Pour remédier à la dépendance excessive à l'expérience subjective dans l'évaluation des risques de défaillance des réacteurs, une méthode d'évaluation intégrée basée sur l'arbre de défaillance et le réseau bayésien flou est proposée. En établissant un modèle d'arbre de défaillance couvrant trois types de manifestations de défaillance : anomalies de vibration, anomalies de montée en température et anomalies chromatographiques de l'huile, la logique causale de 22 facteurs de risque est clarifiée et convertie en réseau bayésien. Les nombres flous trapézoïdaux sont utilisés pour traiter l'incertitude linguistique des évaluations des experts, combinés aux poids des experts pour calculer la probabilité des événements de base. Par un raisonnement direct, la probabilité globale de défaillance du réacteur est obtenue, et par un raisonnement inverse et des indicateurs d'importance des défauts, les causes clés des défaillances sont identifiées. L'analyse d'un cas montre que cette méthode permet d'évaluer précisément les risques de défaillance, d'identifier les causes des défauts, et de fournir une base pour la prise de décision en maintenance. La méthode intégrée proposée basée sur l'arbre de défaillance et le réseau bayésien flou résout efficacement le problème de dépendance à l'expérience subjective dans l'évaluation des risques de défaillance des réacteurs, présentant une grande valeur d'application et de larges perspectives.

Défaillance du réacteur;Analyse de l'arbre de défaillance;Réseau bayésien;Ensembles flous;Identification des causes de défaillance