論文の概要: A Cognitive-Mechanistic Human Reliability Analysis Framework: A Nuclear Power Plant Case Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.18604v1
- Date: Fri, 25 Apr 2025 00:46:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.912905
- Title: A Cognitive-Mechanistic Human Reliability Analysis Framework: A Nuclear Power Plant Case Study
- Title（参考訳）: 認知機械的人間信頼性分析フレームワーク:原子力発電所の事例研究
- Authors: Xingyu Xiao, Peng Chen, Jiejuan Tong, Shunshun Liu, Hongru Zhao, Jun Zhao, Qianqian Jia, Jingang Liang, Haitao Wang,
- Abstract要約: 本研究では,IDHEAS-ECA方法論を強化する認知機械的枠組み(COGMIF)を提案する。
ACT-Rベースのヒューマンデジタルツイン(HDT)とTimeGAN強化シミュレーションを統合している。
TimeGANはACT-R生成時系列データに基づいてトレーニングされ、高忠実な合成演算子挙動データセットを生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.583754429526051
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Traditional human reliability analysis (HRA) methods, such as IDHEAS-ECA, rely on expert judgment and empirical rules that often overlook the cognitive underpinnings of human error. Moreover, conducting human-in-the-loop experiments for advanced nuclear power plants is increasingly impractical due to novel interfaces and limited operational data. This study proposes a cognitive-mechanistic framework (COGMIF) that enhances the IDHEAS-ECA methodology by integrating an ACT-R-based human digital twin (HDT) with TimeGAN-augmented simulation. The ACT-R model simulates operator cognition, including memory retrieval, goal-directed procedural reasoning, and perceptual-motor execution, under high-fidelity scenarios derived from a high-temperature gas-cooled reactor (HTGR) simulator. To overcome the resource constraints of large-scale cognitive modeling, TimeGAN is trained on ACT-R-generated time-series data to produce high-fidelity synthetic operator behavior datasets. These simulations are then used to drive IDHEAS-ECA assessments, enabling scalable, mechanism-informed estimation of human error probabilities (HEPs). Comparative analyses with SPAR-H and sensitivity assessments demonstrate the robustness and practical advantages of the proposed COGMIF. Finally, procedural features are mapped onto a Bayesian network to quantify the influence of contributing factors, revealing key drivers of operational risk. This work offers a credible and computationally efficient pathway to integrate cognitive theory into industrial HRA practices.
- Abstract（参考訳）: IDHEAS-ECAのような従来の人間の信頼性分析(HRA)手法は、専門家の判断と経験則に依存しており、しばしば人間の誤りの認知的基盤を見落としている。
さらに、先進的な原子力プラントに対する人力実験の実施は、新しいインターフェースと限られた運用データのために、ますます現実的ではない。
本研究では,ACT-R-based human digital twin (HDT) と TimeGAN-augmented simulation を統合することにより,IDHEAS-ECA方法論を向上する認知機械的フレームワーク(COGMIF)を提案する。
ACT-Rモデルは、高温ガス冷却リアクター(HTGR)シミュレータから導かれた高忠実性シナリオの下で、メモリ検索、ゴール指向プロシージャ推論、知覚モダ実行を含むオペレータ認知をシミュレートする。
大規模認知モデリングのリソース制約を克服するために、TimeGANはACT-R生成時系列データに基づいて訓練され、高忠実な合成演算子行動データセットを生成する。
これらのシミュレーションはIDHEAS-ECAアセスメントの推進に使用され、拡張性のあるメカニズムによるヒューマンエラー確率(HEP)の推定を可能にする。
SPAR-Hと感度評価との比較分析により,提案したCOGMIFの堅牢性と実用性を示した。
最後に、手続き的特徴をベイズネットワークにマッピングし、寄与要因の影響を定量化し、運用リスクの主要な要因を明らかにする。
この研究は、認知理論を工業的HRAの実践に統合するための、信頼性と計算学的に効率的な経路を提供する。
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