重大危险源辨识与动态风险评估在核电安全应急中的应用

一、重大危险源辨识方法

（一）核电站中常见重大危险源分析

在核电站运行所历经的整个过程之中，大量存在着的那些具有高温、处于高压状态，并且具备强辐射特性以及饱含高放射性的物质，而这些诸多因素共同交织构成了那种潜藏着的重大程度的危险源。比如典型的像反应堆核心这一涉及关键运行部分、乏燃料贮存池此承担重要存储功能的部位、高放废液系统这类处理特殊物质的体系、蒸汽发生器及其压力边界系统等一系列的部分，当这些系统一旦发生失效，就极其容易导致如辐射泄漏这般具有严重后果、热功率失控此类会引发连锁问题或者冷却丧失等一系列重大事故的发生。特别是在诸如地震、洪水这些来自自然的外部诱因，以及设备老化、误操作等源于人为或设备自身状态变化的外部诱因共同作用之下，危险源原本所具备的稳定性就变得更加容易受到影响，所以对于它们就必须要以一种系统性的方式来进行识别以及展开持续性质的监测。

（二）常用危险源识别技术

在当下核电这一领域之中，多种经系统化设计用来进行危险源识别的方法被广泛应用。像 HAZOP 也就是危险与可操作性分析，凭借引导词对流程偏离展开系统性分析，特别适用于识别复杂工艺系统所潜藏的风险方面，而 FTA 即故障树分析，从顶事件作为起始点，逐层向下对可能引发事故的基础事件加以分析，其逻辑较为清晰，对发现关键控制点有着促进作用。另外像 LOPA 也就是层级防护分析与预先危险分析 PHA 等诸多方法，一个着重于多重防护失效评估方面，另一个强调早期风险识别。伴随技术持续不断地向前发展，一种集成了多源信息的智能化识别系统正处在逐步被推广的进程中，不仅提升了危险源识别的效率而且还提高了准确性，从而为核电应急管理奠定了坚实基础。

二、动态风险评估技术

（一）动态贝叶斯网络在核电风险评估中的应用

动态贝叶斯网络（DBN）凭借概率推理而构建的在时间序列方面的建模方法。和传统静态风险评估方法进行相比较的时候，它能够以可实时反映系统健康状况及其往某方向演化趋势这样的方式，把自身在对多状态、多节点以及多路径的风险传播实施建模分析方面特别适用的这种特性展现出来，进而有效捕捉处于时间维度之上的核电系统的状态变化。在核电站之中，凭借连续更新的监测数据来动态调整风险预测结果这一途径，它被用于对关键设备的失效路径以及操作失误与外部扰动给系统安全性所造成的影响展开建模工作，这种方式可以更准确地去识别存在的潜在事故苗头，以此种形式为应急决策供应量化依据。

（二）人工智能技术的辅助作用

人工智能即 AI 这一技术领域之中，尤其是机器学习和深度学习相关的各类模型，已然随着时间逐渐地在核电安全管理这一极为关键且至关重要的领域内，开始发挥起其具有决定性意义的关键作用来。凭借着对历史运行数据以及传感器所采集到的数据还有大量事故案例展开深入学习探究的方式，AI 能够实现针对复杂系统所处状态进行自动识别并且对可能出现的异常状况作出预测的一种功能。打个比方来说，基于神经网络而构建起来的故障预测模型，是可以做到在早期阶段就成功识别出设备所呈现出的退化趋势，从而为预防性维护工作的开展以及应急准备相关措施的制定，均能够提供十分关键的参考依据。与此同时，AI 还具备一种能力，便是能够有效增强风险评估模型的适应性以及响应速度，并且还能够提高针对大规模数据的处理能力以及实时预警方面的能力。展望未来，若将 AI 与诸如 DBN 之类的其他技术进行有机结合的话，便极有可能实现构建一套智能化的核电动态风险感知与控制体系这样一个目标，进而达到提升核电站本质安全水平以及应急响应效率的良好效果。

三、应急决策支持：辨识与评估结果在核电安全应急中的应用

（一）构建精准的风险感知基础

重大危险源辨识作为核电应急管理所必须依赖的前提条件，借助诸如HAZOP 以及 FTA 等一系列科学合理的方法，核电站内关键设备、系统或者工艺流程之中潜在风险点得以被系统地识别出来，而这些所识别出来的结果，不仅对于事故有可能出现的触发路径进行了揭示，并且还将各类危险源所具备的严重性与敏感性予以明确，进而为应急预案的制定以及调整提供精准的依据。通过辨识了解到某区域蒸汽管道因为出现老化这一状况从而存在失效风险时，在应急资源配置过程当中，该区域设备、人员布防以及应急演练安排就应当被优先加以考虑，以此种方式来提升准备工作的针对性与有效性。

（二）动态风险评估提升应急响应能力

在面对突发事件过程里，静态风险管理因其本身特性而出现反应滞后，与之相对比而言动态风险评估却有着实时感知以及预测能力这一优势，此优势对显著提升应急响应的主动性起到重要作用。通过采用像是动态贝叶斯网络、机器学习模型这类技术，从持续获取传感器数据以及系统运行状态方面着手，针对故障发展趋势进行深入分析，以此方式提前将可能失效的关键节点予以识别。当系统做出某设备失效风险显著升高这一预测的时候，应急系统能够快速做出响应，采取提前启动防范措施或者对响应级别和策略进行动态调整，进而降低事故出现升级的可能性，如此 “预测—预警—干预”机制，致使核电站从单纯的被动响应逐渐向着主动防控方向产生转变。

（三）优化应急资源配置与指挥调度

基于经过细致且全面的辨识与评估所产生的结果，应急资源的配置便能够以一种更为高效且科学合理的方式得以实现，此得益于风险分级连同场景推演，促使资源调配从传统的统一布控形式向重点布防方向发生转变。就像对于可能会引发放射性释放情况出现的高风险区域而言，能够提前进行防护装备以及监测设备的合理配置，然而对于运行状态较为稳定的区域来讲，仅需维持常规的巡检即可，如此一来可优化资源的使用效率。与此同时，在涉及多部门相互联动以及决策协调这一过程当中，风险评估所获取到的结果也为指挥系统提供了非常重要的数据支持，从而使得决策变得更加客观且透明公开。并且依托功能强大的数字化平台，指挥人员可以实时查看各类风险指标以及应急资源的具体分布状况，进而能够快速做出关于部署方面的精准判断，最终达到提升整体响应效率以及协同水平的目标。

结论：

通过对核电站重大危险源辨识与动态风险评估技术的系统探讨，本文明确了其在安全应急管理中的核心价值。危险源的准确识别为风险控制提供基础，而动态评估则增强了风险感知的实时性与预见性。两者协同作用，有效支撑应急决策与资源优化配置，提升核电站在突发事件中的响应效率与处置能力。未来，应持续推动智能化技术应用，构建更加科学、高效的核安全应急体系。

参考文献：

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