李嘉明

(蘇州熱工研究院有限公司，江蘇 蘇州 215004)

核電廠的核應急指揮支持系統(tǒng)是提高核應急以及核安全能力的重要保障，是核事故應急響應期間的重要信息交換和指揮中樞平臺，可以為應急響應行動的制定提供有效的建議。核應急系統(tǒng)建設常因存在關聯(lián)數(shù)據(jù)及信息較多、上下游系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集成接口較多、需打通應急網(wǎng)絡及社會網(wǎng)絡架設隔離裝置較多等諸多痛點難點，進入核應急狀態(tài)時，堆芯損傷評價、事故后果評估、機組數(shù)據(jù)監(jiān)測(DCS)、區(qū)域輻射及環(huán)境輻射監(jiān)測(KRS)、應急指揮決策與調度等都隨同人、設備、環(huán)境等元素隨時在廠內、廠外、地方與國家等多地相互影響，應急信息的采集獲取、數(shù)據(jù)傳輸?shù)裙ぷ鞯碾y度將大幅增加，信息來源繁雜多樣。以上種種原因對核應急指揮支持系統(tǒng)提出了很高的要求。

核應急指揮支持系統(tǒng)的發(fā)展，經(jīng)歷了第一代的技術發(fā)展，主要為基于機組參數(shù)信息的監(jiān)控，且功能單一，集成化度不高，以上統(tǒng)稱為第一代核應急指揮支持系統(tǒng)。隨著技術的發(fā)展，多信息來源的集成化、多功能模塊化的應急決策支持系統(tǒng)紛紛出現(xiàn)，國內外比較先進的研究機構開發(fā)出高度集成化的核事故后果評價系統(tǒng)，如國外歐共體的RODOS[1]、美國的 NARAC[2]、韓國的AtomCARE、日本的 WSPEEDI[3]等，國內有RODOS-C[4]、RADCON[5]，上述模型系統(tǒng)更偏重事故后果評估和防護行動決策，指揮和調度功能相對比較薄弱。楊亞鵬等[6]設計出一種集成化的應急指揮與決策系統(tǒng)，上述系統(tǒng)的信息獲取來源更加廣泛，基于DCS/KRS/氣象數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)信息集成化、可視化已成為新系統(tǒng)的標配，并配合有預案程序庫、值班、培訓等多種功能模塊，以上諸多系統(tǒng)可統(tǒng)稱為第二代應急指揮與決策支持系統(tǒng)。

但當前業(yè)內主流的第二代應急指揮支持系統(tǒng)存在各功能模塊較為獨立、智能化程度不高等諸多問題未解決，例如，應急行動水平(EAL)條款較多，高達100多個子條款，應急人員不易及時判斷；紙質版嚴重事故管理導則(SAMG)內容使用條件及條款繁多且不易查閱，技術支持組(TSC)給出控制策略時間較長；TSC評估流程過于繁雜，防護行動的決策建議給出結論較慢，影響指揮部決策速度……上述問題尚欠缺有效的模型和智能輔助模塊，制約著業(yè)內核應急系統(tǒng)的整體智能化水平。

針對當前核應急指揮支持系統(tǒng)應用需求，本文介紹一種新型的智能應急指揮支持系統(tǒng)的開發(fā)與應用，構建了3個智能化新模型：EAL智能輔助決策模型、TSC評估智能輔助決策模型、SAMG智能輔助計算與決策模型，用于提升行動決策速度和系統(tǒng)的智能化水平。

1 系統(tǒng)總體結構

新型應急指揮支持系統(tǒng)的總體結構設計分為軟、硬件系統(tǒng)+前端展示、功能模塊+界面展示兩大部分。系統(tǒng)軟、硬件結構如圖1所示。

圖1 應急指揮支持系統(tǒng)結構Fig.1 The structure of the emergency command support system

系統(tǒng)軟硬件是系統(tǒng)運行的軟硬件環(huán)境基礎，其中硬件包括網(wǎng)絡(A/B網(wǎng))、交換機、服務器、數(shù)據(jù)庫、顯示終端、網(wǎng)閘等；子軟件包括一體化平臺、專家評估工具、EAL/SAMG模塊、通訊軟件、應用程序界面(API)接口等；數(shù)據(jù)包括機組數(shù)據(jù)模擬機數(shù)據(jù)、輻射監(jiān)測數(shù)據(jù)、4G物聯(lián)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)、地理信息系統(tǒng)(GIS)二三維地圖、應急預案程序、氣象數(shù)據(jù)等。系統(tǒng)可通過LED大屏、PC端、Pad端、Phone端等顯示終端進行展示。

功能模塊分為培訓管理、應急響應、應急演習導控、電子預案程序庫。其主要功能通過業(yè)務層的四個模塊即個人中心、事故進展、監(jiān)控查詢、預置管理來實現(xiàn)。

個人中心根據(jù)應急處置和個人職責的思路設計，分為個人界面、待辦、已辦、待閱、已閱、草稿、起草等功能模塊；事故進展根據(jù)演習/響應來設計，分為應急狀態(tài)、機組概況、設備搶修、事故序列、應急建議、指揮決策等內容；監(jiān)控查詢主要用于系統(tǒng)數(shù)據(jù)可視化、專家工具評估、智能輔助決策，分為應急體系、應急組織、流程圖、曲線圖、專家評估工具、EAL/SAMG模塊、報告報表等內容；預置管理主要用于培訓演練，分為演習導控、培訓管理、人員預置、KRS預置、系統(tǒng)管理、用戶管理、預案庫管理、授權管理、傳真管理、崗位管理等內容。系統(tǒng)功能結構如圖2所示。

圖2 應急指揮支持系統(tǒng)功能結構Fig.2 The functional structure of the emergency command support system

上述系統(tǒng)描述綜合架構出一個應急指揮支持系統(tǒng)的三維框架，滿足應急響應行動的總體要求，系統(tǒng)總體框架如圖3所示。

圖3 應急指揮支持系統(tǒng)總體框架Fig.3 The overall framework of the emergency command support system

2 智能化模型

當前應急指揮支持系統(tǒng)的發(fā)展方向，離不開系統(tǒng)各個子模塊的智能化輔助決策，針對前言中描述的多個業(yè)內難點問題，構建了3個智能化模型。

2.1 EAL智能輔助決策模型

當前應急人員進入或者升級應急狀態(tài)時，需要靠應急初始條件(OIL)和應急行動水平(EAL)進行人工判斷，往往其子條款高達上百條，根據(jù)國家2022年頒布的《壓水堆核動力廠應急行動水平制定》導則[7]，覆蓋的識別類型分為6大類：輻射水平/流出物放射性異常類(A 類)；裂變產(chǎn)物屏障類(F 類)；影響核動力廠安全的危害和其他事件類(H 類)；熱態(tài)下的系統(tǒng)故障類(S 類)；冷態(tài)下的系統(tǒng)故障類(C 類)；獨立乏燃料貯存設施類(E 類)。上述識別類及其對應的事件類別詳見表1。

表1 EAL識別類及對應事件類別Table 1 The EAL identification category and the corresponding event category

上述EAL的子條款較多，為實現(xiàn)觸發(fā)子條款智能化輔助決策判斷，構建了一個EAL智能化輔助決策模型(簡稱EAL模型)，模型通過輸入端不同的取值來源進行分析處理，利用算法對上述4種識別類的取值進行結果輸出，針對最終給出應急狀態(tài)等級建議。

EAL模型劃分為3個子功能模塊，詳細分別為：數(shù)據(jù)輸入模塊、數(shù)據(jù)處理模塊以及結果輸出模塊。數(shù)據(jù)輸入模塊支持4種數(shù)據(jù)來源：機組數(shù)據(jù)、機組狀態(tài)診斷結果、事件報告以及手動輸入的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)處理功能包括應急等級判斷邏輯、輸入?yún)?shù)據(jù)編輯、數(shù)據(jù)可視化功能、應急行動建議、應急后果評價以及應急報表輸出。在結果輸出模塊中，系統(tǒng)自動對應急等級判斷數(shù)據(jù)進行可視化。EAL模型的構建為應急響應或演習提供決策支撐，提升了運行人員和指揮部對進入應急狀態(tài)的子項條款判斷速度和準確度。EAL模型及展示界面分別如圖4和圖5所示。

圖4 EAL智能輔助決策模型Fig.4 The EAL intelligent aided decision-making model

圖5 EAL智能輔助決策模型界面Fig.5 The interface of the intelligent aided decision-making model

2.2 TSC評估智能輔助決策模型

技術支持組(TSC)一般由組長、機組狀態(tài)診斷助理、源項與堆芯損傷評估助理、性能試驗助理、系統(tǒng)與工程助理、事故后果評價助理、環(huán)境監(jiān)測助理及隊員、化學助理及隊員和秘書等組成。應急狀態(tài)下負責應急響應的主要職責是通過對機組和設備系統(tǒng)狀態(tài)進行診斷和預測，提供運行控制和應急維修的建議，向指揮部提供場內人員和場外公眾輻射防護行動建議，以及在嚴重事故工況下，負責執(zhí)行嚴重事故管理導則(SAMG)，制定處置策略及提出處置建議。以國內某壓水堆核電廠為例，技術支持組的崗位結構如圖6所示。

圖6 技術組結構Fig.6 The structure of the TSC group

傳統(tǒng)的技術組評估流程較為復雜，在評估任務下達后，評估方法從三道屏障(堆芯、一回路、安全殼)到外部環(huán)境監(jiān)測，由內到外對輻射及事故影響結果進行評估，并使用堆芯損失評價軟件/事故后果評價軟件/SESAME 4.0等專家評估工具輔助計算和評估，最后得出綜合結論。傳統(tǒng)技術組評估步驟長達7步，一環(huán)扣一環(huán)，在前一環(huán)尚未給出結論值之前后面崗位無法進行計算和結論判斷，這樣的設計往往得出防護行動建議結論較為緩慢，不利于應急快速評估。傳統(tǒng)技術組評估模型如圖7所示。

圖7 傳統(tǒng)技術組評估模型Fig.7 The old evaluation model of the TSC group

結合國際原子能機構(IAEA)的防護行動評估標準[8]輔助校正，系統(tǒng)構建了新的智能評估模型，將評估步驟縮減為3步，多崗位可同時評估，當任意一個崗位提交評估結論后，系統(tǒng)可通過算法迅速給出一個智能防護行動建議(包含撤離、隱蔽、服碘等詳細的內容)。與此同時，其他崗位先后提交結論后，系統(tǒng)自動判斷結論并呈現(xiàn)最優(yōu)建議，供技術組參考。新評估模型提升了技術組防護行動建議的決策速度和準確性，比傳統(tǒng)技術組評估模型時間上縮短了1 h以上。技術組評估模型及展示界面分別如圖8和圖9所示。

圖8 新的技術組評估模型Fig.8 The new evaluation model of the TSC group

圖9 技術組評估界面Fig.9 The evaluation interface of the TSC group

2.3 SAMG智能輔助計算與決策模型

本文以壓水堆為案例，當堆芯出口熱電偶溫度大于 650 ℃[9]時，應急人員需使用嚴重事故管理導則(SAMG)進行機組控制。壓水堆的SAMG又包括主控室(MCR)導則和技術組(TSC)導則兩部分。主控室使用事故初始響應導則(SACRG-1)和事故瞬態(tài)處理導則(SACRG-2)，技術組使用診斷流程圖(DFC)、嚴重事故導則(SAG)、嚴重事故威脅狀態(tài)樹(SCST)、嚴重威脅導則(SCG)、計算輔助導則(CA)和退出導則 (SAEG)。壓水堆SAMG的結構如圖10所示。

圖10 壓水堆SAMG結構Fig.10 The SAMG structure of PWR

技術組在啟動到崗后啟動TSC綜合評估行動，在堆芯熱電偶溫度高于650 ℃后，系統(tǒng)后臺報警，則啟動SAMG評估行動。傳統(tǒng)的SAMG評估需要應急人員翻閱大量的紙質版文件逐一查找，并加以計算工具進行輔助計算和判斷，評價效率較低，不利于應急響應。系統(tǒng)以壓水堆為例，針對上述SAMG結構構建了電子化的SAMG智能輔助計算與決策模型，新模型通過自動讀取機組/模擬機/KRS參數(shù)，通過SAMG計算模型進行數(shù)據(jù)處理與判斷，若系統(tǒng)觸發(fā)了嚴重事故的相關閾值(如堆芯溫度>650 ℃)，SAMG模塊界面自動觸發(fā)報警，TSC組啟用嚴重事故評估模塊，根據(jù)模塊向導界面引導至對應的子項模塊，獲取子項模塊對應的機組控制策略。此外，針對嚴重事故時可能部分系統(tǒng)失效無法進行參數(shù)實時監(jiān)測，TSC組還可手動輸入數(shù)據(jù)，通過電子化的CA輔助計算工具，獲取對應的計算結果。SAMG智能輔助模型可為技術組提供SAMG輔助計算和機組控制策略上的支持，提高了TSC組嚴重事故評估和提供機組控制策略的速度。SAMG輔助計算與決策模型如圖11所示。

圖11 SAMG輔助計算與決策模型Fig.11 The SAMG aided decision-making model

3 結論與思考

新系統(tǒng)的開發(fā)考慮了日本福島核事故的經(jīng)驗反饋[10]，并結合IAEA的防護行動評估標準輔助校正，構建了3個新模型：EAL智能輔助決策模型、TSC評估智能輔助決策模型、SAMG智能輔助計算與決策模型，用于提升行動決策速度和系統(tǒng)的智能化水平。新系統(tǒng)已經(jīng)投用于大亞灣、寧德等核電廠應急指揮支持系統(tǒng)的升級改造，用戶反饋使用效果良好。最后針對用戶需求及未來應急指揮支持系統(tǒng)智能化發(fā)展的方向，提出了4個問題及建議供業(yè)內進一步探討和研究：

1)當前市面主流應急指揮支持系統(tǒng)僅針對單一機組的事故情景模擬，針對類似日本福島核事故的多機組事故以及復雜演習情景的交叉模擬功能開發(fā)為業(yè)內難點。建議新系統(tǒng)向多模擬機投用的多機組演練功能拓展，以及開發(fā)智能演習導控模塊，配合解決多機組事故的復雜演習情景難題。

2)當前市場上主流程序EAL智能判斷自動化率不高，做不到系統(tǒng)完全自動判斷，僅靠DCS/KRS等監(jiān)控系統(tǒng)進行自動觸發(fā)EAL子條款的占比不高。與此同時，針對H類、S類、C類等需要人工判斷輸入的條款較多，無法及時提醒運行值及應急人員進行條例判斷。由于H類涉及諸多異常事件，建議將異常事件類分派給對應的崗位填寫，通過錄入異常事件觸發(fā)系統(tǒng)自動推送相關EAL條款，可以及時提醒運行值及其他應急人員，從而在一定程度上提高H類的自動化率。

3)業(yè)內主流系統(tǒng)演習評估模塊智能化水平不高，無法針對應急人員對不同的事故情景節(jié)點的響應動作正確度進行分析評估、打分和錯誤行為提醒糾正。建議將演習情景評估模塊碎片化設計，可先針對單一情景中需響應崗位的任務行動拆解并設置打分節(jié)點，將評分碎片化，再采用組合式方法將多個情景串聯(lián)起來，可組成一個復雜的演習情景評估模塊。

4)當前開發(fā)的SAMG模型僅針對壓水堆型設計，不適用于重水堆、高溫氣冷堆等其他堆芯。建議后續(xù)開發(fā)針對其他堆型的SAMG模型，以滿足其他堆型核電廠的使用需求。