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公开(公告)号：CN118862651A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410882324.6
申请日：2024-07-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06F18/27 , G06F18/22 , G06N3/0442 , G06Q50/06 , G06F119/14 , G06F113/08 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的核电厂热工水力参数长期预测方法，属于核电站安全分析及运行支持领域，包括以下步骤：S1、采集不同工况下核电厂热工水力参数数据，构成核电厂热工水力参数仿真数据集；S2、通过计算特征空间相似度，在核电厂热工水力参数仿真数据集中搜索与待测工况相似度达到设定阈值的相似工况以及最佳相似工况；S3、将步骤S2搜索的两个及以上的相似工况数据进行回归拟合，并将回归拟合数据作为LSTM模型的目标域，将最佳相似工况数据作为LSTM模型的源域，对待测工况进行长期时序预测。本发明采用上述基于深度学习的核电厂热工水力参数长期预测方法，通过结合回归算法和神经网络的方法，实现了核电厂事故工况中热工水力参数的长期预测，从而可快速预测核电厂未来运行状态及事故发展趋势，为核电厂的事故应急处置提供支持。
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公开(公告)号：CN116130122B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310058367.8
申请日：2023-01-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G21C7/11 , G21C15/18 , G21C15/257
Abstract: 本发明公开一种用于热管冷却反应堆的功率自动控制系统，包括：热管换热器；反射层及屏蔽内设置有堆芯金属基体，堆芯金属基体内设置有若干燃料棒，热管换热器设置在反应堆堆芯的上方，热管换热器和反应堆堆芯之间设置有若干热管作为换热元件，堆芯金属基体的顶面开设有中心孔洞；控制部包括控制棒，热管换热器的底面开设有容纳腔，容纳腔内固接有保护壳体，控制棒顶部设置在保护壳体内，控制棒的底部贯穿堆芯基金属体且位于中心孔洞内，控制棒的顶部设置有上限位件，控制棒的底部设置有下限位件。本发明可实现热管冷却反应堆的功率自动控制、事故工况下自动停堆以及反应堆运行温度调节，进而提高热管冷却核反应堆系统的安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN115017443A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210306802.X
申请日：2022-03-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于自适应代理模型的自然循环系统可靠性分析方法，在保证计算精度的同时，极大减少了热工水力程序的调用次数，降低计算负担，提高功能失效的计算效率；本发明采用多点并行的自适应抽样，解决在训练模型时样本容量难以确定的不足，有效避免由此导致的模型精度不足或计算冗余；本发明所述方法能够结合概率论安全分析与确定论安全分析，综合考虑设备不可用率与功能失效概率，对自然循环系统可靠性给出更真实评价，充分识别影响系统功能的关键参数，改善系统薄弱环节，能够有效缩短核动力装置安全系统的设计周期，降低研发成本，服务于核动力装置系统设计、审评等环节，在工程领域具有良好应用前景。
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公开(公告)号：CN114510887A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210066908.7
申请日：2022-01-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/28 , G06F30/27 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种基于代理模型的海洋条件下大容器液位快速预测方法，包括如下步骤：大容器几何模型建立、网格划分、海洋条件模型建立、计算流体动力学软件求解器设置、数值计算求解、液位变化数据、训练样本和测试样本整理、液位代理模型构建、模型验证与校验、不同条件的液位预测。本发明克服在海洋条件下大容器液位预测难度大且成本高的问题，可以在保证预测精度的同时，快速获得大容器液位在不同海洋条件下的变化情况，可为大容器的结构设计以及液位控制系统提供支撑，确保控制系统动作的准确性与核动力装置的安全性。
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公开(公告)号：CN110634580B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN201910918700.1
申请日：2019-09-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种热管型深海应用核反应堆系统，包括：密封的圆筒形的压力容器，从上到下依次设置于压力容器内的主换热器，余热排出换热器，堆芯，以及贯穿主换热器、余热排出换热器、堆芯的高温热管；其中堆芯由反射层、屏蔽层、燃料元件、控制棒及金属基体组成；主换热器通过环形套管与能量转换装置连接，是反应堆中主要的承压容器；余热排出换热器由换热器壁面和包含在内部的高温热管组成，通过海水进口管道和海水出口管道与大海环境相连；多个高温热管设置于堆芯、主换热器和余热排出换热器的内部。本发明具有的优点是结合深海应用环境需求，采用了一体化的布置方案，系统简单结构紧凑，最大限度的减小了放射性物质泄漏的可能性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111341466A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010166822.2
申请日：2020-03-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于热管冷却的热离子燃料元件，应用于核反应堆工程技术领域，包括核燃料、热离子能量转换器、碱金属热管和燃料包壳；核燃料采用环形燃料元件设计，包裹热离子能量转换器；热离子能量转换器从外层到内层分别由发射极、铯气腔、接收极以及绝缘体组成，且均采用圆环状设计；碱金属热管位于新型热离子燃料元件中心，选用钾作为热管内部传热工质；热离子燃料元件在堆芯产生的热量加热热离子能量转换器进行发电，余热通过碱金属热管传递至堆芯外。本发明既可实现堆芯尺寸的缩减，又能提高反应堆安全性，适用于深空、深海等特种环境的反应堆堆芯设计，并满足该类反应堆系统结构紧凑、固有安全、布置方向灵活等特殊需求。
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公开(公告)号：CN110752786A
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201911048670.X
申请日：2019-10-31
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H02N11/00
Abstract: 本发明提出了一种用于深海水下平台的碱金属热电转换装置，包括热源、热管、碱金属热电转换装置、冷却通道、海水进口管道、海水出口管道、保护容器和大海环境；所述热管的蒸发段置于热源内，冷凝段与碱金属热电转换装置连接，热源为热管提供热量，热管将所述热源的热量传递至碱金属热电转换装置；所述冷却通道安装于碱金属热电转换装置的冷凝端，冷却通道一端与海水进口管道相连，另一端与海水出口管道相连；所述热源、热管、碱金属热电转换装置、冷却通道、海水进口管道和海水出口管道置于保护容器内，保护容器内充氮气，形成惰性气体环境；所述大海环境、海水进口管道、海水出口管道和冷却通道共同组成海水的自然循环流道。
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公开(公告)号：CN110634580A
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201910918700.1
申请日：2019-09-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种热管型深海应用核反应堆系统，包括：密封的圆筒形的压力容器，从上到下依次设置于压力容器内的主换热器，余热排出换热器，堆芯，以及贯穿主换热器、余热排出换热器、堆芯的高温热管；其中堆芯由反射层、屏蔽层、燃料元件、控制棒及金属基体组成；主换热器通过环形套管与能量转换装置连接，是反应堆中主要的承压容器；余热排出换热器由换热器壁面和包含在内部的高温热管组成，通过海水进口管道和海水出口管道与大海环境相连；多个高温热管设置于堆芯、主换热器和余热排出换热器的内部。本发明具有的优点是结合深海应用环境需求，采用了一体化的布置方案，系统简单结构紧凑，最大限度的减小了放射性物质泄漏的可能性。
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公开(公告)号：CN120029070A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510177694.4
申请日：2025-02-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于代理模型的控制参数整定方法，包括：构建修正模型；对被控对象在不同组变工况过程下应用初始控制参数进行仿真，获取每组方案的总效用值；基于各组变工况过程中被控量之间的误差和对应的初始控制参数，以及每组方案的总效用值，构建数据集；利用数据集，对机器学习代理模型进行训练；利用寻优算法，对训练后的机器学习代理模型进行数据交互，获取效用最大化的最佳初始控制参数组合；基于最佳初始控制参数组合及修正模型，进行核反应堆供水控制。本发明通过融合仿真数据、机器学习代理模型与寻优算法，为核反应堆供水系统不同变工况控制过程中的控制参数整定提供了一种高效、智能的解决方案，有效地提升了控制效率与准确性。
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公开(公告)号：CN118690640A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410726499.8
申请日：2024-06-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/27 , G06N20/00 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开了一种基于混合机器学习模型的临界热流密度预测方法及其应用，属于核反应堆的热工水力安全分析领域，包括以下步骤：S1、建立临界热流密度数据库；S2、建立经验关系式预测的临界热流密度数据库，并计算相同条件下预测值与实验数据之间的误差；S3、将临界热流密度数据库中的数据进行标准化预处理；S4、构建临界热流密度机器学习模型；S5、训练临界热流密度机器学习模型；S6、得到混合机器学习模型；S7、使用混合机器学习模型预测临界热流密度值。本发明采用上述基于混合机器学习模型的临界热流密度预测方法及其应用，通过结合实验数据、经验关系式和机器学习的混合方法可以弥补单一方法的局限性，提高预测精度。
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