核电装备制造行业数字化工厂的IPv6网络设计

随着我国核电装备制造行业的快速发展,数字化工厂的建设成为提升产业竞争力的关键。本文针对核电装备制造行业数字化工厂的IPv6网络设计进行了深入研究。概述了核电装备制造行业数字化工厂的发展背景、现状及趋势,并对IPv6技术进行了详细介绍。接着,从网络架构、安全设计、管理设计等方面阐述了核电装备制造行业数字化工厂IPv6网络的设计方案。随后,通过实际案例展示了IPv6网络在核电装备制造行业数字化工厂中的应用效果。对IPv6技术在核电装备制造行业的未来发展进行了展望。本研究为我国核电装备制造行业数字化工厂的IPv6网络建设提供了有益的参考和借鉴。

核电技术的网络韧性评估(2001—2022年)——基于灰色统计方法的分析

核电技术可以提供低碳排放、可靠、可持续和多元化的能源供应,具有韧性的全球核电技术贸易网络,有助于满足全球不断增长的能源需求,也有助于缓解气候变化。然而,目前对于核电技术贸易的网络韧性还有待进一步深入研究。为了科学评估核电技术的网络韧性,基于2001—2022年的核电技术进出口贸易数据,构建11个韧性指标,构建灰色统计评估模型,对全球、11个区域和32个国家三个层面进行核电技术的网络韧性评估。结果表明,在全球层面,德国和美国的核电技术贸易大国地位比较明显,韧性指标变化多样,全球的核电技术网络韧性不稳定。在区域层面,核电技术贸易模式由“区域内”为主转为“区域间”为主,非洲的核电技术网络韧性持续较好,其他区域的韧性不稳定。在国家层面,重要的核电技术出口国家是俄罗斯、德国和美国,重要的核电技术进口国家是法国、中国和乌克兰。此外,建议优化核电技术贸易结构,保障国家核电技术网络韧性。

基于时空动态检测的核电厂堆外中子探测器故障检测方法

在核电厂安全监控体系中,堆外中子探测器扮演着关键角色。然而,现有针对探测器的故障检测方法侧重于提取时序特征,以及采用固定阈值方式加以辨识故障,未充分利用探测器之间蕴含的空间耦合关系且缺乏灵活性。为此,该文提出1种针对堆外中子探测器的时空动态检测模型(STDDM)。该模型由时序卷积网络(TCN)、图卷积网络(GCN)和动态阈值3个模块构成。其中,将TCN和GCN模块相组合,用于提取探测器间隐含的时空关系以重构探测器信号。在此基础上,计算重构与真实信号间的残差,根据个体探测器的残差均值以及整堆探测器残差标准差,设计动态阈值检测策略,使模型能够自适应于反应堆运行工况的变化。通过某地区核电厂真实数据加以验证,所提STDDM不仅能实时且精准地重构探测器信号,而且在不同故障情况下依然具有较强的故障容错能力,证明其在核电厂堆外中子探测器故障检测中的有效性和实用性。

基于优化算法的工艺系统集成设计方案

针对核电的复杂系统和复杂的传热流动多学科耦合过程,开发工艺系统系统集成分析设计平台,并完成核电系统一回路二回路中关键设备的热力分析、体积及质量计算。在系统的分析过程中加入敏感性分析和优化算法,优化设备的质量及尺寸,实现工艺系统尺寸小型化,从而提高装置的功率容积比。

离线式自动核相装置在电网中应用与推广探讨

电力系统网架结构更加复杂多样且规模巨大,作为网架结构重要部分的输电线路、变电站的数量也在逐年增多,三相电源组成的供电网络中,电源间相序和相位的一致是保证供电设备、变电设备、输电设备、用电设备安全稳定运行的前提。传统的电网自动核相模式已经不能满足工作现场实际需求,采用离线式自动核相装置等新技术提升核相的效率,对于保证电力系统安全可靠运行、保障供电可靠性具有重要意义。对离线式自动核相装置在电网中应用与推广进行研究分析与总结,望为离线式自动核相装置在电网中应用与推广提供一些参考。

基于自适应ANN的高效核电设备易损性分析方法研究

传统的结构或设备易损性分析方法需要提供大量的数值模拟样本,这对于规模庞大的核电结构并不适用。为此,研究核电设备高效易损性分析方法,首先,基于拉丁立方法构建随机地震动-土-结构样本,采用高效时域SSI分区并行计算方法得到部分样本模型的地震响应;然后,采用有限的数值模拟结果训练人工神经网络模型(ANN),通过量化ANN预测误差和精确度指标,采用自适应算法进行后续数值模拟和ANN训练,直至满足精确度阈值要求。该方法可以优化计算样本的选择,控制数值模拟的样本数量,提高易损性分析的计算效率。此外,将ANN不确定性整合到易损性曲线计算公式中,分别基于对数正态假定的回归法和蒙特卡洛(MC)增量法对某核电设备进行了易损性分析,并验证了ANN不确定性量化方法的正确性。

MCU模拟JTAG的FPGA在线升级设计

FPGA芯片具有灵活性高、速度快和成本低等优点,被广泛应用于对系统实时性和可靠性有较高要求的领域,如航空航天领域和核电DCS领域。FPGA芯片固件的烧写一般是通过专用的JTAG调试器,但是FPGA设备在大规模工程应用之后,无法通过专用的JTAG设备进行更新和维护。为了便于大规模应用和后期维护,本文提出基于MCU模拟JTAG的方法来实现对FPGA的升级更新。设计上位机分包发送应答机制可以保证升级包下载阶段数据下载的可靠性,设计MCU模拟JTAG来实现FPGA外置Flash的升级更新。该升级系统将用于NuCON核电DCS的I/O设备上,对于设备的大规模工程应用具有重要意义。

基于离散度聚合算法的海洋核动力平台拖航作业风险分析

为了解决海洋核动力平台(MNPP)在拖航作业中面临的风险问题,提出了一种基于离散度聚合算法(DAM)的拖航作业风险分析方法。该方法采用故障树表示风险系统的层次关系,并映射为动态贝叶斯网络(DBN)结构;采用模糊集理论和专家评价克服缺乏客观统计数据的局限,基于离散度聚合方法确定模糊动态贝叶斯网络参数。针对建立的模糊动态贝叶斯网络模型,进行影响强度分析、因果推理分析、诊断推理分析和敏感性分析,得到拖航作业过程中最可能出现的风险路径、事故动态演化过程以及关键风险因素等。同时,给出了针对性风险控制措施,为现场作业和管理人员提供参考。

基于多层次神经网络与多点位的核电站高压开关设备无线测温方法

光线条件、视角和拍摄距离等因素影响下,温感成像质量较差,且数据泄露或被篡改的风险较大,高压开关设备温度信息存在偏差或不稳定线性,导致无线测温过程的温度拟合增益系数较低。为此,提出基于多层次神经网络与多点位的核电站高压开关设备无线测温方法。通过放射性结构的拍摄点位布设方案,获取温感图像,并对其进行灰度阈值分割处理;采用领域平均法,结合多点位需求,对获取到的二值温感图像进行平滑处理,并构建多层次神经网络,将二值温感图像作为输入,通过卷积层以及激活函数,增强其非线性映射能力,分析与计算具有平滑期望值的无线测温结果即设备表面的温度值预测值。实验结果表明,该方法应用后,测温结果的温度拟合增益系数更高,具备更为理想的测温精度,为核电站高压开关设备的无线测温提供了准确、可靠的技术支持。

5G在核电领域的应用与安全方案

文章从核电领域的网络安全需求、技术要求原则分析,论证了5G网络切片技术在核电领域应用方面的可行性,分析了5G专网在核电领域的安全策略,总结并提出了核电领域5G专网网络安全方案.方案通过"一个中心、三重防护"思想来建立核电领域5G网络安全框架,为保障核电厂网络安全以及后续核电厂建设5G专网提供了思路和参考.

核电厂地下管网结构化数据建模研究

在数字化设计平台建设过程中,为了解决缺少专业设计软件的情况下少量地下管网模型的生产和集成问题,需要建立一种与设计软件解绑的建模方式。通过研究使用结构化的管网数据驱动生成三维模型的方法,实现核电厂已有地下管道和管道附属物快速逆向建模,进一步实现核电厂室外工程设计模型和施工模型的集成与应用。

基于改进循环池化网络的核电装备质量文本分类模型

核电装备质量文本描述了核电装备在设计、采购、施工和调试阶段出现的质量缺陷等问题。由于不同阶段质量事件的发生频率不同,且同一装备对应不同阶段的质量文本中存在相同的关键词和相似的表述形式,针对类型数量不均衡和语义描述耦合的质量文本分类问题,提出一种融合正则反馈焦点损失函数的改进循环池化网络分类模型。首先,采用BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)将核电装备质量文本转化为词向量;然后,提出一个改进的3层循环池化网络的分类模型结构,通过增加中间层并选择合适权重,扩大参数训练的提取空间,提升表征质量缺陷语义特征的能力;接着,提出正则反馈焦点损失函数来训练提出分类模型的参数,通过正则项使损失函数的梯度变化更稳定,根据反馈项对损失函数进行基于真实值和预测值之间误差的迭代调整,解决了不均衡样本在训练过程中梯度偏向不均衡的问题;最后,通过归一化指数函数计算出核电装备质量事件对应的阶段。在某核电公司真实数据集和公共数据集上,与Fast_Text网络相比,所提模型的F1值分别提高了2个百分点和1个百分点,实验结果表明该模型在文本分类任务中具有较高的准确性。

基于数据驱动的管道流致振动计算方法

高速流体在流经管路系统中的弯头、阀门、三通、孔板等节流组件时,流体冲击载荷容易诱发管道的振动,甚至导致管道及其附件的损坏。常规的管道流致振动分析需要开展流体在管内流场以及流体与管道流固耦合计算,耗费计算工时较长不具备通用性。通过基于数据驱动的神经网络方法分析,建立典型流体元件的流动特性数据库,采用神经网络分析,可以在较短时间内完成流致振动的计算。该方法可以在设计阶段对可能发生振动的管道进行分析和计算,并通过改变管道设计来避免或减轻管道的振动,该方法也可适用于其他行业管道系统的流致振动分析。

核科技领域相关的若干复杂网络研究进展与应用前景

简要总结和评述了核科技领域相关的若干复杂网络的研究进展。这些复杂网络包括:强流加速器中传统的和混合的束流传输网络及其束晕-混沌的控制方法、核反应中连续渗流演化模型网络、全球核电站网络、化学反应网络、核能武器网络与网络作战中心、核辐射监测与反核恐怖网络和美国核武器综合系统网络等。最后,指出了网络科学的若干挑战性课题与应用发展前景。

具有大型核电站的电力系统的安全策略和措施

针对大型核电站对电网的特殊要求,论述核电站厂用电系统的特点,并对厂外电源对核电安全的重要性进行讨论,指出具有核电站的电网在运营时必须采取的安全策略和措施。以广东电网和大亚湾核电站为例,介绍应注意的问题及其采取的措施。

核电厂智能诊断方法研究的进展

文章评述神经网络、模糊逻辑和专家系统3种典型的智能方法在核电厂(NPP)运行状态监测和故障诊断中的应用研究进展。分析了基于神经网络(ANN)、模糊逻辑和专家系统的核电厂运行状态监测和故障诊断方法的研究状况及其特点。探索了核电厂智能诊断方法应用研究的发展趋势。分析表明:基于模糊逻辑和专家系统的核电厂智能诊断方法的研究成果相对较少;核电厂智能诊断方法研究主要集中在基于神经网络的状态监测与故障诊断方面;多种智能诊断方法的结合、神经网络与其它方法的结合,以及基于多神经网络的核电厂运行状态监测和故障诊断方法研究是核电厂智能诊断方法研究的重要发展趋势。

BP神经网络在AP1000核电站事故诊断应用中的初步研究

核电站发生事故时,快速准确诊断出事故类型对于应急中采取相应的安全防护措施至关重要。本文采用BP神经网络对AP1000核电站的部分事故进行事故诊断,以部分事故分析结果为训练数据训练网络,以其他分析结果为测试数据,验证网络诊断事故类型时的准确性。结果表明,BP神经网络能正确诊断所分析的事故序列。

人工神经网络理论在核动力领域的应用与展望

对人工神经网络(ANN)在核动力领域的应用研究进行了评述。重点阐述了人工神经网络在核动力控制系统、核电厂监测与瞬态辨识、设备故障监测与诊断、核燃料管理、核参数预测等方面的应用与研究进展。就人工神经网络在核动力领域的实际应用问题提出了作者的看法。

BP神经网络改进算法在核电设备故障诊断中的应用

根据训练误差大小自适应调整神经元输入特性参数,并应用改进的遗传算法对神经网络的权值和隐含层数目进行优化,对传统的人工神经网络误差反传算法进行了改进,使训练算法的收敛速度大大提高。将人工神经网络技术和改进的BP网络训练算法应用于核电设备故障诊断,并以核电蒸汽发生器U形管破裂为例,建立了故障诊断模型。仿真结果表明,该算法的应用是可行的。

无线传感器网络在核电站人员辐射剂量监测中的应用研究

针对核电站人员辐射剂量监测的需要,提出了一种基于无线传感器网络的监测系统。介绍了无线传感器网络的基本概念,对无线传感器网络应用到核电站人员的辐射剂量监测系统中所具有的特点进行了分析,构建了基于无线传感器网络的核电站人员辐射剂量监测系统的框架结构,并探讨了核电站人员辐射剂量无线传感器监测网络设计中所需要解决的通信方式选择、网络通信安全和定位技术等特殊问题。