自福岛核事故发生以来,严重事故的分析与缓解成了核能界广泛关注的一个热点议题。为了进一步提高核电站的安全性,各国研究人员对严重事故管理导则（Severe Accident Management Guidelines,简称 SAMGs）中现有的卸压和补水策略进行了大量的验证工作。而全厂断电叠加小破口冷却剂丧失等复合型超设计基准事故的现象更为复杂,所以有必要对其进行进一步的模拟和验证。另一方面,严重事故缓解策略实施的成功与否很大程度上依赖于人的可靠性。过去发生的严重事故也表明,人因失误是影响核电站安全的关键因素,所以如何有效预防人因失误也成为了核电站管理的一个重点。本文先以CPR1000全厂断电叠加小破口冷却剂丧失为基础事故序列,运用严重事故分析程序对一回路外部注水方案进行了敏感性分析。首先,对基础事故序列的相关现象及事故进程进行了详细描述,并对外部注水前的一回路卸压策略进行了敏感性分析从而得到不同情况下的最佳卸压策略;其次,在采用最佳卸压策略的基础上,详细分析了采取外部注水策略时,不同外部注水时间、不同流量对于事故缓解的影响;最后,提出了一种更为优化的、便于操作员运用的外部注水策略以提高严重事故缓解的效率。该研究成果可为CPR1000核电站SAMGs的完善以及核电站类似序列的培训课程提供参考。另一方面,为了进一步降低核电站事故缓解措施中的人因失误风险,本文还将混合现实技术应用于核电站,借助微软的HoloLens设备,开发了具备指导与培训功能于一体的核电站智能运维系统。系统以人因工程学作为指导原则,基于用户需求分析确定了以核电站电动阀作为初始研究案例。根据功能需求设计了电动阀运维系统,并利用Unity3D、Visual Studio等相关软件进行开发。最后利用人因可靠性分析等相关分析手段对系统进行量化评价。结果表明,该核电站智能运维系统能有效降低日常运维中的人因失误率,并有助于降低核电站事故缓解措施中的人因失误风险。