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基于Deep SVDD的核电站无监督微弱故障异常检测方法
1
作者 艾鑫 刘永阔 +1 位作者 单龙飞 高嘉嵘 《核动力工程》 北大核心 2025年第6期251-260,共10页
核电站运行数据呈现复杂的高维非线性特性,经典的主元分析(PCA)异常检测方法不具备非线性特征学习能力,检测准确率有待提高。本研究建立了基于深度支持向量数据描述(Deep SVDD)的核电站无监督微弱故障异常检测方法,使用PCTRAN仿真机对... 核电站运行数据呈现复杂的高维非线性特性,经典的主元分析(PCA)异常检测方法不具备非线性特征学习能力,检测准确率有待提高。本研究建立了基于深度支持向量数据描述(Deep SVDD)的核电站无监督微弱故障异常检测方法,使用PCTRAN仿真机对多种故障程度的典型故障以及电动阀门故障试验台内漏故障数据进行测试。测试结果表明,Deep SVDD异常检测方法相比于经典的PCA异常检测方法具有更高的微弱故障检测准确率。本研究为核电站微弱故障异常检测方法的研究提供了参考。 展开更多
关键词 核电站 异常检测 微弱故障 Deep SVDD 堆叠自编码网络
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“华龙一号”核电厂烟囱气态流出物取样系统验证的试验与分析 被引量：6
2
作者 董信芳 李航 +2 位作者 丁世海 王勇 杜文学 《中国辐射卫生》 2018年第1期52-57,共6页
目的通过试验验证以确保中国自主研发的第三代压水堆核电站"华龙一号"堆型烟囱气态流出物取样系统(采用单嘴取样头设计)充分满足取样代表性要求。方法本文基于美国国家标准ANSI/HPS N13.1-1999要求,建造了"华龙一号"... 目的通过试验验证以确保中国自主研发的第三代压水堆核电站"华龙一号"堆型烟囱气态流出物取样系统(采用单嘴取样头设计)充分满足取样代表性要求。方法本文基于美国国家标准ANSI/HPS N13.1-1999要求,建造了"华龙一号"反应堆烟囱1:5的比例模型,在比例模型上完成了3个不同标高取样截面的平均气旋角、气体流速分布、示踪气体分布、示踪气溶胶分布验证试验,并在福清核电站1、2号机组的烟囱上开展了气旋角、气体流速、示踪气体浓度分布的验证试验。结果在"华龙一号"比例模型烟囱三个预选取样截面(Q1、Q2、Q3)中心2/3区域内,在两种设计通风工况下,气体流速分布变异系数(COV)≤1.1%,所有测点最大气旋角为11.38°,示踪气体分布浓度分布COV≤4.4%,示踪气溶胶浓度分布COV≤4.7%;在实际烟囱预选取样截面中心2/3面积内气体流速分布COV≤8.4%,所有测点气旋角平均绝对值为11.3°(且最大值<20°),并且由DVN碘排风、DVN正常排风系统注入示踪气体时,测量截面上示踪气体浓度分布COV分别为2.2%、1.3%。结论 "华龙一号"模型烟囱和实际烟囱的所有测试指标,全部符合ANSI/HPS N13.1-1999标准对于取样截面上污染物混合均匀性的要求,即可以采用单点取样方式来设计"华龙一号"烟囱气态流出物取样系统。 展开更多
关键词 “华龙一号” 核电厂烟囱 气态放射性流出物 单嘴取样 混合均匀性
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核电安全级数字化仪控系统内存诊断设计与实现 被引量：1
3
作者 马忠刚 李萌 +2 位作者 张智慧 石桂连 王晓伟 《自动化博览》 2021年第8期50-54,共5页
核电厂数字化仪控系统根据标准要求需要对内存进行诊断。为了解决物理内存地址操作问题,提高内存诊断覆盖率,并提升诊断效率,设计了一种基于实时操作系统的内存诊断方法。采用March C-算法,诊断范围可覆盖全部内存,在不影响操作系统中... 核电厂数字化仪控系统根据标准要求需要对内存进行诊断。为了解决物理内存地址操作问题,提高内存诊断覆盖率,并提升诊断效率,设计了一种基于实时操作系统的内存诊断方法。采用March C-算法,诊断范围可覆盖全部内存,在不影响操作系统中其他进程执行的情况下,能够快速、安全地检测内存。该方法已经应用在防城港核电厂3#、4#机组的事故后监视系统中,对我国后续核电厂数字化仪控系统的开发具有借鉴和指导意义。 展开更多
关键词 核电厂 数字化 仪表与控制 内存诊断 March C 堆栈检查
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CPR1000核电厂烟囱取样模拟分析 被引量：1
4
作者 曾宪斌 《发电与空调》 2013年第4期38-41,共4页
本文借助于CFD数值模拟方法对CPR1000核电厂DVN烟囱内排放气体的速度场和浓度场等气流组织因素进行分析,并借助分析结果提出了烟囱合理的取样位置,从而可以有效的监测烟囱排放物的浓度,正确评价核电站气态排出物对环境产生的影响。
关键词 核电厂 烟囱 数值模拟 取样
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核电站智能故障预警与诊断方案研究 被引量：7
5
作者 王梦月 李鸣谦 万欣 《自动化仪表》 CAS 2023年第2期65-68,共4页
为了解决核电站故障识别难度高、工作量大的问题,从核电站对故障预警和诊断的功能需求出发,通过分析多种智能算法和核电站应用场景的适配性,提出了基于卷积神经网络(CNN)、堆叠自编码(SAE)网络、故障树分析(FTA)等先进技术的核电站智能... 为了解决核电站故障识别难度高、工作量大的问题,从核电站对故障预警和诊断的功能需求出发,通过分析多种智能算法和核电站应用场景的适配性,提出了基于卷积神经网络(CNN)、堆叠自编码(SAE)网络、故障树分析(FTA)等先进技术的核电站智能故障预警和诊断功能模块设计方案。该方案将提升核电站智能化水平,实现智能化、自动化的故障监视和诊断,为运行人员提供决策支持,减轻运行人员工作负担,提高故障处理的安全性和时效性。 展开更多
关键词 核电站 故障预警 故障诊断 卷积神经网络 堆叠自编码网络 故障树分析
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AP1000首堆生产文件编码管理实践
6
作者 王亮霞 《科技创新导报》 2020年第22期176-179,182,共5页
文件编码是文件的“身份证号”,科学的文件编码不仅包含重要的文件信息,还能体现文件间的联系,生产文件源于工程文件,为此生产文件编码与工程文件编码具备高度的继承性。同时生产文件是核电厂运行、维修等活动的执行文件,为保证核电厂... 文件编码是文件的“身份证号”,科学的文件编码不仅包含重要的文件信息,还能体现文件间的联系,生产文件源于工程文件,为此生产文件编码与工程文件编码具备高度的继承性。同时生产文件是核电厂运行、维修等活动的执行文件,为保证核电厂的高度核安全,生产文件编码必须易于识别、代码精准、严格管控。为此三门核电在AP1000首堆生产准备、生产运行期间,综合采取发掘需求、扩充规则、推进执行、开发工具等措施,实现对AP1000首堆生产文件编码的统一、规范、高效管理。 展开更多
关键词 AP1000首堆 生产文件编码 文档管理 核电厂
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