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概率风险评估

通过概率风险评估实现信任

电产业继续演化 植物安全需要常量概率风险评估/概率安全评估超出安全范围,通过持久可靠方法降低运营成本

优化在线和停机季节应用为公共事业提供综合风险缓解解决方案,得到我们验证的PRA和PSA模型支持,这些模型捕捉了宝贵的风险信息。专家队解释并评价信息开发并实现强健PRA应用提高安全性能

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求解方法

优化风险化应用和维护

解决方案包括减少维护运行资源、尽量减少监管交互作用、减少故障范围和复杂性、系统风险-关联度重分类有可能将组件重置成本最小化,以及可靠快速实时风险监控以查明并管理工厂风险

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优化PRA模型操作

解决方案包括开发更新PRA模型,满足RG1.200指南,作为使用风险知情应用程序以及培训咨询需求的先决条件具体事件处理模型支持包括内部事件(系统)、内部火灾、内部洪涝、外部危害、严重事故分析、模型优化和集成以及特殊风险产品

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优化可靠性数据使用自然语言处理人工智能

FLEX策略已全美核舰队实施 处理福岛后事件yabovip20美国核电厂将FLEX组件归并PRA以反映自建自操作条件FLEX与ANS/ASMEPRA标准一致反射PRA有独特挑战其中一个挑战就是对FLEX策略中使用的便携式设备使用适当的可靠性数据Westinghouse率先通过PWROG开发可靠数据可靠估计值以模拟PRAFLEX设备WestinghouseFLEX可靠性数据开发自从船队收集的原始数据可靠性数据经过审查处理产生故障率,NRC确认为优先数据,符合RG1.200所认可的PRA标准,因此技术上足以满足风险知情应用

Westinghouse创新开发人工智能算法,方便审查网站条件报告并适当分类为设备功能故障自然语言处理算法设计帮助数据分析员筛选数以百计条件报告NLP将帮助Westinghouse工程师处理更多工厂数据即将审查可靠性数据,计算5年多操作经验

这项工作使Westinghouse在开发FLEX可靠性数据方面发挥主导作用,Westinghouse创新正推向NLP/AI工作结果下文连通

联系人团队获取更多信息支持FLEXPRA模型 支持风险知情应用

  • Ken Kiper-Westinghouse可靠性数据引导
  • KyleHope-FLEX可靠性数据引导
  • NickZwiryk-数据科学家NLP引导
  • 达米安米里齐奥-PWROGPMO
  • James Boatwright-风险应用产品管理器
  • Daniel Margotta-销售主管