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Im Zuge der Anwendung des Schadens-Toleranz-Prinzips wird ein adäquates zerstörungsfreies Prüfsystem benötigt um strukturelle Integrität sicher zu stellen. Wenn ein zerstörungsfreies Prüfsystem jedoch bis zu den Grenzen der Detektionsfähigkeit beansprucht wird, liefert es keine übereinstimmende Indikationen der Defektentdeckung (Hit/Miss). Deshalb wird dessen Fähigkeit Defekte zu entdecken als Entdeckungswahrscheinlichkeit (POD Probability of Detection) ausgedrückt. In der herkömmlichen 'Signal Response' Signal-Antwort-Zuverlässigkeitsanalyse wird die Entdeckungswahrscheinlichkeit als eine Funktion der Defektgröße angegeben. Die Eignung des Prüfsystems wird durch den Vergleich der Größe des Defektes, der zuverlässig entdeckt wird, mit der des größten zulässigen Defektes, der die strukturelle Integrität nicht gefährdet, verifiziert. Analysen moderner Strukturen zeigen aber, dass auch andere Parameter den Schweregrad des Defektes bzgl. der Integrität der Struktur bestimmen können. Im Rahmen der Multi-Parameter-Zuverlässigkeitsanalyse kann die Entdeckungswahrscheinlichkeit als eine Funktion verschiedener Einflussparameter ausgedrückt werden. Wenn die Eignung des zerstörungsfreien Prüfsystems bestimmt wird, muss die Fähigkeit des Systems Defekte zu entdecken gegenüber dem kritischen Wert genau des Parameters ausgedrückt und geprüft werden, der den Schweregrad des Defektes für die Integrität der Struktur bestimmt. Die Nichterfüllung dieser Forderung kann zur Ablehnung von intakten Teilen oder der Akzeptanz von schlechten Teilen führen. Das Prinzip wird anhand von longitudinalen Ultraschall-Sende-Empfangs-Prüfdaten der Gußeisenmatrix mit oberflächenoffenen, semi-elliptischen, rißartigen Defekten demonstriert.
Der Artikel beschreibt eine arbeitspsychologische Analyse des Einflusses der menschlichen Faktoren auf die Zuverlässigkeit zerstörungsfreier Prüfungen (ZfP). Im Zeitraum von 5 Jahren wurde eine Serie von Untersuchungen zur wiederkehrenden Prüfung in Kernkraftwerken sowie zur Prüfung von Komponenten für die Endlagerung von radioaktivem Abfall durchgeführt. Dieser Beitrag gibt einen Überblick über vier Studien, diskutiert ausgewählte experimentelle Ergebnisse, und schlägt sich daraus ergebende Möglichkeiten zur Optimierung des ZfP-Verfahrens, der Prüfanweisung sowie zur Schulung des Personals vor. Die experimentellen Ergebnisse haben gezeigt, dass sowohl hoher Zeitdruck als auch hohe psychische Arbeitsbeanspruchung die Qualität des Prüfungsergebnisses negativ beeinflussen. Auffällig waren die Einflüsse der Einteilung des Arbeitsplans, der Kommunikation, der Prüfanweisung, der Prüfaufsicht sowie der Demonstrationsübung. Die abgewandelte Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse (Failure Mode and Effects Analysis FMEA) wurde zur Identifizierung potentieller menschlicher Risiken während der Datenaufnahme und deren Auswertung benutzt. Darauf basierend werden verschiedene Präventivmaßnahmen, wie z.B. menschliche Redundanz und Automatisierung vorgeschlagen, sowie sich daraus möglicherweise ergebende Probleme diskutiert. Die experimentellen Ergebnisse haben gezeigt, dass menschliche Redundanz bei kritischen Anwendungen, wie beispielweise der Fehleridentifizierung, zu anderen Fehlerquellen führen kann, wie sozialem Faulenzen bei den Prüfern. Die Verwendung automatisierter softwarebasierter Entscheidungshilfen zur Fehlererkennung bzw. Fehlergrößenbestimmung kann zu übersteigertem Vertrauen in das automatisierte System (automation bias) durch die Prüfer und somit zu Fehlentscheidungen führen. Dadurch kann die Zuverlässigkeit der Prüfung in ungewollter Weise beeinflusst werden. Um die Zuverlässigkeit und Sicherheit der technischen Prozesse zu gewährleisten ist es wichtig, als Hauptfehlerquelle nicht mehr nur das einzelne Individuum zu sehen, sondern ebenfalls die Organisation zu berücksichtigen.
Das Ziel des Artikels ist es eine Übersicht über neue methodische Ansätze und Verfahren zur Bewertung der Zuverlässigkeit von ZfP-Systemen in Übereinstimmung mit den spezifischen Anforderungen verschiedener industrieller Anwendungen zu geben. Nach einem Überblick über die in den vergangenen Jahrzehnten erreichten Fortschritte, wird der Fokus auf die gegenwärtigen Entwicklungen gerichtet. Für hohe Sicherheitsanforderungen wurde die quantitative Fehlerauffindwahrscheinlichkeit (probability of detection, POD) basierend auf 'hit/miss'- oder 'Signal-Response'-Analysen und die ROC-Analyse (Receiver Operating Characteristics) als typische Werkzeuge entwickelt. Im Rahmen des modularen Modells für die ZfP-Zuverlässigkeit unterscheidet man zwischen den rein physikalisch-technischen Einflussfaktoren, den industriellen Anwendungsfaktoren und den menschlichen Faktoren. Es hilft zum Beispiel zu erkennen, welche dieser Faktoren man in Modellierungsrechnungen bzw. mittels offenen oder Blindversuchen untersuchen kann. Ein neues Paradigma wird für die Betrachtung der POD als eine Funktion der gewählten Systemparameter und somit als Optimierungswerkzeug verwendet, anstelle sie für die endgültige Beurteilung zu nehmen. Zur Handhabung der Zuverlässigkeitsuntersuchung von realen Defekten in einer realistischen Umgebung werden ökonomisch vertretbare, aber dennoch präzise genug arbeitende Methoden, wie der Ansatz von Bayes oder modellbasierte Methoden vorgestellt. Die menschlichen Faktoren sind oft von ausschlaggebender Wichtigkeit für die Gesamtzuverlässigkeit. Hier hilft ein systematischer psychologischer Ansatz die Engpässe und Verbesserungsmöglichkeiten zu finden.
Die Fehlerauffindwahrscheinlichkeit oder 'Probability of Detection' ist zu einer wichtigen Qualitätskennzahl von zerstörungsfreien Prüfsystemen geworden. Die Einschätzung von nur künstlichen Fehlern ist jedoch als Bewertungsgrundlage meist nicht ausreichend. Die später verwendeten Prüfobjekte mit den real vorkommenden Fehlern sind die zu betrachtende Basis, für die der Endanwender eine gültige Qualitätseinschätzung der angewandten zerstörungsfreien Prüfung fordert. Jedoch ist bei dem Fall, dass die Datenmenge gering ist, auch die Aussage der POD beschränkt. Es muss daher eine Zwischenlösung gefunden werden, in der die Informationen von beiden Prüfungen kombiniert werden. Die Mathematik ermöglicht mit der Bayes'schen Statistik, diese Informationen miteinander zu kombinieren und somit beide Informationen in die Bewertung einfließen zu lassen. Dabei spielt jedoch der Zusammenhang zwischen Signal und Fehlerausprägung eine wichtige Rolle. Praktisch angewendet und erprobt wird diese Vorgehensweise für die Bewertung der zerstörungsfreien Prüfungen der Firma POSIVA, die sich mit dem Bau eines Endlagers für hochradioaktiven Abfall in Finnland beschäftigt.