核级电动高压闸阀的可靠性研究

　　探讨了一种在产品设计比较成熟且有足够现场使用数据的前提下的侧重失效影响统计的FMEDA 方法，并通过马尔科夫模型对FMEDA 数据进行后处理，得到量化的可靠性指标，以更快速、更准确的评估核电阀门设备的安全可靠性。

　　1、概述

　　对于阀门产品，常规FMEDA 中具体零部件的失效率统计在实际应用中难以操作。本文旨在探讨一种更适合国内阀门产品的、侧重对失效影响统计的FMEDA 技术，以及马尔科夫计算模型在核级电动高压闸阀可靠性研究方面的使用( 文中所指“系统”包括阀门部分以及电动执行机构部分) 。

　　2、FMEDA 方法

　　失效模式、影响和诊断分析(FMEDA) 是用于发现问题的一种系统化技术，对于识别系统中的灾难性失效是非常有效的，但其局限性在于其将每个部件都看作是独立的，无法识别复合失效及共因失效。如在研究阀门受介质冲刷引起内漏这种情况时，通常而言闸板及阀座共同磨损导致阀门内漏，但在FMEDA 分析中，闸板和阀座被视为独立的元件，这种由于共因引起的失效无法体现。

　　如果参照一般FMEDA 过程，将阀门所有零部件列出，再分别列出其失效类型、影响，统计各部件的失效概率( 图1) ，其结果反而难以代表阀门的真实性能。例如，当阀门发生操作困难时，拆解阀门或许可以同时发现变形的阀座、变形的闸板以及磨损的阀杆，真实的情况往往是三种失效其中之一导致阀门操作困难并导致其它两者的发生，但是在这种情况下判断是哪种失效先发生或者每种失效要为阀门难以操作这种结果各负担多少责任，很难做出决定并量化这种失效关系。但是划分这种关系对于FMEDA 又是必须的，因为各种失效结果的发生概率都需归结到各个部件的失效率上。难以量化这种关系，就难以确定各个部件的失效率，即使是在有充分的质保记录的前提下。如果在FMEDA 过程中，失效率统计针对的是失效结果而非各个部件，那整个过程就会非常简单，更加易于操作( 图2) 。这种对FMEDA 技术的修改仅适用于设计已经相当成熟的产品。新的产品设计，往往缺乏足够的统计数据对其所有可能的失效影响进行归类，而且也不利于发现新设计中的薄弱环节。

图1 一般FMEDA( 统计各个部件失效率)

图2 侧重统计失效影响的FMEDA

　　6、结语

　　核电站设计的一个核心问题就是其发电能力的可靠性。通常电站管线设计会考虑冗余，即单条管线失效不会立即导致电站的失效，但在一些特殊情况下，如果单台设备的失效就会影响电站发电能力，那就很有必要对其可靠性做量化的整体评估。使用侧重失效影响统计的FMEDA 方法整理统计数据，再用马尔科夫模型对数据进行后处理，所得出的量化数据对实际工作更具有参考意义。