应用人因可靠性模型分析一个人因事件
应用人因可靠性模型分析一个人因事件解读
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建模与计算
a1 A1 a2 b1 B1 b2 S B2 b3 B3 F2 图1 操纵员启动低压安注和开启GCTa 阀HRA 事件树 F1 A2 a3 A3
• 其中:a1—操纵员成功完成安注; A1—操纵员未成功完成安注; b1—操纵员成功完成GCTa 打开; B1—操纵员未成功完成GCTa 打开;
-0.22 0.00 0.44 0.78 0.92
建模与计算
行为类型
技术型
0.407
1.2
0.7
规则型
0.601
0.9
0.6
知识型
0.791
0.8
0.5
建模与计算
• T1/2=T1/2,n× (1+K1) × (1+K2) × (1+K3)=5.12 min • α=0.601,β=0.9,γ=0.6 (规则型) • 将上述数据代入P2计算式,得P2=3.66×10-4
建模与计算
操作员经验(K1) 1.专家,受过很好训练 2.平均训练水平 3.新手,最小训练水平 心理压力(K2) 1.严重应激情景 2.潜在应激情景/高工作负荷 3.最佳应激情况/正常 4.低度应激/放松情况
人机界面(K3)
-0.22 0.00 0.44 0.44 0.28 0.00 0.28
1.优秀 2.良好 3.中等(一般) 4.较差 5.极差
应用人因可靠性模型分析一个 人因事件
——核电站系统回路的小破口
事件名称及成功准则:
• C工况下回路产生一小破口,操作员未及时启动 低压安注且打开所有GCTa阀。 • 在事故发生后41 分钟内启动两列低压安注且成功 打开三个控制器GCT131,132,133VV 中的至 少两个。
《人因可靠性分析》课件
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目的与意义
目的
HRA的目的是识别和减少人为错误,从而提高系统的可靠性、安全性和有效性。
意义
通过HRA,可以更好地理解人为因素在系统中的影响,为系统设计、培训、操作和维护提供依据,减少人为错误 导致的损失和风险。
发展历程与现状
发展历程
HRA起源于20世纪70年代,随着人们对人为因素在系统中的重要性的认识不断提高,HRA逐渐成为 可靠性工程和人为因素学科的重要分支。
交通领域应用
交通领域也是人因可靠性分析应用的重要领域之一,涉及铁路、公路、水路等多个方面。在交通领域 中,操作人员的失误可能导致交通事故和人员伤亡。人因可靠性分析可以帮助企业评估操作人员在列 车驾驶、船舶驾驶等过程中的失误概率,进而优化交通管理和调度计划。
例如,在铁路运输过程中,人因可靠性分析可以帮助企业评估列车驾驶员在列车控制和驾驶过程中的 失误概率,进而优化列车控制和调度系统,提高铁路运输的安全性和效率。
03
人因可靠性分析应用
工业领域应用
工业领域是人因可靠性分析应用的重 要领域之一,涉及化工、电力、钢铁 等多个行业。通过人因可靠性分析, 可以评估操作人员在实际操作过程中 的失误概率,进而优化操作流程和降 低事故风险。
VS
例如,在化工行业中,人因可靠性分 析可以帮助企业评估操作人员在生产 过程中的失误率,进而优化工艺流程 和操作规程,提高生产安全性和产品 质量。
人的可靠性分析方法(HRA)
总结词
综合运用多种方法和技术,全面评估人在完成特定任务时的可靠性。
详细描述
HRA是一种综合性的可靠性分析方法,它综合运用多种方法和技术,包括FMEA、 HEPASIM等,全面评估人在完成特定任务时的可靠性。HRA不仅关注人的失误率,还 考虑了人的适应性、培训情况、工作负荷等因素,能够提供更为全面的可靠性分析结果
人因可靠性分析(最新版)
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( 安全技术 )单位:_________________________姓名:_________________________日期:_________________________精品文档 / Word文档 / 文字可改人因可靠性分析(最新版)Technical safety means that the pursuit of technology should also include ensuring that peoplemake mistakes人因可靠性分析(最新版)第一节人因可靠性研究一、人因可靠性分析的研究背景随着科技发展,系统及设备自身的安全与效益得到不断提高,人-机系统的可靠性和安全性愈来愈取决于人的可靠性。
核电厂操纵员可靠性研究是“核电厂人因工程安全”的主要组成部分。
在核电厂发生的重大事件和事故中,由人因引起的已占到一半以上,震惊世界的三里岛和切尔诺贝利核电厂事故清楚地表明,人因是导致严重事故发生的主要原因。
据统计,(20~90)%的系统失效与人有关,其中直接或间接引发事故的比率为(70~90)%,这其中包括许多重大灾难事故,如:l印度Bhopal化工厂毒气泄漏l切尔诺贝利核电站事故l三里岛核电站事故l挑战者航天飞机失事因此,如何把人的失误对于风险的后果考虑进去,以及如何揭示系统的薄弱环节,在事故发生之前加以防范,便成为亟待解决的重要问题。
而这些都以详尽和准确的人因可靠性分析(HumanReliabilityAnalysis,HRA)为基础。
对人因加以研究,在核电厂各个阶段应用人因工程的原则来防止和减少人的失误,已成为国际上核电事业发展所面临的重大课题。
目前,我国核电厂操纵员的可靠性研究还处于起步阶段。
在理论方面,以往的研究主要停留在利用国外较成熟的理论模型阶段,对理论模型的深入研究较为缺乏;在实际方面,所进行的研究还未能与我国的核电厂实际运行紧密配合。
因此,对我国核电厂操纵员进行可靠性研究有着重要的意义:第一,填补在高风险情况下人对事故响应的可靠性数据的空白;第二,了解操纵员或其他电厂人员如何对事故进行响应,改进核电厂的操作规程;第三,为改善安全管理系统提供建议;第四,为提高操纵员的技术与素质培训提供条件。
典型人因可靠性分析方法评述[1]
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国防科技大学学报第29卷第2期JOURNAL OF NATIONAL UNIVERSITY OF DEFENSE TECHNOLOGY VoI.29No.22007文章编号:1001-2486(2007)02-0101-07典型人因可靠性分析方法评述*谢红卫,孙志强,李欣欣,李政仪,张明,史秀建,李龙(国防科技大学机电工程与自动化学院,湖南长沙410073)摘要:对比较典型的第一代和第二代人因可靠性分析方法进行综述。
首先讨论人因可靠性的基本定义;然后选取几种比较有代表意义的第一代方法进行对比分析,以此为基础介绍第一代方法的基本思想和特征;接下来分析第二代人因可靠性分析方法中两种典型方法,讨论它们的基本特点,并分析它们相对于第一代人因可靠性分析方法的优势以及自身的一些问题;最后展望人因可靠性分析方法的发展趋势。
关键词:人因可靠性分析;HRA方法;性能形成因子;认知模型;事件树中图分类号:TP307 文献标识码:AAn Overview of Typical Methods for Human Reliability AnalysisXIE Hong-wei,SUN Zhi-giang,LI Xin-xin,LI Zheng-yi,ZHANG Ming,SHI Xiu-jian,LI Long (CoIIege of Mechatronic Engineering and Automation,NationaI Univ.of Defense TechnoIogy,Changsha410073,China)Abstract:Some typicaI methods for human reIiabiIity anaIysis are surveyed.FirstIy,the definition of human reIiabiIity is discussed.SecondIy,severaI typicaI methods are chosen from the first generation methods for comparison and review.Their basic characters and Iimitations are discussed.ThirdIy,two typicaI methods of the second generation are anaIyzed in detaiI.The comparison between the above and the preceding methods is carried out whiIe their advantages and drawbacks are presented. FinaIIy,further research suggestion is proposed.Key words:Human ReIiabiIity AnaIysis(HRA);HRA method;Performance Shaping Factor(PSF);cognitive modeI;event tree人因可靠性分析HRA(Human ReIiabiIity AnaIysis)的研究开始于20世纪50年代。
《人因可靠性分析》课件
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人的认知可靠性与失误率
人的认知可靠性:人的认知能力、注意力、记忆力等对任务完成的影响 失误率:人在执行任务时可能出现的错误率 影响因素:疲劳、压力、情绪、环境等对失误率的影响 提高认知可靠性的方法:培训、休息、改善工作环境等
人误分类与原因分析
人误分类:操作失误、判断失误、决策失误等 操作失误原因:技能不足、注意力不集中、疲劳等 判断失误原因:信息不足、经验不足、情绪影响等 决策失误原因:信息不足、经验不足、情绪影响等 人误预防措施:提高技能、加强培训、改善工作环境等
07
总结与展望
人因可靠性分析的总结
人因可靠性分析的重要性:确保 系统安全、提高工作效率
人因可靠性分析的应用领域:航 空、航天、核能、医疗等
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
人因可靠性分析的方法:定性分 析、定量分析、综合分析
人因可靠性分析的发展趋势:智 能化、自动化、集成化
人因可靠性分析的发展趋势与展望
确保宇航员和地面人员的 安全
提高航天器的可靠性和性 能
优化航天器的设计和操作 流程
提高航天任务的成功率和 效率
人因可靠性分析在交通运输领域的应用
驾驶员疲劳监测: 通过分析驾驶员 的行为和生理数 据,预测驾驶员 的疲劳程度,及 时提醒驾驶员休 息。
交通信号控制: 通过分析交通流 量和驾驶员行为 数据,优化交通 信号控制策略, 提高交通效率和 安全性。
人因可靠性分析的模型
添加标题
人因可靠性分析模型:包括人因可靠性模型、任务可 靠性模型和系统可靠性模型
添加标题
人因可靠性模型:包括人的生理、心理、行为等方面 的因素
添加标题
任务可靠性模型:包括任务难度、任务复杂度、任务 环境等方面的因素
人因可靠性分析(最新版)
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( 安全技术 )单位:_________________________姓名:_________________________日期:_________________________精品文档 / Word文档 / 文字可改人因可靠性分析(最新版)Technical safety means that the pursuit of technology should also include ensuring that peoplemake mistakes人因可靠性分析(最新版)第一节人因可靠性研究一、人因可靠性分析的研究背景随着科技发展,系统及设备自身的安全与效益得到不断提高,人-机系统的可靠性和安全性愈来愈取决于人的可靠性。
核电厂操纵员可靠性研究是“核电厂人因工程安全”的主要组成部分。
在核电厂发生的重大事件和事故中,由人因引起的已占到一半以上,震惊世界的三里岛和切尔诺贝利核电厂事故清楚地表明,人因是导致严重事故发生的主要原因。
据统计,(20~90)%的系统失效与人有关,其中直接或间接引发事故的比率为(70~90)%,这其中包括许多重大灾难事故,如:l印度Bhopal化工厂毒气泄漏l切尔诺贝利核电站事故l三里岛核电站事故l挑战者航天飞机失事因此,如何把人的失误对于风险的后果考虑进去,以及如何揭示系统的薄弱环节,在事故发生之前加以防范,便成为亟待解决的重要问题。
而这些都以详尽和准确的人因可靠性分析(HumanReliabilityAnalysis,HRA)为基础。
对人因加以研究,在核电厂各个阶段应用人因工程的原则来防止和减少人的失误,已成为国际上核电事业发展所面临的重大课题。
目前,我国核电厂操纵员的可靠性研究还处于起步阶段。
在理论方面,以往的研究主要停留在利用国外较成熟的理论模型阶段,对理论模型的深入研究较为缺乏;在实际方面,所进行的研究还未能与我国的核电厂实际运行紧密配合。
因此,对我国核电厂操纵员进行可靠性研究有着重要的意义:第一,填补在高风险情况下人对事故响应的可靠性数据的空白;第二,了解操纵员或其他电厂人员如何对事故进行响应,改进核电厂的操作规程;第三,为改善安全管理系统提供建议;第四,为提高操纵员的技术与素质培训提供条件。
人因工程学案例分析
![人因工程学案例分析](https://img.taocdn.com/s3/m/dbc1224a2e3f5727a5e962f8.png)
可靠性因素
人性化设计考虑的因素
◆
需求因素:
生理需求是人们本身的器官、感官必要的需 求,心理需求要求产品不仅能用,而且好用, 使人感到极大的舒适和方便
◆
人因工程学因素: 人机工程学应用人体测量学、人体力 学、生理学和心理学等学科的研究方 法 可靠性因素:
◆
没有可靠性或可靠性过低的 工业产品在使用中因容易失效而经常出现 故障,甚至带来不安全因素
牙齿患病的原因统统归于鬼神所起的作用用手指或柳枝揩齿来清洁牙齿英国人威廉?阿迪斯在监狱发明世界上第一支布牙刷多束软尼龙牙刷普通牙刷电动牙刷声波牙刷指套牙牙刷的历史奴隶制社会封建社会1870年左右1948年今天龋齿牙龈炎牙周炎根尖周炎牙髓炎等各种牙病龋齿牙周炎牙质磨损不干净引起其他牙病清洁不干净材质过硬坚固牙刷的设计理念企业在牙刷设计上没有充分结合工效学知识没有完全考虑到现代人对牙刷的需求人们对健康越来越关注由此对牙刷的要求也越来越高进而研究工效学在牙刷中的应用变得十分必要因此我们必须要从人性的角度出发考虑多种因素人性化设计考虑的因素需求因素可靠性因素人机工程学因素人性化设计考虑的因素生理需求是人们本身的器官感官必要的需求心理需求要求产品不仅能用而且好用使人感到极大的舒适和方便需求因素
牙刷的历史
奴隶制社会 牙齿患病的原因 统统归于鬼神所 起的作用 用手指或柳枝揩 齿来清洁牙齿 英国人威廉•阿迪斯 在监狱发明世界上第 一支布牙刷 多束软尼龙牙刷 普通牙刷、电动牙刷、 声波牙刷、指套牙 刷…… 龋齿、牙龈炎、牙周炎 根尖周炎、牙髓炎 等各种牙病 龋齿、牙周炎 牙骨疏松等牙病 牙质磨损、不干净 引起其他牙病 清洁不干净、材质过硬
封建社会
1870年固
牙刷的设计理念
企业在牙刷设计上没有充分结合工效学知 识,没有完全考虑到现代人对牙刷的需求
系统可靠性设计中的人因可靠性建模案例分享(Ⅰ)
![系统可靠性设计中的人因可靠性建模案例分享(Ⅰ)](https://img.taocdn.com/s3/m/c54a00554531b90d6c85ec3a87c24028915f85c4.png)
系统可靠性设计中的人因可靠性建模案例分享在工业生产中,系统可靠性设计是一项非常重要的工作。
在一个复杂的系统中,往往存在着各种各样的设备和人员。
而人因可靠性建模就是要考虑到人的因素对系统可靠性的影响,通过建模分析,找出潜在的风险和问题,从而进行有效的预防和管理。
下面我们就来分享一些系统可靠性设计中的人因可靠性建模案例。
案例一:医疗设备使用中的人因可靠性建模在医疗设备的设计中,人的因素是至关重要的。
一个优秀的医疗设备应该易于操作,并且在人员操作失误的情况下能够及时发现并纠正。
在某医疗设备设计项目中,工程师们通过对医护人员的操作习惯和使用场景进行了深入的调研和分析,结合人因可靠性建模的方法,建立了一套完整的使用案例和人员操作流程模型。
在模型中,他们考虑了不同人员的操作技能水平、注意力集中程度以及紧急情况下的反应能力等因素,从而建立了一个较为准确的人因可靠性模型。
通过模拟实验和反复测试,他们成功地发现了系统设计中的一些问题,并在最终方案中进行了相应的调整和改进。
案例二:交通设施运营中的人因可靠性建模在城市交通系统中,人的因素同样占据着重要地位。
一个好的交通系统需要充分考虑到乘客的安全、舒适和便利。
在某城市地铁建设项目中,工程师们通过人因可靠性建模,分析了不同运营场景下的乘客行为和员工操作,从而建立了一套涵盖了各种情况的模型。
通过实地观察和模拟实验,他们成功地发现了一些人为因素对系统可靠性的影响,比如站台上的拥挤情况对安全的影响、列车员的操作习惯对车辆运行的影响等。
最终,他们通过对模型结果的分析,对地铁车厢的设计和员工培训提出了一些有益的建议和改进方案。
案例三:工业生产中的人因可靠性建模在工业生产中,人因可靠性建模尤为重要。
在某汽车工厂的自动化生产线设计中,工程师们通过对员工操作流程和工艺参数的模拟实验,发现了一些潜在的人为因素导致的系统故障和事故。
比如,在某个工序中,由于工人的操作失误导致了零部件的损坏,从而影响了整个生产线的稳定性。
人的认知可靠性模型
![人的认知可靠性模型](https://img.taocdn.com/s3/m/5a6d6106964bcf84b9d57b3b.png)
在PSA研究与应用的早期阶段,设计与安 全技术能力不如当今,大多数系统失效 均与硬件失效相关,因而PSA关注的重点 是硬件可靠性对系统安全的贡献。 近年来,人因失误已成为对系统安全性 影响最大的因素之一: 人机系统 70%-90% 核电站 国际 55%-85% 国内 70% 系统风险注意焦点之一转向人因失误
在PSA过程中,需要HRA在初因事件确定、 事故序列建模、数据评价和参数估计、事故序 列量化等步骤作出支持和贡献。 在初因事件确定过程,要求寻找和鉴别可 能诱发初因事件发生的人员行为和有关因素, 以较全面地确定系统潜在的事故源(事故起 点)。 在事故序列建模过程,需要分析与初因事 件和此后的系统响应有关联的人员行为,包括 发生在初因事件之前、之中和之后有关的人的 因素,以有助于建立完整的系统事故模型和事 故影响的后果模型,特别是系统中事故的传播 途径。
国内对HRA的研究始于20世纪90年代初期
黄祥瑞、高佳 人的失误及人的可靠性分析研 究、人的动态认知可靠性模型的理论及应用 杨孟琢、赵炳全、方向 核电厂操纵员认知可 靠性模型和模拟机实验研究,建立了基于模糊 数学的操纵员事故响应时间可信性回归模型 张炯 核反应堆人误数据统计分析 王武宏 行为形成因子与人的差错关系模型 罗晓利 中国民航20年人因事故统计分析研究 庞志兵 高炮操作失误类型及原因
混淆矩阵法(CM),1981 维修个人行为模拟模型(MAPPS),1984 多序贯失效模型(MSFM), 1985 人误评价与减少方法(HEART),1988 估计人决策失误方法(INTENT),1992 认知事件树系统(COGENT),1992 人误分析技术(ATHEANA) ,1996 认知可靠性与失误分析方法(CREAM), 1998
人因可靠性分析方法
![人因可靠性分析方法](https://img.taocdn.com/s3/m/ae0514b69f3143323968011ca300a6c30c22f1e5.png)
结论
人因可靠性分析方法作为研究人在系统中可能引起的误差和故障的重要工具, 已经在众多领域得到了广泛应用。通过实施人因可靠性分析,可以帮助组织识别 和解决潜在的人员误差和故障,提高系统的可靠性和工作效率。它也强调了人在 系统中的重要性和价值,促进了现代管理与品质保证的发展。
参考内容
引言
在复杂系统和工程项目中,人为因素和认知因素对系统可靠性的影响越来越 受到。由于人因可靠性分析(HRA)涉及人类行为、认知和组织因素等多个方面, 因此需要一种有效的分析方法来理解和改善人的行为和决策对系统可靠性的影响。 认知模型支持下的人因可靠性分析方法研究旨在解决这一问题,通过将认知模型 应用于HRA,以获得更深入的理解和更有效的干预措施。
未来的研究方向和实践建议包括:深入探讨组织因素之间的相互作用及其对 核电厂人因可靠性的综合影响;研究更加有效的风险管理方法和技术,以提高核 电厂的安全性和可靠性;针对不同国家和地区的核电厂实际情况,制定具有针对 性的组织因素改进方案;加强国际合作和交流,共同提高全球核电厂的可靠性水 平。
总之,组织因素是影响核电厂人因可靠性的关键因素之一,通过对组织因素 的深入研究和实践改进,我们可以进一步提高核电厂的安全性和可靠性,为全球 能源供应的稳定和可持续发展做出贡献。
1、管理因素:包括核电厂管理体系、风险管理、决策支持等。这些因素直 接影响人员培训、设备维护和事故应对等方面,从而影响核电厂的可靠性。
2、技术因素:主要涉及核电厂设备设计、制造、维护等方面。设备可靠性、 技术更新及技术援助等都会对核电厂的可靠性产生影响。
3、人员因素:包括人员的选拔、培训、评价等方面。人员技能水平、经验、 责任心等都会直接影响到核电厂的运行安全。
结论
认知模型支持下的人因可靠性分析方法在实践中具有重要意义。与传统HRA 方法相比,它能够更准确地描述和分析人的认知和行为过程,从而提高HRA的准 确性和有效性。未来的研究方向可以包括开发更精细的认知模型,将社会和组织 因素纳入HRA,以及研究如何在实践中有效应用认知模型支持下的HRA方法。
HRA
![HRA](https://img.taocdn.com/s3/m/7bdac6d2b14e852458fb570a.png)
调查与访谈结论
• 根据热工水力学计算,蒸汽发生器传热管断裂, 操纵员在分钟内隔离破管蒸汽发生器 • 根据系统假设,SGTR引发报警信号的时间T0 为0分钟
• 根据访谈,完成从进入E0规程至执行到E-3规 程隔离破管蒸汽发生器一般执行时间为4分钟
• 隔离破管蒸汽发生器的操作包括:①调整破管 蒸汽发生器的大气释放阀开启设定值至7.0Mpa; ②关闭破管蒸汽发生器的主蒸汽隔离阀及其旁 路阀;③关闭破管蒸汽发生器的主给水阀(隔 离破管蒸汽发生器的给水)
(4)提问清单及调查与访谈记录表 根据对事故进程的理解,列出需要了 解或确认的问题,主要包括操纵员、安全 工程师对事件进程的理解,运行人员所用 规程及规程的易用性,事件进程中所需的 操作步骤、条件及关系,操作现场的人-机环境系统状况,人员间相关性及操作步骤 间的相关性,事故可能造成的后果及运行 人员对其严重程度的理解(心理压力), 允许时间、实际诊断时间、操作时间、一 般执行时间等。
表1 参数、、选取表
行为类型
熟练(SKILL) 规则(RULE) 知识(KNOWLEDGE)
0.407 0.601 0.791
1.2 0.9 0.8
0.7 0.6 0.5
表2 HCR模型的行为形成因子及其取值
操作员经验(K1) 1.专家,受过很好训练 2.平均训练水平 3.新手,最小训练水平 心理压力(K2) 1.严重应激情景 2.潜在应激情景/高工作负荷 3.最佳应激情况/正常 4.低度应激/放松情况 人机界面(K3) 1.优秀 2.良好 3.中等(一般) 4.较差 5.极差
1 HRA的作用
• 辨识与评价人因失误
• 支持PSA
2 核电站HRA需求分析
HRA的三个基本目标: • 辨识什么失误可能发生
复杂情景环境下载人潜水器人因可靠性分析方法
![复杂情景环境下载人潜水器人因可靠性分析方法](https://img.taocdn.com/s3/m/b739084e640e52ea551810a6f524ccbff121ca9b.png)
复杂情景环境下载人潜水器人因可靠性分析方法汇报人:2023-12-20•引言•复杂情景环境概述•载人潜水器可靠性分析方法目录•复杂情景环境对载人潜水器可靠性的影响•基于人因的载人潜水器可靠性提升策略研究•结论与展望01引言人因可靠性在复杂情景环境中,载人潜水器的操作和决策受到人的因素影响,因此人因可靠性分析对于提高潜水器安全性和可靠性至关重要。
潜水器技术发展潜水器技术是海洋开发的关键技术之一,而载人潜水器更是深海探索和科学研究的重要工具。
实际应用价值通过对载人潜水器人因可靠性进行分析,可以评估和优化潜水器设计、培训和操作流程,提高深海作业的效率和安全性。
背景与意义国外在载人潜水器设计和人因可靠性分析方面开展了大量研究,涉及潜水器结构、控制系统、人机界面等方面。
国外研究国内近年来在潜水器技术方面发展迅速,但在人因可靠性分析方面相对滞后,亟待加强研究。
国内研究国内外研究现状研究目的本研究旨在建立一套适用于复杂情景环境的载人潜水器人因可靠性分析方法,以提高深海作业的安全性和效率。
研究意义通过对载人潜水器人因可靠性进行分析,可以更好地了解和预测人的行为和表现,优化潜水器设计和操作流程,降低事故风险,提高深海作业的成功率和效率。
同时,本研究还可以为其他类似复杂系统的可靠性分析提供参考和借鉴。
研究目的与意义02复杂情景环境概述定义与特点定义复杂情景环境是指由多种因素共同作用,且各因素之间相互关联、相互影响的复杂系统。
特点具有动态性、不确定性、复杂性、多变性等特点。
如海洋环境、气象条件等,对潜水器人的运行和可靠性产生影响。
自然环境因素如驾驶员技能、操作规范等,对潜水器人的运行和可靠性产生影响。
人为操作因素如设备性能、制造质量等,对潜水器人的运行和可靠性产生影响。
设备自身因素影响因素分析A B C D评估方法研究基于经验的评估方法通过对历史数据的分析和经验的总结,对复杂情景环境下的潜水器人可靠性进行评估。
基于数据的评估方法通过对大量数据的采集和分析,对复杂情景环境下的潜水器人可靠性进行评估。
核电厂人因可靠性量化分析与应用
![核电厂人因可靠性量化分析与应用](https://img.taocdn.com/s3/m/8f9d1448336c1eb91a375dfc.png)
一
C三类 , 即始发事件发生前人 因事件 ( A类事件)始 : 发事件发生前人 为行动造成 系统或部 件不可 用 ; 激发 事故 的人 因事件 ( B类事件 )由于人 因本身 导致 事故 : 序列的发生和事故后人因事件( C类事件)在响应始 : 发事 件 中发生 的人 因事件 。三类 人 因事件 中 , 事 A类 件的定量化分析一般采用 T E P方法进行量化[ , HR 2 ] B类事件一般不对其进行单独的量化分析 , C 而 类人 因事件 由于其事故后果的严重性和事故处理的紧迫 性, 一直是 H A量化分析的重 dMa a e n No 2 20 n uti gnei n n gme t aE n . ,0 6
工业工程与管理
20 06年第 2期
文章编 号 :0 75 2 ( 0 6 0 —0 80 1 0 —4 9 2 0 ) 20 4 —4
核 电厂 人 因可 靠 性量 化 分 析 与 应 用
黄 曙东 ,戴立操 ,张 力
( 南华 大学 人 因研 究所 , 南 衡 阳 4 10 ) 湖 20 1
摘要:人 因可靠性量化分析在于为概率安全评价提供量化结论并找 出系统的薄弱环 节。事故 后人 因事件的失误概率由不可恢复的认知失误概率 P 、 1不响应概率 P 与 实施应急规程 的关键操 2 作 动作 的失误 概 率 P 3构成 。采 用 THE P与 HC R R相 结合 的方 法 , 别对 P 、 2和 P 进 行 量化 , 分 1P 3 在量化分析程序 中给 出了具体的时间分割方法与参数选取准则, 并举例说明。
在重要影响。在高风险企业 中, 不管是对于风险管 理部 门还 是 对 于 企 业 营运 机 构 , 率 安全 评 价 概 ( rb bl t aey Ases n , S 已成 为 越 P o a isi S ft ssme t P A) i c 来越重 要 的 安全 管 理 工 具[ 。人 因可靠 性 分 析
人因可靠性分析综述
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• 3.多依赖专家判断。由于缺乏在复杂系统中人在 真实运行环境下或培训模拟机上的人员失误数据, 只能采取弥补性质的模型(如时间相关性模型) 和/或专家判断作为HRA的基础。专家判断法的使 用难以显示出专家群体水平的一致性,并且预测 的正确性和准确性受到很大的主观因素影响。 • 4.缺乏对模拟机数据修正的一致认同。使用来自 模拟机的数据,对专家判断的人的绩效数据进行 修正必须得到足够的重视。但是模拟机实验并不 能完全反映真实的运行环境,如何修正来自模拟 机的数据以反映真实环境下的人的绩效一直是一 个有待研究的课题。
人的自然倾向与可靠性
• 人的可靠性可定义为在规定的最小限度内, 在系统运行的任一要求阶段,由人成功地 完成工作或任务的概率。 • 影响人操作可靠性的因素:包括人的因素 和环境的因素。 ①人的因素:心理因素、生理因素、个体 因素、操作能力。 ②环境因素:机械因素、环境因素和管理 因素。
人因失误
• 人的失误指人不能精确地、恰当地、充分地、可 接受地完成其所规定的绩效标准范围内的任务, 在系统的正常或异常运行中,人的某些活动超越 了系统的设计功能所能接受的限度。人的失误将 产生的不期望后果:即生产能力、维修能力、运 行能力、绩效、可靠性或系统的安全性的丧失或 退化。 • 首先是感觉阶段,第二是识别判断阶段,第三是 行动操作阶段。 • S(感觉)-O(思维) -R(动作)所需要的时间长短不一, 如果这三个阶段进展顺利,即感觉正常、判断准 确、动作无误,则整个过程效果良好。
• 5.HRA方法的正确性与准确性难以验证。HRA 的各种方法,对于真实环境下的人的可靠性的预 测的正确性几乎无法得到证明。特别是非常规任 务中人的可靠性评价的正确性更是一个难题,例 如与时间相关的误诊断、误决策的概率。 • 6.HRA方法缺乏心理学基础。一些HRA方法/模 型中缺乏对人的认知行为及心理过程的探索和研 究;另一方面,尽管认知模型类型颇多,但难以 找到与工程实际的结合点。 • 7.缺乏对重要的行为形成因子的恰当考虑和处理。 即使在较好的HRA方法中,一些重要的PSF也没 有给予充分的考虑,例如组织管理的方法和态度、 文化差异、社会背景和不科学行为等,在处理方 法上也缺乏一致性和可比性。
本人运用过精细加工可能性模型的例子
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本人运用过精细加工可能性模型的例子精细加工可能性模型(Fine-Grained Possibility Model)是一种用于预测和描述事件发生概率的数学模型。
它通过将事件分解成更小的因素,并考虑每个因素的可能性,来确定事件发生的最终概率。
在本文中,我将分享一个我个人运用过精细加工可能性模型的例子。
在我过去的工作中,我曾参与制定一家制造公司的供应链策略。
为了增加产品的可靠性和降低成本,我们需要制定一个合理的备件库存策略。
为了做出最佳决策,我使用了精细加工可能性模型来预测备件需求的概率。
首先,我将备件需求事件划分为几个细分的因素,包括产品类型、产品使用时长、环境因素等。
然后,我通过调查和统计数据,收集了每个因素的历史数据。
例如,我们分析了过去五年的销售数据,以了解不同产品类型的销售趋势和需求量。
同时,我们也分析了产品使用寿命的数据,以确定产品使用时间对备件需求的影响。
此外,我们还考虑了环境因素,例如季节性需求和地理位置对备件需求的影响。
接下来,我使用统计方法和概率模型对数据进行分析和建模。
对于每个细分因素,我计算了其对备件需求的贡献。
例如,如果一些产品类型在销售数据中占据了很大的份额,那么它的需求概率也会相应较高。
根据历史数据,我确定了每个因素的权重,以反映其对备件需求的重要性。
然后,我将这些因素的概率合并起来,生成了备件需求的概率分布。
这个概率分布反映了备件需求事件发生的可能性,并可以用于制定备件库存策略。
根据这个概率分布,我们可以确定合理的库存水平,以满足客户需求的同时最小化库存成本。
最后,我对模型进行了验证和调整。
我将模型得出的概率与实际备件需求数据进行比较,以评估其准确性和可靠性。
如果模型与实际数据存在偏差,我会重新分析和调整模型,以提高其预测能力。
通过运用精细加工可能性模型,我能够对备件需求事件进行细致且准确的预测,从而为公司制定了合理的备件库存策略。
这种模型不仅提供了定性的信息,还能给出具体的概率值,帮助我们更好地理解和应对不确定性。
人因事故分析的基本理论与方法
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人的行为类型 :技能型、规则型、知识型 技能型行为(Skill-based behavior) 只 依赖于人员的实践水平和完成该项任务的 经验,是个体对外界刺激或需求的一种条 件反射式、下意识的反应 规则型行为(Rule-based behavior) 人的 行为由一组规则或协议所控制、所支配 知识型行为(Knowledge-based behavior) 当遇到新鲜情景,没有现成可用的规程, 操作人员必须依靠自己的知识和经验进行 分析诊断及处理
人因可靠性专题讲座之三
人因事故分析的基本理论与方法
张 力教授
国家自然科学基金资助项目(79870004, 70271016,70573043) 国防军工技术基础计划项目(Z012002A001, Z012005A001)
湖南工学院安全工程与管理研究所
1 几项重要基本概念
人因可靠性:人对于系统的可靠性所必须完成的活
不是将某一任务单独划分为技能型、规则型或知识 型,而是将这三种行为类型看成完成一个(或多个) 任务时,人的不同的往复的认知层次。
目 标 时间制约
条
件 识别确认 (状况/状态) 推理判断 (状态/原因、理由) 方案设计 (原因、理由、预测/任务)
(知识级)
结合(状况/状态、状况/作业)
结合(状况/作业规则) (规则级)
组织管理缺陷 规程原因诱发 理论知识欠缺 基本操作较差 准备不良 缺乏交互检查 粗心大意 违章
0.037 0.044 0.022 0.014 0 .014 0.031 0.037 0.007
6 人因失误结构
作业状况因素 工作特性 物理环境 作业时间特性 正在进行的作业 装置设计 程序设计 制造、 安装、 检 查、 运行 测试、 校正 保养、 修理 监督、 管理
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事件分析
• 该事件可分为三个阶段 1. 操纵员发现“安全壳空气放射性活度高”报警 信号且进入DEC 规程; 2. 在DEC 规程的引导下,操纵员进入A10 规程作 出启动低压安注和开启GCTatm的判断; 3. 操纵员执行启动低压安注和开启GCTatm 的动 作。
建模分析
1. 根据操纵员培训情况,操纵员不能发现报警信 号且成功进入DEC 规程的概率P1 可认为非常小。 2. 操纵员进入DEC 规程后需作的诊断均按规程书 DEC、A10 作出,所以其行为为规则型,可用 HCR 模式计算其总的诊断失误概率P2。 3. 根据访谈,操纵员执行A10 规程未能作出投入 低压安注并开启GCT 阀的指令的概率非常小, 可忽略;操纵员启动低压安注和开启GCTatm, 其失败概率P3 可用THERP方法求出。
建模与计算
a2—值长成功纠正操纵员的错误完成安注; A2—值长未成功纠正操纵员的错误并完成安注; b2—值长成功纠正操纵员的错误并完成GCTa 打开; B2—值长未成功纠正操纵员的错误完成GCTa 打开; a3—安全工程师成功纠正值长失误完成安注; A3—安全工程师未成功纠正值长失误完成安注; b3—安全工程师成功纠正值长的失误完成GCTa 打开; B3—安全工程师未成功纠正值长的失误完成GCTa 打开。
1 6 10 3 5.01 10 1 2
建模与计算
• 对于B1: 认为未打开两个GCTa 阀为操作失误,由THERP 20-12(10)的描述,在异常工况下,操作一个 GCTa 阀的失误率为3×10-3,考虑对于一个人的 同一类操作之间为完全相关,则在操作一个 GCTa 失误的情况下,操作另一个GCTatm 阀失 误的概率由THERP 表20-17的10-18公式为1, 因此,操作两个GCTatm 阀均失误的概率为 3×10-3,考虑操纵员均为熟手且处于中等紧张程度, 由表20-16(4)将操作GCTatm 的失误率修正为 2×3×10-3= 6×10-3。
访谈与调查结论
• 事故发生到引发安全壳空气放射性活度高报警的 时间T2 为6 min。 • 根据电站假设,在RRA 连接情况下,操纵员进入 DEC 规程进行事故诊断的时间T3 为4 min。 • 操纵员对A10 规程较为熟悉,处理经验较丰富, 从开始执行A10 规程到作出具体操作指令的时间 很短,可忽略。 • 操纵员开启三个GCTa 阀和投入安注的时间T4 为 1 min。 • “安全壳空气放射性活度高”报警信号明确。
电站条件与边界
1. 在THERP 和HCR 方法具体应用中,有可能出 现有的事件人因失误概率非常小,几乎接近于0。 考虑到即使非常简单的工作,也不能排除万一 的失误机率,因此,在此次HRA中取10-4 为人 因失误率的最小截割值。 2. 事故后主控室有四名成员,即值长、副值长、 一回路操纵员、二回路操纵员。一回路操纵员 与二回路操纵员之间不考虑对对方操作或指令 的监督作用,只考虑值长对两操纵员的操作的 监督用,且操纵员与值长之间的相关度为低。
电站条件与边界
3. 安全工程师在使用SPI 规程期间不对主控室各人 员的具体的操作行为有监督作用,而只是按规 程对安全参数进行监测。但在RRA 连接状态下 或无相应规程使用的情况下,安全工程师则对 主控室内重要的操作有监督作用,且其相关性 为高。 4. 事故发生后对于主控室的操纵员的行为要考虑 不同事故情况下的心理压力对人员响应可靠性 的影响,并将该影响体现到对有关时间的修正 上。在C工况下发生事故时,考虑此时反应堆已 在停堆状态,紧张程度为较低,取0.28 的修正 因子。
建模与计算
• 事件总的失误率为:
P=P1+P2+P3 =1×10-4+3.66×10-4+2.02×10-4 =6.62×10-4
建模与计算
• 对于B2: 同A2有,
1 19 6 10 3 5.57 10 2 20
• 对于B3: 同A3有,
1 6 10 3 5.01 10 1 2
建模与计算
• 该事件树的失误路径有两个F1, F2,它们的失误 率分别为: PF1=PA1×PA2×PA3=1.2×10-3×5.57×102×5.01×10-1=3.35×10-5 PF2=PB1×PB2×PB3=6×10-3×5.57×102×5.01×10-1=1.68×10-4 总的操作失误为P3=PF1+PF2=2.02×10-4
应用人因可靠性模型分析一个 人因事件
——核电站系统回路的小破口
事件名称及成功准则:
• C工况下回路产生一小破口,操作员未及时启动 低压安注且打开所有GCTa阀。 • 在事故发生后41 分钟内启动两列低压安注且成功 打开三个控制器GCT131,132,133VV 中的至 少两个。
访谈与调查结论
• 根据热工水力学计算,操纵员需在T1=41 min 内 完成开启GCTa 阀和投入安注的动作。 • GCT131、132、133VV 三个控制器的开启方式 为按住按钮至要求的开度后放开,其人机界面良 好。安注按钮的标牌明确,周围有大小、形状、 操作方式相同的其它按钮,所以有选错的可能; 按钮为下压式两位置按钮,加盖保护以防止误操 作。 • 根据电站假设,操纵员在C 工况下有一定的心理 压力,其修正因子取0.28。
-0.22 0.00 0.44 0.78 0.92
建模与计算
行为类型
技术型
0.407
1.2
0.7
规则型
0.601
0.9
0.6
知识型
0.791
0.8
0.5
建模与计算
• T1/2=T1/2,n× (1+K1) × (1+K2) × (1+K3)=5.12 min • α=0.601,β=0.9,γ=0.6 (规则型) • 将上述数据代入P2计算式,得P2=3.66×10-4
建模与计算
应力水平 极低应力水平 最佳应力水平 中等应力水平 极高应力水平 PSF修正值 2HEP 1HEP 2HEP HEP=0.25 不确定边界 2倍范围 1倍范围 2倍范围 0.03到0.75
建模与计算
• 对于A1: 根据NUREG/CR―1278, 13 章中的定义, 两列安 注的操作动作为完全相关。考虑安注按钮所处控 制面板上有与其相似的按钮, 存在选择失误,其失 误率查THERP 表20-12(4)为5×10-4, 两列安注 按钮操作的失误率查THERP 表20-12(8)为 1×10-4,考虑操纵员均为熟手且处于中等紧张程 度,由表20-16(4)将操作安注按钮的失误率修正 为2×(1+5)×10-4=1.2×10-3。
建模与计算
a1 A1 a2 b1 B1 b2 S B2 b3 B3 F2 图1 操纵员启动低压安注和开启GCTa 阀HRA 事件树 F1 A2 a3 A3
• 其中:a1—操纵员成功完成安注; A1—操纵员未成功完成安注; b1—操纵员成功完成GCTa 打开; B1—操纵员未成功完成GCTa 打开;
THERP和HCR的补充规则
1. 对名义HEP 的修正:认为执行操作时操作人员 对事件的具体状态和后果已有较清楚的认识, 在对名义HEP修正时采取以下原则: ① 在全厂断电、ATWT 和执行U 规程后所进行的 操作失误概率,取其名义值的5倍,其它事故状 况下取名义值的2 倍。 ② 有监督作用的人员对操作人员的行为结果进行 监督,有可能通过模拟盘的信号灯、降温速率、 阀门开度指示装置、流量显示等多种途径得, 并据此发现操作人员的失误。由于获取该信息 的途径较多,因此监督人员未发现操作人员的 操作失误的概率可依据THERP 手册附表20―10 (1)取定为3×10-3。
建模与计算
操作员经验(K1) 1.专家,受过很好训练 2.平均训练水平 3.新手,最小训练水平 心理压力(K2) 1.严重应激情景 2.潜在应激情景/高工作负荷 3.最佳应激情况/正常 4.低度应激/放松情况
人机界面(K3)
-0.22 0.00 0.44 0.44 0.28 0.00 0.28
1.优秀 2.良好 3.中等(一般) 4.较差 5.极差
建模与计算
• 该事件失误概率P=P1+P2+P3
t / T 1 / 2
① 根据建模分析中第1条,可令P1=1.00×1进行诊断的时间 t=T1-T2-T4×(1+0.28)=41-6-1×1.28=33.72 min 一般诊断时间T1/2,n =T3=4 min, K1=0(平价训练水平),K2=0.28(一定的心理压 力),K3=0(人机界面良好)
建模与计算
• 相关系数的计算公式如下: 1.CD,P(B/A) =1 2.HD,P(B/A) =[1+P(B)]/2 3. MD,P(B/A) =[1+6P(B)]/7 4. LD,P(B/A) =[1+19P(B)]/20 5. ZD,P(B/A) =P(B)
建模与计算
• 对于A2: 根据电站假设,再考虑值长的紧张因子(补充规 则第①、②条),值长操作失误的概率为 2×3×10-3=6×10-3;根据《电站条件与边界》 第2条,值长对操纵员的行为有监督作用,且两者 之间的相关度为低,查THERP 表20-17公式10 -15 可得在操纵员失误的情况下值长未发现操纵 员失误的概率为:
1 19 6 10 3 5.57 10 2 20
建模与计算
• 对于A3: 根据电站假设,再考虑安全工程师的紧张因子 (补充规则第①、②条),安全工程师操作失误 的概率为2×3×10-3=6×10-3;根据《电站条件 与边界》第③条,安全工程师对值长的行为有监 督作用,且两者之间的相关度为高,查THERP 表20—17 公式10—15 可得在值长失误的情况下 STA 未发现值长失误的概率为: