PRAのための機器信頼性データ（機器故障率）
収集方法の改善について

2024年３月25日
原子力エネルギー協議会
電力中央研究所原子力リスク研究センター（NRRC）

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機器故障率データ整備に向けた取り組みの経緯

1➢ PRAに用いる機器故障率データは、当初、主として米国NRCやIEEEのデータベースが用いられていた。
➢ 国内の機器故障率データは、1990年代後半より国内の原子力機器トラブル情報（現在の原子力施設情報公開ライブラリ、NUCIA）をもとに整備され、感度解析用として部分的な利用が始まり、2010年から国内プラント用に使われ始めた。
しかし、NUCIAがPRAでの使用を目的に設計されたデータベースではないことから、登録されている機器範囲はPRA対象の機器範囲と異なり、PRAに必要な機器故障事象が登録されているかどうかの確認が難しく、また、機器母集団員数も重要安全設備を除き不正確であった。
➢ NRRCは、米国の関連ガイド・標準を参照の上、事業者間での情報収集にばらつきが生じないよう、ガイド（案）※を作成し、事業者に提供している。
※その後、2023年５月、電中研報告「確率論的リスク評価（PRA）のための機器信頼性データ収集実施ガイド」として公開⇒事業者は、ガイド（案）に基づき、PRAモデルを構成する基事象から故障情報の収集対象とする機種・故障モードを定義し、個別プラントの保全データベースから直接、故障情報と供用時間数・デマンド数を収集（2004-2010年度分）⇒NRRCはガイド(案)の試運用において事業者間にデータ収集の考え方を周知➢ 事業者が収集した情報をもとに、NRRCは2021年に「国内原子力発電所のPRA用一般機器信頼性パラメータの推定」として報告書を公開している。
現在、国内プラントのPRAにはこの機器故障率パラメータが使われている。
⇒国内一般機器信頼性パラメータを米国の一般パラメータと比較したところ、国内パラメータの水準は、米国と同等もしくは若干低い傾向を示した。米国の数値より高い例もあり、2桁も低いような例はごく少ない（次スライド参照）。
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国内一般機器信頼性パラメータと米国の一般パラメータとの比較 1/2
国内パラメータの水準は、米国と同等もしくは若干低い傾向を示した。
米国の数値より高い例もあり、2桁も低いような例はごく少ない。

61機種・故障モードのうち故障率平均値の比

件数

1 < 日/米201/10 < 日/米 < 1251/20 < 日/米 < 1/1071/25 < 日/米 < 1/20

11/33 < 日/米 < 1/25

31/50 < 日/米 < 1/33

31/100 < 日/米 < 1/502日/米 < 1/1000

合計

610.040.03

出典：第8回検査制度に関する意見交換会 資料1-5「国内原子力発電所の一般機器故障率の推定」 2022.3.29を一部改編
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国内一般機器信頼性パラメータと米国の一般パラメータとの比較 2/2
国内パラメータの水準は、米国と同等もしくは若干低い傾向を示した。
米国の数値より高い例もあり、2桁も低いような例はごく少ない。

18機種・故障モードのうち故障率平均値の比
件数
1 < 日/米
31/10 < 日/米 < 1121/20 < 日/米 < 1/1011/50 < 日/米 < 1/20
11/100 < 日/米 < 1/500日/米 < 1/1001合計18

出典：第8回検査制度に関する意見交換会 資料1-5「国内原子力発電所の一般機器故障率の推定」 2022.3.29を一部改編
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機器故障率データ整備の改善に向けた取り組み

4➢ 規制庁から10件の気付き事項を受領• 面談を通じて、改善方策を提示中。一部技術的見解相違があるが、議論を深め、改善を進める。
➢ 米国専門家のレビュー結果を踏まえた改善[1] 米国機器故障率データの収集・評価の第一人者であるステットカー氏によるNRRCの以下２件のガイドと報告書レビューを実施済みであり、是正・向上についてのコメントを得た。
「確率論的リスク評価（PRA）のための機器信頼性データ収集実施ガイド」「国内原子力発電所のPRA用一般機器信頼性パラメータの推定」（主なコメント）• BWRとPWRとで待機機器故障確率の推定手法が異なっているので統一すべき• モデル化していない同種機器について収集している故障データについても故障率計算に入れるべき• PRA用の機器・故障モードは十分か• 機器バウンダリの定義は妥当か• プラント間のばらつきの考慮が必要[2] 事業者故障判定データのステットカー氏によるレビューを実施中。
➢ 規制庁の気付き、米国専門家の指摘を踏まえ、ガイドを改訂する（2024年度中実施見込み）。
➢ 事業者のデータ収集業務の改善• ガイドに基づき、正しくデータ収集を実施できるよう、産業界ピアレビューを計画・実施する。
• 今後も2011年度以降の運転データを収集し、故障率データの更新を行っていく。
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参考：PRAモデルの高度化・品質向上に係る取り組み 1/25

様々な取り組みを通じて、PRAモデルの高度化や品質向上を実施している。
➢ 研究を通じたPRAの技術向上• 人間信頼性解析(HRA)：研究知見をガイドの形でまとめ、PRA実施に反映• 外部事象PRA：手法整備により評価スコープを拡張し、より幅広いリスクの把握に寄与➢ 海外エキスパートによるレビューの実施• 国際的な技術水準に照らして国内PRAのギャップを把握し、PRAモデルの高度化※１に活用• 高度化したモデルに対し、パイロットプラントとして伊方3(運転時L1)、柏崎刈羽7(運転時L1/1.5)
についてピアレビューを実施• ピアレビューではPRAモデルの細部に至る確認を受け、詳細に立ち入った議論を実施（柏崎刈羽の例）分野毎の専門家7名×オフサイトレビュー2ヶ月＋オンサイトレビュー1週間• 得られた助言に基づきPRAの更なる改善を実施（項目の例）文書化の充実、保守性を排除した現実的な仮定（空調系喪失）等※１ PRAモデル高度化の例

起因事象細分化（例．柏崎刈羽7号機）
LOCA事象について、従来は簡易的に破断面積により大/中/小LOCAに分類していたが、事象発生後の注水への利用可能性、制御状態により細分化（例：中LOCAを8種類の中LOCAに細分化）するとともに、極大LOCA等を追加。また、他の起因事象についても細分化を実施
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参考：PRAモデルの高度化・品質向上に係る取り組み 2/26

➢ 安全性向上評価届出書等の場を通じた評価結果の公表・アップデート• 安全性向上評価届出書(SAR) において炉心損傷頻度(CDF)を公表• 海外エキスパートレビューやNRA適切性確認でのコメントを踏まえた高度化・改善、安全対策の追加、最新の機器故障率を反映し、より現実的な評価に向けて、合理性を踏まえ評価の詳細化
例．伊方3号機SAR報告書(第１回→第2回)

PRA改善による内部事象のCDF値変化• 人間信頼性解析※２の変更により、CDFは2倍程度増加
CDF：1.8E-6 (/炉年) → 4.2E-6 (/炉年)• NRRC国内一般機器故障率データ反映等により、CDFは僅かに減少
CDF：4.2E-6 (/炉年) → 3.8E-6 (/炉年)※２ HRA(Human Reliability Analysis)

伊方3号機SAR報告書における解析条件の比較

人的過誤確率の評価に必要となる情報を、プラント状況、手順書、環境等から分析し、HRA Calculator（CBDTM、THERP等を組合せ）により、人的過誤確率を体系的に評価できるよう整備

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