深度图网络驱动的核电系统多级异常检测方法

针对深度学习方法未明确学习变量间关系结构、系统异常难以准确检测的问题,提出一种深度图网络驱动的核电系统多级异常检测方法。首先,利用无监督图对比学习方法挖掘系统变量时间序列间相关性,构建与核电系统物理结构匹配的可解释性图结构;其次,基于变分图自编码器重构系统图结构,以重构误差来表征系统运行状态,从系统层面防止非线性突发行为带来的安全性问题;然后,通过半监督图卷积节点分类模型识别系统内部各变量运行状态,实现测点级异常检测;最后,以PCTranACP100仿真机2种基准事故工况数据、国内某核电机组循环水系统监测数据来验证提出方法的有效性。结果表明,系统级异常检测准确率达到93%,86%和90%,证明所提出方法能够准确检测出系统异常情况,可降低电厂单一仪表异常触发的非计划停机概率。

铋基电极的电分析化学:构成、载体与制备方法

无毒的铋基电极是汞类电极的重要替代物,已经吸引了众多科研工作者的浓厚兴趣。简要总结了2010年以前的国内外研究工作,并从电极构成、载体和制备方法角度出发,分为铋基膜电极、铋基体电极、铋基微电极、丝网印刷铋基电极、不同基体上的铋膜电极和铋合金电极6部分,着重对2010年以后的国内外研究进行了详细的介绍和总结。未来的铋膜电极研究应在3个方面继续加强和提高:一是需要对铋基电极中铋元素的价态变化以及产物形貌和结构对电分析性能的影响进一步研究;二是为了加速铋基电极的实际应用,微型化、芯片化应继续成为铋基电极研究发展的一个重要方向,尤其是铋基微电极的制备和性能研究以及丝网印刷铋膜电极的发展;三是铋合金电极的研究相对较少,仍有许多工作可开展。

铋基电极的电分析化学:分析物、机制与化学计量学

作为汞类电极的重要替代物,铋基电极一直吸引着众多研究者的浓厚兴趣。大量文献的涌现不但充实了相关研究内容,还大大拓展了研究范围。从检测对象、注射分析、机制和化学计量学4个方面对2010年以后的代表性工作进行了详细的介绍和总结。铋基电极展现了出色的电分析性能和宽广的应用领域,已被拓展到了含重金属离子的非水溶液样品、多种有机分子、医疗药物、毒素以及杀虫剂的分析检测,并有许多研究者开展了以铋基电极为基础的生物传感器研究。铋基电极与流动注射分析、顺序注射分析、分批注射分析和流动分批分析的结合是向着在线、微量、高速和自动化方向的可喜发展。然而,有关铋基电极的机制研究和化学计量学研究相对较少,这应当成为未来铋基电极研究的一个重要领域。

实时在线风险监测器瞬时风险计算研究

现有风险监测器通过手动输入设备状态的方式获取电厂的配置信息,连续运行设备的历史运行时间和状态信息并未输入到风险监测器中。实时在线风险监测与管理系统通过自动和手动的方式获取并储存设备的运行状态信息和不同状态下对应的时间,累积失效概率考虑了连续运行设备的历史运行状态和启动到失效的运行时间。以两个并联泵的系统为例给出泵经历了运行、热备用、再运行过程后泵的失效基本事件的分布函数。这个分布函数反映了机组运行过程中瞬时风险与设备历史运行状态和时间有关,瞬时风险曲线随运行时间呈递增趋势。