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公開番号2025067548
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-04-24
出願番号2023177615
出願日2023-10-13
発明の名称フォールトツリー図評価装置、フォールトツリー図作成装置、およびフォールトツリー図評価方法
出願人中国電力株式会社
代理人個人,個人
主分類G06Q 10/20 20230101AFI20250417BHJP(計算;計数)
要約【課題】作成されたフォールトツリー図の品質を客観的に評価するフォールトツリー図評価装置を提供すること。
【解決手段】評価対象のフォールトツリー図20が入力される入力部80と、入力部80に入力されたフォールトツリー図20の品質を、AIモデル54を用いて評価する処理部60と、処理部60による評価の結果を出力する出力部83と、を備え、AIモデル54は、確率論的リスク評価の対象である設備の系統図10と、系統図10に対して作成されたフォールトツリー図20と、フォールトツリー図20の品質の評価の結果30とを教師データ52とし、教師データ52を機械学習することによって作成された、フォールトツリー図評価装置1。
【選択図】図12A
特許請求の範囲【請求項１】
確率論的リスク評価に用いるフォールトツリー図の品質を評価するフォールトツリー図評価装置であって、
評価対象のフォールトツリー図が入力される入力部と、
前記入力部に入力された前記フォールトツリー図の品質を、ＡＩモデルを用いて評価する処理部と、
前記処理部による評価の結果を出力する出力部と、を備え、
前記ＡＩモデルは、確率論的リスク評価の対象である設備の系統図と、前記系統図に対して作成されたフォールトツリー図と、前記フォールトツリー図の品質の評価の結果とを教師データとし、前記教師データを機械学習することによって作成された、
フォールトツリー図評価装置。
続きを表示（約 1,100 文字）【請求項２】
前記処理部は、ＡＩモデルが、特定の評価値を有するフォールトツリー図としてあらかじめ出力した正解フォールトツリー図と、前記入力部に入力された前記フォールトツリー図とを比較することによって、前記入力部に入力された前記フォールトツリー図の品質を評価する、
請求項１に記載のフォールトツリー図評価装置。
【請求項３】
前記処理部は、複数の評価項目について、前記フォールトツリー図の品質を評価する、
請求項１または２に記載のフォールトツリー図評価装置。
【請求項４】
前記評価項目は、前記フォールトツリー図の詳細度および共通原因故障の考慮のうちの少なくとも一方を含む、
請求項３に記載のフォールトツリー図評価装置。
【請求項５】
確率論的リスク評価に用いるフォールトツリー図を作成するフォールトツリー図作成装置であって、
確率論的リスク評価の対象である設備の系統図が入力される入力部と、
前記入力部に入力された前記系統図に対するフォールトツリー図を、ＡＩモデルを用いて作成する処理部と、
前記処理部が作成した前記フォールトツリー図を出力する出力部と、を備え、
前記ＡＩモデルは、確率論的リスク評価の対象である設備の系統図と、前記系統図に対して作成されたフォールトツリー図と、前記フォールトツリー図の品質の評価の結果とを教師データとし、前記教師データを機械学習することによって作成された、
フォールトツリー図作成装置。
【請求項６】
前記処理部が作成するフォールトツリー図の品質を、前記入力部を介して指定でき、
前記処理部は、指定された前記品質の前記フォールトツリー図を作成する、
請求項５に記載のフォールトツリー図作成装置。
【請求項７】
確率論的リスク評価に用いるフォールトツリー図の品質を評価するフォールトツリー図評価方法であって、
評価対象のフォールトツリー図が入力される入力ステップと、
入力された前記フォールトツリー図の品質を、ＡＩモデルを用いて評価する処理ステップと、
前記処理ステップでの評価の結果を出力する出力ステップと、を備え、
前記ＡＩモデルは、確率論的リスク評価の対象である設備の系統図と、前記系統図に対して作成されたフォールトツリー図と、前記フォールトツリー図の品質の評価の結果とを教師データとし、前記教師データを機械学習することによって作成された、
フォールトツリー図評価方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、確率論的リスク評価（ＰＲＡ：ＰｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃＲｉｓｋＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔ）で用いられるフォールトツリー図に関する。
続きを表示（約 1,300 文字）【背景技術】
【０００２】
フォールトツリー図を用いて確率論的リスク評価を行うことが知られている。例えば、原子力発電プラントでは、原子力発電プラントの機器の故障などにより原子力発電プラントが事故に至る確率を評価することによって、原子力発電プラントの安全性が評価される。この安全性の評価において、確率論的リスク評価が行われる。
【０００３】
確率論的リスク評価を用いる原子力発電プラントの評価では、原子力発電プラントの機器故障および人的過誤などをモデル化し、フォールトツリー図を作成する。作成されたフォールトツリー図を用いて、原子力発電プラントの炉心が損傷に至る頻度、および格納容器が破損に至る頻度などを評価する。
【０００４】
特許文献１は、確率論的リスク評価に関して、評価対象の系統が機能喪失する論理条件を算出し、算出して論理条件に基づいてフォールトツリー図を作成する技術を開示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
特開２０２３－０７１２０９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、これまで、作成されたフォールトツリー図の品質を客観的に評価するツールは、提案されていない。
【０００７】
確率論的リスク評価の対象である設備を、評価対象設備と呼ぶ。評価対象設備について、機器および配管などが記載された図面を系統図と呼ぶ。フォールトツリー図は、解析者が系統図を読み解き、系統図をフォールトツリー図の形式へモデル化することによって作成される。解析者によってモデル化の実態が異なる場合がある。そのため、作成されるフォールトツリー図は、解析者によって異なる場合がある。
【０００８】
そこで、フォールトツリー図の品質を担保するために、解析者同士で相互にレビューを行い、フォールトツリー図が必要な要件を満足しているかどうかの確認が行われる。この確認の作業には、多大な労力を要するという課題がある。また、フォールトツリー図を作成する手法は種々あり、またその手法は一定でない。そのため、フォールトツリー図を客観的に評価することは困難であるとの課題がある。
【０００９】
本発明は、作成されたフォールトツリー図の品質を客観的に評価するフォールトツリー図評価装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
（１）確率論的リスク評価に用いるフォールトツリー図の品質を評価するフォールトツリー図評価装置であって、評価対象のフォールトツリー図が入力される入力部と、前記入力部に入力された前記フォールトツリー図の品質を、ＡＩモデルを用いて評価する処理部と、前記処理部による評価の結果を出力する出力部と、を備え、前記ＡＩモデルは、確率論的リスク評価の対象である設備の系統図と、前記系統図に対して作成されたフォールトツリー図と、前記フォールトツリー図の品質の評価の結果とを教師データとし、前記教師データを機械学習することによって作成された、フォールトツリー図評価装置。
（【００１１】以降は省略されています）

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