Luento 4 Vikapuuanalyysit

Samankaltaiset tiedostot
Luento 4 Vikapuuanalyysit

Luento 4 Vikapuuanalyysit

Luento 5 Vikapuuanalyysit

Luento 5 Riippuvuudet vikapuissa Esimerkkejä PSA:sta

Luento 6 Yhteisvikojen analyysi PSA:n sovelluksia

Turvallisuus prosessien suunnittelussa ja käyttöönotossa

Luento 5 Yhteisvikojen analyysi PSA:n sovelluksia

Turvallisuus prosessien suunnittelussa ja käyttöönotossa. Moduuli 2 Turvallisuus prosessilaitoksen suunnittelussa

Luento 5 Riippuvuudet vikapuissa Esimerkkejä PSA:sta

Luento 10 Riskitekijöiden priorisointi

TILASTOLLINEN LAADUNVALVONTA

Luento 6 Luotettavuus Koherentit järjestelmät

Luento 8 Riskitekijöiden priorisointi

Johdatus diskreettiin matematiikkaan Harjoitus 7,

Luento 7 Luotettavuus Koherentit järjestelmät

Epäyhtälön molemmille puolille voidaan lisätä sama luku: kaikilla reaaliluvuilla a, b ja c on voimassa a < b a + c < b + c ja a b a + c b + c.

Luonnollisten lukujen laskutoimitusten määrittely Peanon aksioomien pohjalta

Dynaamisen järjestelmän siirtofunktio

Matematiikan tukikurssi

ARVIOINTIPERIAATTEET

IV-kuntotutkimushanke_tutkijat

Kriittisen polun hallinta CRIPMAN (CRItical Path MANagement) Pekka Maijala & Jaakko Paasi

2.2 Täydellinen yhtälö. Ratkaisukaava

Hierarkkiset koeasetelmat. Heliövaara 1

Kohdassa on käytetty eksponentiaalijakauman kertymäfunktiota (P(t > T τ ) = 1 P(t T τ ). λe λτ e λ(t τ) e 3λT dτ.

Tekijät: Hellevi Kupila, Katja Leinonen, Tuomo Talala, Hanna Tuhkanen, Pekka Vaaraniemi

Yhteisviat ja intervallitodennäköisyydet vikapuuanalyysissä

Lauri Tarkkonen: Kappa kerroin ja rinnakkaisten arvioitsijoiden yhdenmukaisuus

Luento 6. June 1, Luento 6

Matematiikan tukikurssi 3.4.

monissa laskimissa luvun x käänteisluku saadaan näyttöön painamalla x - näppäintä.

Luento 10 Kustannushyötyanalyysi

Turvallisuus prosessien suunnittelussa ja käyttöönotossa. 1. Luennon aiheesta yleistä 2. Putkisto- ja instrumentointikaavio 3. Poikkeamatarkastelu

Käyttöjärjestelmät: Virtuaalimuisti

Ohjelmistojen virheistä

ESTON LASKENTA VERKOSSA

VALTIOTIETEELLINEN TIEDEKUNTA TILASTOTIETEEN VALINTAKOE Ratkaisut ja arvostelu

Luotettavuuden mittaamisesta. Ilkka Norros ja Urho Pulkkinen

Ylioppilastutkintolautakunta S t u d e n t e x a m e n s n ä m n d e n

Aluksi Kahden muuttujan lineaarinen epäyhtälö

Kurssikoe on maanantaina Muista ilmoittautua kokeeseen viimeistään 10 päivää ennen koetta! Ilmoittautumisohjeet löytyvät kurssin kotisivuilla.

MAA10 HARJOITUSTEHTÄVIÄ

2 k -faktorikokeet. Vilkkumaa / Kuusinen 1

2.7 Neliöjuuriyhtälö ja -epäyhtälö

3. Kongruenssit. 3.1 Jakojäännös ja kongruenssi

Projektin riskit, mahdollisuudet ja niiden hallinta

Diskreetit rakenteet

SMG-4200 Sähkömagneettisten järjestelmien lämmönsiirto Ehdotukset harjoituksen 4 ratkaisuiksi

( ) ( ) ( ) ( ( ) Pyramidi 4 Analyyttinen geometria tehtävien ratkaisut sivu 271 Päivitetty a) = keskipistemuoto.

Luento 3 Riskien kvalitatiivinen arviointi PSA:n pääpiirteet Vikapuuanalyysi

Induktio kaavan pituuden suhteen

Joukot. Georg Cantor ( )

Preliminäärikoe Pitkä Matematiikka

Kurssilla esitetään lyhyt katsaus niihin todennäköisyyden ja satunnaisprosessien peruskäsitteisiin ja -ominaisuuksiin, joita tarvitaan digitaalisten

Muodonmuutostila hum

Matematiikan tukikurssi

Numeeriset menetelmät

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

Juuri 4 Tehtävien ratkaisut Kustannusosakeyhtiö Otava päivitetty Kertaus. b) B = (3, 0, 5) K2. 8 ( 1)

Teollisuusautomaation standardit. Osio 5:

Ajattelemme tietokonetta yleensä läppärinä tai pöytäkoneena

Lisää segmenttipuusta

Asukastoimikuntien lausuntojen yhteenveto käyttöarvon mukaisesta vuokrien tasauksesta

PHYS-C0220 Termodynamiikka ja statistinen fysiikka Kevät 2016

Osaamisen tunnistaminen/tunnustaminen

Suunnistaminen peukalokompassilla Peukalokompasseissa on eroa

Mihin huomio kiinnittyy s, e kasvaa ja vahvistuu

LAUSEKKEET JA NIIDEN MUUNTAMINEN

30A02000 Tilastotieteen perusteet

30 + x ,5x = 2,5 + x 0,5x = 12,5 x = ,5a + 27,5b = 1,00 55 = 55. 2,5a + (30 2,5)b (27,5a + 27,5b) =

PÄIHDEHAASTATTELU osio 2 - Päihdekartoitus

Luento 8 Vikaantumisprosessit ja käytettävyys

Dynaaminen optimointi

MS-A0305 Differentiaali- ja integraalilaskenta 3 Luento 1: Moniulotteiset integraalit

Valtion riskienhallintakehikko ja innovatiiviset hankinnat. Esko Mustonen

1.7 Gradientti ja suunnatut derivaatat

Esimerkki 8. Ratkaise lineaarinen yhtälöryhmä. 3x + 5y = 22 3x + 4y = 4 4x 8y = r 1 + r r 3 4r 1. LM1, Kesä /68

ALUEELLINEN ENNAKOINTI

II- luento. Etiikan määritelmiä. Eettisen ajattelu ja käytänteet. 1 Etiikka on oikean ja väärän tutkimusta

Funktion raja-arvo 1/6 Sisältö ESITIEDOT: reaalifunktiot

Lukion. Calculus. Polynomifunktiot. Paavo Jäppinen Alpo Kupiainen Matti Räsänen Otava PIKATESTIN JA KERTAUSKOKEIDEN TEHTÄVÄT RATKAISUINEEN

Sonic Boom BD4000. Käyttöohje

BL40A1711 Johdanto digitaaleketroniikkaan: Sekvenssilogiikka, pitopiirit ja kiikut

Riskienhallinta DTV projektissa. Digi-tv vastaanottimella toteutetut interaktiiviset sovellukset

PROJEKTIN DOKUMENTOINTI JOUNI HUOTARI, ESA SALMIKANGAS

Dynaaminen SLA-riski. Goodnet-projektin loppuseminaari pe Pirkko Kuusela, Ilkka Norros VTT

Darwin: Tutkimusprojektin esittely

MS-A0402 Diskreetin matematiikan perusteet

Verkot ja todennäköisyyslaskenta. Verkot ja todennäköisyyslaskenta. Verkot ja todennäköisyyslaskenta: Esitiedot

Tilastokeskuksen väestöennusteet

OHJ-1151 Ohjelmointi IIe

Ympäristövallankäytön oikeutus

Vaikeasti vammaisen lapsen vanhempana ajatuksia elvytyksestä ja tehohoidosta.

Kustannustehokkaat riskienhallintatoimenpiteet kuljetusverkostossa (Valmiin työn esittely)

Ohjelmoinnin peruskurssi Y1

MS-A Matriisilaskenta Laskuharjoitus 3

YKSILÖLLINEN ELÄMÄNSUUNNITTELU

min x x2 2 x 1 + x 2 1 = 0 (1) 2x1 1, h = f = 4x 2 2x1 + v = 0 4x 2 + v = 0 min x x3 2 x1 = ± v/3 = ±a x 2 = ± v/3 = ±a, a > 0 0 6x 2

Ratkaisut Summa on nolla, sillä luvut muodostavat vastalukuparit: ( 10) + 10 = 0, ( 9) + 9 = 0,...

Johdatus matematiikkaan

Transkriptio:

Luento 4 Vikapuuanalyysit Ahti Salo Systeemianalyysin laboratorio Aalto-yliopiston perustieteiden korkeakoulu PL 11100, 00076 Aalto ahti.salo@aalto.fi 1

Influenssarokotus (1/3) Rokotuskampanja Influenssaepidemian vakavuus vaihtelee vuosittain Sairastumistodennäköisyys riippuu siitä, miten vakavasta epidemiasta on kyse Erityisesti nuoret lapset, iäkkäät henkilöt ja kroonisesti sairastavat saattavat kärsiä influenssasta Kannattaako koko väestöä tai sen osia rokottaa, jos rokotus alentaa sairastumisnäköisyyden 8 prosenttiin verrattuna tilanteeseen, jossa rokotusta ei annettu? 2

3

Influenssarokotus (2/3) Rokotuksella voi olla haittavaikutuksia 4

5

Vikapuuanalyysin vaiheet Ongelman ja reunaehtojen määrittely Vikapuun rakentaminen Minimikatkosjoukkojen tunnistaminen Kvalitatiivinen analyysi Kvantitatiivinen analyysi 6

Ongelman ja reunaehtojen määrittely Lähtökohtana huipputapahtuman ja reunaehtojen tunnistaminen Huipputapahtumalle annettava yksikäsitteinen ja selkeä määrittely Tulee vastata täsmällisesti seuraaviin kysymyksiin:» Mitä: tarkasteltavan tapahtuman tyyppi ja luonne (esim. tulipalo, jäähdytysveden syötön menetys, jne.)» Missä: tapahtuman tarkka esiintymispaikka (esim. veden syöttö lauhdutinaltaaseen)» Milloin: tapahtuman esiintymistilanne (esim. vuosihuoltoseisokin aikana) Esim. Tulipalo polttoainesäiliössä vuosihuoltoseisokin aikana 7

Ongelman ja reunaehtojen määrittely Reunaehtoja voivat olla Järjestelmän fyysiset rajat» Mitkä järjestelmän osat otetaan mukaan analyysiin? Alkutilanteet» Mikä on järjestelmän tila, kun huipputapahtuma esiintyessä? (esim. täydellinen toiminta, rajoitettu toiminta, huoltoseisokki jne.)» Missä tilassa komponentit ovat? (esim.venttiilien asento, prosessilaitteiden tila jne.) Ulkoisten tekijöiden vaikutus» Mitkä ulkoiset tekijät otetaan mukaan? (esim. poikkeukselliset sääolot, sabotaasi, jne.) Yksityiskohtaisuuden taso» Miten tarkasti eri vikaantumistavat tai järjestelmän osat mallinnetaan? (esim. mitkä järjestelmät mallinnetaan komponenttitasolla, otetaanko inhimilliset virheet mukaan, jne.) Huomioita Pyrittävä riittävän tarkkaan erittelyyn Haettava tarkoituksenmukainen yksityiskohtaisuuden taso Jäsentymätön ongelmankuvaus ja/tai epämääräiset rajaukset vievät pohjaa jatkoanalyyseiltä ja vaikeuttavat näiden tulkintaa 8

9

Vikapuun rakentaminen Aloitetaan huipputapahtuman analyysista: Selvitetään huipputapahtuman välittömät, välttämättömät ja riittävät syyt Syyt liitetään huipputapahtumaan vikapuun portilla Edetään hierarkkisesti perustapahtumiin (esim. komponenttivikoihin)» Kukin vikatapahtuma kuvataan ja esitetään porttina» Kaikki porttien sisäänmenot määritellään täydellisesti» Rakennetaan vikapuu tasoittain siten, että kukin taso kuvataan ennen etenemistä seuraavalle tasolle Tehdään deduktiivinen analyysi» Kunkin ylemmän tason kohdalla kysytään, mitkä voivat olla sen välittömät syyt Vikatapahtumien luokittelu Primäärivika (primary failure)» Vika, jonka aiheuttaa kohteen normaali ikääntyminen tai muu sisäinen vikamekanismi Sekundäärivika (secondary failure)» Vika, jonka aiheuttaa ulkopuolinen, poikkeuksellinen rasitus, toisen komponentin vikaantuminen tai toimintahäiriö, tai inhimillinen virhe Ohjausvika (command fault)» Vika, joka aiheutuu virheellisestä tai puuttuvasta ohjaussignaalista tai muusta puuttuvasta tai virheellisestä tukitoiminnosta 10

Minimikatkosjoukkojen tunnistaminen Vikaantumislogiikan tarkastelu Huipputapahtuma, logiikkaportit ja perustapahtumat ovat vikaantumistapahtumia, jotka esitetään Boolen algebran muuttujien avulla Vikatapahtuma esiintyy <=> sitä vastaava Boolen muuttuja saa arvon tosi, esim. X 1, 0, Kutakin porttia vastaa Boolen lauseke:» OR = Boolen summa (+), AND = Boolen tulo (), jne. 1, G 0, komponentti vialla komponentti ehjä portin tapahtuma toteutuu portin tapahtuma ei toteudu» Huom! piste vastaa siis leikkausta ja summa unionia Huipputapahtumasta lähtien sovelletaan porttien määritelmiä (ks. seuraavat 2 kalvoa) Saadaan perustapahtumien tulojen summa, jossa kukin summatermi on minimikatkosjoukko Minimikatkosjoukko = Perustapahtumien joukko, joka aiheuttaa huipputapahtuman, mutta josta ei voida poistaa mitään perustapahtumaa siten, että huipputapahtuma edelleen toteutuu (so. mikään poistamisen jälkeen jäljelle jäävä perustapahtumien joukko ei johda huipputapahtumaan) 11

12

Minimikatkosjoukkojen tunnistaminen Boolean algebran säännöt X Y Y X X Y Y X X ( Y Z) ( X Y ) Z X ( Y Z) ( X Y ) Z X ( Y Z) ( X Y ) ( X Z) X X X, X X X X ( X Y ) X, X ( X Y ) X X X, X X ( so.koko avaruus) X Y X Y, X Y X Y X X 13

Esimerkki minimikatkosjoukoista (1/3) Vikaa kuvaava huipputapahtuma T toteutuu, kun T A B ( C D) A B C A B D Vennin kaavio Oheistus ohessa Kaavio ei kuitenkaan sikäli hyvä, että esim. A ja D voivat molemmat toteutua vain jos joko B tai C toteutuu (tosin vikapuun perusteella A:n ja B:n voidaan vaatia toteutuvan) 14

Esimerkki minimikatkosjoukoista (2/3) Havaintoja Minimikatkosjoukot ABC ja ABD voivat esiintyä yhtä aikaa, koska ABCD on molemmissa Vikalogiikan purkaminen perustapahtumiksi Boolen algebran ei siis välttämättä anna toisensa poissulkevia (engl. mutually exclusive) katkosjoukkoja Esimerkiksi edellisen kalvon esimerkissä tällaisia katkosjoukkoja on kolme 15

Esimerkki minimikatkosjoukoista (3/3) Minimikatkosjoukkojen ABC ja ABD todennäköisyyksien summa P( A) P( B) P( C) P( A) P( B) P( D) 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.2 0.003 Toisensa poissulkevien katkosjoukkojen todennäköisyyksien summa P( A) P( B) P( C) P( D) P( A) P( B) P( C) P( D) P( A) P( B) P( C) P( D) 0.10.10.1 0.2 0.1 0.1 0.1 0.8 0.1 0.1 0.9 0.2 0.0028 16

Kvalitatiivinen tulkinta Minimikatkosjoukkojen (MKJ) tulkinta Minimikatkosjoukot antavat kuvan järjestelmän vikaantumisesta Minimikatkosjoukkolistan perusteella voidaan tunnistaa tärkeimmät parannustoimenpiteet Käyttötapoja Mitkä perustapahtumat esiintyvät minimikatkosjoukoissa useimmin?» Näihin kannattaa kiinnittää huomiota, jos perustapahtumien todennäköisyyksistä ei tarkkaa tietoa Onko perustapahtumista joku sellainen, että se ei kuulu mihinkään minimikatkosjoukkoon?» Tällainen perustapahtuma ei voi aiheuttaa huipputapahtumaa 17

Kvantitatiivinen analyysi Lasketaan järjestelmän vikaantumistodennäköisyys Vikaantuminen = huipputapahtuman toteutuminen Laskenta perustuu minimikatkosjoukkoesitykseen» Huipputapahtuma toteutuu jos ja vain jos joku minimikatkosjoukoista toteutuu» Huipputapahtuman todennäköisyys on siis minimikatkosjoukkojen unionin todennäköisyys P( T ) P( MKJ MKJ ) 1 2 1 2 3 1 2 P( MKJ ) P( MKJ ) 1 2 1 2 1 2 P( T ) P( MKJ MKJ MKJ ) P( MKJ ) 1 2 P( MKJ MKJ ) i < i i < i < i P( MKJ MKJ ) i 1 2 P( MKJ MKJ MKJ ) 1 2 3 n1...( 1) P( MKJi MKJ ) 1 i MKJ 2 in i < i < < i n i i i i MKJ 2 MKJ 1 MKJ 3 n i i 18

Kvantitatiivinen analyysi Summalausekkeiden avulla voidaan muodostaa approksimaatiot P( T ) P( MKJ ) S i P( T ) S P( MKJ MKJ ) S S 1 2 1 2 3 1 1 i1 i2 1 2 i < i P( T ) S S P( MKJ MKJ MKJ ) 1 2 S S S 1 2 3 i i < i < i i i i 1 2 3 Pätee P( T ) S Näistä S 1 on usein riittävä Perustapahtumien tn:t otettava huomioon» Jos nämä pieniä (esim. < 0.1), niin yhden lisätason mukaantuominen tarkoittaa vähintään yhtä kertaluokkaa pienempien kokonaistn:ien laskemista 1 S S P( T ) S 1 2 1 S S P( T ) S S S 1 2 1 2 3 S S S S P( T ) S S S 1 2 3 4 1 2 3 19

Katkosjoukkojen määrityksestä Huomioita Minimikatkosjoukkojen tn:ien summa antaa ylärajan huipputapahtuman todennäköisyydelle» Saatu arvo tarkka, jos minimikatkosjoukkojen leikkaus on tyhjä (näin käy vain harvoin) Huipputapahtuman tarkan tn:n laskennassa ollaan kiinnostuneita minikatkosjoukkojen unionin esittämisestä toistensa poissulkevina katkosjoukkoina» Nämä katkosjoukot eivät ole välttämättä minimaalisia Nämä voidaan tuottaa binäärisillä päätöskaavioilla (engl. binary decision diagram, BDD) Kunkin perustuman alla vasemmassa haarassa 0, oikeassa 1, yhdistelyt logiikkasäännöillä 20

Binääriset päätöskaaviot BDD:n rakentaminen Rakennetaan tasoittain vikapuun alaosasta ylöspäin Jokainen polku huipputapahtumasta ykköshaaraan vastaa katkosjoukkoa Ko. katkosjoukot ovat toisensa poissulkevia, koska polut ovat yksiselitteisiä (so kukin haara vastaa joko nollaa 0:aa tai 1:tä) 2. vaihe 3. vaihe saadaan katkosjoukkoesitys AD ABCD ABC AB 21

Pumppujärjestelmän riskianalyysi (1/3) Järjestelmän toiminta Pumppu siirtää nestettä lähtöaltaasta kohde-altaaseen, jos kohdealtaan nestemäärä laskee alle vaatimustason Pumppu ei toimi, jos sähköä ei ole Pumppu voi vikaantua komponenttivikojen takia, joista osa vaikuttaa sähkönsaantiin Vikapuut Esiintymistaajuudet (/kk) alkutapahtuman ja komponenttien vikaantumiselle Kohdeallas vajaa I 10 krt/kk A, B, F 0,01 krt/kk C 0,02 krt/kk D 0,05 krt/kk 22

Pumppujärjestelmän riskianalyysi (2/3) Pumppujärjestelmän toimintaa kuvaava tapahtumapuu Järjestelmä ei toimi skenaarioissa ja Vikapuista saadaan I ac P I ac ac G1 G2 ( A B) ( C D) A B C D ac A B C D A B ( C D) A B C A B D P D F, P D F 23

Pumppujärjestelmän riskianalyysi (2/3) Vikaantumisen todennäköisyys I ac P I ( A B C A B D) ( D F) I A B C D F I A B D D F I A B C D F ( D D ) I ac I A I B I C D P( T ) P( I ac I ac P) P( I){ P( A B C D) P( A B C D F)} P( I){ P( A) P( B) P( C D) P( A B) P( AC D) P( B C D) P( A B C D) PA ( B C D F)} PI ( ){0.01 0.01 0.02 0.05 0.01 0.01 20.010.020.05 0.01 0.01 0.02 0.05 0.990.990.980.05 0.01} PI ( ) 0.02136 Huom! P() tarkoittaa tässä todennäköisyyttä, ei pumppua So. pumppujärjestelmä vikaantuu keskimäärin joka viides kuukausi 24

Logiikkakaavioiden käyttö Osajärjestelmien riippuvuuksia voidaan havainnollistaa logiikkakaavioina Engl. master logic diagram, MLD Huipputapahtuma vastaa tällöin tyypillisesti järjestelmän toimimista, ei vikaantumista Kiinnostuksen kohteena se, mihin tilaan järjestelmä joutuu riippumattomien osajärjestelmien pettäessä 25

Jäähdytysjärjestelmä (1/3) Tarkasteltavana vetyreaktorijärjestelmää Kriisitilanteessa vetyvirtaukset voidaan pysäyttää kriisitilanteessa ajasajojärjestelmällä (shutdown device, SDD) Jos reaktorin lämpötila on liian korkea, jäähdytys vaatii, että hätäjäähdytysjärjestelmän toimii (emergency cooling system, ECS) Molemmat järjestelmät toimivat säätöjärjestelmän varassa (actuator control system, ACS) Operaattori (operating agent, OA) pystyy kuitenkin yksinään pysäyttämään vetyvirran Vikaantumistaajuudet 26

Jäähdytysjärjestelmä (2/3) Riippuvuussuhteet Logiikkakaavio 27

Jäähdytysjärjestelmä (3/3) Osajärjestelmien vaikutukset Tärkeimmät riskitekijät 28

29