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JP7561638B2 - RISK IMPACT ASSESSMENT METHOD, RISK IMPACT ASSESSMENT DEVICE, AND PROGRAM - Google Patents
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JP7561638B2 - RISK IMPACT ASSESSMENT METHOD, RISK IMPACT ASSESSMENT DEVICE, AND PROGRAM - Google Patents

RISK IMPACT ASSESSMENT METHOD, RISK IMPACT ASSESSMENT DEVICE, AND PROGRAM Download PDF

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Description

本開示は、リスク上重要な機器を特定するためのリスク影響評価方法、リスク影響評価装置及びプログラムに関する。 This disclosure relates to a risk impact assessment method, a risk impact assessment device, and a program for identifying risk-critical equipment.

機器故障の組合せによって起こり得る頂上事象をフォルトツリー(FT:Fault Tree)によってモデル化し、リスク評価を行うことがある。原子力プラントのように多数の機器を含むシステムをFTでモデル化する場合、頂上事象に至る機器故障の組合せは多数生成される。FTで定義される頂上事象を生じさせる基事象(機器故障など)の組合せをカットセットと呼ぶ。多数生成された全てのカットセットに対し、各カットセットに含まれる機器故障が同時に生じる確率を解析(詳細解析)したり、機器故障が同時に生じないよう設備側での対策を検討したりすることは多大な労力を要する。 The top events that can occur as a result of combinations of equipment failures are sometimes modeled using a fault tree (FT) to perform risk assessment. When a system that includes a large number of pieces of equipment, such as a nuclear plant, is modeled using FT, many combinations of equipment failures that can lead to top events are generated. The combination of base events (such as equipment failures) that cause the top events defined in FT is called a cutset. It requires a great deal of effort to analyze (detailed analysis) the probability that equipment failures contained in each cutset will occur simultaneously for all of the many cutsets that are generated, and to consider measures on the facility side to prevent equipment failures from occurring simultaneously.

特許文献1には、リスク項目を、重要度や関連度に基づいて複数のグループに分類し、グループごとのリスク評価値を算出するリスク評価の方法が記載されている。特許文献1の方法によれば、リスク項目間の影響関係を反映したリスク評価が可能となる。 Patent Document 1 describes a risk assessment method in which risk items are classified into multiple groups based on their importance and relevance, and a risk assessment value for each group is calculated. The method of Patent Document 1 makes it possible to assess risk by reflecting the influence relationships between risk items.

特開2005-190402号公報JP 2005-190402 A

多数の基事象が存在する場合、リスクへの影響が大きい基事象又は基事象のグループを抽出することができれば、効率的に詳細解析や対策の検討を行うことができる。膨大な基事象の中から、リスク評価を行うために有効な基事象を特定する方法が求められている。 When there are many base events, if it is possible to extract the base events or groups of base events that have a large impact on risk, detailed analysis and consideration of countermeasures can be carried out efficiently. There is a need for a method to identify base events that are effective for risk assessment from among a huge number of base events.

本開示は、上記課題を解決することができるリスク影響評価方法、リスク影響評価装置及びプログラムを提供する。 The present disclosure provides a risk impact assessment method, a risk impact assessment device, and a program that can solve the above problems.

本開示のリスク影響評価方法は、コンピュータによって実行されるリスク影響評価方法であって、前記コンピュータによって、フォルトツリーを構成する基事象のそれぞれにランダムに故障の確率を設定するステップと、前記コンピュータによって、前記基事象ごとのRAW値を、前記フォルトツリーおよび前記確率に基づいて算出するステップと、前記コンピュータによって、前記RAW値が所定の範囲内となる前記基事象同士でグルーピングするステップと、前記コンピュータによって、前記グルーピングしたグループ毎のFV重要度を算出するステップと、を有し、前記基事象ごとのRAW値を算出するステップでは、前記フォルトツリーを構成する前記基事象iの前記RAW値をRAWiとし、P(TOP/i=1)を前記フォルトツリーにおいて前記基事象iの発生確率が1となったときの頂上事象の発生確率とし、P(TOP)を前記フォルトツリーにおける前記頂上事象の発生確率とした場合に、RAWi=P(TOP/i=1)÷P(TOP)によって前記RAW値を算出し、前記FV重要度を算出するステップでは、前記グループiの前記FV重要度をFViとし、Pi(TOP)を前記グループiに属するすべての前記基事象が発生しない場合の前記頂上事象の発生確率と前記P(TOP)の差とした場合に、FVi=Pi(TOP)÷P(TOP)によって前記FV値を算出する。 The risk impact assessment method disclosed herein is a risk impact assessment method executed by a computer, the risk impact assessment method including the steps of: setting, by the computer, a probability of failure at random for each of base events constituting a fault tree; calculating, by the computer, a RAW value for each of the base events based on the fault tree and the probability; grouping, by the computer, the base events whose RAW values are within a predetermined range; and calculating , by the computer , a FV importance for each of the grouped groups. In the step of calculating the RAW value for each of the base events, In the step of calculating the FV importance, when the RAW value of the base event i is RAWi, P(TOP/i=1) is the occurrence probability of a top event when the occurrence probability of the base event i in the fault tree becomes 1, and P(TOP) is the occurrence probability of the top event in the fault tree, the RAW value is calculated by RAWi=P(TOP/i=1)÷P(TOP), and in the step of calculating the FV importance, when the FV importance of the group i is FVi, and Pi(TOP) is the difference between the occurrence probability of the top event in the case where none of the base events belonging to the group i occur and P(TOP), the FV value is calculated by FVi=Pi(TOP)÷P(TOP).

また、本開示のリスク影響評価装置は、フォルトツリーを構成する基事象のそれぞれにランダムに故障の確率を設定する確率設定部と、前記基事象ごとのRAW値を、前記フォルトツリーおよび前記確率に基づいて算出するRAW値算出部と、前記RAW値が所定の範囲内となる前記基事象同士でグルーピングするグルーピング部と、前記グルーピングしたグループ毎のFV重要度を算出するFV重要度算出部と、を備え、前記RAW値算出部は、前記フォルトツリーを構成する前記基事象iの前記RAW値をRAWiとし、P(TOP/i=1)を前記フォルトツリーにおいて前記基事象iの発生確率が1となったときの頂上事象の発生確率とし、P(TOP)を前記フォルトツリーにおける前記頂上事象の発生確率とした場合に、RAWi=P(TOP/i=1)÷P(TOP)によって前記RAW値を算出し、前記FV重要度を算出するステップでは、前記グループiの前記FV重要度をFViとし、Pi(TOP)を前記グループiに属するすべての前記基事象が発生しない場合の前記頂上事象の発生確率と前記P(TOP)の差とした場合に、FVi=Pi(TOP)÷P(TOP)によって前記FV値を算出する。 The risk impact assessment device disclosed herein further comprises a probability setting unit which randomly sets a probability of failure for each of base events constituting a fault tree, a RAW value calculation unit which calculates a RAW value for each of the base events based on the fault tree and the probability, a grouping unit which groups the base events whose RAW values are within a predetermined range, and an FV importance calculation unit which calculates an FV importance for each of the grouped groups , wherein the RAW value calculation unit sets the RAW value of the base event i constituting the fault tree as RAWi, and calculates P(TOP/i=1) as the FV importance for each of the grouped groups. In the step of calculating the FV importance, if FVi is the FV importance of the group i, and Pi(TOP) is the difference between the occurrence probability of the top event in the case where none of the base events belonging to the group i occur and P(TOP), the FV value is calculated by FVi=Pi(TOP)÷P(TOP), where P(TOP) is the probability of occurrence of the top event in the fault tree when the occurrence probability of the base event i in the tree becomes 1, and P(TOP) is the probability of occurrence of the top event in the fault tree.

また、本開示のプログラムは、コンピュータに、フォルトツリーを構成する基事象のそれぞれにランダムに故障の確率を設定するステップと、前記基事象ごとのRAW値を、前記フォルトツリーおよび前記確率に基づいて算出するステップと、前記RAW値が所定の範囲内となる前記基事象同士でグルーピングするステップと、前記グルーピングしたグループ毎のFV重要度を算出するステップと、を有し、前記基事象ごとのRAW値を算出するステップでは、前記フォルトツリーを構成する前記基事象iの前記RAW値をRAWiとし、P(TOP/i=1)を前記フォルトツリーにおいて前記基事象iの発生確率が1となったときの頂上事象の発生確率とし、P(TOP)を前記フォルトツリーにおける前記頂上事象の発生確率とした場合に、RAWi=P(TOP/i=1)÷P(TOP)によって前記RAW値を算出し、前記FV重要度を算出するステップでは、前記グループiの前記FV重要度をFViとし、Pi(TOP)を前記グループiに属するすべての前記基事象が発生しない場合の前記頂上事象の発生確率と前記P(TOP)の差とした場合に、FVi=Pi(TOP)÷P(TOP)によって前記FV値を算出する処理、を実行させる。
The program of the present disclosure includes a step of setting a probability of failure at random for each of base events constituting a fault tree, a step of calculating a RAW value for each of the base events based on the fault tree and the probability, a step of grouping the base events whose RAW values are within a predetermined range, and a step of calculating an FV importance for each of the grouped groups, wherein in the step of calculating the RAW value for each of the base events, the RAW value of the base event i constituting the fault tree is set to RAWi, and P(TOP/i=1) is set to the FV importance of the base event i constituting the fault tree. In the step of calculating the FV importance, the FV value is calculated by: RAWi=P(TOP/i=1)÷P(TOP), where P(TOP) is the probability of occurrence of the top event in the fault tree when the occurrence probability of the base event i in the group i becomes 1; and P(TOP) is the probability of occurrence of the top event in the fault tree. In the step of calculating the FV importance, the FV value is calculated by: FVi=P(TOP)÷P(TOP), where FVi is the FV importance of the group i; and Pi(TOP) is the difference between the probability of occurrence of the top event in the case where none of the base events belonging to the group i occur and P(TOP) .

上述のリスク影響評価方法、リスク影響評価装置及びプログラムによれば、リスク上重要な機器や基事象を特定することができる。 The above-mentioned risk impact assessment method, risk impact assessment device, and program make it possible to identify risk-critical equipment and key events.

実施形態に係るリスク影響評価装置の一例を示すブロック図である。1 is a block diagram showing an example of a risk influence assessment device according to an embodiment. FIG. フォルトツリーの一例を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a fault tree. 図2Aのフォルトツリーに係るカットセットを示す図である。FIG. 2B shows a cut set for the fault tree of FIG. 2A. 実施形態に係る基事象への確率設定とRAW値の算出について説明する図である。11A and 11B are diagrams illustrating the setting of probabilities for base events and the calculation of RAW values according to an embodiment. 実施形態に係るグルーピングについて説明する図である。FIG. 11 is a diagram illustrating grouping according to an embodiment. 実施形態に係るグループを用いたリスク評価モデルの一例を示す図である。FIG. 13 is a diagram showing an example of a risk assessment model using groups according to an embodiment. 実施形態に係るグルーピング処理の一例を示す図である。FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a grouping process according to the embodiment. 実施形態に係るグループ統合処理の一例を示す図である。FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a group integration process according to the embodiment. 実施形態に係るリスク影響評価処理の一例を示すフローチャートである。11 is a flowchart illustrating an example of a risk impact assessment process according to the embodiment. 実施形態のリスク影響評価装置のハードウェア構成の一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of a risk effect assessment apparatus according to an embodiment.

<実施形態>
以下、本開示のリスク影響評価方法について、図1~図8を参照しながら説明する。
(構成)
図1は、実施形態に係るリスク影響評価装置の一例を示すブロック図である。
リスク影響評価装置10は、FT情報取得部11と、確率設定部12と、RAW値算出部13と、グルーピング部14と、FV重要度算出部15と、グループ選択部16と、出力部17と、記憶部18と、を備える。
<Embodiment>
The risk influence assessment method of the present disclosure will be described below with reference to FIGS.
(composition)
FIG. 1 is a block diagram showing an example of a risk influence assessment device according to an embodiment.
The risk impact assessment device 10 comprises an FT information acquisition unit 11, a probability setting unit 12, a RAW value calculation unit 13, a grouping unit 14, an FV importance calculation unit 15, a group selection unit 16, an output unit 17, and a memory unit 18.

FT情報取得部11は、FT(フォルトツリー)の情報を取得する。FTは、頂上事象を引き起こす基事象の組合せの関係を木構造によって表したリスク評価モデルである。頂上事象とは、例えば、原子力プラントにおける重大な事故事象である。基事象とは、例えば、ポンプの起動失敗、逆止弁の開失敗、制御盤内の部品の火災など、頂上事象に繋がる個々の事故事象である。ここで、図2A、図2Bを参照する。図2AにFTの一例を示す。図2AのFTにおいて、基事象A1は機器Aの故障、基事象B1は機器Bの故障、基事象C1は機器Cの故障、基事象D1は機器Dの故障である。図2AのFTは、基事象A1と、基事象B1および基事象C1の何れかが同時に生じるか、基事象D1と、基事象B1および基事象C1の何れかが同時に生じると、頂上事象が発生することを示している。図2Bに図2AのFTのカットセットを示す。カットセットとは、頂上事象を引き起こす1または複数の基事象の組合せである。本例におけるカットセットは、(1)基事象A1と基事象B1の組合せ、(2)基事象A1と基事象C1の組合せ、(3)基事象D1と基事象B1の組合せ、(4)基事象D1と基事象C1の組合せ、の4つである。例えば、カットセット(1)の場合、基事象A1と基事象B1が同時に発生すると、頂上事象TEが発生する。FT情報取得部11は、FTの情報として、図2Aに例示するようなFTの構造情報を取得する。この構造情報には、基事象B1と基事象C1がFTにおいてORゲートで接続され、基事象A1と基事象B1、C1がANDゲートで接続されることなど木構造を定義する情報が含まれる。また、FT情報取得部11は、FTの情報として、基事象A1~D1の発生確率(実際の発生確率)を取得する。基事象A1~D1の発生確率は、知見を有する技術者の分析結果等に基づいて予め設定されている。以下、図2Aに例示するFTを例として説明を行う。 The FT information acquisition unit 11 acquires information on FT (fault tree). FT is a risk assessment model that expresses the relationship of the combination of basic events that cause a top event by a tree structure. A top event is, for example, a serious accident event in a nuclear power plant. A basic event is, for example, an individual accident event that leads to a top event, such as a pump failure to start, a check valve failure to open, or a fire in a component in a control panel. Here, reference is made to Figures 2A and 2B. An example of FT is shown in Figure 2A. In the FT of Figure 2A, basic event A1 is a failure of equipment A, basic event B1 is a failure of equipment B, basic event C1 is a failure of equipment C, and basic event D1 is a failure of equipment D. The FT of Figure 2A shows that a top event occurs when basic event A1 and any of basic events B1 and C1 occur simultaneously, or when basic event D1 and any of basic events B1 and C1 occur simultaneously. Figure 2B shows a cut set of the FT of Figure 2A. A cutset is a combination of one or more base events that cause a top event. In this example, there are four cutsets: (1) a combination of base event A1 and base event B1, (2) a combination of base event A1 and base event C1, (3) a combination of base event D1 and base event B1, and (4) a combination of base event D1 and base event C1. For example, in the case of cutset (1), when base event A1 and base event B1 occur simultaneously, a top event TE occurs. The FT information acquisition unit 11 acquires, as FT information, structural information of the FT as exemplified in FIG. 2A. This structural information includes information that defines a tree structure, such as the fact that base event B1 and base event C1 are connected by an OR gate in the FT, and base event A1 and base events B1 and C1 are connected by an AND gate. In addition, the FT information acquisition unit 11 acquires the occurrence probability (actual occurrence probability) of base events A1 to D1 as FT information. The occurrence probabilities of base events A1 to D1 are set in advance based on the analysis results of knowledgeable engineers. The following explanation uses the FT shown in Figure 2A as an example.

確率設定部12は、FT情報取得部11が取得したFTの基事象A1~D1の各々について、ランダムに確率を設定する。一般に、PRA(確率論的リスク評価)等では、カットセットの実際の発生確率に基づいてリスク評価を行う。カットセットの実際の発生確率は、そのカットセットを構成する基事象の発生確率の実績値や基事象に関係する機器の故障率などに基づいて設定することが多い。その為、例えば、機器Aと機器Dが同じ種類の場合、基事象A1と基事象D1の発生確率には同程度の値が設定されることが多い。これに対し、確率設定部12は、カットセットを構成する基事象の内容に関係なく、例えば、乱数を発生させることにより、各カットセットに任意の値の確率を設定する。ここで、図3を参照する。図3に示す表100の上段には、機器A~Dの故障確率が示されている。機器A~Dの故障確率は、それぞれ基事象A1~D1の発生確率である。確率設定部12は、乱数を発生させて機器A~Dの故障確率を算出する。例えば、確率設定部12は、乱数“2.10E-05”を算出して機器Aの故障確率として設定し、乱数“7.40E-06”を算出して機器Bの故障確率に設定する。確率設定部12は、各基事象を含むカットセットがカットオフされないよう、発生させた乱数が過度に低い値の場合(乱数が閾値以下の場合)、再び乱数を発生させて、その値を機器の故障確率(基事象の発生確率)として設定する。 The probability setting unit 12 randomly sets a probability for each of the base events A1 to D1 of the FT acquired by the FT information acquisition unit 11. Generally, in PRA (probabilistic risk assessment), risk assessment is performed based on the actual occurrence probability of the cut set. The actual occurrence probability of the cut set is often set based on the actual value of the occurrence probability of the base events that constitute the cut set and the failure rate of the equipment related to the base events. For this reason, for example, when equipment A and equipment D are of the same type, the occurrence probability of base event A1 and base event D1 are often set to approximately the same value. In contrast, the probability setting unit 12 sets a probability of an arbitrary value for each cut set, for example, by generating random numbers, regardless of the contents of the base events that constitute the cut set. Here, refer to FIG. 3. The upper row of the table 100 shown in FIG. 3 shows the failure probabilities of equipment A to D. The failure probabilities of equipment A to D are the occurrence probabilities of base events A1 to D1, respectively. The probability setting unit 12 generates random numbers to calculate the failure probabilities of equipment A to D. For example, the probability setting unit 12 calculates a random number "2.10E-05" and sets it as the failure probability of device A, and calculates a random number "7.40E-06" and sets it as the failure probability of device B. If the generated random number is an excessively low value (if the random number is equal to or less than the threshold value) so that the cut set including each base event is not cut off, the probability setting unit 12 generates a random number again and sets the value as the failure probability of the device (probability of occurrence of the base event).

RAW値算出部13は、基事象A1~D1のRAW値(Risk Achievement Worth)を算出する。RAW値は、リスク増加価値とも称され、以下の式(1)によって算出することができる。
RAWi=P(TOP/i=1)÷P(TOP)・・・(1)
ここで、P(TOP)は、システムのアンアベイラビリティ(頂上事象が発生する確率)を表す。また、P(TOP/i=1)は、要素iの故障確率が1になったとき(つまり、要素iが故障したとき)のシステムのアンアベイラビリティを表す。RAWiは、システムの要素iが故障している場合のシステムのアンアベイラビリティの増分を示す指標である。要素iとは、例えば、機器A~Dの何れかである。RAWiは、要素iが故障した場合のリスクの増加分を表すことから、機器のリスク緩和による影響把握に有効である。RAW値算出部13は、機器A~Dのそれぞれについて、各機器が故障した場合のRAW値を算出する。図3の表の下段に、図2AのFTにおいて、図3の表の上段の確率で機器A~Dが故障したと仮定した場合のRAW値を示す。例えば、基事象A1のRAW値の算出において、P(TOP/i=1)は、図2AのFTの構造から機器B又は機器Cが故障する確率である。また、P(TOP)は、機器A~Dの何れかが故障する確率である。RAW値算出部13は、確率設定部12が基事象A1~D1にランダムに設定した確率を用いて、FTと式(1)により、基事象A1のRAW値“3.52E+04” を算出する。同様にRAW値算出部13は、基事象B1~D1のRAW値を算出する。表100の下段に示すように、基事象B1~D1のRAW値は、それぞれ“3.52E+04”、“1.76E+03”、“1.76E+03”となる。
The RAW value calculation unit 13 calculates the RAW values (Risk Achievement Worth) of the base events A1 to D1. The RAW value is also called risk increase worth, and can be calculated by the following formula (1).
RAWi=P(TOP/i=1)÷P(TOP)...(1)
Here, P(TOP) represents the unavailability of the system (probability of a top event occurring). Also, P(TOP/i=1) represents the unavailability of the system when the failure probability of element i becomes 1 (i.e., when element i fails). RAWi is an index indicating the increase in the unavailability of the system when element i of the system fails. Element i is, for example, any of the devices A to D. RAWi represents the increase in risk when element i fails, and is therefore effective in grasping the impact of risk mitigation of the devices. The RAW value calculation unit 13 calculates the RAW value for each of the devices A to D when each device fails. The lower part of the table in FIG. 3 shows the RAW value when it is assumed that devices A to D fail with the probability in the upper part of the table in FIG. 3 in the FT in FIG. 2A. For example, in calculating the RAW value of base event A1, P(TOP/i=1) is the probability that device B or device C will fail based on the FT structure in FIG. 2A. Also, P(TOP) is the probability that any of devices A to D will fail. The RAW value calculation unit 13 calculates the RAW value of base event A1, "3.52E+04", using the probabilities randomly set by the probability setting unit 12 for base events A1 to D1, based on FT and formula (1). Similarly, the RAW value calculation unit 13 calculates the RAW values of base events B1 to D1. As shown in the lower row of table 100, the RAW values of base events B1 to D1 are "3.52E+04", "1.76E+03", and "1.76E+03", respectively.

グルーピング部14は、RAW値算出部13が算出したRAW値に基づいて、基事象A1~D1を、RAW値が近接するもの同士でグルーピングする。図3の表100の場合、グルーピング部14は、RAW値が“3.52E+04”で一致するため、基事象A1と基事象D1を同一グループにグルーピングする。また、RAW値が“1.76E+03”で一致するため、グルーピング部14は、基事象B1と基事象C1を同一グループにグルーピングする。グルーピング部14によるグルーピングの結果を図4Aに示す。便宜的に、基事象A1、D1のグループをグループ1、基事象B1、C1のグループをグループ2とする。基事象をグルーピングすると、元のFTをより簡潔な構造で書き換えることができる。図4Bに今回の例のグループ1とグループ2を用いて図2AのFTを書き換えた簡易なFTを示す。図4BのFTによれば、グループ1の機器故障(機器A、Dの何れかの故障)とグループ2の機器故障(機器B、Cの何れかの故障)が同時に発生すると、頂上事象が発生することを容易に把握することができる。 Based on the RAW values calculated by the RAW value calculation unit 13, the grouping unit 14 groups the base events A1 to D1 into groups with close RAW values. In the case of table 100 in FIG. 3, the grouping unit 14 groups base events A1 and D1 into the same group because the RAW values match at "3.52E+04". Also, the grouping unit 14 groups base events B1 and C1 into the same group because the RAW values match at "1.76E+03". The result of grouping by the grouping unit 14 is shown in FIG. 4A. For convenience, the group of base events A1 and D1 is group 1, and the group of base events B1 and C1 is group 2. By grouping the base events, the original FT can be rewritten with a simpler structure. FIG. 4B shows a simple FT in which the FT in FIG. 2A is rewritten using groups 1 and 2 in this example. According to the FT in Figure 4B, if an equipment failure in group 1 (failure of either equipment A or D) and an equipment failure in group 2 (failure of either equipment B or C) occur simultaneously, it is easy to understand that a top event will occur.

例えば、図2AのFTの場合、理論的には、確率設定部12が各基事象に対して全くランダムに確率を設定したとしても、基事象A1と基事象D1のRAW値は一致し、基事象B1と基事象C1のRAW値は一致する。しかし、乱数の影響で、基事象A1と基事象D1のRAW値や基事象B1と基事象C1のRAW値に誤差が生じる可能性がある。また、乱数の影響で、他のグループに属するはずの基事象のRAW値が偶然近接する可能性がある。そこで、本実施形態では、確率設定部12が1つの基事象に対して複数回、確率の算出を試行し、RAW値算出部13は、複数の確率それぞれについてRAW値を算出する。つまり、1つの基事象について複数個のRAW値が算出される。グルーピング部14は、複数個のRAW値に基づいて、例えば、毎回RAW値が近接する基事象を同じグループへグルーピングする。 For example, in the case of FT in FIG. 2A, theoretically, even if the probability setting unit 12 sets the probability for each base event completely randomly, the RAW values of base events A1 and D1 will match, and the RAW values of base events B1 and C1 will match. However, due to the influence of random numbers, there is a possibility that errors will occur in the RAW values of base events A1 and D1, and the RAW values of base events B1 and C1. In addition, due to the influence of random numbers, there is a possibility that the RAW values of base events that should belong to another group will be close by chance. Therefore, in this embodiment, the probability setting unit 12 attempts to calculate the probability for one base event multiple times, and the RAW value calculation unit 13 calculates the RAW value for each of the multiple probabilities. In other words, multiple RAW values are calculated for one base event. The grouping unit 14 groups base events whose RAW values are close each time into the same group based on the multiple RAW values, for example.

グルーピング処理の例を図5に示す。図5の表101のINST_001,002、CABLE_001,002,100,101,102,200,201,202,310,311,312、VALVE_100,200はそれぞれが基事象である。図5の例では、各基事象に対して、5回、確率の設定とその確率に基づくRAW値の算出が実行されている。例えば、1回目の試行において、INST_001とCABLE_001のRAW値が一致し、INST_002とCABLE_002のRAW値が一致し、VALVE_100とCABLE_100,101,102のRAW値が一致し、VALVE_200とCABLE_200,201,202のRAW値が一致する。グルーピング部14は、これらをそれぞれ1つの仮グループにまとめる。順に仮グループG1、G2、G3、G4とする。例えば5回を通じて、上記の各基事象が同様に仮グループG1、G2、G3、G4に分類される場合、グルーピング部14は、これらそれぞれを最終的に1つのグループとして設定する。順に、グループG_001、G_002、G_003、G_004とする。 An example of grouping processing is shown in Figure 5. INST_001, 002, CABLE_001, 002, 100, 101, 102, 200, 201, 202, 310, 311, 312, and VALVE_100, 200 in table 101 in Figure 5 are each base events. In the example in Figure 5, a probability is set for each base event and a RAW value is calculated based on that probability five times. For example, in the first trial, the raw values of INST_001 and CABLE_001 match, the raw values of INST_002 and CABLE_002 match, the raw values of VALVE_100 and CABLE_100, 101, and 102 match, and the raw values of VALVE_200 and CABLE_200, 201, and 202 match. The grouping unit 14 groups these into one provisional group, respectively. These are called provisional groups G1, G2, G3, and G4, in that order. For example, if the above basic events are classified into provisional groups G1, G2, G3, and G4 in the same way over five trials, the grouping unit 14 finally sets each of these as one group. These are called groups G_001, G_002, G_003, and G_004, in that order.

また、1回目、5回目の試行において、CABLE_301のRAW値が他と異なり、CABLE_310,311,312のRAW値が一致する。これらの結果、グルーピング部14は、例えば、CABLE_301を仮グループG5へ分類し、CABLE_310,311,312を仮グループG6へ分類する。2回目の試行においては、CABLE_301,310,311,312のRAW値が一致する。グルーピング部14は、CABLE_301,310,311,312を仮グループG5へ分類する。最終的にグルーピング部14は、5回を通じて、RAW値の値が一致した、CABLE_310,311,312を1つのグループG_006として設定し、CABLE_301を1つのグループG_005として設定する。 In addition, in the first and fifth trials, the RAW value of CABLE_301 is different from the others, and the RAW values of CABLE_310, 311, and 312 match. As a result, the grouping unit 14, for example, classifies CABLE_301 into provisional group G5 and classifies CABLE_310, 311, and 312 into provisional group G6. In the second trial, the RAW values of CABLE_301, 310, 311, and 312 match. The grouping unit 14 classifies CABLE_301, 310, 311, and 312 into provisional group G5. Finally, the grouping unit 14 sets CABLE_310, 311, and 312, which have matching RAW values over five rounds, as one group G_006, and sets CABLE_301 as one group G_005.

論理的には、リスクへの影響が同様な基事象についてRAW値は一致する。しかし、基事象が膨大な数となる場合にFTの構造を解析して基事象をグループ化する作業にはコストが掛かる。これに対し、本実施形態では、ランダムに設定した基事象の発生確率に基づいて算出したRAW値を用いて、RAW値が近似する基事象を1つのグループにまとめる。これにより、FTの構造を解析することなく単純な計算によって、多数の基事象のうちリスクへの影響が同様なもの同士をグループ化することができる。また、基事象にランダムに確率を設定することで、例えば、同一種類の機器の故障についても異なる任意の確率を設定し、その値に基づいてRAW値を算出する。これにより、機器の種類に関係なく、フォルトツリーの構造上、リスク影響の観点で同様に扱えるもの同士をグループ化することができる。 Logically, the RAW values of base events that have similar effects on risk are the same. However, when there are a huge number of base events, it is costly to analyze the FT structure and group the base events. In contrast, in this embodiment, base events with similar RAW values are grouped together using RAW values calculated based on the randomly set probability of occurrence of the base events. This makes it possible to group a large number of base events that have similar effects on risk by simple calculation without analyzing the FT structure. In addition, by randomly setting probabilities for base events, different arbitrary probabilities can be set for failures of the same type of equipment, for example, and the RAW value is calculated based on that value. This makes it possible to group together events that can be treated similarly in terms of risk impact in terms of the fault tree structure, regardless of the type of equipment.

FV重要度算出部15は、グルーピング部14が作成した各グループについて、FV(Fussell-Vesely)重要度を算出する。FV重要度は、以下の式(2)によって算出することができる。
FVi=Pi(TOP)÷P(TOP)・・・(2)
ここで、P(TOP)はシステムのアンアベイラビリティを表し、Pi(TOP)は、要素iが故障する確率が0になったとき(つまり、要素iが故障していないとき)のシステムのアンアベイラビリティとシステムのアンアベイラビリティ(=P(TOP))の差を表す。FV重要度は、頂上事象が発生する確率のうち、要素iの故障が原因となる割合を示し、FV重要度が大きい要素iの方が、FV重要度が小さい要素iよりもリスクへの影響が大きい。FV重要度は、当該システムにおける機器の対策効果の把握などに用いられる。また、FV重要度算出部15は、機器A~Dについて、FV重要度を算出するのではなく、グルーピング部14によってグルーピングされた機器の全体を対象としてFV重要度を算出する。例えば、FV重要度算出部15は、グループ1について、機器Aと機器Dの両方が故障していない場合のシステムのアンアベイラビリティとP(TOP)の差を、式(2)のPi(TOP)としてFV重要度を算出する。つまり、FV重要度算出部15は、機器Aと機器Dが両方故障していない場合(基事象A1、D1が共に発生しない場合)、そうでない場合と比べてどれだけリスクが低下するかを式(2)によって算出する。なお、グルーピング処理の場合とは異なり、FV重要度算出部15は、機器A,Dの実際の故障率(基事象A1,D1の実際の発生確率)に基づいて、グループ1のFV重要度を算出する。例えば、FV重要度算出部15は、FT情報取得部11が取得したFTの情報に含まれる各基事象の実際の発生確率に基づいて、グループ1のFV重要度を算出する。同様に、FV重要度算出部15は、グループ2について、機器Bと機器Cが両方故障していない場合のリスクの低下度(FV重要度)を算出する。なお、算出したFV重要度が、有意な値ではない場合、FV重要度算出部15は、グループ同士を統合し、統合後のより大きなグループに対してFV重要度を算出する。グループ同士を統合する例を図6を用いて説明する。
The FV importance calculation unit 15 calculates FV (Fussell-Vesely) importance for each group created by the grouping unit 14. The FV importance can be calculated by the following formula (2).
FVi=Pi(TOP)÷P(TOP)...(2)
Here, P(TOP) represents the unavailability of the system, and Pi(TOP) represents the difference between the unavailability of the system when the probability of failure of element i becomes 0 (i.e., when element i is not broken) and the unavailability of the system (=P(TOP)). The FV importance indicates the proportion of the probability of the occurrence of a top event that is caused by the failure of element i, and an element i with a high FV importance has a greater impact on risk than an element i with a low FV importance. The FV importance is used to grasp the effectiveness of measures taken by devices in the system. In addition, the FV importance calculation unit 15 does not calculate the FV importance for devices A to D, but calculates the FV importance for all devices grouped by the grouping unit 14. For example, the FV importance calculation unit 15 calculates the FV importance for group 1 by taking the difference between the unavailability of the system and P(TOP) when both devices A and D are not broken as Pi(TOP) in formula (2). That is, the FV importance calculation unit 15 calculates the degree of risk reduction when both devices A and D are not broken (when neither of the basic events A1 and D1 occurs) using formula (2) compared to the other case. Unlike the case of grouping processing, the FV importance calculation unit 15 calculates the FV importance of group 1 based on the actual failure rates of devices A and D (the actual occurrence probability of basic events A1 and D1). For example, the FV importance calculation unit 15 calculates the FV importance of group 1 based on the actual occurrence probability of each basic event included in the FT information acquired by the FT information acquisition unit 11. Similarly, the FV importance calculation unit 15 calculates the degree of risk reduction (FV importance) for group 2 when both devices B and C are not broken. Note that if the calculated FV importance is not a significant value, the FV importance calculation unit 15 merges the groups and calculates the FV importance for the larger group after the merge. An example of merging groups will be described with reference to FIG. 6.

図6の表102に、図5で説明したグルーピング処理によって作成された各グループG_001~006について算出したFV重要度を示す。G_003のFV重要度は“1.19E-01”、G_004のFV重要度は“2.22E-16”、他のグループについては0である。例えば、FV重要度算出部15は、各グループのFV重要度と、所定の閾値とを比較して、算出したFV重要度が閾値以下であれば有意な値が得られなかったとして、グループ同士を統合し、統合後のグループについて同様にしてFV重要度を算出する。統合後のグループおよびFV重要度の一例を図6の表103に示す。例えば、FV重要度算出部15は、グループG_001~006のうちの2つの組合せを全パターン作成し、それぞれについてFV重要度を算出する。FV重要度算出部15は、統合後のグループを含む全てのFV重要度と閾値とを比較して、有意な値が得られたかどうかを判定する。例えば、FV重要度算出部15は、グループG_003+G_004のFV重要度“6.87E-01”を閾値と比較する。表103に示すFV重要度は、全て閾値以下であるとする。すると、FV重要度算出部15は、さらにグループ同士を統合し、再度、FV重要度を算出する。例えば、FV重要度算出部15は、先の例と同様、作成済みのグループの全ての組合せを作成して、FV重要度を算出してもよい。あるいは、グループ数が増えると計算量が膨大となるため、FV重要度が大きいグループの構成要素(例えば、最もFV重要度が大きいグループG_003+G_004の構成要素はG_003とG_004である。)に着目してグループの統合を実施してもよい。例えば、FV重要度の大きさが上位の所定数のグループの構成要素同士を組み合わせるようにしてもよいし、FV重要度の値が所定値以上のグループの構成要素同士を組み合わせるようにしてもよい。ランキング上位のグループの構成要素同士を追加で組み合わせてFV重要度を算出する場合の例を表104に示す。例えば、FV重要度算出部15は、統合後のグループG_003+G_004+G_001について、このグループに属する機器故障が無いとした場合のリスクの低減度(FV重要度)を算出する。FV重要度算出部15は、有意な値が得られるまで、グループの統合とFV重要度の算出を行う。 Table 102 in FIG. 6 shows the FV importance calculated for each group G_001 to 006 created by the grouping process described in FIG. 5. The FV importance of G_003 is "1.19E-01", the FV importance of G_004 is "2.22E-16", and 0 for the other groups. For example, the FV importance calculation unit 15 compares the FV importance of each group with a predetermined threshold, and if the calculated FV importance is equal to or less than the threshold, it is determined that a significant value has not been obtained, and the groups are integrated, and the FV importance of the integrated group is calculated in the same manner. An example of the integrated group and FV importance is shown in Table 103 in FIG. 6. For example, the FV importance calculation unit 15 creates all patterns of combinations of two of the groups G_001 to 006, and calculates the FV importance for each of them. The FV importance calculation unit 15 compares all the FV importance including the integrated group with the threshold to determine whether a significant value has been obtained. For example, the FV importance calculation unit 15 compares the FV importance of the group G_003+G_004, "6.87E-01", with the threshold value. It is assumed that all the FV importances shown in Table 103 are equal to or less than the threshold value. Then, the FV importance calculation unit 15 further integrates the groups and calculates the FV importance again. For example, the FV importance calculation unit 15 may create all combinations of the groups that have already been created, as in the previous example, and calculate the FV importance. Alternatively, since the amount of calculation increases as the number of groups increases, the integration of the groups may be performed by focusing on the components of the group with the highest FV importance (for example, the components of the group G_003+G_004 with the highest FV importance are G_003 and G_004). For example, the components of a predetermined number of groups with the highest FV importance may be combined, or the components of groups with FV importance values equal to or greater than a predetermined value may be combined. Table 104 shows an example of calculating FV importance by additionally combining components of the top-ranked groups. For example, the FV importance calculation unit 15 calculates the degree of risk reduction (FV importance) for the integrated group G_003+G_004+G_001, assuming that there is no equipment failure in this group. The FV importance calculation unit 15 integrates groups and calculates FV importance until a significant value is obtained.

グループ選択部16は、FV重要度の値が大きい順番にグループを並べ替え、ランキング上位のグループを選択する。FV重要度の値が大きいグループとは、リスクへの影響が大きい(リスク上重要な)基事象のグループである。グループ選択部16は、FV重要度が大きいものから順に所定数のグループを選択してもよいし、FV重要度が所定の閾値以上のグループを選択してもよい。図4Aの例の場合、グループ選択部16は、例えば、グループ1とグループ2を選択する。図6の表104の場合、グループ選択部16は、例えば、上位2つのグループを選択する。 The group selection unit 16 sorts the groups in descending order of FV importance value and selects the top-ranked groups. Groups with large FV importance values are groups of base events that have a large impact on risk (are important in terms of risk). The group selection unit 16 may select a predetermined number of groups in descending order of FV importance, or may select groups whose FV importance is equal to or greater than a predetermined threshold. In the example of FIG. 4A, the group selection unit 16 selects, for example, groups 1 and 2. In the case of table 104 in FIG. 6, the group selection unit 16 selects, for example, the top two groups.

出力部17は、グルーピング部14によるグルーピングの結果および各グループについて算出されたFV重要度、グループ選択部16によって選択されたグループ等を表示装置や電子ファイルなどに出力する。
記憶部18は、リスク上重要な基事象のグループの選択に必要な情報を記憶する。例えば、記憶部18は、FT情報取得部11が取得したFTの情報を記憶する。
The output unit 17 outputs the grouping results by the grouping unit 14, the FV importance calculated for each group, the group selected by the group selection unit 16, etc. to a display device, an electronic file, or the like.
The storage unit 18 stores information necessary for selecting a group of base events that are significant in terms of risk. For example, the storage unit 18 stores the FT information acquired by the FT information acquisition unit 11.

(動作)
次に図7を用いて、リスク影響評価装置10の動作について説明する。
図7は、実施形態に係るリスク影響評価処理の一例を示すフローチャートである。
まず、FT情報取得部11が、評価対象のFTの情報を取得する(ステップS10)。FT情報取得部11は、FTの情報を記憶部18に記録する。
(Operation)
Next, the operation of the risk influence assessment device 10 will be described with reference to FIG.
FIG. 7 is a flowchart showing an example of a risk influence assessment process according to the embodiment.
First, the FT information acquisition unit 11 acquires information on the FT to be evaluated (step S10). The FT information acquisition unit 11 records the FT information in the storage unit 18.

次に確率設定部12が、ステップS10で取得されたFTの各基事象にランダムに確率を設定する(ステップS11)。確率設定部12は、記憶部18が記憶するFTの情報を解析して、基事象を抽出し、各基事象に対してランダムに乱数を発生させて、その乱数を基事象の発生確率として設定する。確率設定部12は、乱数が所定の基準値未満の場合、再度乱数を発生させる。また、確率設定部12は、1つの基事象に対して複数回、確率を設定する。例えば、確率設定部12は、基事象A1~D1の各々に対して5個の確率を設定する。確率設定部12は、設定した確率を対象とする基事象と対応付けて、試行回数別に(例えば、1回目に設定した確率~5回目に設定した確率を別々に)記憶部18へ記録する。 Next, the probability setting unit 12 randomly sets a probability for each base event of the FT acquired in step S10 (step S11). The probability setting unit 12 analyzes the information of the FT stored in the memory unit 18, extracts base events, randomly generates random numbers for each base event, and sets the random numbers as the occurrence probability of the base event. If the random number is less than a predetermined reference value, the probability setting unit 12 generates a random number again. In addition, the probability setting unit 12 sets a probability multiple times for one base event. For example, the probability setting unit 12 sets five probabilities for each of the base events A1 to D1. The probability setting unit 12 associates the set probabilities with the target base event and records them in the memory unit 18 by the number of trials (for example, the probability set for the first trial to the probability set for the fifth trial separately).

RAW値算出部13は、各基事象のRAW値を算出する(ステップS12)。例えば、RAW値算出部13は、ステップS10で取得されたFTに基づいて、基事象A1について設定された5個の確率のそれぞれと式(1)とを用いて、5個のRAW値を算出する。RAW値算出部13は、基事象B1~D1についても5個ずつのRAW値を算出する。RAW値算出部13は、算出したRAW値を対象とする基事象と対応付けて、試行回数別に(例えば、1回目に設定された確率に基づくRAW値~5回目に設定された確率に基づくRAW値を別々に)記憶部18へ記録する。 The RAW value calculation unit 13 calculates the RAW value of each base event (step S12). For example, the RAW value calculation unit 13 calculates five RAW values using each of the five probabilities set for base event A1 and formula (1) based on the FT acquired in step S10. The RAW value calculation unit 13 also calculates five RAW values for each of base events B1 to D1. The RAW value calculation unit 13 associates the calculated RAW values with the base events in question, and records them in the storage unit 18 by the number of trials (for example, separately for the RAW value based on the probability set in the first trial to the RAW value based on the probability set in the fifth trial).

次にグルーピング部14は、RAW値が近接した基事象同士でグルーピングする(ステップS13)。例えば、グルーピング部14は、互いの同じ試行回数目のRAW値の差が、5回を通じて全て所定の範囲内に収まる基事象同士を同じグループとしてグルーピングする。1つのグループに属する基事象の数に制限はなく、1つだけでもよいし、3個以上であってもよい。また、作成するグループの数に制限は無い。 Next, the grouping unit 14 groups base events with close RAW values together (step S13). For example, the grouping unit 14 groups base events whose differences in RAW values at the same trial number are all within a predetermined range over five trials into the same group. There is no limit to the number of base events that can belong to one group, and there may be only one, or three or more. There is also no limit to the number of groups that can be created.

次にグルーピング部14は、統一性のあるグルーピング結果が得られたか否かを判定する(ステップS14)。例えば、試行回数1~5回目のそれぞれにて作成したグループの数や各グループを構成する基事象がすべて異なるような場合、グルーピング部14は、統一性のあるグルーピング結果が得られないと判定する。例えば、図5に示した例のように、5回のうち4回のグルーピングの結果が同じ場合、グルーピング部14は、統一性のあるグルーピング結果が得られたと判定する。統一性のあるグルーピング結果が得られない場合(ステップS14;No)、ステップS11~S14の処理を再度行う。 The grouping unit 14 then determines whether consistent grouping results have been obtained (step S14). For example, if the number of groups created in each of the first to fifth trials and the basic events that make up each group are all different, the grouping unit 14 determines that consistent grouping results have not been obtained. For example, as in the example shown in FIG. 5, if the grouping results are the same four out of five times, the grouping unit 14 determines that consistent grouping results have been obtained. If consistent grouping results are not obtained (step S14; No), the processing of steps S11 to S14 is performed again.

統一性のあるグルーピング結果が得られた場合(ステップS14;Yes)、統一性のあるグルーピング結果によって示される各グループについて、FV重要度算出部15がグループ毎のFV重要度を算出する(ステップS15)。FV重要度算出部15は、各グループに属する基事象の実際の発生確率を用いて、FTと式(2)により、グループに属する基事象が占めるリスクへの貢献度の総和(グループ内の全ての基事象が発生しない場合のリスクの低減度)を算出する。FV重要度算出部15は、算出したFV重要度を記憶部18へ記録する。 When a consistent grouping result is obtained (step S14; Yes), the FV importance calculation unit 15 calculates the FV importance for each group indicated by the consistent grouping result (step S15). The FV importance calculation unit 15 uses the actual occurrence probability of the base events belonging to each group to calculate the sum of the contributions to risk made by the base events belonging to the group (the degree of risk reduction when all the base events in the group do not occur) by FT and formula (2). The FV importance calculation unit 15 records the calculated FV importance in the memory unit 18.

FV重要度算出部15は、FV重要度を所定の閾値と比較して、有意な結果が得られたか否かを判定する(ステップS16)。有意な結果が得られなかった場合(ステップS16;No)、図6で説明したようにグループを統合する(ステップS17)。例えば、FV重要度算出部15は、FV重要度の大きさが上位のグループを選択して、さらに選択したグループから2つを選択して統合する組合せを全パターン作成する。そして、FV重要度算出部15は、統合後のグループに対して、FV重要度を算出し(ステップS15)、有意な結果が得られたか否かを判定する(ステップS16)。有意な結果が得られるまで、FV重要度算出部15は、ステップS17、S15、S16の処理を繰り返し行う。 The FV importance calculation unit 15 compares the FV importance with a predetermined threshold value and determines whether a significant result has been obtained (step S16). If a significant result has not been obtained (step S16; No), the groups are merged as described in FIG. 6 (step S17). For example, the FV importance calculation unit 15 selects the group with the highest FV importance, and then creates all possible combinations by selecting two groups from the selected groups and merging them. The FV importance calculation unit 15 then calculates the FV importance for the merged group (step S15) and determines whether a significant result has been obtained (step S16). The FV importance calculation unit 15 repeats the processes of steps S17, S15, and S16 until a significant result is obtained.

有意な結果が得られた場合(ステップS16;Yes)、グループ選択部16が、FV重要度の大きさが上位のグループをリスク上重要なグループと選択する(ステップS18)。次に出力部17が、グループ選択部16が選択したグループを出力する(ステップS19)。例えば、図6の場合、グループ選択部16は、“G_003+G_004+G_001”と“G_003+G_004+G_002”及び各グループに属する基事象を出力する。また、出力部17は、ステップS18で選択されたグループ以外にも、例えば、最終的に作成されたグループとそのグループのFV重要度、各グループを構成する基事象の一覧情報を出力してもよい。 If a significant result is obtained (step S16; Yes), the group selection unit 16 selects the group with the highest FV importance as the group with the highest risk importance (step S18). Next, the output unit 17 outputs the group selected by the group selection unit 16 (step S19). For example, in the case of FIG. 6, the group selection unit 16 outputs "G_003+G_004+G_001" and "G_003+G_004+G_002" and the basic events belonging to each group. In addition to the groups selected in step S18, the output unit 17 may also output, for example, the finally created groups and their FV importance, and a list of the basic events that make up each group.

以上説明したように、本実施形態によれば、PRAにおける重要度解析で用いられる指標(RAW、FV重要度)を用いることで、多数の基事象のうち、リスクへの影響の観点で同様に扱える基事象同士をグループ化することができる。また、複数のグループの中からリスク上重要なグループを抽出することができる。これにより、リスク上重要なグループに属する基事象への詳細解析や対策検討を優先的に行うことで、効率的なリスク評価が可能になる。 As described above, according to this embodiment, by using the indices (RAW, FV importance) used in importance analysis in PRA, it is possible to group a large number of base events into those that can be treated similarly in terms of their impact on risk. In addition, it is possible to extract groups that are important in terms of risk from multiple groups. This enables efficient risk assessment by prioritizing detailed analysis and consideration of countermeasures for base events that belong to groups that are important in terms of risk.

また、リスクへの影響が同程度の基事象をグループ化することで、多数の基事象から構成されるFTを、グループを単位としたリスク評価モデル(例えば、図4BのFT)へと単純化した上で、いずれのグループがリスク上重要かを判断することができる。また、単純化されたリスク評価モデルによれば、同時に故障した場合にリスクへの影響が大きいグループの組合せを把握することができる。これにより、どの機器が同時に故障すると頂上事象に至るかを効率的に解析したり、頂上事象が生じないような設備対応を効率的に検討したりすることができる。例えば、原子力プラントにおける火災のリスクを確率論的に評価(火災PRA)する場合、機器Aと機器Bの両方で火災が発生した場合、機器Aと機器Cに火災が発生した場合、機器A~Cで火災が発生した場合・・・など機器A~Dの組合せを全パターン作成し、それぞれの組合せごとに詳細解析や設備対応の検討を行う場合がある。機器の数が4つ程度であれば良いが、原子力プラントが備える機器の数は膨大であって、全ての機器の組合せについて詳細解析等を行うことは困難である。本実施形態によれば、リスクの影響が大きい機器(基事象)のグループを特定することができるので、特定したグループに属する機器(基事象)を含む組合せに限定して詳細解析を行うことにより、詳細解析を効率化することができる。また、図4Bにて例示するように、本実施形態によれば、元のFTを簡略化してモデル化することができる。例えば、簡略化したリスク評価モデルによれば、グループ1とグループ2の同時故障を防ぐことが重要であることを容易に把握することができる。同時に故障が生じると頂上事象が発生するようなグループを把握し、それらのグループに属する機器の故障が同時に発生しないような対策を検討することにより、効果的な設備対応を効率的に行うことができる。 In addition, by grouping basic events that have the same impact on risk, it is possible to simplify an FT consisting of many basic events into a risk assessment model with groups as units (for example, the FT in Figure 4B), and then determine which groups are important in terms of risk. In addition, the simplified risk assessment model makes it possible to grasp the combination of groups that will have a large impact on risk if they fail simultaneously. This makes it possible to efficiently analyze which equipment will lead to a peak event if it fails simultaneously, and to efficiently consider equipment responses that will prevent a peak event from occurring. For example, when probabilistically evaluating the risk of fire in a nuclear plant (fire PRA), all combinations of equipment A to D are created, such as when a fire occurs in both equipment A and equipment B, when a fire occurs in equipment A and equipment C, when a fire occurs in equipment A to C, etc., and detailed analysis and equipment responses are considered for each combination. It is sufficient if the number of equipment is about four, but the number of equipment equipped in a nuclear plant is enormous, and it is difficult to perform detailed analysis, etc. for all combinations of equipment. According to this embodiment, a group of equipment (base events) with a large risk impact can be identified, and detailed analysis can be limited to combinations that include equipment (base events) that belong to the identified group, thereby making the detailed analysis more efficient. Also, as illustrated in FIG. 4B, according to this embodiment, the original FT can be simplified and modeled. For example, the simplified risk assessment model makes it easy to understand that it is important to prevent simultaneous failures in group 1 and group 2. By identifying groups that would cause a top event if they were to fail simultaneously and considering measures to prevent simultaneous failures of equipment belonging to these groups, effective equipment responses can be efficiently implemented.

また、従来の火災のリスク評価では、原子力プラントを区画に分割し、区画内の1つの機器で火災が発生すると、その区画全体に火災が発生したものとみなしてリスク評価を行うことが多く、過度に保守的な評価結果が得られることが多かった。これに対し、本実施形態によれば、リスク上重要なグループに属する機器に絞って、効果的にリスク評価を行うことができるので、より精緻にリスク評価と対策の検討を行うことができる。なお、本実施形態のリスク影響評価の適用先は、火災のリスク評価に限定されない。 Furthermore, in conventional fire risk assessments, nuclear plants are often divided into compartments, and when a fire occurs in one piece of equipment within a compartment, the risk assessment is often performed assuming that the fire has occurred in the entire compartment, which often results in overly conservative assessment results. In contrast, according to this embodiment, risk assessment can be effectively performed by focusing on equipment that belongs to a group that is significant in terms of risk, allowing for more precise risk assessment and consideration of countermeasures. Note that the application of the risk impact assessment of this embodiment is not limited to fire risk assessment.

また、RAW値やFV重要度は、何れもリスク評価に用いられる指標であるが、一般的には、これらの値をある基準値と比較してリスクの大小を評価する場合が多い。これに対し、本実施形態では、機器が故障した時のリスク上昇を示す指標であるRAW値に基づいて、基事象をグルーピングする。また、グルーピングされた基事象の各グループについて、機器が故障しなかった場合のリスク低減を示す指標であるFV重要度を算出し、FV重要度の値が大きいグループを選択する。このように本実施形態では、一般的な指標を組み合わせて使用することで、多数の基事象から構成されるFTを、グループを単位としたモデルへと単純化した上で、いずれのグループがリスク上重要かを判断することができる。 While both the RAW value and FV importance are indices used in risk assessment, these values are generally compared with a certain reference value to assess the magnitude of risk. In contrast, in this embodiment, base events are grouped based on the RAW value, which is an index indicating an increase in risk when equipment breaks down. In addition, for each group of grouped base events, the FV importance, which is an index indicating a reduction in risk when the equipment does not break down, is calculated, and a group with a large FV importance value is selected. In this way, in this embodiment, by using a combination of general indices, it is possible to simplify an FT consisting of a large number of base events into a model based on groups, and then determine which groups are important in terms of risk.

図8は、実施形態のリスク影響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。
上述のリスク影響評価装置10は、それぞれコンピュータ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。
FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of a risk effect assessment apparatus according to the embodiment.
The computer 900 includes a CPU 901 , a main memory device 902 , an auxiliary memory device 903 , an input/output interface 904 , and a communication interface 905 .
The risk effect assessment device 10 described above is implemented in a computer 900. Each of the above-mentioned functions is stored in the auxiliary storage device 903 in the form of a program. The CPU 901 reads the program from the auxiliary storage device 903, loads it in the main storage device 902, and executes the above-mentioned processing in accordance with the program. The CPU 901 also reserves a memory area in the main storage device 902 in accordance with the program. The CPU 901 also reserves a memory area in the auxiliary storage device 903 for storing data being processed in accordance with the program.

なお、リスク影響評価装置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。リスク影響評価装置10は、それぞれ通信可能な複数のコンピュータ900によって構成されていても良い。 A program for realizing all or part of the functions of the risk impact assessment device 10 may be recorded on a computer-readable recording medium, and the program recorded on the recording medium may be read into a computer system and executed to perform processing by each functional unit. The term "computer system" here includes hardware such as an OS and peripheral devices. In addition, if a WWW system is used, the term "computer system" also includes a home page providing environment (or display environment). In addition, the term "computer-readable recording medium" refers to portable media such as CDs, DVDs, and USBs, and storage devices such as hard disks built into a computer system. In addition, if the program is distributed to a computer 900 via a communication line, the computer 900 that receives the program may expand the program into the main storage device 902 and execute the above processing. In addition, the above program may be for realizing part of the functions described above, or may be capable of realizing the functions described above in combination with a program already recorded in the computer system. The risk impact assessment device 10 may be composed of multiple computers 900 that can communicate with each other.

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。 As described above, several embodiments of the present disclosure have been described, but all of these embodiments are presented as examples and are not intended to limit the scope of the invention. These embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, substitutions, and modifications can be made without departing from the gist of the invention. These embodiments and their modifications are included in the scope of the invention and its equivalents as described in the claims, as well as in the scope and gist of the invention.

<付記>
各実施形態に記載のリスク影響評価方法、リスク影響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。
<Additional Notes>
The risk and effect assessment method, risk and effect assessment apparatus, and program described in each embodiment can be understood, for example, as follows.

(1)第1の態様に係るリスク影響評価方法は、フォルトツリー(図2A)を構成する基事象A1~D1のそれぞれにランダムに故障の確率を設定するステップと(S11)、前記基事象ごとのRAW値を前記フォルトツリーおよび前記確率に基づいて算出するステップと(S12)、前記RAW値の値が所定の範囲内となる基事象同士でグルーピングするステップと(S13)、前記グルーピングしたグループ毎のFV重要度を算出するステップと(S15)、を有する。
これにより、評価対象の機器や基事象が多数存在する場合でも、リスク影響の観点で同様に扱えるもの同士をグループ化することができる。各グループについてFV需要度を算出することにより、各グループのリスクへの影響度を評価することができる。各グループのリスクへの影響度を参照することにより、リスク評価を行うために有効な基事象を把握することができる。基事象をグループ化することで、元のFTをシンプルな形式へモデル化することができる。これにより、多数に存在する機器故障の組合せのうち、頂上事象に至る組合せの特定が容易になる。これらにより、FTに基づくリスク評価を効率的に行うことができるようになる。
(1) A risk impact assessment method according to a first aspect includes the steps of randomly setting a probability of failure for each of basic events A1 to D1 constituting a fault tree (FIG. 2A) (S11), calculating a RAW value for each of the basic events based on the fault tree and the probability (S12), grouping basic events whose RAW values are within a predetermined range (S13), and calculating an FV importance for each of the grouped groups (S15).
As a result, even when there are many pieces of equipment or base events to be evaluated, those that can be treated similarly from the perspective of risk impact can be grouped together. By calculating the FV demand for each group, the impact on risk of each group can be evaluated. By referring to the impact on risk of each group, it is possible to grasp base events that are effective for risk assessment. By grouping base events, the original FT can be modeled into a simple format. This makes it easy to identify the combination that leads to the top event from among the many combinations of equipment failures that exist. As a result, risk assessment based on FT can be performed efficiently.

(2)第2の態様に係るリスク影響評価方法は、(1)のリスク影響評価方法であって、前記FV重要度が所定値以上のグループを選択するステップ(S18)、をさらに有する。
これにより、基事象の膨大な組み合わせの中からリスクへの影響が大きい基事象のグループを特定することができる。リスクへの影響が大きい基事象を把握することで、少ない労力で詳細解析を実施し、少ない労力で故障対策を検討することができる。
(2) A risk impact assessment method according to a second aspect is the risk impact assessment method of (1), further comprising the step (S18) of selecting a group whose FV importance is equal to or greater than a predetermined value.
This makes it possible to identify groups of base events that have a large impact on risk from among a huge number of combinations of base events. By understanding the base events that have a large impact on risk, detailed analysis can be performed with little effort, and failure countermeasures can be considered with little effort.

(3)第3の態様に係るリスク影響評価方法は、(1)~(2)のリスク影響評価方法であって、前記FV重要度が所定の閾値未満の場合、前記グループを統合し、再度、FV重要度を算出する。
FV重要度が有意な値ではない場合、グループを統合し、再度、FV重要度を算出することで、リスク上重要なグループを作成し、抽出することができる。
(3) A risk impact assessment method according to a third aspect is a risk impact assessment method according to (1) to (2), in which, if the FV importance is less than a predetermined threshold, the groups are merged and the FV importance is calculated again.
If the FV importance is not a significant value, the groups are integrated and the FV importance is calculated again, making it possible to create and extract groups that are important in terms of risk.

(4)第4の態様に係るリスク影響評価方法は、(1)~(3)のリスク影響評価方法であって、前記確率を設定するステップでは、乱数を発生させて前記基事象に前記確率を設定する処理を複数回実行し、前記基事象のRAW値を算出するステップでは、複数回実行して設定された複数の前記確率のそれぞれについて前記RAW値を算出し、前記グルーピングするステップでは、複数算出した前記RAW値に基づいて、グルーピングを行う。
複数回、確率を設定し、RAW値を算出することで、ランダムに確率を設定することによる影響(例えば、偶然、RAW値が近接すること)を除外することができる。
(4) A risk impact assessment method according to a fourth aspect is a risk impact assessment method according to any one of (1) to (3), wherein in the step of setting the probability, a process of generating random numbers and setting the probability for the base event is executed multiple times, in the step of calculating a RAW value of the base event, the RAW value is calculated for each of the multiple probabilities set by executing the process multiple times, and in the step of grouping, grouping is performed based on the multiple calculated RAW values.
By setting the probability multiple times and calculating the RAW value, it is possible to eliminate the influence of setting the probability randomly (for example, the RAW values being close to each other by chance).

(5)第5の態様に係るリスク影響評価方法は、(1)~(4)のリスク影響評価方法であって、前記FV重要度を算出するステップでは、前記グループに分類された基事象が全て生じなかった場合のリスクの低下度を算出する。
グループに属する基事象の故障確率が全て0の場合とそうでない場合の頂上事象に至る確率の差に基づいて、FV重要度を算出することで、グループ全体のリスクへの影響度を評価することができる。
(5) A risk impact assessment method according to a fifth aspect is a risk impact assessment method according to any one of (1) to (4), wherein in the step of calculating the FV importance, the degree of risk reduction is calculated in the case where none of the base events classified into the groups occurs.
By calculating the FV importance based on the difference in the probability of reaching a top event when the failure probabilities of the base events belonging to the group are all 0 and when they are not, the impact on the risk of the entire group can be evaluated.

(6)第6の態様に係るリスク影響評価方法は、(1)~(5)のリスク影響評価方法であって、前記フォルトツリーは、原子力プラントが備える機器に火災が発生した場合に生じる頂上事象をモデル化したフォルトツリーである。
本実施形態のリスク影響評価方法は、原子力プラントが備える多数の機器の組合せごとにリスク評価を行う火災のリスク評価を行う場面で有効である。例えば、原子力プラントが備える機器のそれぞれに火災が発生した場合のリスクを評価するためのフォルトツリーに対して、図7に示す処理を行うことで、火災リスクへの影響が大きい機器の組合せを抽出することができる。
(6) A risk impact assessment method according to a sixth aspect is a risk impact assessment method according to any one of (1) to (5), wherein the fault tree is a fault tree that models a top event that occurs when a fire occurs in equipment provided in a nuclear power plant.
The risk impact assessment method of this embodiment is effective in a situation where a risk assessment is performed for each combination of a large number of devices equipped in a nuclear power plant, and a risk assessment of a fire is performed for each combination of devices equipped in the nuclear power plant. For example, by performing the process shown in FIG. 7 on a fault tree for assessing the risk of a fire occurring in each device equipped in the nuclear power plant, a combination of devices that has a large impact on the fire risk can be extracted.

(7)第7の態様に係るリスク影響評価装置10は、フォルトツリーを構成する基事象のそれぞれにランダムに故障の確率を設定する確率設定部12と、前記基事象ごとのRAW値を前記フォルトツリーおよび前記確率に基づいて算出するRAW値算出部13と、前記RAW値が所定の範囲内となる基事象同士でグルーピングするグルーピング部14と、前記グルーピングしたグループ毎のFV重要度を算出するFV重要度算出部15と、を備える。 (7) The risk impact assessment device 10 according to the seventh aspect includes a probability setting unit 12 that randomly sets a probability of failure for each of the base events constituting a fault tree, a RAW value calculation unit 13 that calculates a RAW value for each of the base events based on the fault tree and the probability, a grouping unit 14 that groups base events whose RAW values are within a predetermined range, and an FV importance calculation unit 15 that calculates the FV importance for each of the grouped groups.

(8)第8の態様に係るプログラムは、コンピュータ900に、フォルトツリーを構成する基事象のそれぞれにランダムに故障の確率を設定するステップと、前記基事象ごとのRAW値を前記フォルトツリーおよび前記確率に基づいて算出するステップと、前記RAW値が所定の範囲内となる基事象同士でグルーピングするステップと、前記グルーピングしたグループ毎のFV重要度を算出するステップと、を実行させる。 (8) The program according to the eighth aspect causes the computer 900 to execute the steps of randomly setting a probability of failure for each of the base events constituting a fault tree, calculating a RAW value for each of the base events based on the fault tree and the probability, grouping base events whose RAW values are within a predetermined range, and calculating the FV importance for each of the grouped groups.

10・・・リスク影響評価装置
11・・・FT情報取得部
12・・・確率設定部
13・・・RAW値算出部
14・・・グルーピング部
15・・・FV重要度算出部
16・・・グループ選択部
17・・・出力部
18・・・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
10: Risk influence assessment device 11: FT information acquisition unit 12: Probability setting unit 13: RAW value calculation unit 14: Grouping unit 15: FV importance calculation unit 16: Group selection unit 17: Output unit 18: Memory unit 900: Computer 901: CPU,
902...Main storage device,
903... Auxiliary storage device,
904: Input/output interface 905: Communication interface

Claims (8)

コンピュータによって実行されるリスク影響評価方法であって、
前記コンピュータによって、フォルトツリーを構成する基事象のそれぞれにランダムに故障の確率を設定するステップと、
前記コンピュータによって、前記基事象ごとのRAW(Risk Achievement Worth)値を、前記フォルトツリーおよび前記確率に基づいて算出するステップと、
前記コンピュータによって、前記RAW値が所定の範囲内となる前記基事象同士でグルーピングするステップと、
前記コンピュータによって、前記グルーピングしたグループ毎のFV(Fussell-Vesely)重要度を算出するステップと、
を有し、
前記基事象ごとのRAW値を算出するステップでは、前記フォルトツリーを構成する前記基事象iの前記RAW値をRAWiとし、P(TOP/i=1)を前記フォルトツリーにおいて前記基事象iの発生確率が1となったときの頂上事象の発生確率とし、P(TOP)を前記フォルトツリーにおける前記頂上事象の発生確率とした場合に、RAWi=P(TOP/i=1)÷P(TOP)によって前記RAW値を算出し、
前記FV重要度を算出するステップでは、前記グループiの前記FV重要度をFViとし、Pi(TOP)を前記グループiに属するすべての前記基事象が発生しない場合の前記頂上事象の発生確率と前記P(TOP)の差とした場合に、FVi=Pi(TOP)÷P(TOP)によって前記FV値を算出する、
リスク影響評価方法。
1. A computer implemented method for risk impact assessment, comprising:
A step of randomly setting a probability of failure for each of the basic events constituting the fault tree by the computer ;
calculating , by the computer, a Risk Achievement Worth (RAW) value for each of the base events based on the fault tree and the probability;
grouping , by the computer, the base events whose RAW values are within a predetermined range;
calculating , by the computer, a Fussell-Vesely (FV) importance for each of the groups;
having
In the step of calculating a RAW value for each base event, the RAW value of the base event i constituting the fault tree is RAWi, P(TOP/i=1) is the occurrence probability of a top event when the occurrence probability of the base event i in the fault tree becomes 1, and P(TOP) is the occurrence probability of the top event in the fault tree, and the RAW value is calculated by RAWi=P(TOP/i=1)÷P(TOP);
In the step of calculating the FV importance, the FV importance of the group i is FVi, and Pi(TOP) is the difference between the occurrence probability of the top event in the case where none of the base events belonging to the group i occurs and P(TOP), and the FV value is calculated by FVi=Pi(TOP)÷P(TOP).
Risk impact assessment methods.
前記コンピュータによって、前記FV重要度が所定値以上の前記グループを選択するステップ
をさらに有する請求項1に記載のリスク影響評価方法。
The risk influence assessment method according to claim 1 , further comprising the step of: selecting , by the computer, the group in which the FV importance is equal to or greater than a predetermined value.
前記FV重要度が所定の閾値未満の場合、前記グループを統合し、再度、FV重要度を算出する、
請求項2に記載のリスク影響評価方法。
If the FV importance is less than a predetermined threshold, the groups are integrated and the FV importance is calculated again.
3. The risk impact assessment method according to claim 2.
前記確率を設定するステップでは、乱数を発生させて前記基事象に前記確率を設定する処理を複数回実行し、
前記基事象ごとのRAW値を算出するステップでは、複数回の実行により設定された複数の前記確率のそれぞれについて前記RAW値を算出し、
前記グルーピングするステップでは、複数算出した前記RAW値に基づいて、グルーピングを行う、
請求項1から請求項3の何れか1項に記載のリスク影響評価方法。
In the step of setting the probability, a process of generating a random number and setting the probability for the base event is executed a plurality of times;
In the step of calculating a RAW value for each of the base events, the RAW value is calculated for each of a plurality of the probabilities set by a plurality of executions,
In the grouping step, grouping is performed based on the plurality of calculated RAW values.
A risk effect assessment method according to any one of claims 1 to 3.
前記FV重要度を算出するステップでは、前記グループに属する前記基事象が全て生じない場合のリスクの低下度を算出する、
請求項1から請求項4の何れか1項に記載のリスク影響評価方法。
In the step of calculating the FV importance, a degree of risk reduction in a case where none of the basic events belonging to the group occurs is calculated.
A risk influence assessment method according to any one of claims 1 to 4.
前記フォルトツリーは、原子力プラントが備える機器に火災が発生した場合に生じる頂上事象をモデル化したフォルトツリーである、
請求項1から請求項5の何れか1項に記載のリスク影響評価方法。
The fault tree is a fault tree that models a top event that occurs when a fire occurs in equipment included in a nuclear power plant.
A risk influence assessment method according to any one of claims 1 to 5.
フォルトツリーを構成する基事象のそれぞれにランダムに故障の確率を設定する確率設定部と、
前記基事象ごとのRAW(Risk Achievement Worth)値を、前記フォルトツリーおよび前記確率に基づいて算出するRAW値算出部と、
前記RAW値が所定の範囲内となる前記基事象同士でグルーピングするグルーピング部と、
前記グルーピングしたグループ毎のFV重要度を算出するFV重要度算出部と、
を備え
前記RAW値算出部は、前記フォルトツリーを構成する前記基事象iの前記RAW値をRAWiとし、P(TOP/i=1)を前記フォルトツリーにおいて前記基事象iの発生確率が1となったときの頂上事象の発生確率とし、P(TOP)を前記フォルトツリーにおける前記頂上事象の発生確率とした場合に、RAWi=P(TOP/i=1)÷P(TOP)によって前記RAW値を算出し、
前記FV重要度を算出するステップでは、前記グループiの前記FV重要度をFViとし、Pi(TOP)を前記グループiに属するすべての前記基事象が発生しない場合の前記頂上事象の発生確率と前記P(TOP)の差とした場合に、FVi=Pi(TOP)÷P(TOP)によって前記FV値を算出する、
リスク影響評価装置。
a probability setting unit that randomly sets a probability of failure for each of the basic events that constitute the fault tree;
a RAW value calculation unit that calculates a RAW (Risk Achievement Worth) value for each of the base events based on the fault tree and the probability;
a grouping unit that groups the basic events whose RAW values are within a predetermined range;
an FV importance calculation unit that calculates an FV importance for each of the grouped groups;
Equipped with
the RAW value calculation unit calculates the RAW value by RAWi=P(TOP/i=1)÷P(TOP), where RAW value of the base event i constituting the fault tree is RAWi, P(TOP/i=1) is the occurrence probability of a top event when the occurrence probability of the base event i in the fault tree becomes 1, and P(TOP) is the occurrence probability of the top event in the fault tree;
In the step of calculating the FV importance, the FV importance of the group i is FVi, and Pi(TOP) is the difference between the occurrence probability of the top event in the case where none of the base events belonging to the group i occurs and P(TOP), and the FV value is calculated by FVi=Pi(TOP)÷P(TOP).
Risk impact assessment instrument.
コンピュータに、
フォルトツリーを構成する基事象のそれぞれにランダムに故障の確率を設定するステップと、
前記基事象ごとのRAW(Risk Achievement Worth)値を、前記フォルトツリーおよび前記確率に基づいて算出するステップと、
前記RAW値が所定の範囲内となる前記基事象同士でグルーピングするステップと、
前記グルーピングしたグループ毎のFV重要度を算出するステップと、
を有し、
前記基事象ごとのRAW値を算出するステップでは、前記フォルトツリーを構成する前記基事象iの前記RAW値をRAWiとし、P(TOP/i=1)を前記フォルトツリーにおいて前記基事象iの発生確率が1となったときの頂上事象の発生確率とし、P(TOP)を前記フォルトツリーにおける前記頂上事象の発生確率とした場合に、RAWi=P(TOP/i=1)÷P(TOP)によって前記RAW値を算出し、
前記FV重要度を算出するステップでは、前記グループiの前記FV重要度をFViとし、Pi(TOP)を前記グループiに属するすべての前記基事象が発生しない場合の前記頂上事象の発生確率と前記P(TOP)の差とした場合に、FVi=Pi(TOP)÷P(TOP)によって前記FV値を算出する処理、
を実行させるプログラム。
On the computer,
A step of randomly setting a probability of failure for each of the basic events constituting the fault tree;
calculating a RAW (Risk Achievement Worth) value for each of the base events based on the fault tree and the probability;
A step of grouping the base events whose RAW values are within a predetermined range;
Calculating FV importance for each of the groups;
having
In the step of calculating a RAW value for each base event, the RAW value of the base event i constituting the fault tree is RAWi, P(TOP/i=1) is the occurrence probability of a top event when the occurrence probability of the base event i in the fault tree becomes 1, and P(TOP) is the occurrence probability of the top event in the fault tree, and the RAW value is calculated by RAWi=P(TOP/i=1)÷P(TOP);
In the step of calculating the FV importance, the FV importance of the group i is FVi, and Pi(TOP) is the difference between the occurrence probability of the top event in the case where none of the base events belonging to the group i occurs and P(TOP), the FV value is calculated by FVi=Pi(TOP)÷P(TOP);
A program that executes the following.
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