核电站数字化主控室人因数据库设计＊

杨洋 蒋建军 胡鸿 代俭英

1.中国核电工程有限公司；2.湖南工学院安全与管理工程学院

以核电站数字化主控室为研究对象，为规范管理、控制、分析、预测及减少人因事故，以访谈与文献调研为手段，提出人因数据库的构建方法。主要包括：人因数据来源、主事件特征描述、子事件特征描述、人因事故表结构设计、基本影响因子表结构分类设计、人因数据库功能分析。

引入数字化系统后，核电站主控室以常规控制盘台为主发展为以计算机工作站为主。数字化系统的使用最终离不开人，但因操纵员在操作过程有其不确定性，易发生人因事故，如，在系统失效中，60%～90%归于人误动作[1]；我国核电事故中大约有70%与人自身因素相关[2]。在这样的背景下，人因可靠性研究得到迅速发展，如：人因可靠性分析与预防方法、影响因子构建、失误机理研究、情景意识等。但人因数据库的发展较慢，在某种程度上阻碍了人因可靠性的发展。针对这种状况，本文以核电站数字化主控室为研究对象，提出人因数据库构建方法，一方面可为人因事故的同步记录、存储、查询、预防、分析、管理与控制提供技术支持，另一方面可为数字化主控室人因数据库的构建提供方法指导，为人因数据分析及深层次数据挖掘提供数据来源。

数据库在人因事故及人因可靠性分析方面的研究成果并不多，特别在数字化系统下的成果更少。国内人因数据库的最初研究成果是以张力教授为代表，但由于某些原因，后续这方面发展较慢。张力教授对大亚湾核电站人因数据管理系统的结构进行了研究，提出了人因数据的功能、人因可靠性分析所需要的数据、数据采集原则、数据库结构模型、数据结构设计及计算功能[3，4]。学者高文宇、张力对人因可靠性数据库基础架构进行了探讨，主要研究了人因失误模式分类体系、人因失误影响因子分类体系、基准人因失误概率、人因可靠性数据外推系统[5]。文东山等学者对电力系统操作人因可靠性分析及其数据库系统进行了研究，重点论述了变电站运行操作人因可靠性分析，现有人因可靠性分析方法涉及到的PIFs，电力系统操作任务场景分类、电力系统人因数据库中的数据来源、电力系统人因数据库系统设计与实现等[6]。赵少刚在其硕士论文中以复杂武器系统为对象，研究了人因可靠性数据采集与分析，具体探讨了人因可靠性数据的采集准则，数据采集方法，人因数据库建立标准及人因数据库结构设计、功能设计、模块设计[7]。

上述研究为人因数据库建立提供了理论指导，为影响因子分类体系、数据采集、分类与计算等提供了方法支持，为典型的人因可靠性分析方法提供了数据来源，本文以此为基础，对数字化背景下的核电站主控室人因事故及人因可靠性分析探讨数据库构建方法，为核电站数字化主控室人因事故的管理、控制、保存、共享，分析等提供技术支撑。

1 核电站数字化主控室人因数据来源

1.1 事故报告数据

核电站数字化主控室事故报告是实际事故的记录，数据真实有效且可信度高，对数字化主控室人因事故辨识、原因分析与事故预防有重要价值，也可为人因可靠性定性定量分析提供数据支持，还可为影响因子取值提供参考。事故分析报告可以是电厂数字化主控室内部的真实记录，也可是其他电厂主控室或世界核管会发布的相关事故报告等。

1.2 模拟实验数据

不定期组织操纵员，对同一事故及不同事故，在不同时间，不同操作环境进行模拟操作而获得的人因事故数据。该方式通过环境、情景、事故陷阱等设计可获得不同情况下的人因事故数据，灵活多样，可弥补真实主控室无法收集到的人因事故数据，如：火灾、地震、人为异常/陷阱设计等。

1.3 专家判断数据

该方法虽然存在主观性，但在有些人因事故数据无法获得或缺失的情况下，可通过专家判断弥补某些数据的不足。

1.4 用于分析人因可靠性的影响因子数据

一方面，这类数据可通过文献查阅、现场观察、问卷调查等获得；另一方面，可根据研究对象体系，静态或动态确定影响因子的取值，如：人机界面复杂性可根据具体情况确定、操纵员的心理负荷可通过数据采集系统动态获得其数据。

2 人因可靠性数据表设计

2.1 人因事故数据表设计

人因事故数据表主要用来存放、管理、控制、查询、编辑来自人因事故报告、模拟机实验、专家判断的人因事故数据。表的设计应根据调研和实际需求重点确定表的类型、字段、字段约束。基于核电站数字化主控室，以人因事故报告及人因失误特征为基础，经调研、访谈、分析，结合数据库范式，数据模式函数依赖理论，建立了人因事故数据表结构。

人因事故表应根据主事故类型的不同（如SGTR），建立相应的事故类型表。从表的结构上来说，不同类型事故的表结构基本一致，如表1所示。

表1 X事故类型的人因事故表结构设计Tab.1 X structural design of human factor accident table of accident type

同一主事故下的子事件应建立对应的数据表类型，从表的结构设计来说，同一主事故下的子事件表结构一致，如表2所示。

表2 X事故类型下子事件表结构Tab.2 X sub-event table structure under accident type

下面拟建立主事故类型表结构，如表3所示。

表3 主事故表结构Tab.3 Structure of main accident table

其他相关的表结构如表4-表7所示。

表4 X子事件特征描述表Tab.4 X sub-event feature description table

表5 X子事件过程描述表Tab.5 X sub-event process description table

表6 X子事件原因表Tab.6 X child event cause table

表7 子事件涉及人员编码表Tab.7 Sub-events involve the personnel code table

2.2 影响因子数据表设计

基本影响因子数据表不仅能支撑人因可靠性分析、预测，还可为人因事故分析、管理、预防、根原因追溯等提供支持。本文基本影响因子表结构基于其类别分别设计，若后续需要对影响因子进行增补或新建表结构，可在此结构上进行扩展，如表8-表14所示。

表8 情景影响因子表结构Tab.8 Table structure of scenario impact factors

表10 生理影响因子表结构Tab.10 Table structure of physiological influencing factors

表11 压力因子表结构Tab.11 Structure of pressure factor table

表12 班组因数表结构Tab.12 Structure of shift factor table

表13 组织因数表结构Tab.13 Structure of organization factor table

表14 硬件因子表结构Tab.14 Structure of hardware factor table

3 结语

核电厂多年运行经验表明，人因失误已成为事故的主要原因，越来越引起人们的关注。人因数据库起到对人误数据的存储、管理及分析，但人因数据库的发展比较缓慢，基于此，本文对数字化背景下的核电站主控室基于文献阅读、调研，梳理出：人误数据来源、人因数据基本表结构、表与表之间的关联字段；及用于分析、预测、寻求根本原因的相关影响因子的表结构，可为人误预警、预测、人误行为识别等提供数据来源。