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公开(公告)号：CN118246306A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202211664146.7
申请日：2022-12-23
Applicant: 中核武汉核电运行技术股份有限公司
IPC: G06F30/27 , G06Q50/06 , G06F119/14 , G06F119/08 , G06F119/02 , G06F113/08 , G06F113/14
Abstract: 本发明具体涉及一种压水堆核电厂运行状态数据挖掘方法，包括如下步骤：获取训练数据集；通过训练数据集训练循环神经网络，提炼出电厂重要参数与堆芯损伤程度和事故源项之间的函数关系，并以电厂重要参数作为输入对象，以堆芯损伤程度和事故源项作为输出对象，获得循环神经网络模型；在循环神经网络模型中输入电厂重要参数，循环神经网络模型输出对应的堆芯损伤程度和事故源项。本发明的压水堆核电厂运行状态数据挖掘方法，以严重事故分析程序MAAP5计算结果为大数据来源，通过循环神经网络算法提取数据分析模式，实现对堆芯受损状态和事故源项的准确预测。
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公开(公告)号：CN117473340A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311285118.9
申请日：2023-10-07
Applicant: 中核武汉核电运行技术股份有限公司
IPC: G06F18/23 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/09 , G06Q10/0635 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供了一种面向压水堆核电站冷却剂丧失事故下状态预测方法，利用严重事故仿真计算软件MAAP5生成一系列事故数据，即多维时间序列数据，并形成样本数据库；采用K‑Shape聚类方法对样本库中时序数据进行聚类，对事故演化特征更为相近的数据进行甄别和归纳，形成多个子样本数据库；依据事故机理和大数据分析选取出状态参数作为模型的输入范围，并分为预测参数和未来参数。本发明利用深度学习强大的模式识别能力，学习事故下核电站运行状态长期演化特征。该方法不仅实现了核电站事故下运行状态的长期预测，还可以对典型核事故现象和事件进行预警，从而为核电站安全分析、事故管理、决策支持等提供一种创新性的预测方法及分析思路。
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公开(公告)号：CN117291423A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311269196.X
申请日：2023-09-28
Applicant: 中核武汉核电运行技术股份有限公司
IPC: G06Q10/0635 , G06N3/044 , G06N3/08
Abstract: 本发明具体涉及一种压水堆机组安全壳内氢气风险监测预警方法，包括通过训练后的循环神经网络模型获取预测需求时间内压水堆机组安全壳内各个氢气浓度点信息；将压水堆机组安全壳内各个氢气浓度点在夏皮罗图中一一标出并按照时间先后顺序连接起来，形成压水堆机组安全壳内氢气浓度曲线；根据夏皮罗图中压水堆机组安全壳内氢气浓度点位置，判定压水堆机组安全壳内氢气当前是否存在风险；根据夏皮罗图中压水堆机组安全壳内氢气浓度曲线的趋势，预判压水堆机组安全壳内氢气未来风险动向。本发明还涉及一种压水堆机组安全壳内氢气风险监测预警装置、计算机设备及存储介质。本发明实现了压水堆机组安全壳内氢气燃烧或爆炸风险的监测和预警。
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公开(公告)号：CN114764291A
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202110042616.5
申请日：2021-01-13
Applicant: 中核武汉核电运行技术股份有限公司
IPC: G06F3/0484 , G21D3/00
Abstract: 本发明涉及核安全与核应急技术领域，具体涉及一种核电厂跟踪预测系统管控中间件实现系统及方法。为保证核应急决策过程的科学性,需要开发核电厂跟踪预测软件支持对事故的发生发展过程进行科学的分析，给出可行的事故缓解措施，以将事故对公众的危害降到最低。核电厂跟踪预测系统由两个状态跟踪计算模块、四个相同的预测模块和基于实时内存数据库的管控中间件组成。实现方法，包括选择运行模式；跟踪模块进行跟踪计算；启动预测模块；预测模块进行预测计算；用户干预。本发明为核电厂跟踪预测软件，可用来为核应急决策及事故处置提供技术支持和指导。
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