摘要：在核电厂日常工作中，在设备发生缺陷或在设备上开展维修工作时，会给核电机组的安全稳定运行带来额外的运行风险，特别是一些对机组安全和出力重要度较高的设备，在这些设备缺陷发生后或开展维修工作前高效、全面完成运行风险分析执行相关缓解措施，可以有效降低核电厂的运行风险。本文对这种工况下提高核电厂运行风险分析效率和质量的方法进行研究和探讨。关键词：核电厂；设备；风险分析；知识库；智能化；标准化

1. 概述

在核电厂日常工作中，为确保设备可靠性需定期执行设备的预防性维修工作，这些工作在执行过程中因设备退出或人员误操作可能对机组的安全稳定运行产生风险；另 方面，核电厂在日常运行期间设备故障后，会导致机组安全裕度下降，可能导致潜在的运行风险。在上述情况中， 核电 准确 估运行风险分析并制定补偿措施，特别是在重要设备故障情况下，需要第一时间完 的设备产生的运行风险不同，且运行风险分析的评估和制定需要查阅大量的文件、图纸、逻辑、技术规 性不足，为了解决此问题，本文提出一种基于设备的运行风险分析方法，有效缩短风险分析评估的过程和准确性，提升现场工作的风险掌控，助力机组运行业绩提升。

2. 当前行业现状

目前在核电厂中在执行相关工单任务时，电厂工作人员根据每个工单任务进行运行风险分析和评估，需要人员手动编制相关运行风险分析单和缓解措施，另外，同一设备的不同工作带来的运行风险相同，但仍需要根据工单任务编制对应的运行风险分析单，为人员带来不必要的重复工作量；设备故障时，电厂运行人员主要依据运行规程稳定机组状态，但是对于设备故障后带来的潜在运行风险无相关指导，需要运行人员根据具体的设备进行分析，费时费力且可能导致风险分析不全面。

因此，当前核电厂的运行风险分析实践普遍面临以下挑战：

（1） 分析模式低效、 重复劳动问题突出：风险分析常以“ 工单” 或“ 工作任务” 为驱动，对于同一设备的不同工作，其运行风险具有高度相似性，但现行模式下仍需针对每份工单独立编制风险分析单，造成工作人员重复工作量大，工作效率低下，造成大量重复劳动。

（2） 信息碎片化：分析所需的关键信息（如技术规格书、联锁逻辑、系统图纸、运行规程）分散于不同文件与系统中，分析人员需跨平台手动查阅与整合。风险分析需整合技术规格书条目、关联图纸、电源气源、仪控机柜等多维度信息，这些信息分散于核电厂的文档系统、生产信息系统、数字化图纸系统等平台，缺乏统一的数据接口，工作人员需跨平台反复查阅，严重影响分析时效性。耗时长且易遗漏

（3） 高度依赖个人经验：风险识别与评估质量很大程度上取决于当班人员或工作准备工程师的经验与技能水平，分析结果存在不一致性和不确定性。风险分析结果高度依赖工作人员的专业水平与经验，不同人员对同一设备的风险识别与措施制定可能存在差异，导致风险分析质量缺乏稳定性与规范性。

（4） 故障响应时效压力大：重要设备故障时，运行规程仅对机组状态稳定做出规定，未明确设备故障后的潜在风险与应对措施。运行人员需临时分析设备特性、失效模式及影响，不仅耗时较长，且易因经验不足导致风险点识别不全面。对于故障引发的潜在衍生风险，缺乏快速、系统的分析指导，可能延误风险缓解决策。

为解决上述问题，本文提出一种核电厂风险分析模式转变：从“ 任务驱动” 的离散式分析转向“ 设备驱动” 的标准化、知识化分析。其核心思想是：将风险分析的焦点前置并固化于设备本身，为每台可能引入运行风险的设备预先建立全面、结构化的风险知识档案，并利用数据库与智能化技术，构建一个可实时调用、自主学习的风险分析支持系统。本文将从方法构建、系统实现与应用前景三个方面对此进行详细阐述。

3. 基于设备的标准化运行风险分析方法构建

对核电厂所有系统的设备进行梳理，形成有潜在运行风险的设备清单，建立对应属性字段。编制并完善设备各属性字段的基础信息，形成设备的风险分析基础上数据。根据设备清单和风险数据建立完整的设备运行风险分析基础数据，开发并建立设备的风险分析数据库或数据模块。基本思路如下。

3.1. 潜在风险设备清单识别与系统梳理

对全厂系统设备进行系统性梳理与筛选。筛选标准聚焦于设备功能失效对机组运行状态的直接影响，包括但不限于：

导致反应堆紧急停堆或机组紧急停机。

引发电网扰动或机组功率异常波动。

导致一回路压力边界、二回路真空边界完整性降级。

导致专设安全设施功能丧失或安全裕度降低。

导致多个安全相关系统功能共模失效。

通过应用上述标准，形成“ 潜在运行风险设备清单” ，作为后续精细化分析的输入对象。此清单需进行动态管理，随系统改造、设备变更及运行经验反馈而更新。

3.2.设备风险属性字段的标准化定义

为将设备的隐性风险知识显性化、结构化，需要为清单中的每台设备定义一套标准化的风险属性字段。这些字段构成了设备风险的知识模型，主要包括但不限于：

基础标识： 设备编码：设备的编号或编码。 设备名称：设备的中文名称。 所属系统：所属系统的编码和名称。

风险情境： 适用情况：分为“ 预防性/纠正性维修” 和“ 设备故障” 等类别，不同情境下风险点不同。 失效模式：明确设备具体的故障形式（如：内漏、拒动、误动、卡涩、电源丧失等）。

风险本体： 风险点：描述该设备在特定情境和失效模式下，直接导致的异常状态或事件（如：“ 导致主泵轴封注入流量丧失” 、“ 引发蒸汽发生器高水位” ）。 风险分析/应对措施：针对每个风险点，列出具体的补偿措施、操作要点、监控参数及退防条件。

关联知识： 涉及的技术规格书条目：直接关联的运行限制条件与行动要求。 关联的图纸和规程：系统图、逻辑图、运行/维修规程编号。 上游源项：电源盘柜、气源、仪控机柜信息。

设备特征标签：

通过对每个属性字段的详细编制与完善，形成覆盖设备全风险场景的“ 设备运行风险分析基础数据” 。设备风险属性要素和字段示例如下图。

设备风险属性要素和字段示例

编制过程中需重点关注以下要点：

（1） 适用场景的差异化分析：适用情况可针对不同场景，其潜在风险点与应对措施存在差异，需独立进行编制。例如，设备维修场景的风险点主要为人员误操作导致的设备损坏，而设备故障场景的风险点则为设备失效引发的机组参数波动。

（2） 失效模式的精细化分类：不同的设备失效状态对机组运行的影响程度与范围不同，可针对设备的结构特性与功能定位，梳理其可能的失效模式。例如，泵设备的失效模式包括电机烧毁、叶轮损坏、密封失效等，不同失效模式对应的风险措施存在明显差异。

（3） 技术资源的全面关联：梳理设备对应的技术规格书条目、关联图纸、运行规程、检修规程等技术资源，实现风险分析与技术文件的精准对接，确保风险措施的制定符合核电厂相关规范要求。

3.3. 设备风险分析数据库（ERAD）与智能化

3.3.1. 数据库开发与集成

基于 3.1 节和 3.2 节构建的风险分析相关数据，可开发设备风险分析数据库。数据库不仅是一个数据存储库，更是一个应用模块，其关键功能包括：

（1） 智能检索与调用：提供基于设备编码、名称、系统、风险关键词、技术规格书条目等的多维度快速检索。用户输入工作对象或故障设备信息，可“ 一键式” 调出完整的风险分析预填单，大幅缩短准备时间。

（2） 核心数据管理：支持对设备风险属性数据的增、删、改、查及版本控制

（3） 系统集成：通过标准化接口与电厂已有的生产管理系统（如工单系统）、文档管理系统、图纸系统及运行规程系统进行数据贯通。例如，从工单系统自动获取设备编码和维修类型，触发检索并反馈风险分析单，或直接链接至关联的电子版规程和图纸。

同时，数据库的设计需满足以下核心要求：

（1） 数据结构的规范性：采用关系型数据库结构，实现设备属性字段与数据的一一对应，支持多维度数据关联查询；（2） 数据存储的安全性：设置严格的用户权限管理，确保数据的读取、编辑、更新等操作符合核电厂信息安全管理规；

（3） 系统接口的兼容性 ∵ 预留与核电厂现有文档系统、生产信息系统、数字化图纸系统的接口，为后续跨系统数通奠定基础。

数据库的建立实现了设备风险数据的集中存储，改变了传统风险分析数据分散、难以调用的现状。

3.3.2. 数据库智能化检索与调用功能实现

为提升风险数据的应用效率，基于设备运行风险数据库开发智能检索与调用模块，实现以下核心功能：（1） 多维度智能检索：支持基于设备编码、设备名称、适用场景、失效模式等属性字段的关键词检索，一键带出相风险点、应对措施、技术规格书条目、关联图纸等信息，实现风险数据的直观展示。

（2） 数据管理功能：支持授权用户对数据库数据进行编辑、更新与维护，确保数据的时效性与准确性；支持风险分析单的一键导出，直接生成标准化的运行风险分析文档。

（3） 跨系统数据互通：通过接口开发，实现与核电厂文档系统、生产信息系统、数字化图纸系统的数据互通与调用，工作人员无需跨平台切换，即可获取风险分析所需的全部信息。

智能检索与调用模块的实现，将传统风险分析的“ 小时级” 流程缩短为“ 分钟级” ，显著提升了工作效率。

3.3.3. 智能化数据迭代与智能分析为提升系统的进化能力，引入智能化

（1） 关联规则挖掘：利用机器学习算法，分析历史工单、事件报告与 ERAD 中的数据，自动发现不同设备、不同系统间潜在的风险关联或共因失效模式，提示分析人员补充之前未识别的关联风险。

（2） 自然语言处理：对电厂产生的大量非结构化文本数据（如运行日志、缺陷报告、经验反馈）进行分析，自动识别其中提及的设备风险、处置措施，并建议更新或补充至 ERAD 对应的设备属性中，实现基于实际运行经验的数据库自主迭代。

（3） 智能提示与校验：在生成风险分析单时，系统可根据设备标签（如“ 一回路压力边界” ）和维修活动，自动提示必须遵守的特殊规程或审批流程，并对填写的措施进行逻辑完备性校验。

为实现风险数据的持续优化与智能应用，引入人工智能技术，开发数据迭代与智能分析模块，核心功能包括：（1） 风险自动分析：通过机器学习算法，实现对设备缺陷与维修工作风险的自动分析，根据设备失效模式与运行状态，智能识别潜在风险点，生成初步的风险应对措施。

（2） 数据关联自动识别：自动识别设备间、数据间的关联关系，例如，某泵设备的电源故障可能导致其关联的冷却系统失效，系统可自动识别这种连锁关系，实现风险的全链条分析。

（3） 数据库自主迭代：基于核电厂设备运行的历史数据与新发生的缺陷、维修案例，自动更新设备风险点与应对措施，实现数据库的自主迭代升级，持续提升风险分析的准确性与全面性。

数据迭代与智能分析模块的实现，推动核电厂风险分析从“ 人工驱动” 向“ 数据驱动+智能驱动” 转变，进一步提升了风险分析的质量与效率。

4. 应用前景与效益分析

应用本文提出的方法，预期将为核电厂带来以下显著效益：

效率提升：将风险分析准备时间从小时级缩短至分钟级，特别是在应急响应时，能快速生成指导性清单。

质量与一致性保障：标准化字段确保了风险分析的全面性和规范性，减少了因人员差异导致的分析遗漏或错误，提升了工作质量的一致性。

知识传承与沉淀：将个人经验和碎片化文件转化为结构化、可共享的组织知识资产，降低了人员流失带来的知识损失风险。

风险预防前移：在计划性维修准备阶段即可便捷获取完整风险信息，有利于提前规划资源、制定更优的窗口计划，实现风险预防的主动管理。

支持决策智能化：为未来更高层次的厂级风险监控和实时风险指示系统提供可靠的设备级基础数据支持。

工作量降低：同一设备的不同维修工单可直接复用数据库中的风险数据，无需重复编制风险分析单，工作人员重复工作量大幅降低。

5. 结论与展望

本文提出的核电厂基于设备的标准化运行风险分析方法，通过设备全量梳理、属性字段标准化、风险数据库开发、智能化检索与迭代等关键步骤，有效解决了传统风险分析模式中存在的重复劳动、效率低下、质量参差不齐等问题。该方法以设备为核心，构建了标准化的风险数据体系，通过智能化手段实现了风险数据的高效应用与持续优化，显著提升了核电厂设备运行风险分析的效率与质量。

通过此方法一方面能够增强机组运行安全性，快速、全面的风险分析与缓解措施执行，有效降低了设备维修与故障对机组安全稳定运行的影响，提升了机组安全裕度，减少了因风险分析不及时、不全面导致的非计划停堆、停机事件。同时，能够用于优化设备管理体系，设备运行风险数据库的建立，为核电厂设备状态评估、维修策略优化提供了数据支撑，推动设备管理向精细化、智能化方向发展。再者，能够提升核电厂管理水平，该方法的应用推动了核电厂各系统数据的整合与互通，打破了数据孤岛，为核电厂数字化、智能化转型提供了典型应用案例，提升了核电厂整体管理水平。

未来，可从以下两个方面对该方法进行进一步优化与拓展：

模型优化：进一步优化人工智能算法模型，提升设备风险自动分析与连锁风险识别的准确性，实现风险分析的全流程智能化。

应用拓展：将该方法的应用场景拓展至设备采购、维修策略制定、机组安全评估等领域，实现风险数据的全生命周期应用，为核电厂安全、经济、高效运行提供更全面的支撑。

参考文献：

1.施文彬，核电厂运行风险管理分析，《现代企业文化》，2021

2.丁震行，核电厂运行风险管理 ，《电力安全技术》 ，2004

3.岳春生，基于风险管控的核电厂维修工作包评估用数据库，《设备管理与维修》，2020

4.WANO PO&C 业绩指标与准则，2019-1