部１４に保存する。次にイベント集約部１２２は、図７Ａ～図７Ｄのイベントツリーから図８Ａ～図８Ｄに例示する集約後のイベントツリーを作成し、記憶部１４に保存する。

【0050】

集約後のフォルトツリーが作成されると、次に制御部１２は、信頼度計算部１２３に信頼度の計算を指示する。信頼度計算部１２３は、信頼度の計算を行う（ステップＳ１６）。信頼度計算部１２３は、ステップＳ１５で集約されたフォルトツリーに基づいて、集約後のイベントについて、発生順を考慮したシナリオを作成し、各シナリオの発生確率を計算する。例えば、イベントＰａとイベントＰｂの両方が発生すると集約後のフォルトツリーの頂上事象が発生する場合、信頼度計算部１２３は、イベントＰａとイベントＰｂの発生時刻を所定の方法で設定し、イベントＰａの発生後にイベントＰｂが発生するシナリオと、イベントＰｂの発生後にイベントＰａが発生するシナリオを作成し、各シナリオの発生確率を計算する。また、この計算で必要になるイベントＰａ、Ｐｂの発生確率については、信頼度計算部１２３は、ステップＳ１１で取得した各イベントの発生確率の情報と、ステップＳ１５の途中で作成された整理後のイベントツリーと、図９の式（１）～（４Ｂ）とを用いて計算する。あるいは、信頼度計算部１２３は、ステップＳ１１で取得した各イベントの発生確率の情報と図９の一般欄に記載された一般的な計算式を用いてイベントＰａ、Ｐｂの発生確率を計算してもよい（一般的な計算式を用いたとしてもシナリオ数が削減されているので、計算負荷は低減する。）。信頼度計算部１２３は、シナリオごとの計算結果を記憶部１４に保存する。次に出力部１３が、計算結果を出力する（ステップＳ１７）。出力部１３は、頂上事象を引き起こすシナリオごとの発生確率を表示装置等に出力する。例えば、図８Ａ～図８Ｄの集約後のフォルトツリーについて信頼度計算を行う場合、出力部１３は、状態変化０→１のＡ系統について作成された複数のシナリオと、状態変化０→１のＢ系統について作成された複数のシナリオと、状態変化１→０のＡ系統について作成された複数のシナリオと、状態変化１→０のＢ系統について作成された複数のシナリオのそれぞれについて計算された発生確率を出力する。

【0051】

（効果）
以上説明したように、本実施形態によれば、評価対象システムの信頼性評価を行うにあたり、評価対象システムを構成する個々の機器のイベント（故障等）ではなく、グループ化したイベントの故障率（Ｐ_１、λ_４、・・・）によって信頼性評価を行う為、イベントの数を減らし、動的ＰＲＡにおいて膨大になりがちな計算負荷を低減することができる。また、イベントの集約のために、状態変化別のフォルトツリーを作成し、状態変化への影響が等しいイベント同士をグループ化する。状態変化への影響を考慮してイベントのグループ化を行うので、計算精度を維持しつつ、計算負荷を低減することができる。なお、本実施形態の信頼性評価方法は、静的ＰＲＡに適用してもよい。

【0052】

図１２は、実施形態に係る信頼性評価装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
コンピュータ９００は、ＣＰＵ９０１、主記憶装置９０２、補助記憶装置９０３、入出力インタフェース９０４、通信インタフェース９０５を備える。上述の信頼性評価装置１０は、コンピュータ９００に実装される。そして、上述した各機能は、プログラムの形式で補助記憶装置９０３に記憶されている。ＣＰＵ９０１は、プログラムを補助記憶装置９０３から読み出して主記憶装置９０２に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。また、ＣＰＵ９０１は、プログラムに従って、記憶領域を主記憶装置９０２に確保する。また、ＣＰＵ９０１は、プログラムに従って、処理中のデータを記憶する記憶領域を補助記憶装置９０３に確保する。

【0053】

信頼性評価装置１０の全部または一部の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより各機能部による処理を行ってもよい。ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、ＣＤ、ＤＶＤ、ＵＳＢ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ９００に配信される場合、配信を受けたコンピュータ９００が当該プログラムを主記憶装置９０２に展開し、上記処理を実行しても良い。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。

【0054】

以上のとおり、本開示に係るいくつかの実施形態を説明したが、これら全ての実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することを意図していない。これらの実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これらの実施形態及びその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

【0055】

＜付記＞
各実施形態に記載の信頼性評価方法、信頼性評価装置及びプログラムは、例えば以下のように把握される。

【0056】

第１の態様に係る信頼性評価方法は、コンピュータによって実行されるシステムの信頼性評価方法であって、評価対象のシステムで生じる所定の頂上事象を発生させる原因となる前記システムの構成要素のイベントの関係を示すフォルトツリーを取得するステップ（ステップＳ１１）と、前記システムの状態変化の設定を受け付けるステップ（ステップＳ１２）と、前記状態変化において、前記頂上事象の原因となる前記イベントの設定を受け付けるステップ（ステップＳ１２）と、前記フォルトツリーと、前記イベントの設定と、に基づいて、前記フォルトツリーから前記状態変化ごとに状態変化別フォルトツリーを作成するステップ（ステップＳ１４）と、前記状態変化別フォルトツリーと、予め定められた前記頂上事象を発生させる前記イベントの組合せ及びその影響範囲の設定情報とに基づいて、前記状態変化への影響が等しい前記イベント同士を集約するステップ（ステップＳ１５）と、集約後の前記イベントに基づいて前記状態変化別フォルトツリーの前記頂上事象の発生確率を算出するステップ（ステップＳ１６）と、を有する。
評価対象システムのフォルトツリーを状態変化別に分類し、状態変化への影響が等しいイベントを集約して、イベント数を削減した集約後のフォルトツリーを作成する。集約後のフォルトツリーに基づいて、頂上事象が発生する確率（信頼度）を算出するので、イベントの組合せパターンを削減し、計算負荷を低減することができる。また、状態変化別に、状態変化への影響が等しいイベント同士を集約するので信頼度の計算精度を確保することができる。

【0057】

（２）第２の態様に係る信頼性評価方法は、（１）の信頼性評価方法であって、前記影響範囲の設定情報には、前記システムにおける前記イベントの組合せ（例えば、図５Ａのフォルトツリーに関する図６の項番１と項番３）が影響を与える範囲が定義されていて、前記イベントを集約するステップでは、複数の前記イベントの組合せが同一の前記範囲（例えば、Ａ系統）に影響を与える場合、当該複数の組合せに含まれる前記イベント（例えば、項番１のイベントＥ１と項番３のイベントＥ３）を１つに集約する（例えば、図８ＡのイベントＥ２１）。
影響範囲が等しいイベントを集約することができる。これにより、信頼度計算の精度を確保することができる。

【0058】

（３）第３の態様に係る信頼性評価方法は、（２）の信頼性評価方法であって、前記イベントを集約するステップでは、複数の前記イベントの組合せの各々が異なる前記範囲に影響を与える場合（例えば、図５Ａのフォルトツリーに関する図６の項番１又は項番３の影響範囲はＡ、項番５の影響範囲はＡ，Ｂ）、それらの前記組合せに含まれる前記イベントを別々に集約する（例えば、図８ＡのイベントＥ２１とＥ２２）。
影響範囲が異なるイベントを集約することを防ぐことができる。これにより、信頼度計算の精度を確保することができる。

【0059】

（４）第４の態様に係る信頼性評価方法は、（２）～（３）の信頼性評価方法であって、前記イベントを集約するステップでは、前記イベントの組合せ（例えば、図６の項番７）に異なる前記範囲に影響を与える前記イベントが混在する場合（項番７の場合、Ｅ９はＡ、Ｅ１０はＡとＢ）、それらの前記イベントを別々に集約する。
影響範囲が異なるイベントを集約することを防ぐことができる。これにより、信頼度計算の精度を確保することができる。

【0060】

（５）第５の態様に係る信頼性評価方法は、（１）～（４）の信頼性評価方法であって、前記発生確率を算出するステップでは、前記頂上事象を発生させる集約後の前記イベントの組合せにおける、集約後の前記イベントの発生順の組合せパターンごとに前記発生確率を算出する。
集約後のイベントの並べ替えを行って頂上事象が発生する場合のシナリオを作成し、作成したシナリオの発生確率を計算する。集約後のイベント単位でシナリオを作成することにより、シナリオ数を削減し、計算負荷を低減することができる。

【0061】

（６）第６の態様に係る信頼性評価方法は、（１）～（５）の信頼性評価方法であって、前記発生確率を算出するステップでは、集約後の前記イベントが、作動要求に対する故障（デマンド型故障）または作動時間に依存する故障（時間依存型故障）の何れであるかに分類し、分類ごとに定められた方式で発生確率を計算する。
デマンド型故障か時間依存型故障かによってイベントの発生確率の計算方法が異なる。集約後のイベントの故障特性（デマンド型故障又は時間依存型故障）に基づいて分類することで、適切にイベントの発生確率を計算することができる。

【0062】

（７）第７の態様に係る信頼性評価方法は、（１）～（６）の信頼性評価方法であって、前記発生確率を算出するステップでは、集約後の前記イベントの発生確率を、当該集約後の前記イベントに含まれる前記イベント同士の所定の組合せパターン（図９の項番１～４）に基づく組合せごとの発生確率に基づいて計算する。
集約後のイベントの発生確率については、所定の組合せパターンに基づいて形成される集約後のイベントに含まれるイベント同士の組合せごとに計算することで、煩雑な計算を簡略化することができる。

【0063】

（８）第８の態様に係る信頼性評価方法は、（１）～（７）の信頼性評価方法であって、前記発生確率を算出するステップでは、集約後の前記イベントに含まれる複数の前記イベントの前記状態変化別フォルトツリーにおける接続関係に基づいて、ＯＲで接続されたイベント群の発生確率をまとめて計算し、ＡＮＤで接続されたイベント群の発生確率をまとめて計算する。
ＯＲで接続されたイベント群を図９の項番１、３の方法で計算し、ＡＮＤで接続されたイベント群を図９の項番２、４の方法で計算する。イベント同士の接続関係に応じた計算を行うことで、注目するイベント群の発生確率を正確に計算することができる。

【0064】

（９）第９の態様に係る信頼性評価装置は、評価対象のシステムで生じる所定の頂上事象を発生させる原因となる前記システムの構成要素のイベントの関係を示すフォルトツリーを取得する手段（入力受付部１１）と、前記システムの状態変化の設定を受け付ける手段（入力受付部１１）と、前記状態変化において、前記頂上事象の原因となる前記イベントの設定を受け付ける手段（入力受付部１１）と、前記フォルトツリーと、前記イベントの設定と、に基づいて、前記フォルトツリーから前記状態変化ごとに状態変化別フォルトツリーを作成する手段（状態変化別ＦＴ作成部１２１）と、前記状態変化別フォルトツリーと、予め定められた前記頂上事象を発生させる前記イベントの組合せ及びその影響範囲の設定情報とに基づいて、前記状態変化への影響が等しい前記イベント同士を集約する手段（イベント集約部１２２）と、集約後の前記イベントに基づいて前記状態変化別フォルトツリーの前記頂上事象の発生確率を算出する手段（信頼度計算部１２３）と、を有する。

【0065】

（１０）第１０の態様に係るプログラムは、コンピュータ９００に、評価対象のシステムで生じる所定の頂上事象を発生させる原因となる前記システムの構成要素のイベントの関係を示すフォルトツリーを取得するステップと、前記システムの状態変化の設定を受け付けるステップと、前記状態変化において、前記頂上事象の原因となる前記イベントの設定を受け付けるステップと、前記フォルトツリーと、前記イベントの設定と、に基づいて、前記フォルトツリーから前記状態変化ごとに状態変化別フォルトツリーを作成するステップと、前記状態変化別フォルトツリーと、予め定められた前記頂上事象を発生させる前記イベントの組合せ及びその影響範囲の設定情報とに基づいて、前記状態変化への影響が等しい前記イベント同士を集約するステップと、集約後の前記イベントに基づいて前記状態変化別フォルトツリーの前記頂上事象の発生確率を算出するステップと、を実行させる。

【符号の説明】

【0066】

１０・・・信頼性評価装置
１１・・・入力受付部
１２・・・制御部
１２１・・・状態変化別ＦＴ作成部
１２２・・・イベント集約部
１２３・・・信頼度計算部
１３・・・出力部
１４・・・記憶部
９００・・・コンピュータ
９０１・・・ＣＰＵ
９０２・・・主記憶装置
９０３・・・補助記憶装置
９０４・・・入出力インタフェース
９０５・・・通信インタフェース

【図1】

【図2】

【図3A】

【図3B】

【図4A】

【図4B】

【図5A】

【図5B】

【図5C】

【図5D】

【図6】

【図7A】

【図7B】

【図7C】

【図7D】

【図8A】

【図8B】

【図8C】

【図8D】

【図9】

【図10A】

【図10B】

【図10C】

【図10D】

【図11】

【図12】