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公开(公告)号：CN116224820A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202111463784.8
申请日：2021-12-03
申请人： 中核武汉核电运行技术股份有限公司
IPC分类号： G05B17/02
摘要： 本发明属于核电仿真技术领域，具体涉及一种基于MAAP5程序的同步跟踪计算的实现方法。它包括，依据第三代非能动压水堆核电厂设计特点完成MAAP5建模；由外部控制信号唤起同步仿真单元MAAP5的计算，并维持满功率稳态；得到与第三代非能动压水堆核电站满功率稳态相近的MAAP5同步仿真结果；确保MAAP5计算步长与数据信号计算步长保持一致性。本发明的有益效果在于：能够将数据信号包含的事故序列信息引入到同步仿真单元MAAP5的计算中；能够得到与第三代非能动压水堆核电站事故瞬态相近的MAAP5同步仿真结果。
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公开(公告)号：CN116994786A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310669291.2
申请日：2023-06-06
申请人： 中核武汉核电运行技术股份有限公司
摘要： 本发明具体涉及一种第三代先进非能动压水堆核电站事故在线诊断方法，包括获得标准化的第三代非能动压水堆核电站运行信号；识别第三代非能动压水堆核电站状态区间；识别第三代非能动压水堆核电站事故征兆；识别第三代非能动压水堆核电站系统异常状态；根据第三代非能动压水堆核电站的事故征兆和系统异常状态，识别第三代非能动压水堆核电站事故类型。本发明还涉及一种第三代先进非能动压水堆核电站事故在线诊断系统、计算机设备及存储介质。本发明实现了基于少量第三代先进非能动压水堆核电站运行信号快速、准确、全面地完成对第三代先进非能动压水堆核电站事故诊断。
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公开(公告)号：CN114638394A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202111621940.9
申请日：2021-12-28
申请人： 中核武汉核电运行技术股份有限公司
摘要： 本发明具体涉及一种核电站事故预测系统，包括数据采集模块、预测计算模块、缓解措施输入模块、实时评价模块和报告输出模块；所述数据采集模块用于采集核电站任意瞬态运行数据和模型不确定性参数并发送至预测计算模块；所述缓解措施插入模块用于将用户输入的缓解措施分类后发送至预测计算模块和实时评价模块；所述预测计算模块用于核电站事故预测计算，得到预测计算结果并发送至实施评价模块和报告输出模块；所述实时评价模块用于实时评价核电站事故，得到实时评价结果并发送至报告输出模块；所述报告输出模块用于生成一份时序预测报告。本发明的核电站事故预测系统，快速预测核电站事故核电站开发核事故，并给出可行的事故缓解措施建议。
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公开(公告)号：CN118780147A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202310370123.3
申请日：2023-04-03
申请人： 中核武汉核电运行技术股份有限公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G21C17/00
摘要： 本发明提供了一种基于人工智能的核电厂堆芯损伤在线评价和快速预测方法，包括以下步骤：步骤1：通过数据采集模块从核电厂应急信息系统获取机组的状态参数；步骤2：基于采集的机组状态参数数据源，通过专家知识库和模糊识别的智能算法，诊断机组的始发事件信息和设备动作信息；步骤3：采用深度神经网络模型在线评价机组当前的堆芯损伤份额和源项释放份额；步骤4：根据步骤2诊断的始发事件信息和设备动作信息，启动快速预测引擎SA程序，通过设置SA程序计算的快速倍率来快速预测机组未来的堆芯损伤份额和源项释放份额的发展趋势。本发明能快速预测机组未来的堆芯损伤份额和源项释放份额。
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公开(公告)号：CN115798760A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211224907.7
申请日：2022-10-09
申请人： 中核武汉核电运行技术股份有限公司
摘要： 本发明属于核安全与核应急技术领域，尤其涉及一种适用于核电厂的事故在线诊断跟踪及快速预测系统及方法。包括核事故诊断模块，核事故跟踪模块，核事故快速预测及干预措施评估模块。有益效果在于：1)能够基于核电机组少量监测信号完成对核电机组状态的跟踪及事故原因诊断；2)能够在接受数据后300秒内完成事故状态的跟踪及诊断，且正确率在95％以上；3)对事故的诊断信息全面，包括事故类型(LOCA、SBO、MSLB等)、事故严重程度、事故发生的区域等；4)以机组监测信号为输入，利用循环神经网络给出一系列不可监测信号的输出，包括堆芯状态、一回路节点状态、安全壳节点状态；快速预测的快时倍率能够达到40倍以上整体快时的效果。
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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
申请人： 中核武汉核电运行技术股份有限公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06Q50/06 , G06F119/14 , G06F119/08 , G06F119/02 , G06F113/08 , G06F113/14
摘要： 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
申请人： 中核武汉核电运行技术股份有限公司
IPC分类号： G06F18/23 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/09 , G06Q10/0635 , G06Q50/26
摘要： 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
申请人： 中核武汉核电运行技术股份有限公司
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06N3/044 , G06N3/08
摘要： 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
申请人： 中核武汉核电运行技术股份有限公司
IPC分类号： G06F3/0484 , G21D3/00
摘要： 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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公开(公告)号：CN118780145A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202310348624.1
申请日：2023-04-03
申请人： 中核武汉核电运行技术股份有限公司
摘要： 本发明提供了一种用于压水反应堆瞬态跟踪和预测方法，包括以下步骤：步骤1：获取机组事故瞬态仪表信息，并对仪表信息进行数据处理；步骤2：将处理后的仪表信息作为神经网络模型的输入层，输出得到SA程序事故瞬态跟踪所需要的初始化参数；步骤3：调度SA程序，启动瞬态跟踪进程；步骤4：利用SA程序的快时倍率特性快速预测未来机组瞬态事故进程；步骤5：输出瞬态跟踪和快速预测的结果。本发明实现跟踪压水反应堆瞬态状态、预判事故发展进程，通过数据采集模块获取机组瞬态仪表信息，经过数据筛选和神经网络训练模型，自动化生成SA程序瞬态跟踪所需要的初始化文件。
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