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事故シナリオの定量的安全評価方法の開発−シナリオジェネレータの開発研究−
Development on Quantitative Safety Analysis Method of Accident Scenario— The Automatic Scenario Generator Development for Event Sequence
Construction of Accident —小島重雄(Shigeo Kojima)*
河合勝則

尾上彰

(Akira Onoue)†(Katsunori Kawai)‡

要約 平成５年から炉心損傷以外の事故シナリオの評価に関する研究を開始し，その解析方法の研究を実施してきている．本研究では従来の炉心損傷を目標とした PSA（確率論的安全評価）ではなく，より詳細な事故シナリオが予想される炉心損傷以外のシナリオ解析のため，自動的に事故の流れが解析できる方法により，事故シナリオ自動作成のアルゴリズムとして AI シミュレーションにより事故シナリオを発生する基本構造を開発した．また事故シナリオを模擬するために，機器の故障についての影響の推定，ヒューマンエラーのシナリオ発生メカニズムのモデル化，想定した事故シナリオの確率的，定量的評価の実施等の一連の評価方法を自動化した．
キーワード

PSA，事故シナリオ，AI，シミュレーション，ヒューマンエラー

Abstract
This study intends to develop a more sophisticated tool that will advance the current
event tree method used in all PSA, and to focus on non-catastrophic events, specifically a non-coremelt sequence scenario not included in an ordinary PSA. In the non-catastrophic event PSA, it isnecessary to consider various end states and failure combinations for the pupose of multiple scenario
construction. Therefore it is anticipated that an analysis work should be reduced and automatedmethod and tool is required. A scenario generator that can automatically handle scenario construction
logic and generate the enormous size of sequences logically identified by state-of-the-art methodology
was developed. To fulfill the scenario generation as a technical tool, a simulation model associatedwith AI technique and graphical interface, was introduced. The AI simulation model in this study wasverified for the feasibility of its capability to evaluate actual systems. In this feasibility study, aspurious SI signal was selected to test the model's applicability. As a result, the basic capability of hte
scenario generator could be demonstrated and important scenarios were generated. The humaninterface with a system and its operation, as well as time dependent factors and their quantification in
scenario modeling, was added utilizing human scenario generator concept. Then the feasibility of an
improved scenario generator was tested for actual use. Automatic scenario generation with a certain
level of credibility, was achieved by this study.
Keywords

1.

PSA, accident scenario, AI, simulation, human error

はじめに事象については，従来の PSA で用いられている単純な ET（event tree），FT（fault tree）による解析

従来の確率論的安全評価では，原子力プラントの法でもある程度の確率評価は可能であるが，非破局炉心損傷に至る確率の評価が主体である．炉心損傷的事象の特徴である解析対象設備の多様さによるシに至らない事故シナリオ，即ち非破局的事象に関すナリオの数の多さ，シナリオの複雑さ，事故対応処る確率評価はほとんど実施されていない．非破局的置によるシナリオの時間的推移への割り込み，ヒュ*（株）
原子力安全システム研究所 技術システム研究所
現 コンピュータソフト開発（株）特別プロジェクト†（株）
原子力安全システム研究所 技術システム研究所‡ 三菱重工業（株）原子力技術センター

116

ーマンファクタの問題，シナリオからの回復等，高実に発生しており，炉心損傷を対象とした PSA の確率領域特有の複雑さがあり，従来の PSA 解析評重要性がクローズアップされている．しかしながら，価法以上に事故シナリオの作成が困難である．本来，炉心損傷には至らないが，事故の発生がより高い頻確率的にリスクを評価するには，全確率領域におけ度で発生すると思われる事故シナリオについては，る事象シナリオを検討することが必要であり，炉心明確な事故分類がなされていないのが現状である．

損傷のような低確率領域の事故シナリオだけでな

しかし，事故分類の中で，設計基準事故を逸脱する

く，中確率領域，高確率領域を含めた総合的な評価ような事故の取り扱いについて分類，言及しているにより完結するのである．しかしながら，非破局的国もある．また，IAEA の事故評価尺度(INES)に定事象については，従来ほとんど研究が行われていな義された事故のクラス分けがあり，実際に発生したい．本研究の目的は，このような複雑な事故の状況事故の厳しさの分類に使用されている．本研究では，をモデル化する方法を確立するため，炉心損傷のよより広い事故形態を評価できる様に表１に示した非うな破局的な影響をもたらす確率的に非常に低い事破局的事象の起因事象についての３クラス分類を採故シナリオではなく，実際に発生が予想される高確用する．

率領域の事故シナリオを解析するための有効な方法

本論文では，クラスⅠに属する起因事象による事を開発し，原子力発電所の信頼性を向上することで故シナリオとして，炉心損傷に至らないような炉心ある．に係わる多重故障を対象にしている．この領域の事
故シナリオについては，従来起因事象発生後の設備2.の多重故障を対象にして PSA で解析が実施された解析アプローチ

例もある．クラスⅡに属する事故シナリオは，炉心2.1以外の燃料，廃棄物からの放射性物質の放出を想定

起因事象の分類しており，PSA はほとんどなされていない領域で原子力プラントの破局的事象としては，TMI 事
故，チェルノブイリ事故のような炉心損傷事故が現

表1
クラスⅠ
●

●

●

●

●

●

設置許可申請書安全評価審査
指針に記載されている事象 +多重故障(制御系等の多重故障)
設置許可申請書安全評価審査
指針に記載されている事象の重ね合せ(LOCA+SGTR 等)
設置許可申請書安全評価審査
指針に記載されていない事象(計器用空気源の喪失等)
格納容器の汚染に係わる起因事象(格納容器スプレイの誤動作等)
多重運転員操作失敗に係わる起因事象又は運転員誤介入に係わる起因事象
その他炉心に係わる事象ある．クラスⅢは一般に外部事象に分類されるような起因事象から派生する事故シナリオである．

起因事象の分類
クラスⅡ

●

●

●

●

●

●

使用済燃料貯蔵プールに係わ ●る起因事象●(除熱喪失，冷却材喪失等)
使用済燃料輸送容器に係わる起因事象(破損，除熱喪失， ●冷却材喪失等)
燃料取扱作業に係わる起因事 ●象 (落下等)
気体廃棄物貯蔵タンクに係わ●る起因事象(タンク破損，漏洩等)
液体廃棄物貯蔵タンクに係わ ●●る起因事象(タンク破損，漏洩等)
その他炉心以外からの放射性物質の放出に係わる事象

クラスⅢ
水素設備に係わる起因事象(爆発，火災，漏洩等)窒素設備に係わる起因事象(漏洩等)
高圧電源設備に係わる起因事
象(感電等)
加速物質に係わる起因事象(回転機器の破損，高圧液体の噴出等)
高温設備に係わる起因事象(破損，接触等)
電磁波等に係わる起因事象
その他クラスⅠ，クラスⅡに属さない事象

117

2.2

評価フレームワークする必要がある．シナリオの展開は，クラスⅠ，Ⅱ，Ⅲの各非破局的事象を分析することにより以下のフ本研究では以下の評価フレームワークに則って事レームワークに従って構成される．
（ア）流体系，計装制御系，電源系の設備構成を把故シナリオを作成する機構を検討した．

握し，構成機器の故障による影響を考慮する．

Ａ）起因事象の発生
Ｂ）Ａ）から予想される後続事象の発生（イ）流体系，計装制御系においては，圧力・温度・水位等の物理パラメータを考慮する．

Ｃ）目標とする最終状態に至るかどうかというシナリオの論理的構成のチェック（ウ）機器の機能が部分的に喪失することを考慮す
る．

Ｄ）シナリオの定量化
Ａ）の「起因事象の発生」については，評価対象（エ）非破局的事象の成立条件（安全注入発信の条件など）を定義できる必要がある．とする設備の構成機器それぞれに故障を想定するこ（オ）運転員操作及び保守・操作に係わるヒューマとにより実現する．

ンエラーを考慮する．

Ｂ）の「Ａ）から予想される後続事象の発生」については，起因事象から次の事象に移る様々な要因（カ）設備の過渡的な状態遷移を考慮する．

を考慮し，考えられる全てのシナリオの展開を推定（キ）故障していた機器が正常状態に復帰するとい表2

クラスⅢの非破局的事象の例

非破局的事象シナリオの概要

特徴

水素設備に係わる事象

操作ミス，機器の損傷により水素ガスの漏出，及び，漏出後の発火･爆発，及び，発火・爆発による機器の損傷を起因とする更に大規模な事故へ発展｡

・ ヒューマンエラーの考慮が必要｡
・ 配置的な要因等多種多様なシナリオが考えられる｡
・ 運転に係わる判断・操作を考慮する｡
・ 事象の進展に応じた時間的な要因を考慮する｡
・ 保修・試験を考慮する｡

窒素設備に係わる事象

操作ミス，機器の損傷により窒素ガスの漏出が発生し､人体に影響を与える｡

・ ヒューマンエラーの考慮が必要｡
・ 配置的な要因等多種多様なシナリオが考えられる｡
・ 運転に係わる判断・操作を考慮する｡
・ 事象の進展に応じた時間的な要因を考慮する｡
・ 保修・試験を考慮する｡

高圧電源設備に係わる事象

操作ミス，機器の損傷，設計ミス等により，高圧電流が想定以外の機器に流れ，機器の損傷､発火，及び，機器の損傷を起因とする更に大規模な事故へ発展｡

・ ヒューマンエラーの考慮が必要｡
・ 配置的な要因等多種多様なシナリオが考えられる｡
・ 運転に係わる判断・操作を考慮する｡
・ 事象の進展に応じた時間的な要因を考慮する｡
・ 保修・試験を考慮する｡

加速物質に係わる事象

回転機器の異常により発生するミサイルが発生し，機器・人体・プラントの健全性を喪失する｡

・ ヒューマンエラーの考慮が必要｡
・ 配置的な要因等多種多様なシナリオが考えられる｡
・ 保修・試験を考慮する｡

高温設備に係わる事象

操作ミス，機器の損傷，設計ミス等により，高温流体が噴出し他設備の機能喪失，人体の損傷を招く．

・ ヒューマンエラーの考慮が必要｡
・ 配置的な要因等多種多様なシナリオが考えられる｡
・ 保修・試験を考慮する｡

118う状態変化を考慮する．
（ク）事故シナリオが様々な設備の状態から開始されることを考慮する．

異常事象に至る各設備の物理パラメータの変化を「流量高」，「温度低」といった定性的な形式で表現し，これを系統設備に応じて伝播させるという定性（ケ）空間的に異常が伝搬する経路を考慮する．

的シミュレーションを実施することによりシナリオ（コ）プロセスフロー図等の図面情報で表現できなを生成させると共に計算時間の短縮を図る．更に，い知識を扱う必要がある．

目標とする異常事象に至る機器故障・運転操作をシＣ）の「目標とする最終状態に至るかどうかといミュレーションの結果から自動的に導き出すためにうシナリオの論理的構成のチェック」は，Ｂ）で生必要な設備・運転・保全に関する知識を計算機に組成したシナリオによって定義される設備の状態が，み込むため AI 技術を利用する．この両方の利点を目標とする最終状態に至る条件に合致するかどうか活かし，AI のアルゴリズムで定性シミュレーショ判定することによる．

ンを実施することにした．このように，シナリオ自Ｄ）の「シナリオの定量化」については，Ｃ）の動生成のために，AI 技術とシミュレーション技術

条件に当てはまるシナリオを構成する機器の故障のを密接に関連づけた手法を開発し，AI シミュレー頻度，点検の頻度などを定量的に定義することによションと名付けた．AI シミュレーションの特徴をり算出する．

明確にするため，非破局事象のシナリオ生成に従来

このようなフレームワークによりプラントレベルから原子力発電設備の PSA に用いられているフォの評価を行うと，各非破局的事象に対して膨大な事ールトツリー手法とイベントツリー手法の適用を考故シナリオを対象にすることになり，人間が直接実えてみる．フォールトツリー手法では，運転操作等行することは困難である．本研究では，説明したフによる設備の状態の推移を考慮することが困難であ

レームワークに従い，計算機の機能を用いて自動的る．また，イベントツリー手法では，非破局的事象にシナリオの生成を行うシナリオジェネレータを開を評価するためには膨大な量の ET が必要となり，発することにした．

作業量の観点から非現実的である．AI シミュレー

表２にクラスⅢの事象の例を示す．

ションによれば状態の推移を追跡することが可能であると共に計算機の能力を利用して自動的にシナリ

3.

シナリオの自動生成オを生成することが可能である．
尚，AI を利用するため，AI 構築支援ツール「G2」シナリオを自動的に生成するシナリオジェネレータを実現するため，前章に示すフレームワークに即を採用した．AI シミュレーションの機能及びシナリオ生成の考え方を以下に説明する．

した AI シミュレーションを開発した．

3.1.1

3.1

シナリオの生成AI シミュレーション機能を用いて，機器の故障

AI シミュレーションとはが異常事象即ち，安全注入信号発信に至るシナリオ
現在使われている安全解析手法即ち「チェックリ
ス ト 法 」，「 What if 法 」，「 HAZOP」，「 FMEA」，を生成する手順を図 1 を用いて説明する．
①

プロセスフロー図，インターロック線図などの「MLD」，「HBTF」，「PET」，「ESD」，「ダイグラフ入力図に表現される構成機器をランダムに自動選法」，「TLFT」及び「シミュレーション法」と上述択し，異常を発生させる．のシナリオ生成の基本方針とを比較検討した結果，②

機器異常により発生した信号が下流側の機器に伝わる．

事故シナリオの自動生成に最も適切な手法として，シミュレーション法を選定した．但し，このシミュ③

誤信号により機器が動作し，スプレイ流量が増加する．

レーション法は，対象とする設備に関する物理現象を定量的に再現しようとすると計算に非常に時間がかかるという問題点がある．そのため，目標とする④

流量増加時，機器の異常によるパラメータの変化に関する情報が下流側の設備に伝搬する．

119

頂上事
象のロ
ジ
ック
図

安全注入信号発信

原子炉圧力低⑥頂上事象のロジック
図とのマッチング⑤「加圧器」：「スプレイ」で「流量大」ならば「原子炉圧力低」④ 情 報が系 統図に沿って伝達③「 弁 」が「 開 」
ならば「流 量 大」

スプレイ

インターロック
加圧器
計装設備② 誤 信号を伝達

シミ
ュ
レーシ
ョ
ン
部

①故障を想定図1⑤

シナリオ生成の手順

シナリオジェネレータに必要な機能は以下の通り

上流側の設備の流量増加により加圧器スプレイ流量が増加する．スプレイ流量増加により「原子である．

炉圧力低」を発生させる．

a. ユーザーが入力した系統情報に基づいて，非破局目標とする事象（ここでは「安全注入信号発信」的事象を発生するシナリオを自動的に生成する．の発生条件である「原子炉圧力低」と加圧器で発b. 系統情報の入力を容易にするグラフィカルユー

⑥

ザーインターフェースを具備する．

生した「原子炉圧力低」という事象が一致し，「安全注入信号発信」を認識する．

c. 非破局的事象を特定する定義情報が変更可能であって任意の非破局的事象に対応できる．

3.1.2

シナリオジェネレータ

d. 事故シナリオを構成する個々の機器の異常発生確率を入力データとすることにより事故シナリ

AI シミュレーション技術を核として非破局的事象が生成するシナリオジェネレータを作成したのでオ発生確率を定量化できる．

あるが，このジェネレータはシナリオ生成という目

次にシナリオジェネレーターの作成にあたり，こ的だけでなく，日々のプラント管理活動において非れらの要求機能の実現方法について説明する．

破局的事象に関する重要なシナリオの選定や重要な①

ユーザーが入力した系統情報即ち，プロセスフ機器の特定等にも活用することが考えられる．この

ロー図，インターロック線図等に基づいて，非破シナリオジェネレータは安全性評価・信頼性評価の局的事象を発生するシナリオを自動的に生成す専門家ではないプラント要員や設計者が使用するこる．とも意識して作成されている．

【実現方法】この機能は前項にて説明した AI シ

120

主蒸気逃しライン
主蒸気逃し弁

主蒸気安全弁
主蒸気安全ライン
逆止弁1

主蒸気逃し弁元弁

高温配管

主蒸気隔離弁

試行総数：

12

進捗状況：

0.654

ガバナ

事象発生

主蒸気配管
タービンバイパスライン

タービン％

主蒸気止め弁タービンバイパス弁
復水器出口弁１

復水器入口弁1
蒸気発生器
6.9V母線A1

循環水ポンプ出口弁1
循環水ポンプ1スイッチ 循環水ポンプ1

6.9V母線A2

循環水ポンプ出口弁2
循環水ポンプ2スイッチ 循環水ポンプ2

図2

復水器入口配管

復水器

復水器出口配管1

復水器出口弁2 復水器出口配管2

復水器入口弁2系統図の入力の例

原子炉圧力低RCSの質量減少

加圧器の減圧耐圧機能喪失加圧器の温度低下

RCS温度低下

気相部蒸気収縮

SG除熱量増加

2次側蒸気流量高

RCSバウンダリの喪失

図3

炉心出力低下

主給水温度低下

制御棒挿入

ほう酸注入

非破局的事象発生に関する条件の例

解析結果表示
補助スプレイ弁誤開加圧器気相部蒸気収縮

ライン1流量増加

加圧器スプレイヘッダ流量増加

ライン6-破断 and A充てんライン逆止弁-内部漏洩

図4

RCSバウンダリの喪失

自動的に生成したシナリオの例

ミュレーション技術を用いる．
②

冷却材流出

系統情報の入力を容易にするグラフィックユーするかが，シナリオ生成のための労力削減の重要な条件となる．AI シミュレーションの作成にザーインターフェースを具備する．

用いる「G2」は優れたグラフィカルユーザーイ【実現方法】シナリオ生成の入力データとなるンターフェースを備えており，予め用意された系統情報は非常に重要であり，その入力はシナ機器のアイコンを画面上に貼りつけ，各機器のリオ生成の出発点である．入力をいかに簡単化

間を接続することにより，流体系系統図，イン121

ターロック線図等を入力することができる．系統図

3.2.1

従来のヒューマンエラー解析手法の採用の入力の例を図 2 に示す．
③

非破局的事象を特定する定義情報を変更可能と非破局的事象の発生のシナリオ自動生成に係わるし，任意の非破局的事象に対応できるものとした．

ヒューマンエラー解析は以下の 2 点が重要と考えら【実現方法】非破局的事象は表 1 に示したようれる．にさまざまな事象があり，それぞれ発生する条a. 非破局的事象に至るシナリオの構成要素としてど件即ち，機器の異常やシステムのパラメータののようなヒューマンエラーを考慮するか．

変化等は異なる．そこで，目標とする異常事象

b. ヒューマンエラーの発生確率はどの程度か．

が発生する条件を論理的に表現し，系統図に基これらの着目点毎に既存の解析手法の調査結果を以づく AI シミュレーションから得られた機器の状下に示す．

態・システムのパラメータの変化がその条件に①

シナリオ構成要素としてのヒューマンエラー当てはまるシナリオを生成することにより多様非破局的事象発生のシナリオに含まれるさまざまな非破局的事象に対応できるようにした．非破な人的要因には，「正しい運転操作」，「故障した機局的事象が発生する条件の例を図 3 に示す．

器の回復操作」，「運転操作の失敗」，「保修・点検後④事故シナリオを構成する個々の機器の異常発生に放置された誤操作」などが考えられる．これらの確率を入力データとして定義することにより事故人的要因が機器の異常及び異常に伴う設備の状態のシナリオ発生確率を定量化できる．

変化に応じて，シナリオの展開方向を決定する重要【実現方法】生成したシナリオを図 4 に示す．

な要因にもなり得る．従来の代表的なヒューマンエ得られたシナリオは「機器の故障」，「機器の保ラー解析手法として THERP, SRK, HAZOP, GEMS,全」，「機器の故障に起因する状態変化」，「運転PHECA, Murphy diagram, CADA, HRMS, CES 等が員の操作」等からなっている．シナリオの発生ある．しかし，いずれの方法も解析者が規定したヒ

確率の計算は，シナリオの構成要素をミニマルューマンエラーに影響を与える要因の分析や発生確カットセットと考え，フォールトツリー手法と率を計算することにとどまっており，運転員が様々同様に計算した．尚，定量化において，運転要な局面で非破局的事象発生のシナリオにどのように領書等に定められた「運転員の操作」のような係わるかを解析によって規定することは出来ない．

必然的に実施される操作については発生確率を

また，シナリオに含まれるヒューマンエラーを自動1.0 と想定し，「機器の故障」等の発生確率が小的に生成するという機能は備えていない．

さいものについては既存の信頼性評価用のデータを利用した．

本機能は，シナリオジェネレータ開発にあたり，非常に重要であると考えられる．
②

ヒューマンエラーの発生確率の評価
ヒューマンエラーの発生確率の算出は，THERP

3.2

ヒューマンエラーのモデル化をはじめ，人間の行動を要素的に分解する方法が主流 を 占 め て き た が ， 近 年 Cognitive Systems

シナリオ生成に関し，重要な要因としてヒューマ

Engineering （1）の視点に基づく方法が提唱されていンエラーがある．人的な要因を非破局的事象の発生る．ヒューマンエラーの発生確率を定量的に求めるシナリオの中に含ませる方法について検討した．そこの方法のアルゴリズムを上述のシナリオジェネレの結果，従来様々な操作の失敗にどのように人間がータに適用することは可能と考えられる．しかし，係わるかに着目されて来たヒューマンエラー解析のシナリオジェネレータは非破局的事象のシナリオを枠を越えて操作失敗とともに異常が発生した後の正自動的に生成することを目的としており，得られたしい運転操作，回復操作をシナリオの中に自動的にシナリオの発生確率を直ちに算出できることが望ま

組み込むヒューマンエラーシナリオジェネレータをしい．従って，ヒューマンエラーの発生確率の計算開発した．

はシナリオが得られた時点で自動的に行われること

122が必要であるが，ヒューマンエラーの分析を自動的（2）運転操作の失敗に実施する方法はまだ開発されていない．現時点で運転手順書等に規定されている運転操作に失敗すは，予め計算したヒューマンエラーの結果をデータる場合には，シナリオジェネレータでは論理式で定ベースとして蓄えておき，これを使ってシナリオの義された正しい運転操作を不成立とし，それを設備定量化を行い，重要なシナリオに含まれるヒューマの状態遷移に反映させるのである．即ち，シナリオンエラーについてのみ詳細に分析する方法が妥当とジェネレータでは，誤った運転操作を機器の１つの考えられる．

故障モードとしてシナリオの展開を次の段階に進める．
（3）故障した機器の回復操作

3.2.2

ヒューマンエラーシナリオジェネレータ

これは異常の発生によって機能喪失していた機器非破局的事象に至るシナリオに関係する人的要因を正常に戻す操作を意味する．回復操作により，機として「正しい運転操作」，「運転操作の失敗」，「故器は運転可能になるとともに，機器の運転状態もし障した機器の回復操作」及び「保修・点検後に放置

くは待機状態に関係するインターロックにも影響をされた誤操作」をシナリオに組み込む方針を以下に与える．シナリオジェネレータでは，運転操作・イ説明する．

ンターロック・流体的な状態の伝搬事象が収束した（1）正しい運転操作段階で故障していた機器を自動的に正常状態に復帰

設備のパラメータの変化，機器の異常停止などのトリガーに応じ，運転員は運転手順書等に従って操させるシナリオを発生させる．
（4）保修・点検後に放置された誤操作

作する．運転員操作により設備は新しい状態に移行

これは点検等の際，運転員が機器を間違った待機するため，運転操作を考慮することは非破局的事象状態に放置することを意味する．非破局的事象の起のシナリオを求めるに当たり必須である．シナリオ

因事象，シナリオ進展過程において期待される収束

ジェネレータには運転手順書等に記載されている正動作失敗などの原因になる．シナリオジェネレータ

しい運転操作を定義する論理式を組み込んである．

では，機器の故障と同様に扱い，シナリオに組み込

図 5 に示す例では，条件（循環水ポンプ 1 停止）とむ．

条件（循環水ポンプ 2 停止）が同時に成立することを AND ゲートで表現し，その結果として「ガバナ弁閉」操作が実行されることを表している．この

3.2.3

適用事例

ヒューマンエラーを含むシナリオの例を図 6 に示

論理式は後述の「ヒューマンエラーを含むシナリオ

す．まず，この例の異常事象の状況を説明する．の例」に用いている．シナリオジェネレータは運転

a. 循環水ポンプに給電する電源が故障し，循環水ポ員の操作によって発生した設備の状態変化を認識

ンプが停止したため，運転員が主蒸気流量を絞るし，設備の状態を次の段階に移行させる．

操作を行ったが，弁を閉止する速度が速すぎたた
めに，タービン第一段後圧力低によるタービンバイパス弁開信号が発信した．
b. タービンバイパス弁はタービン第一段後圧力低条件：循環水ポンプ1停止
結論：ガバナ弁「閉」

で開となるインターロックがあるが，開となるには循環水ポンプが運転中である必要があるた
め，閉状態を維持していた．
c. その後，運転員が循環水ポンプの電源を復帰させたため，タービンバイパス弁が開となった．

条件：循環水ポンプ2停止

and ゲートd. まだ，主蒸気ラインが完全に閉止していなかったため，主蒸気ラインとタービンバイパスライ

図5

運転操作を定義する論理式の例

ンの両方に蒸気が流れ「主蒸気流量高」という

123ものであり，実際の国内の原子力発電所ではこのよ信号が発信し，安全系の設備が起動する．

うな事象は発生しない．

このシナリオでは，「ガバナ弁の閉操作」と「電源の復帰」という 2 種類の人的要因を考慮している．
尚，この評価例は仮想的な設備に対し，適用したシナリオジェネレータによる自動シナリオ発生シ

発生確率 ： 3.7E-6
詳細結果表示画面

フィージビリティの検討

3.3

ステムの機能を確認するためプロトタイプシステム

閉 じ るを開発し，フィージビリティー解析を実施した．プ
ロトタイプシステムは，非破局的事象のうち，分析

故障 ： 6.9kV母線A事例が多い「安全注入信号発信」に至るシナリオを状態 ： 循環水ポンプ2停止生成することを目的とした．プロトタイプシステム

状態 ： 循環水ポンプ1停止

人的要因 1の作成は，「安全注入信号発信」に至る過去の事例

ＨＥ ： ガバナ急速閉を調査し，シナリオ生成に必要な知識を具体化し，

状態 ： ガバナ急速閉計算機ツールに組み込むという手順で行った．機能確認のために代表設備として，「一次冷却系統(加圧圧力 ： タービン低器まわり)+ 化学体積制御系統（図 7）」と「主蒸気ライン + タービン，循環水系（図 8）」を選定し，解復帰 ： 6.9kV母線A故障析を試みた．

人的要因 2状態 ： 循環水ポンプ1停止「一次冷却系統（加圧器まわり）＋化学体積制御

状態 ： 循環水ポンプ2運転系統」に係わる「安全注入作動の原因」は「原子炉状態 ： タービンバイパス弁開圧力低下」であり，その原因としては「一次冷却材

シナリオ ： 2次側蒸気流量高の漏洩」，「スプレイ流量の増加」，「充てん・抽出の不一致」が考えられる．

図6「主蒸気ライン + タービン，循環水系」に係わるヒューマンエラーを含むシナリオの例

加圧器安全弁補助スプレイ弁

ライン-1
加圧器逃がし元弁

充てんポンプA

加圧器スプレイヘッダ
ライン-4

A加圧器スプレイ弁
加圧器逃がし弁

充てんポンプB

充てんラインCV隔離弁
再生クーラ
ライン-2
加圧器

充てんポンプC

B 加圧器スプレイ弁
充てん流量制御弁

ライン-3
B充てんライン逆止弁

ライン-6
A 抽出オリフィス隔離弁

加圧器ヒーター抽出ラインCV隔離弁

B充てんライン切替弁
B 抽出オリフィス隔離弁

A充てんライン切替弁
A充てんライン逆止弁
ライン-7
RCS

抽出第1止め弁図7

抽出第2止め弁 ライン-5

一次冷却系統(加圧器まわり)

非再生クーラC 抽出オリフィス隔離弁

124

解析終了

主蒸気逃しライン
主蒸気逃し弁

主蒸気逃し弁元弁

高温配管

試行総数： 7
主蒸気安全弁

進捗状況： 1 / 1
主蒸気安全ライン
逆止弁1
主蒸気隔離弁

事象発生

ガバナ

主蒸気配管

主蒸気止め弁タービン

タービンバイパスライン
タービンバイパス弁
ドレン弁A ドレン弁B

復水器出口弁

ドレン弁C

蒸気発生器
循環水ポンプ出口弁1
循環水ポンプ1スイッチ

復水器入口弁

循環水ポンプ1

復水器出口配管

6.9V母線A

循環水ポンプ出口弁2

循環水ポンプ2スイッチ

復水器

循環水ポンプ2

図8

主蒸気ライン + タービン，循環水系「安全注入作動の原因」は「主蒸気流量の増加」であの数の多さ，シナリオの複雑さ，事故シナリオの時り，その原因は，主蒸気ライン，タービンバイパス間的推移，ヒューマンファクタの問題等を考慮する

ライン，主蒸気逃がしライン，主蒸気安全ライン等という複雑な課題があり，炉心損傷事故に対するシの蒸気発生器出口ラインの異常開が考えられる．

ナリオ作成以上に困難である．

プロトタイプシステムはこれらの安全注入信号発

炉心損傷以外の事故事象の特徴を分析し，且つ，信の原因に至る機器故障・運転失敗・運転操作の組

従来の確率論的安全評価方法を検討した結果，従来み合わせからなるシナリオを自動的に生成する．得の方法をそのまま適用することは，頂上事象の多様られたシナリオを分析し，「2.2 評価フレームワー

さや考慮すべき要因の多さのために，解析者の作業

ク」に示した（ア）〜（コ）の基本方針が満足され量が膨大になり非現実的であることが推定できた．ており，且つ，その事故シナリオが妥当であること

そこで AI 技術とシミュレーション法を組み合わせを確認した．この結果，シナリオジェネレータに対た新たな評価技術を開発した．

する機能要求が満足されていると評価できる．

本論文では，炉心損傷以外の事故の特徴分析，事故シナリオ生成のためのフレームワークの定義，4.

まとめ

AI シミュレーションを利用したシナリオジェネレーター，ヒューマンエラーに関するシナリオの生成

従来の確率論的安全評価では，炉心損傷に至らない事故を対象としたものはほとんど見られない．事

方法及びプロトタイプシステムを用いた機能確認に基づく有効性についてまとめた．

故の結果が炉心損傷ほど大きくなくても発生頻度が高い事故の原子力発電所の安全性及び稼働率に与える影響は，炉心損傷に至る場合に比べ，小さいとは

文献いえない．原子力発電所の信頼性の向上という観点から炉心損傷以外の事故事象の原因・シナリオを明（1）Woods, D.D, People, H.E. and Roth, E.M. , The

らかにし，その改善策を検討することは重要と考え

cognitive environment simulation as a toolられる．しかし，炉心損傷以外の事故事象を評価す

for modeling human performance and reliability

るためには，解析対象設備の多様さによるシナリオ

NUREG/CR-5213，USNRC，1990