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动态概率安全评价(PSA)方法是指在系统可靠建模时通过考虑系统演化的时间因素来解释触发或随机逻辑事件之间耦合的方法,它能弥补传统PSA方法的不足,更有效地验证数字化仪控系统的可靠性及安全性。我们对美国核管会报告NUREG/CR-6901指出的最适合分析数字化仪控系统可靠性的两种方法——马尔可夫/区间映射技术(Markov/CCMT)和动态流图机制(DFM)进行研究。本文先假设系统在满功率工况运行时发生主给水管道小破口事件,应用Markov/CCMT机制对AP1000主给水简化系统进行PSA分析。在分析过程中,选取主给水泵和主给水调节阀作为失效设备,首先得到系统各个状态之间的转移概率,其次根据系统状态考虑所有可能的失效路径,并通过3KeyMaster仿真平台建立的系统模型对这些路径进行模拟,之后基于模拟数据计算得到区间转移概率,进而得到顶事件——蒸汽发生高液位和低液位的概率。应用Markov/CCMT机制可以避免丢失系统某些重要的失效情况,还可解决顶事件的竞争问题,并且得到系统可能发生事故的确切时间。本文还考虑CPR1000主给水系统在满功率工况下由于设备失效对蒸汽发生器液位所造成的影响,应用DFM机制对其进行PSA分析。首先选取系统关键的物理变量构建DFM模型,同时基于CPR1000核电站全范围仿真机平台生成的数据建立决策表及划分节点状态,分别进行演绎分析和归纳分析。通过演绎分析,得到顶事件——蒸汽发生器发生高高液位的质蕴含项。分析质蕴含项可解释造成顶事件的所有可能因素,同时结合设备的不同失效模式,可指导操作人员在事故发生前采取适当措施引导相关参数向有利的方向演变,避免事故发生。归纳分析过程类似于进行故障模式及影响分析(FMEA),可得到不同初始条件下对系统产生的影响,根据结果改进系统设计以提高安全性能。通过本文内容的研究,我们掌握了Markov/CCMT和DFM机制的理论和方法应用,可为开发自主知识产权的动态PSA分析软件提供理论基础。